Técnicas de mineração de dados: um estudo de caso da evasão no ensino superior do Instituto Federal do Maranhão

  • Tayná Costa Gonçalves
  • Josenildo Costa da Silva Instituto Federal do Maranhão
  • Omar Andres Carmona Cortes Instituto Federal do Maranhão
Palavras-chave: IFMA, J48, Mineração de Dados, Naive Bayes, SVM

Resumo

Este trabalho mostra que é possível extrair conhecimento útil de dados puros sobre os estudantes de graduação IFMA, de modo a tentar entender os problemas de evasão do referido instituto. Neste artigo, o conhecimento foi modelado como um classificador capaz de identificar quais alunos são os mais propensos a abandonar o curso. Foram usado três algoritmos: Naive Bayes, Support Vector Machine e J48. Assim, baseados no entendimento do problema é possível tomar medidas na tentativa de reduzir essa evasão, como por exemplo, tentar auxiliar o possível aluno evasor antes que isso aconteça, aumentando assim o número de estudantes que se formam.
Publicado
2018-09-21
Como Citar
[1]
Gonçalves, T., Silva, J. e Cortes, O. 2018. Técnicas de mineração de dados: um estudo de caso da evasão no ensino superior do Instituto Federal do Maranhão. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 10, 3 (set. 2018), 11-20. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v10i3.8427.
Seção
Artigo Original
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