An?lise preditiva e explorat?ria de dados para auxiliar no combate ? evas?o estudantil nos cursos superiores do IFPB

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Trajano, Francisco Matheus Valen?a
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional do IFPB
Texto Completo: http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/3248
Resumo: A evas?o estudantil ? um problema complexo no ?mbito educacional, podendo estar ligada a diversos fatores. Identificar vari?veis que inferem na ocorr?ncia de um fen?meno e at? mesmo prev?-lo ? uma tarefa poss?vel com a aplica??o de Machine Learning em an?lises preditivas. O prop?sito deste trabalho ? obter um conhecimento que auxilie no sentido preditivo, ao encontrar padr?es em comum, sobre os alunos que evadem de cursos superiores no Instituto Federal de Educa??o, Ci?ncia e Tecnologia da Para?ba por meio de uma an?lise preditiva e explorat?ria de dados da Plataforma Nilo Pe?anha (PNP), assim facilitando a previs?o do abandono dos estudos por parte dos alunos. Foram utilizados os algoritmos Support Vector Machine, Decision Tree, K-Nearest Neighbors e Logistic Regression em uma tarefa de classifica??o, onde o melhor modelo foi selecionado e implantado em uma aplica??o web, bem como foram retirados insights importantes sobre a evas?o por meio de uma an?lise explorat?ria dos dados estudantis da rede federal de educa??o extra?dos da PNP.
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