Leonardo Torres Marques

Décrochage Scolaire

Démêler les causes à l'aide du Data Mining

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Produktbeschreibung

Les taux élevés d'abandon dans les cours de premier cycle sont devenus de plus en plus préoccupants au Brésil, ce problème a généré des pertes tant pour le pays, que pour les étudiants et les universités. Dans ce contexte, l'objectif était d'identifier les étudiants ayant une tendance à l'abandon dans l'UFC - Campus Quixadá/CE, par le biais de techniques d'exploration de données et en utilisant les données historiques des étudiants, dans lesquelles des expériences ont été réalisées avec deux scénarios différents, le premier scénario ayant le nombre total d'enregistrements avec la division des enregistrements par des classes non équilibrées et le second scénario contenant un échantillon d'enregistrements avec la division entre les classes équilibrées. Les résultats obtenus montrent que les élèves susceptibles de décrocher peuvent être identifiés avec des taux de réussite allant jusqu'à 99% dans le premier scénario et jusqu'à 95,5% dans le second. A travers ces résultats, il s'agit d'aider les responsables de l'institution dans la prise de décision et dans le développement de politiques visant à atténuer l'abandon scolaire.

Produktdetails

• Verlag: Editions Notre Savoir
• Seitenzahl: 60
• Erscheinungstermin: 12. Juli 2022
• Französisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 4mm
• Gewicht: 107g
• ISBN-13: 9786204945576
• ISBN-10: 6204945572
• Artikelnr.: 64313017

Autorenporträt

Bachelor in Informationssystemen an der Bundesuniversität von Ceará (UFC), Master in Informatik an der Bundesuniversität der Halbwüste (UFERSA). Er interessiert sich für die Bereiche Künstliche Intelligenz (KI), Datenbanken (BD), Data Mining (DM) und Maschinelles Lernen (ML).