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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/49757| Type: | TCC |
| Title: | Mineração de dados para identificação do perfil de evasão de alunos da UFC - Campus Quixadá |
| Authors: | Lima Júnior, Antonio Alves de |
| Advisor: | Magalhães, Regis Pires |
| Co-advisor: | Silva, Tércio Jorge da |
| Keywords: | Mineração de dados (Computação);Evasão escolar;Classificação;Conhecimento;Educação |
| Issue Date: | 2019 |
| Citation: | LIMA JÚNIOR, Antonio Alves de. Mineração de dados para identificação do perfil de evasão de alunos da UFC - Campus Quixadá. 2019. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação)- Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2019. |
| Abstract in Brazilian Portuguese: | 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 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. |
| Abstract: | The high dropout rates in undergraduate courses have become increasingly worrying in Brazil, this problem has generated losses both for the country and for students and universities. In this context, the objective of this study is to identify students with a tendency to dropout from the UFC - Campus Quixadá/CE, by means of data mining techniques and using historical data of students, in which experiments were conducted with two distinct scenarios, the first scenario having the total number of records with the division of records by unbalanced class and the second scenario containing a sample of records with the division between balanced classes. The results obtained show that the potential students to escape can be identified with hit rates of up to 99% in the first scenario and in the second scenario of up to 95.5%. By means of these results, it is intended to help the managers of the institution in the decision making and in the elaboration of policies to mitigate school dropout |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/49757 |
| Appears in Collections: | SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - QUIXADÁ - TCC |
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