Identificação de padrões para a análise da evasão em cursos de graduação usando mineração de dados educacionais

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Oliveira Júnior, José Gonçalves de
• Orientador(a): Kaestner, Celso Antônio Alves
• Banca de defesa: Kaestner, Celso Antônio Alves, Noronha, Robinson Vida, Silva, Leandro Augusto da, Bastos, Laudelino Cordeiro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Mineração de dados (Computação); Evasão escolar; Computação; Data mining; Dropouts; Computer science
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1995

A mineração de dados educacionais é uma área recente de pesquisa que está ganhando popularidade por causa de seus potenciais para as instituições de ensino. Um dos desafios dessas instituições é a redução da evasão escolar. A evasão no ensino superior é um fenômeno em crescimento e tornou-se foco de preocupação para pesquisadores de diferentes áreas. Entretanto, as características da evasão ainda são pouco estudadas e há carência de informações e modelos de identificação dos seus motivos. Esta pesquisa propõe uma abordagem computacional para a identificação de padrões a serem utilizados na análise da evasão de estudantes em cursos presenciais de graduação, a fim de auxiliar os tomadores de decisão das instituições de ensino. Propõe-se um método para seleção dos melhores atributos para tarefa de classificação, que considera as classes “haverá evasão” e “não haverá evasão”, baseado na seleção e criação de atributos. Os experimentos foram realizados com dados de alunos da Universidade Tecnológica Federal do Paraná, consolidados em um Data Warehouse, que permitiu investigar a evasão entre os anos de 1980 e 2014. Nesta pesquisa são abordados os problemas mais comuns que ocorrem na mineração de dados educacionais, como a seleção do subconjunto de atributos, dados desbalanceados, valores discrepantes e sobreajuste. Os resultados experimentais apresentam os atributos mais relevantes a previsão da evasão, indicando a contribuição da criação de atributos na tarefa de mineração de dados, permitindo com estas inferências apoiar a tomada de decisão pelos gestores educacionais situados nos níveis estratégico, tático e operacional.