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dc.contributor.advisorRabelo, Humberto-
dc.contributor.authorBrito Jr, Inamar-
dc.date.accessioned2018-12-18T13:28:25Z-
dc.date.available2018-12-18T13:28:25Z-
dc.date.issued2018-12-05-
dc.identifier2012906082pt_BR
dc.identifier.citationBRITO JUNIOR, Inamar Pereira de. USO DE MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS PARA A CLASSIFICAÇÃO E IDENTIFICAÇÃO DE PERFIS DE EVASÃO DE GRADUANDOS EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO. 2018. 57 f. TCC (Graduação) - Curso de Sistemas de Informação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Caicó, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/8019-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEvasão nas Universidadespt_BR
dc.subjectMineração de Dadospt_BR
dc.subjectPerfil do Discentept_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectFerramenta WEKApt_BR
dc.titleUso de Mineração de Dados Educacionais para a classificação e identificação de perfis de Evasão de graduandos em Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.referees1Ferreira, Almir-
dc.contributor.referees2Silva, Taciano-
dc.description.resumoA evasão é um problema que afeta os cursos de graduação em tecnologia entre as universidades públicas e privadas e ao decorrer dos anos vem a cada dia crescendo. As universidades estão tendo dificuldade em encontrar o motivo pelo qual esse fenômeno esteja ocorrendo, pois ainda não existe uma metodologia genérica para identificar qual o evento gerador desta evasão. Com isso acarreta um prejuízo tanto para a universidade que deixa de receber verba para manter a instituição como o mercado de trabalho que sofre com a falta de profissionais. Esse trabalho tem como objetivo identificar e prever, através de técnicas de mineração de dados, usando uma base de dados educacionais acadêmicos da instituição junto com a ferramenta de mineração WEKA, e assim como parte da fundamentação teórica foram levantados estudos sobre os conceitos relativos ao tema, trabalhos relacionados, quais as ferramentas de mineração de dados foram utilizadas e a metodologia necessária para cumprir o objetivo esperado, tornando assim possível o encontro de padrões e a classificação dos discentes para assim identificar os quais tem o perfil mais tendencioso à evasão, tanto quanto procurar os possíveis motivos que contribuem para o crescimento da evasão a fim de reduzir os mesmos. Os resultados dos experimentos mostram que reprovar nas quatro disciplinas base do curso, não participar de nenhum tipo de projeto, junto com a extrapolação dos 8 semestres normais do curso e ter uma faixa etária superior a 26 anos, são os fatores que mais colaboraram para a evasão do curso.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentSistemas de Informaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
Appears in Collections:CERES - Sistemas de Informação

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