Mineração de Dados Educacionais para Predição da Evasão em Cursos de Graduação Presenciais no Ensino Superior
Abstract
Student dropout in undergraduate’s programs is an important question for academic management. This paper describes an analysis of several classification machine learning metodhs for the student predict dropout on several undergraduate’s programs. We propose several machine learning methods for prediction combined to data science techniques and a business intelligence tool. Furthermore, we present experiments in 106 undergratuades programs about three periods, reaching many knowledge areas.References
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Published
2023-11-06
How to Cite
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: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON COMPUTERS IN EDUCATION (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.
