Cluster Analysis for Characterization of Dropout Indicators
Abstract
Understanding the behavior of students at risk of dropout is essential for actions to encourage their permanence and success. In this context, this paper presents a proposal that performs data clustering to identify student profiles with risk of dropout, considering academic and socioeconomic information of students. A case study is presented taking into account a database of a Technical Informatics course. The results show that variables such as family income, study shift, student sex, age group and mother's level of education can influence students' academic performance.
Keywords:
Dropout, Machine Learning, Data Mining, Knowledge Extraction.
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Published
2021-07-20
How to Cite
SARAIVA, Daniel Victor; PEREIRA, Silas S. L.; BRAGA, Reinaldo B.; OLIVEIRA, Carina T. de.
Cluster Analysis for Characterization of Dropout Indicators. In: WORKSHOP ON COMPUTING EDUCATION (WEI), 29. , 2021, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2021
.
p. 238-247.
ISSN 2595-6175.
DOI: https://doi.org/10.5753/wei.2021.15915.
