SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SCHREIBER, JACQUES NELSON CORLETA
Data de Publicação: 2017
Outros Autores: BESKOW, ALVIN LAURO, NARA, ELPIDIO OSCAR BENITEZ, SILVA, JULIANA IPÊ DA, MORAES, JAQUELINE DE, NAJDZION, VERÔNICA MEINHARDT
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/181197
Resumo: Esse artigo apresenta um software que é resultado de um projeto de pesquisa que visa a predição de evasão discente no ensino superior. O software foi criado com o intuito de prever os discentes mais propensos a evadir de uma instituição de ensino superior, apresentando a probabilidade individual e o motivo mais forte que está conduzindo o discente a evadir, auxiliando os gestores acadêmicos na tomada de decisão proativa. O software utiliza redes bayesianas que é um dos métodos de classificação descritos na literatura de Data Mining, muito usado para geração de estimativas discretas sobre o problema abordado. O software possui dois modos de operação: o primeiro, calcula a probabilidade de um único discente evadir, além de ser um modo mais completo e intuitivo de analisar os riscos de evasão do discente, já o segundo modo, analisa um conjunto de discentes, atribuindo a cada um deles um valor de probabilidade de evasão, além do que é possível exibir as variáveis que mais influenciam para tal probabilidade.
id UFSC_0f2d2d7c2016e7a4544b06f9826708c6
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/181197
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str 2373
spelling SCHREIBER, JACQUES NELSON CORLETABESKOW, ALVIN LAURONARA, ELPIDIO OSCAR BENITEZSILVA, JULIANA IPÊ DAMORAES, JAQUELINE DENAJDZION, VERÔNICA MEINHARDT2017-11-17T18:43:34Z2017-11-17T18:43:34Z2017-11-24978-85-68618-03-5https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/181197Esse artigo apresenta um software que é resultado de um projeto de pesquisa que visa a predição de evasão discente no ensino superior. O software foi criado com o intuito de prever os discentes mais propensos a evadir de uma instituição de ensino superior, apresentando a probabilidade individual e o motivo mais forte que está conduzindo o discente a evadir, auxiliando os gestores acadêmicos na tomada de decisão proativa. O software utiliza redes bayesianas que é um dos métodos de classificação descritos na literatura de Data Mining, muito usado para geração de estimativas discretas sobre o problema abordado. O software possui dois modos de operação: o primeiro, calcula a probabilidade de um único discente evadir, além de ser um modo mais completo e intuitivo de analisar os riscos de evasão do discente, já o segundo modo, analisa um conjunto de discentes, atribuindo a cada um deles um valor de probabilidade de evasão, além do que é possível exibir as variáveis que mais influenciam para tal probabilidade.Redes BayesianasPrediçãoEvasão estudantilSoftwareSOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTEinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL101_00071.pdf101_00071.pdfapplication/pdf1577227https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/181197/1/101_00071.pdf69a1f591131c44ae4183dfdd3fcf2f64MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81383https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/181197/2/license.txt11ee89cd31d893362820eab7c4d46734MD52123456789/1811972017-11-17 16:43:34.846oai:repositorio.ufsc.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732017-11-17T18:43:34Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE
title SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE
spellingShingle SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE
SCHREIBER, JACQUES NELSON CORLETA
Redes Bayesianas
Predição
Evasão estudantil
Software
title_short SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE
title_full SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE
title_fullStr SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE
title_full_unstemmed SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE
title_sort SOFTWARE SDBAYES: UM AUXÍLIO PARA A PREDIÇÃO DE EVASÃO DISCENTE
author SCHREIBER, JACQUES NELSON CORLETA
author_facet SCHREIBER, JACQUES NELSON CORLETA
BESKOW, ALVIN LAURO
NARA, ELPIDIO OSCAR BENITEZ
SILVA, JULIANA IPÊ DA
MORAES, JAQUELINE DE
NAJDZION, VERÔNICA MEINHARDT
author_role author
author2 BESKOW, ALVIN LAURO
NARA, ELPIDIO OSCAR BENITEZ
SILVA, JULIANA IPÊ DA
MORAES, JAQUELINE DE
NAJDZION, VERÔNICA MEINHARDT
author2_role author
author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv SCHREIBER, JACQUES NELSON CORLETA
BESKOW, ALVIN LAURO
NARA, ELPIDIO OSCAR BENITEZ
SILVA, JULIANA IPÊ DA
MORAES, JAQUELINE DE
NAJDZION, VERÔNICA MEINHARDT
dc.subject.por.fl_str_mv Redes Bayesianas
Predição
Evasão estudantil
Software
topic Redes Bayesianas
Predição
Evasão estudantil
Software
description Esse artigo apresenta um software que é resultado de um projeto de pesquisa que visa a predição de evasão discente no ensino superior. O software foi criado com o intuito de prever os discentes mais propensos a evadir de uma instituição de ensino superior, apresentando a probabilidade individual e o motivo mais forte que está conduzindo o discente a evadir, auxiliando os gestores acadêmicos na tomada de decisão proativa. O software utiliza redes bayesianas que é um dos métodos de classificação descritos na literatura de Data Mining, muito usado para geração de estimativas discretas sobre o problema abordado. O software possui dois modos de operação: o primeiro, calcula a probabilidade de um único discente evadir, além de ser um modo mais completo e intuitivo de analisar os riscos de evasão do discente, já o segundo modo, analisa um conjunto de discentes, atribuindo a cada um deles um valor de probabilidade de evasão, além do que é possível exibir as variáveis que mais influenciam para tal probabilidade.
publishDate 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-11-17T18:43:34Z
dc.date.available.fl_str_mv 2017-11-17T18:43:34Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017-11-24
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/181197
dc.identifier.isbn.none.fl_str_mv 978-85-68618-03-5
identifier_str_mv 978-85-68618-03-5
url https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/181197
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/181197/1/101_00071.pdf
https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/181197/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 69a1f591131c44ae4183dfdd3fcf2f64
11ee89cd31d893362820eab7c4d46734
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1766805179402813440

Registros relacionados