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Considering the need for a better understanding of the influence of student’s individual performance in high school integrated technical education subjects on the performance in the discipline of algorithms, this study aimed to objectively substantiate interdisciplinarity strategies. Knowledge discobery in databases was performed through data mining linear regression experiments on a dataset containing indicators of students performance in 11 subjects. Using three distinct methods, obtained results indicated that website construction, portugues language, biology and mathmatics’ performance as the most influential on students’ individual performance in the algorithms subject. Resumo. Considerando a necessidade de compreensão da influência dos desempenhos individuais de alunos do ensino técnico integrado ao ensino médio nas demais disciplinas sobre a disciplina de algoritmos, objetivou-se fundamentar propostas de interdisciplinaridade de forma objetiva, não apenas subjetivamente. Para tanto, procedeu-se à descoberta de conhecimento em banco de dados, especificamente com tarefas de regressão linear da mineração de dados a partir de conjuntos de dados referentes aos desempenhos individuais de alunos em 11 disciplinas. Com três métodos distintos, obteve-se resultados que indicaram as disciplinas de construção de websites, língua portuguesa, biologia e matemática como de maior influência nos respectivos desempenhos na disciplina de algoritmos.

Descoberta de Conhecimento sobre a Influência Interdisciplinar no Desempenho Discente do Ensino Técnico de Informática Integrado ao Médio