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https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42862| Título: | Uso de Mineração de Dados Educacionais para a classificação e identificação de perfis de Evasão de graduandos em Sistemas de Informação |
| Autor(es): | Brito Jr, Inamar |
| Orientador: | Rabelo, Humberto |
| Palavras-chave: | Evasão nas Universidades;Mineração de Dados;Perfil do Discente;Classificação;Ferramenta WEKA |
| Data do documento: | 5-Dez-2018 |
| Editor: | Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
| Referência: | BRITO JUNIOR, Inamar Pereira de. USO DE MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS PARA A CLASSIFICAÇÃO E IDENTIFICAÇÃO DE PERFIS DE EVASÃO DE GRADUANDOS EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO. 2018. 57 f. TCC (Graduação) - Curso de Sistemas de Informação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Caicó, 2018. |
| Resumo: | A evasão é um problema que afeta os cursos de graduação em tecnologia entre as universidades públicas e privadas e ao decorrer dos anos vem a cada dia crescendo. As universidades estão tendo dificuldade em encontrar o motivo pelo qual esse fenômeno esteja ocorrendo, pois ainda não existe uma metodologia genérica para identificar qual o evento gerador desta evasão. Com isso acarreta um prejuízo tanto para a universidade que deixa de receber verba para manter a instituição como o mercado de trabalho que sofre com a falta de profissionais. Esse trabalho tem como objetivo identificar e prever, através de técnicas de mineração de dados, usando uma base de dados educacionais acadêmicos da instituição junto com a ferramenta de mineração WEKA, e assim como parte da fundamentação teórica foram levantados estudos sobre os conceitos relativos ao tema, trabalhos relacionados, quais as ferramentas de mineração de dados foram utilizadas e a metodologia necessária para cumprir o objetivo esperado, tornando assim possível o encontro de padrões e a classificação dos discentes para assim identificar os quais tem o perfil mais tendencioso à evasão, tanto quanto procurar os possíveis motivos que contribuem para o crescimento da evasão a fim de reduzir os mesmos. Os resultados dos experimentos mostram que reprovar nas quatro disciplinas base do curso, não participar de nenhum tipo de projeto, junto com a extrapolação dos 8 semestres normais do curso e ter uma faixa etária superior a 26 anos, são os fatores que mais colaboraram para a evasão do curso. |
| URI: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42862 |
| Outros identificadores: | 2012906082 |
| Aparece nas coleções: | CERES - TCC - Sistemas de Informação |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| UsodeMineraçãodeDados_Brito_2018.pdf | 12,4 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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