Mineração de Dados Educacionais para Predição da Evasão em Cursos de Graduação Presenciais no Ensino Superior

  • Gustavo Zanini Kantorski UFSM
  • Ricardo Zimmermann Martins UFSM
  • Arthur Balejo UFSM
  • Marcio Frick UFSM

Resumo


A evasão de alunos nos cursos de graduação tem sido uma das questões relevantes para a gestão acadêmica das Instituições de Ensino Superior. Este artigo apresenta uma análise de vários métodos de aprendizagem de máquina para a predição da evasão em cursos de graduação presenciais. Várias estratégias de aprendizagem de máquina são propostas combinadas com técnicas de ciência de dados e uma ferramenta de business intelligence. Os experimentos foram realizados com os dados de 106 cursos de graduação durante três semestres, envolvendo diversas áreas de conhecimento.

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Publicado
06/11/2023
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KANTORSKI, Gustavo Zanini; MARTINS, Ricardo Zimmermann; BALEJO, Arthur; FRICK, Marcio. Mineração de Dados Educacionais para Predição da Evasão em Cursos de Graduação Presenciais no Ensino Superior. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 34. , 2023, Passo Fundo/RS. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 1133-1142. DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2023.233746.