Este artigo aborda a evasão existente na graduação de uma Instituição pública de ensino superior. O objetivo é a previsão da evasão em cursos de graduação presenciais com a finalidade de visualizar perspectivas que permitam uma ação efetiva de intervenção, mitigando o processo da evasão. A pesquisa desenvolvida utiliza vários métodos de aprendizagem de máquina para a previsão. A intuição é gerar uma lista de prováveis alunos que não realizarão matrícula no período posterior ao que estão cursando. Os resultados demonstram que a abordagem proposta é factível e eficiente. Os experimentos alcançaram uma acurácia de 98\% na previsão, e mais de 70\% de sucesso na previsão de alunos que abandonaram o curso.
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Kantorski, G., Flores, E. G., Schmitt, J., Hoffmann, I., & Barbosa, F. (2016). Predição da Evasão em Cursos de Graduação em Instituições Públicas. In Anais do XXVII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2016) (Vol. 1, p. 906). Sociedade Brasileira de Computação - SBC. https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2016.906
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