Uso de Mineração de Dados Educacionais para a classificação e identificação de perfis de Evasão de graduandos em Sistemas de Informação

Abstract

This work presents the application of data mining techniques through predictive classification, using the application of data mining algorithms in an academic educational database of a higher education institution. Our objective was to identify patterns and classify students with the most prone to evasion profile and to discover the possible reasons that contribute to the growth of evasion. The results of the experiments show that: failing in the four basic subjects of the course, not participating in any type of project, together with the extrapolation of the 8 normal semesters of the course and having an age group over 26 years, are the factors that collaborated most for the course dropout.

Tecnologias na Educação em Computação: Primeiros Referenciais

“…• Uso de mineração de dados educacionais para a classificação e identificação de perfis de evasão de graduandos em Sistemas de Informação (Brito Jr et al, 2019).…”

Mineração de dados educacionais aplicada na identificação do perfil dos egressos de escola técnica pública para apoiar a gestão educacional

“…As aplicações da MDE são diversas na área da Educação que vão da identificação e análise dos fatores que influenciaram a evasão dos discentes no ensino superior até a identificação dos fatores de melhorias no IDEB em escolas municipais (Costa, 2021;Brito, Rabelo, Naschold, Ferreira, Burlamaqui, Rabelo & Valentim, 2019;Pinto, Júnior, Costa, Barbirato e Rodrigues, 2019;Digiampietri, Nakano e Souza , 2016).…”