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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brito Jr, Inamar
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42862
Resumo: 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.
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