Identificação dos Fatores que Influenciam a Evasão em Cursos de Graduação Através de Sistemas Baseados em Mineração de Dados: Uma Abordagem Quantitativa - Manhães, Laci M. Barbosa; da Cruz, Sérgio M. Serra; Costa, Raimundo J. Macário; Zavaleta, Jorge; Zimbrão, Geraldo (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI), 2012)
Este artigo utiliza técnicas de mineração de dados para identificar problemas relacionados com alunos que não conseguem completar os seus cursos de graduação. Nessa abordagem, a classificação manipula informações acadêmicas de alunos oriundos de uma grande Universidade Federal Brasileira. Muitas técnicas de mineração de dados foram avaliadas em função da acurácia obtida quando aplicadas a um conjunto de dados dos estudantes universitários. Os resultados demonstram que, mesmo analisando três diferentes classes de alunos, foi possível ter uma precisão global acima de 80%. O modelo Naive Bayes foi usado para visualizar os fatores de que distinguem os alunos que obtêm sucesso ou fracasso em seus cursos.