Jornada Científica e Tecnológica e Simpósio de Pós-Graduação do IFSULDEMINAS, 11ª Jornada Científica e Tecnológica e 8º Simpósio da Pós-Graduação do IFSULDEMINAS

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PREDIÇÃO DE EVASÃO ESCOLAR DE GRADUANDOS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Amanda Beatriz Augusta da Silva, Aline Marques Del Valle, Gisselida do Prado Siqueira

Última alteração: 2019-09-20

Resumo


Ingressar em uma universidade pública no Brasil é a concretização de um sonho para muitos estudantes, a trajetória até a aprovação envolve muito estudo, disciplina, concorrência e investimento financeiro. Após a aprovação, o discente depara-se com outros fatores desafiadores que deverão ser enfrentados até a formatura, a fim de concluir a graduação com êxito. Diante desse desafio, muitos alunos sentem-se desmotivados para concluir o curso e acabam abandonando os estudos, gerando um número alarmante no índice de evasão no ensino superior brasileiro. As instituições de ensino armazenam diversos dados sobre a vida acadêmica desses alunos. Indicadores importantes relacionados à evasão podem ser obtidos a partir destes dados, gerando informações para que ações efetivas para a retenção de alunos sejam feitas. Assim, este artigo apresenta um estudo utilizando dados acadêmicos de alunos de Ciência da Computação do IFSULDEMINAS Campus Muzambinho. Os resultados demonstram que utilizando as primeiras notas semestrais dos discentes é possível identificar com precisão de 88% a situação final do aluno no curso.


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