Mineração de dados educacionais: uma análise sobre os preditores da evasão no Ensino Superior
A evasão no ensino superior é um desafio significativo para instituições de ensino, impactando tanto os estudantes quanto a sociedade. Este artigo investiga os principais preditores de evasão acadêmica por meio da aplicação de técnicas de Mineração de Dados Educacionais (MDE). A pesquisa utiliza um...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (IFSul)
2025-04-01
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| Series: | Revista Educar + |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://periodicos.ifsul.edu.br/index.php/educarmais/article/view/4120 |
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| author | Felipe Silvestri Vanessa Faria de Souza Andrws Vieira |
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A evasão no ensino superior é um desafio significativo para instituições de ensino, impactando tanto os estudantes quanto a sociedade. Este artigo investiga os principais preditores de evasão acadêmica por meio da aplicação de técnicas de Mineração de Dados Educacionais (MDE). A pesquisa utiliza um conjunto de dados provenientes de uma instituição de ensino superior, explorando características como desempenho acadêmico, perfil socioeconômico, engajamento estudantil, dados sobre a família, dentre outros. Foi utilizada como técnica de Mineração de Dados algoritmos de Aprendizagem de Máquina, estes além de possibilitarem a construção de um modelo eficaz para predição da evasão dos alunos, possibilitaram a identificação dos fatores mais relevantes para prever a evasão. Os resultados destacam que variáveis relacionadas ao rendimento acadêmico são os principais indicadores de risco. As conclusões oferecem insights que podem orientar estratégias institucionais para mitigar a evasão, promovendo a permanência e o sucesso acadêmico.
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| format | Article |
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| institution | OA Journals |
| issn | 2237-9185 |
| language | Portuguese |
| publishDate | 2025-04-01 |
| publisher | Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (IFSul) |
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| series | Revista Educar + |
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