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Gli alti tassi di abbandono dei corsi di laurea sono diventati sempre più preoccupanti in Brasile; questo problema ha generato perdite sia per il Paese, sia per gli studenti e le università. In questo contesto, si è cercato di identificare gli studenti con tendenza all'abbandono nell'UFC - Campus Quixadá/CE, attraverso tecniche di data mining e utilizzando i dati storici degli studenti, in cui sono stati eseguiti esperimenti con due diversi scenari, il primo scenario con il numero totale di record con la divisione dei record per classi sbilanciate e il secondo scenario contenente un campione di record con la divisione tra le classi bilanciate. I risultati ottenuti mostrano che è possibile identificare gli studenti potenzialmente in procinto di abbandonare gli studi con percentuali di successo fino al 99% nel primo scenario e fino al 95,5% nel secondo scenario. Attraverso questi risultati, si intende assistere i dirigenti dell'istituto nel processo decisionale e nello sviluppo di politiche per mitigare l'abbandono scolastico.
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).
