Introdução:

O objetivo deste artigo é obter modelos baseados em análise probabilística de casos para auxiliar na tomada de decisões na educação e aprendizagem de alunos da UTEQ. Para obter o produto final, o processo de desenvolvimento foi distribuído em várias etapas.

Objetivo:

Para criar um modelo probabilístico para avaliar e diagnosticar alunos com base em um conjunto de características, o mesmo que deve ser aprendido automaticamente por um generalização do modelo AutoClass permitindo a existência de variáveis ocultas, cada afetando um todo diferente das variáveis observáveis (respostas dos alunos às questões levantadas por um sistema automático de aprendizagem).

Materiais e métodos:

Nosso estudo será realizado para definir outra forma de aprendizagem estrutural baseada na busca de estruturas através de modelos meta-heurísticos evolutivos.

Resultados:

Este modelo permitirá que as autoridades da UTEQ identifiquem inconveniências e retrocessos no processo de ensino-aprendizagem. Embora os resultados permitirá tomar decisões imediatas para resolver os problemas identificados e, assim, cumprir a missão institucional de formar profissionais com visão científica e humanística capaz de desenvolver a investigação, desenvolver tecnologias, manter e disseminar o nosso conhecimento e ancestrais culturas , para a construção de soluções para os problemas da região e do país.

As conclusões:

adaptaram a otimização da malha metaheurística variável (VMO) para a aprendizagem estrutural de classificadores de redes bayesianas (BVMO).

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