Defesa de Dissertacao de Mestrado N. 587 - Allan Sales da Costa Neto

postado em 18 de mai de 2016 09:53 por Coordenação da Pós-graduação em Computação da UFCG   [ 25 de mai de 2016 04:24 atualizado‎(s)‎ ]

Candidato(a): Allan Sales da Costa Melo

Título do Trabalho: Detecção automática de evasão estudantil: um estudo de caso na UFCG

Orientador(es): Leandro Balby Marinho e Adalberto Cajueiro

 

Data: 31/05/2016

Horário: 10:00:00

Local: Auditório do CEEI

 

Resumo: A evasão estudantil é uma das maiores preocupações dos institutos de ensino superior brasileiros já que ela pode ser uma das causas de desperdício de recursos da universidade. A detecção precoce dos estudantes com alta probabilidade de evasão, assim como o entendimento das causas que os levaram a evadir, são fatores cruciais para definir mais efetivamente ações preventivas para o problema. Neste estudo, o problema da detecção de evasão foi abordado como uma classificação. Utilizou-se uma amostra de registros acadêmicos de estudantes de, todos os, 76 cursos de uma universidade pública do Brasil com o objetivo de obter e selecionar atributos informativos para os classificadores e foram criados dois modelos de classificação, um que separa os estudantes por cursos e outro que não faz distinção de cursos. Os dois modelos criados foram submetidos a uma comparação e pode-se concluir que não fazer distinção de alunos por curso resulta em métricas mais satisfatórias que fazer distinção de alunos por curso

 

Banca Examinadora:

(Membros Internos)

Nazareno Andrade

Eanes Torres

(Membros Externos)

Luciano Barosi Lemos, Universidade Federal de Campina Grande

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