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: Anais do VIII Simpósio Brasileiro de Sistemas de InformaçãoDO - 10.5753/sbsi.2012.14413, 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.