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Previous issue date: 2016-07-08 / As Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) possuem um
importante papel no desenvolvimento social e econômico do país, contribuindo
para o avanço tecnológico e cientifico e fomentando investimentos. Nesse
sentido, entende-se que um melhor aproveitamento dos recursos educacionais
ofertados pelas IFES contribui para a evolução da educação superior, como um
todo. Uma maneira eficaz de atender esta necessidade é analisar o perfil dos
estudantes ingressos e procurar prever, com antecedência, casos indesejáveis
de evasão que, quanto mais cedo identificados, melhor poderão ser estudados
e tratados pela administração. Neste trabalho, propõe-se a definição de uma
abordagem para aplicação de técnicas diretas de Mineração de Dados
objetivando a classificação dos discentes ingressos de acordo com o risco de
evasão que apresentam. Como prova de conceito, a análise dos aspectos
inerentes ao processo de Mineração de Dados proposto se deu por meio de
experimentações conduzidas no ambiente da Universidade Federal de
Pernambuco (UFPE). Para alguns dos algoritmos classificadores, foi possível
obter uma acurácia de classificação de 73,9%, utilizando apenas dados
socioeconômicos disponíveis quando do ingresso do discente na instituição,
sem a utilização de nenhum dado dependente do histórico acadêmico. / The Brazilian's Federal Institutions of Higher Education have an
important role in the social and economic development of the country,
contributing to the technological and scientific advances and encouraging
investments. Therefore, it is possible to infer that a better use of the educational
resources offered by those institutions contributes to the evolution of higher
education as a whole. An effective way to meet this need is to analyze the
profile of the freshmen students and try to predict, as soon as possible,
undesirable cases of dropout that when earlier identified can be examined and
addressed by the institution's administration. This work propose the
development of a approach for direct application of Data Mining techniques to
classify newcomer students according to their dropout risk. As a viability proof,
the proposed Data Mining approach was evaluated through experimentations
conducted in the Federal University of Pernambuco. Some of the classification
algorithms tested had an classification accuracy of 73.9% using only
socioeconomic data available since the student's admission to the institution,
without the use of any academic related data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/19502 |
| Date | 08 July 2016 |
| Creators | AMARAL, Marcelo Gomes do |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/7076371974874150, SOUZA, Fernando da Fonseca de |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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