Pub Date : 2020-09-10DOI: 10.5753/ercemapi.2020.11478
Fernando Wagner Filho, D. Siqueira, Bruno Leal
A evasão escolar tem se consolidado ao longo do tempo como uma das principais problemáticas presentes nas instituições de ensino nacionais e internacionais. A literatura elenca inúmeras causas e fatores que podem vir a justificar uma evasão discente e várias ações já foram e vêm sendo propostas no intuito de tentar minimizar os índices de evadidos. O presente artigo encara a evasão escolar como um problema de classificação e, baseado nesta premissa, tem como objetivo propor uma abordagem para predição de evasão de discentes, utilizando os principais classificadores de aprendizagem de máquina, a partir de dados previamente coletados, levando em consideração o estudo de caso do campus Paracuru do Instituto Federal do Ceará (IFCE).
{"title":"Predição de Evasão Utilizando Técnicas de Classificação: Um Estudo de Caso do Instituto Federal do Ceará","authors":"Fernando Wagner Filho, D. Siqueira, Bruno Leal","doi":"10.5753/ercemapi.2020.11478","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2020.11478","url":null,"abstract":"A evasão escolar tem se consolidado ao longo do tempo como uma das principais problemáticas presentes nas instituições de ensino nacionais e internacionais. A literatura elenca inúmeras causas e fatores que podem vir a justificar uma evasão discente e várias ações já foram e vêm sendo propostas no intuito de tentar minimizar os índices de evadidos. O presente artigo encara a evasão escolar como um problema de classificação e, baseado nesta premissa, tem como objetivo propor uma abordagem para predição de evasão de discentes, utilizando os principais classificadores de aprendizagem de máquina, a partir de dados previamente coletados, levando em consideração o estudo de caso do campus Paracuru do Instituto Federal do Ceará (IFCE).","PeriodicalId":414403,"journal":{"name":"Anais da Escola Regional de Computação Ceará, Maranhão, Piauí (ERCEMAPI 2020)","volume":"43 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125091852","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：