AVALIAÇÃO DE CLASSIFICADORES PARA PREDIÇÃO DE EVASÃO NO ENSINO SUPERIOR UTILIZANDO JANELA SEMESTRAL
Nenhuma Miniatura disponível
Data
2022-08-29
Autores
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Resumo
A evasão estudantil nas universidades vem se apresentando como um problema recorrentee preocupante no mundo ao longo dos anos. Essa situação se torna algo ainda maisalarmante no Brasil em suas universidades públicas com orçamento oriundo dos cofres danação, problema esse não limitado ao prejuízo financeiro, mas também social e acadêmico.Diminuir a evasão se torna uma ação importante nas universidades, sendo de grandeajuda um mecanismo para classificar alunos ativos na sua predisposição para evadir. Essetrabalho se propõe a classificar e prever um discente ativo como “Evadido” ou "Formado",podendo assim os interessados redirecionarem esforços para evitar que o discente evada.Serão utilizados 4 estudos de casos: o primeiro utilizando dados do curso de Ciência daComputação da Universidade Federal do Piauí (UFPI); o segundo com os discentes docurso de Sistemas de Informação e o terceiro caso com a analise ocorrendo com a os doiscursos anteriores. A metodologia abordada segue os conceitos de Knowledge Discovery inDatabases (KDD) como guia na obtenção de um modelo preditivo e de conhecimentos noprocesso. O KDD descreve o processo de coleta dos dados, pré-processamento e, por fim, amineração dos dados utilizando algoritmos de aprendizagem de máquina. São utilizados7 algoritmos muito utilizados na literatura, comparando-os do decorrer das análise. Omodelo treinado é validado com métricas importantes como Accuracy, Recall, Precision,F1 Score, Índice Kappa e curva ROC.
Descrição
Orientador: Prof. Dr. André Macedo Santana
Examinador externo: Prof. Dr. Luciano Reis Coutinho
Examinador interno: Prof. Dr. Ricardo de Andrade Lira Rabêlo
Examinador interno: Prof. Dr. Vinícius Ponte Machado