Uso de Mineração de Dados Educacionais para a classificação e identificação de perfis de Evasão de graduandos em Sistemas de Informação

A evasão é um problema que afeta os cursos de graduação em tecnologia entre as universidades públicas e privadas e ao decorrer dos anos vem a cada dia crescendo. As universidades estão tendo dificuldade em encontrar o motivo pelo qual esse fenômeno esteja ocorrendo, pois ainda não existe uma metodol...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Brito Jr, Inamar
Outros Autores: Rabelo, Humberto
Formato: bachelorThesis
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Evasão nas Universidades
Mineração de Dados
Perfil do Discente
Classificação
Ferramenta WEKA
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42862
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spelling ri-123456789-428622021-10-05T15:39:29Z Uso de Mineração de Dados Educacionais para a classificação e identificação de perfis de Evasão de graduandos em Sistemas de Informação Brito Jr, Inamar Rabelo, Humberto Ferreira, Almir Silva, Taciano Evasão nas Universidades Mineração de Dados Perfil do Discente Classificação Ferramenta WEKA A evasão é um problema que afeta os cursos de graduação em tecnologia entre as universidades públicas e privadas e ao decorrer dos anos vem a cada dia crescendo. As universidades estão tendo dificuldade em encontrar o motivo pelo qual esse fenômeno esteja ocorrendo, pois ainda não existe uma metodologia genérica para identificar qual o evento gerador desta evasão. Com isso acarreta um prejuízo tanto para a universidade que deixa de receber verba para manter a instituição como o mercado de trabalho que sofre com a falta de profissionais. Esse trabalho tem como objetivo identificar e prever, através de técnicas de mineração de dados, usando uma base de dados educacionais acadêmicos da instituição junto com a ferramenta de mineração WEKA, e assim como parte da fundamentação teórica foram levantados estudos sobre os conceitos relativos ao tema, trabalhos relacionados, quais as ferramentas de mineração de dados foram utilizadas e a metodologia necessária para cumprir o objetivo esperado, tornando assim possível o encontro de padrões e a classificação dos discentes para assim identificar os quais tem o perfil mais tendencioso à evasão, tanto quanto procurar os possíveis motivos que contribuem para o crescimento da evasão a fim de reduzir os mesmos. Os resultados dos experimentos mostram que reprovar nas quatro disciplinas base do curso, não participar de nenhum tipo de projeto, junto com a extrapolação dos 8 semestres normais do curso e ter uma faixa etária superior a 26 anos, são os fatores que mais colaboraram para a evasão do curso. 2018-12-18T13:28:25Z 2021-10-05T15:39:29Z 2018-12-18T13:28:25Z 2021-10-05T15:39:29Z 2018-12-05 bachelorThesis 2012906082 BRITO JUNIOR, Inamar Pereira de. USO DE MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS PARA A CLASSIFICAÇÃO E IDENTIFICAÇÃO DE PERFIS DE EVASÃO DE GRADUANDOS EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO. 2018. 57 f. TCC (Graduação) - Curso de Sistemas de Informação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Caicó, 2018. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42862 pt_BR Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN Sistemas de Informação
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