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Tipo do documento: Dissertação
Título: Gestão escolar baseada em dados: análise da frequência estudantil e modelos de otimização
Título(s) alternativo(s): Data-driven school management: analysis of student at- tendance and optimization models
Autor(es): Santos, Carolina Pinheiro dos
Orientador(a): Gregório, Ronaldo Malheiros
Primeiro coorientador: Silva, Felipe Leite Coelho da
Segundo coorientador: Cruz, Marcelo Dib
Primeiro membro da banca: Gregório, Ronaldo Malheiros
Segundo membro da banca: Silva, Felipe Leite Coelho da
Terceiro membro da banca: Cruz, Marcelo Dib
Quarto membro da banca: Souza Filho, Erito Marques de
Quinto membro da banca: Simonetti, Luidi Gelabert
Palavras-chave: Gestão Escolar;Frequência Estudantil;ANOVA;Modelo de Alocação de Salas de Aula;Modelo Quadrático;Modelo Quadrático;Modelo Quadrático;ANOVA, Classroom Assignment Model;Quadratic Programming
Área(s) do CNPq: Ciência da Computação
Idioma: por
Data do documento: 27-Fev-2025
Editor: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
Citação: SANTOS, Carolina Pinheiro dos. Gestão escolar baseada em dados: análise da frequência estudantil e modelos de otimização. 2025. 69 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2025.
Resumo: A frequência estudantil na Educação Básica é um fator crucial para o sucesso escolar, mas os parâmetros que influenciam a decisão dos alunos de frequentar ou não a escola em determina- dos dias da semana ainda são pouco explorados na literatura. Este trabalho propõe um estudo sobre a influência dos dias da semana e dos quadros de horários de disciplinas sobre a frequên- cia escolar, com o objetivo de otimizar a gestão de recursos materiais, humanos e financeiros. A análise de dados foi realizada a partir de um estudo de caso no Colégio Estadual Engenheiro Arêa Leão, em Nova Iguaçu, Rio de Janeiro, utilizando análise exploratória e análise de variân- cia de 1-fator sobre os dados de frequência de 2022. Os resultados indicaram que a frequência média é maior nas terças-feiras, especialmente em disciplinas como Português e Matemática, e menor nas sextas-feiras, associada a disciplinas de natureza humana. A ponderação dos pe- sos disciplinares levou à adaptação de um modelo de múltiplas mochilas para a construção do quadro de horários de disciplinas por turmas, enquanto os dados de frequência inspiraram a cri- ação de um modelo de minimização quadrático, baseado na variância dos dados, para gerar uma frequência esperada. Esses modelos podem contribuir para uma gestão escolar mais eficiente, auxiliando na alocação de recursos e no planejamento das atividades escolares.
Abstract: School attendance in Basic Education is a crucial factor for academic success, yet the param- eters influencing students’ decisions to attend or skip school on specific weekdays remain un- derexplored in the literature. This study examines the influence of weekdays and the course schedule on school attendance, aiming to optimize the management of material, human, and financial resources. Data analysis was conducted through a case study at Colégio Estadual Engenheiro Arêa Leão, in Nova Iguaçu, Rio de Janeiro, using exploratory analysis and one- way ANOVA on 2022 attendance data. The results indicated that average attendance is highest on tuesdays, particularly in subjects like Portuguese and Mathematics, and lowest on fridays, mainly in humanities-related subjects. The weighting of subject impact led to the adaptation of a multiple knapsack model for constructing class schedules, while attendance data inspired the development of a quadratic minimization model, based on data variance, to generate an expected attendance distribution. These models can contribute to more efficient school man- agement, aiding in resource allocation and the planning of educational activities.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/22015
Aparece nas coleções:Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional

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