Agosto 2016 vol. 2 num. 1 - XVIII Simpósio de Pesquisa Operacional & Logística da Marinha

Artigo Completo - Open Access.

Idioma principal

COMPOSIÇÃO RELATIVA DE ATRIBUTOS APLICADA EM ESCALAS DE DESEMPENHO ACADÊMICO

Gavião, Luiz Octávio ; Lima, Gilson Brito Alves ; Sant’Anna, Annibal Parracho ;

Artigo Completo:

Sistemas de classificação auxiliam organizações e instituições nos diversos processos de admissão, seleção e promoção do pessoal. No caso específico da profissão militar, os sistemas de classificação também definem a hierarquia nas turmas de Oficiais e Praças e, por vezes, a prioridade de escolha de futuras comissões, com implicações profissionais, familiares e financeiras. As notas finais utilizadas para a classificação, obtidas nas diversas disciplinas de cursos e concursos, podem ser melhor exploradas sob o aspecto do mérito relativo ou comparado. A finalidade desse artigo é apresentar um método, denominado “Composição Relativa de Atributos”, capaz de valorizar o mérito de uma determinada nota, ao considerar sua posição relativa à distribuição das demais notas da mesma disciplina. O método proposto distribui as notas por gráficos de box plot e associa os intervalos do gráfico a clusters, convertendo as notas absolutas em notas relativas por modelagem fuzzy. O método foi aplicado em uma base de dados hipotética, composta por notas de 40 alunos em dez disciplinas, para distinguir o mérito dos seis primeiros classificados, que obtiveram médias aritméticas idênticas ao término de um período letivo. Os resultados do estudo de caso demonstraram que a distinção do mérito foi eficaz.

Artigo Completo:

Download (PDF)

Palavras-chave: Classificação fuzzy; avaliação de desempenho; mérito relativo; box plot,

Palavras-chave: ,

DOI: 10.5151/marine-spolm2015-139336

Referências bibliográficas
  • [1] BAI, S. M., CHEN, S. M. Evaluating students’ learning achievement using fuzzy membership functions and fuzzy rules. Expert Systems with Applications, 34(1), 2008a, p. 399–410.
  • [2] BAI, S. M., CHEN, S. M. Automatically constructing grade membership functions of fuzzy rules for students’ evaluation. Expert Systems with Applications, 35(1), 2008b, p. 1408-1414.
  • [3] BISC. The Berkeley Initiative in Soft Computing. California: University of Berkeley. Disponível em: . Acesso em: 10 out. 2014.
  • [4] BISWAS, R. An application of fuzzy sets in students’ evaluation. Fuzzy Sets and System, 74(2), 1995, p. 187–19
  • [5] CAMPOS, G.M. Estatística Prática para Docentes e Pós-Graduandos. Pró-Reitorias de Graduação e Pós-Graduação da USP. Disponível em: Acesso em: 10 nov. 2014.
  • [6] CHANG, D. F., SUN, C. M. Fuzzy assessment of learning performance of junior high school students. In: Proceedings of the 1993 first national symposium on fuzzy theory and applications 1993, p. 10–15, Anais... Hsinchu, Taiwan, China.
  • [7] CHEN, S. M., LEE, C. H. New methods for students’ evaluating using fuzzy sets. Fuzzy Sets and System, 104(2), 1999, p. 209–218.
  • [8] CHENG, C. H., YANG, K. L. Using fuzzy sets in education grading system. Journal of Chinese Fuzzy Systems Association, 4(1), 1998, p. 81–89.
  • [9] CHIANG, T. T., LIN, C. M. Application of fuzzy theory to teaching assessment. In Proceedings of the 1994 second national conference on fuzzy theory and applications 1994, p. 92–97, Anais... Taipei, Taiwan, China.
  • [10] COMBS, W.E. The Combs method for rapid inference, 1997, Disponível em: . Acesso em: 03 set. 2014.
  • [11] ECHAUZ, J. R., VACHTSEVANOS, G. J. Fuzzy grading system. IEEE Transactions on Education, 38(2), 1995, p. 158–165.
  • [12] FREUND, J.E., SIMON, G.A. Estatística aplicada: economia, administração e contabilidade. Trad. Alfredo Alves de Farias. 9 ed. Porto Alegre: Bookman, 2000.
  • [13] LAW, C. K. Using fuzzy numbers in education grading system. Fuzzy Sets and System, 83(3), 1996, p. 311–323.
  • [14] MA, J., ZHOU, D. Fuzzy set approach to the assessment of student-centered learning. IEEE Transactions on Education, 43(2), 2000, p. 237–241.
  • [15] TUKEY, J.W. Exploratory Data Analysis. (limited preliminary ed.), Reading, MA: Addison-Wesley, 1970.
  • [16] WANG, H. Y., CHEN, S. M. New methods for evaluating the answer scripts of students using fuzzy sets. In Proceedings of the 19th international conference on industrial, engineering & other applications of applied intelligent systems, 2006a, p. 442–451, Anais... Annecy, France.
  • [17] WANG, H. Y., CHEN, S. M. New methods for evaluating students’ answer scripts using fuzzy numbers associated with degrees of confidence. In Proceedings of the 2006 IEEE international conference on fuzzy systems, 2006b, p. 5492–5497, Anais... Vancouver, B.C., Canada.
  • [18] WU, M. H. Research on applying fuzzy set theory and item response theory to evaluate learning performance. Master thesis, Department of Information Management, Chaoyang University of Technology, Wufeng, China, 2003.
  • [19] ZADEH, L.A. Fuzzy Sets, Information and Control, Vol. 8, 1965, p. 338-353.
Como citar:

Gavião, Luiz Octávio; Lima, Gilson Brito Alves; Sant’Anna, Annibal Parracho; "COMPOSIÇÃO RELATIVA DE ATRIBUTOS APLICADA EM ESCALAS DE DESEMPENHO ACADÊMICO", p. 25-36 . In: Anais do XVIII Simpósio de Pesquisa Operacinal & Logística da Marinha. São Paulo: Blucher, 2016.
ISSN 2175-6295, ISBN: 2358-5498
DOI 10.5151/marine-spolm2015-139336

últimos 30 dias | último ano | desde a publicação


downloads


visualizações


indexações