Identificação dos Fatores que Influenciam a Evasão em Cursos de Graduação Através de Sistemas Baseados em Mineração de Dados: Uma Abordagem Quantitativa
Resumo
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.
Palavras-chave:
Identificação, Evasão, Mineração de Dados
Referências
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Publicado
16/05/2012
Como Citar
MANHÃES, Laci M. Barbosa; DA CRUZ, Sérgio M. Serra; COSTA, Raimundo J. Macário; ZAVALETA, Jorge; ZIMBRÃO, Geraldo.
Identificação dos Fatores que Influenciam a Evasão em Cursos de Graduação Através de Sistemas Baseados em Mineração de Dados: Uma Abordagem Quantitativa. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 8. , 2012, São Paulo.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2012
.
p. 284-295.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2012.14413.
