Vis-Scholar: uma metodologia de visualização e análise de dados na educação
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Oliveira, Luiz Paulo Luna de | |
| Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1) | Villamil, Marta Becker | |
| Lattes Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1Lattes) | http://lattes.cnpq.br/8408262156304669 | pt_BR |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/0625922822611048 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Costa, Jean Carlos Araújo | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/2909595282513929 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2016-05-25T12:28:09Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2016-05-25T12:28:09Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2016-03-01 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | Data visualization techniques can help in several areas of human activity, especially in understanding data and information from different phenomena to be studied. The more variables are related to this phenomenon, the more challenging it becomes their treatment and visual representation. Thinking about education in Brazil and its open databases, as well as in existing academic databases in institutions, using mathematical techniques to correlate data sets and visualization methods to present these correlations available in an easy tool access and operation may disclose information on the quality of education in a region, state, county and educational institution. Another benefit coud be the indication of factors that were ignored, as investment targets and also help in the development of public policies, national or regional, that make more efficient, comprehensive and inclusive education. Initiatives of non-governmental organizations and some linked to the Brazilian government has prepared information filtering tools and dissemination of data on quality and investment of resources in education. Brazilian government uses performance indicators to assess their undergraduation institutions. Course Preliminar Concept (CPC) is one of those. This paper presents a solution to this profile, aiming to develop a data visualization methodology through a web application with open source technologies, using principal component analysis method (PCA) as mathematical technique of variable correlation, and distributing results on a map using the Google Maps API, however, focusing on the search for the level of influence of different factors, including some not directly related to education, performance of educational institutions and the academic performance of students, taking as a case study, the analysis of a performance index in undergraduation. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | Técnicas de visualização de dados podem auxiliar nas mais diversas áreas de atuação humana, em especial na compreensão de dados e informações de diferentes fenômenos que se quer estudar. Quanto mais variáveis estão relacionadas com esse fenômeno, mais desafiador se torna seu tratamento e representação visual. Pensando em educação no Brasil e suas bases de dados abertas, bem como em bases de dados acadêmicas existentes nas instituições, o uso de técnicas matemáticas para correlacionar conjuntos de dados e métodos de visualização para apresentar essas correlações, disponíveis em uma ferramenta de fácil acesso e operação, podem tornar públicas informações sobre a qualidade da educação de determinada região, estado, município e instituição de ensino. Outro benefício pode ser a indicação de fatores que antes eram ignorados, como alvos de investimento e ainda ajudar na elaboração de políticas públicas, nacionais ou regionais, que tornem a educação mais eficiente, abrangente e inclusiva. Iniciativas de organizações não governamentais e algumas vinculadas ao governo brasileiro tem elaborado ferramentas de filtragem de informações e divulgação de dados sobre qualidade e investimento de recursos na educação. O governo brasileiro usa índices de desempenho para avaliar suas Instituições de Ensino Superior. O Conceito Preliminar de Curso é um desses. Este trabalho apresenta uma solução, visando elaborar uma metodologia de visualização de dados através de uma aplicação web, com tecnologias open source, utilizando o método de análise de componentes principais (ACP) como técnica matemática de correlação de variáveis, e distribuindo resultados sobre um mapa com a utilização da API do Google Maps, porém, tendo como foco, a busca do nível de influência de diferentes fatores, inclusive de alguns não ligados diretamente à educação, na performance de instituições de ensino e no rendimento acadêmico de alunos, tendo como estudo de caso, a análise de um índice de desempenho na educação superior. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | Nenhuma | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/5280 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Visualização de dados | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Correlação de dados educacionais | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Análise de componentes principais | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Aplicação web | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Técnicas matemáticas | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Índice de desempenho acadêmico | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Data visualization | en |
| Assunto (dc.subject) | Educational data correlation | en |
| Assunto (dc.subject) | Principal component analysis | en |
| Assunto (dc.subject) | Web application | en |
| Assunto (dc.subject) | Mathematical techniques | en |
| Assunto (dc.subject) | Academic performance index | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
| Título (dc.title) | Vis-Scholar: uma metodologia de visualização e análise de dados na educação | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Dissertação | pt_BR |
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