Identificando o perfil de evasão de alunos de graduação através da Mineração de dados Educacionais: um estudo de caso de uma Universidade Comunitária

Fábio Paz, Sílvio Cazella

Resumo


Este artigo apresenta um estudo de caso que buscou identificar perfis de alunos com potencial de evasão em uma universidade comunitária através da aplicação do processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados(DCBD). Os dados analisados foram coletados e referem-se a alunos de graduação regularmente matriculados no segundo semestre de 2016. O dados foram minerados aplicando a tarefa de classificação de dados, utilizando o algoritmo J48 e a técnica de árvores de decisão. Os resultados alcançados apresentaram acurácia de 90%, sendo possível identificar perfis de alunos evasores da Instituição de Nível Superior (IES) em seus campi e cursos.

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DOI: http://dx.doi.org/10.5753/cbie.wcbie.2017.624

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