Aprendizado de Máquina Aplicado à Análise de Evasão em Cursos de Sistemas de Informação

  • Patricia Santos UFABC
  • Denise Goya UFABC

Resumo


Este estudo tem por objetivo identificar atributos relevantes para a previsão de evasão de alunos em cursos de Sistemas de Informação de instituições brasileiras, comparando várias abordagens de aprendizado de máquina, incluindo Florestas Aleatórias, AdaBoost, Vizinho mais próximo de K, Regressão Logística e Classificador de Votação. Os resultados mostram cobertura (85,6%), acurácia (87,1%) e precisão (92,4%) promissoras usando apenas 14 atributos.
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina, Análise de Evasão, Cursos de Sistemas de Informação

Referências

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Publicado
03/11/2020
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SANTOS, Patricia; GOYA, Denise. Aprendizado de Máquina Aplicado à Análise de Evasão em Cursos de Sistemas de Informação. In: FÓRUM DE EDUCAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 16. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 210-213. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2020.13145.