Cristiano Pitangui

SUPPORT VECTOR MACHINE TO ESTIMATE VOLUME OF EUCALYPT TREES

This study aimed to test the application of the technique of support vector machines (SVM) to estimate the volume of eucalyptus trees. The data used in this study were from of 2307 trees of clonal hybrids (Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla) located in southern Bahia. In the definition of stratification traditionally used 53 stratums were defined (defined by the stratification project and clone). He set the model of Schumacher and Hall for each stratum. The SVM were constructed to correlate the volume of trees on the basis of other independent variables which may be numeric as dbh and height and categorical as genetic material and design. The estimates were analyzed using statistical and graphical analysis of residues. The analysis consisted of the graphical inspection statistical dispersion of errors (residuals) in relation to the percentage of the values observed, and the analysis of the histogram of residues. The statistics used were the correlation between the observed and estimated volumes. The model of Schumacher and Hall showed the correlation between observed and predicted values of 0,993, and the SVM set of correlated 0,994. The SVM technology showed good adaptation to the problem, and this can use to predict the volumetric production of planted forests.

Detecção de Estilos de Aprendizagem utilizando Média Móvel Exponencialmente Ponderada

This article proposes the using of Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) in Learning Styles Detection process proposed by [Dorça 2012]. The aim of the use of EWMA in this process is to valorize the early results to make the algorithm detect the students’ learning styles faster. The results and statistical analysis indicate that the method presented in this article can detect LS faster than the other methods found in the literature. Resumo. Este trabalho propõe a utilização do conceito de Média Móvel Exponencialmente Ponderada (MMEP) no processo de detecção e correção de Estilos de Aprendizagem (EAs) proposto por [Dorça 2012]. O objetivo da utilização desse conceito é valorizar bons resultados encontrados em sessões de aprendizagem anteriores de maneira a permitir que o algoritmo detecte os EAs do estudante mais rapidamente. Os resultados e análises estatísticas mostram que o método apresentado neste trabalho é capaz de detectar os EAs do estudante de forma mais rápida que os demais métodos encontrados na literatura.

Grapphia: Aplicativo para Dispositivos Móveis para Auxiliar o Ensino da Ortografia

The present work aims to auxiliary to the teaching of the Portuguese language, especially spelling, from the use of a digital application for mobile devices. This application is designed to serve an group of children between 8 to 10 years of age. The methodology consists in the creation of a database of words from the same semantic field that are frequent in the children’s vocabulary, which responds to the question of more than one graphic representation for the same sound. Based on these data, a mobile application was proposed, addressing this spelling difficulties. Resumo. O presente trabalho tem por objetivo auxiliar o ensino da lı́ngua portuguesa, em especial da ortografia, a partir do uso de um aplicativo digital para dispositivos móveis. Este aplicativo foi projetado para atender a uma faixa etária de crianças entre 8 a 10 anos. A metodologia consiste na criação de uma base de dados de palavras de um mesmo campo semântico frequentes no vocabulário de crianças, que atenda ao quesito de mais de uma representação gráfica para um mesmo som. Com base nesses dados, foi proposto um aplicativo para dispositivos móveis, abordando estas dificuldades ortográficas.

Previsão de Desempenho de Estudantes usando o Algoritmo de Classificação Associativa

The present research focused on the extraction of data knowledge based on the AVA moodle databases of EAD. Aiming to identify students with potential for avoidance. Thus, we chose the CBA algorithm, because in this type of approach, it was not applied. The experimental results show that CBA is an excellent algorithm to generate classification rules and predict performance in educational bases, as it achieved better results than the traditional Classification algorithms, reaching an average accuracy of 83%. Additionally, results show that the forum, quiz and folder tools have a great influence on student performance. Resumo. A pesquisa abordou a extração de conhecimento de dados com base nos bancos de dados do AVA moodle da EAD para identificar alunos com potencial para evasão. Utilizou-se o conceito de Séries Temporais, e o algoritmo CBA em conjunto com Predictive Apriori, que, entre as pesquisas realizadas, não havia sido empregada. Os resultados experimentais mostram que o CBA é um excelente algoritmo para gerar regras de classificação e prever desempenho em bases educacionais, pois atingiu melhores resultados que os algoritmos de Classificação tradicionais, alcançando uma acurácia média de 83%. Adicionalmente, resultados mostram que as ferramentas fórum, quiz e folder têm influência no desempenho dos estudantes.