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Os altos índices de evasão nos cursos de graduação têm se tornado cada vez mais preocupantes no Brasil, esse problema tem gerado prejuízos tanto para o país, como para alunos e universidades. Nesse contexto, objetivou-se identificar os alunos com tendência a evasão escolar da UFC - Campus Quixadá/CE, por meio de técnicas de mineração de dados e utilizando dados históricos de alunos, no qual foram realizados experimentos com dois cenários distintos, o primeiro cenário possuindo o número total de registros com a divisão dos registros por classes desbalanceadas e o segundo cenário contendo uma amostra dos registros com a divisão entre as classes balanceadas. Os resultados obtidos mostram que os potenciais alunos a evadir podem ser identificados com taxas de acerto de até 99% no primeiro cenário e no segundo cenário de até 95,5%. Por intermédio destes resultados, pretende-se auxiliar os gestores da instituição na tomada de decisão e na elaboração de políticas para mitigar à evasão escolar.
A propos de l'auteur
Bachelor in Informationssystemen an der Bundesuniversität von Ceará (UFC), Master in Informatik an der Bundesuniversität der Halbwüste (UFERSA). Er interessiert sich für die Bereiche Künstliche Intelligenz (KI), Datenbanken (BD), Data Mining (DM) und Maschinelles Lernen (ML).
