Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
Coleta, preserva e divulga a produção acadêmica digital em todas as áreas do conhecimento.
São os ativos do repositório, além de teses e dissertações da UFRJ, artigos científicos, livros eletrônicos, capítulos de livros e trabalhos apresentados em eventos por professores, pesquisadores, funcionários administrativos e alunos de mestrado e doutorado.
Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://hdl.handle.net/11422/21090| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Aprendizado de máquina aplicado a evasão no ensino superior |
| Autor(es)/Inventor(es): | Oliveira, Victor Augusto Souza de |
| Orientador: | Silva, João Carlos Pereira da |
| Resumo: | A evasão no ensino superior é um problema que afeta tanto universidades públicas quanto privadas. Essa evasão representa infraestrutura, professores e funcionários subutilizados e, por isso, é interesse das universidades desenvolver programas e técnicas voltadas a diminuição desse índice. Este trabalho tem por objetivo utilizar a técnica de aprendizado de máquina conhecida como árvore de decisão para ajudar na identificação de estudantes do Bacharelado em Ciência da Computação da UFRJ com maior chance de evadir e traçar um perfil dos mesmos. Foram gerados quatro conjuntos de dados a partir das informações disponíveis em quatro períodos diferentes de tempo, com o objetivo de verificar se as características dos estudantes que evadem mudam dependendo do momento que a evasão ocorre. As árvores de decisão resultantes tiveram bom desempenho, identificando de 70 a 85% dos alunos evadidos dependendo do conjunto utilizado. O perfil traçado identificou os principais atributos dos alunos evasores possibilitando que orientadores e professores possam atuar antes que a evasão de fato ocorra. |
| Palavras-chave: | inteligência artificial aprendizado de máquina mineração de dados evasão no ensino superior |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 28-Abr-2023 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| VASOliveira.pdf | 1.78 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.