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A evasão escolar é um dos problemas mais intrigantes e cruciais da Educação. Esse problema permeia os vários níveis e modalidades de educação e gera perdas sociais, econômicas, políticas, acadêmicas e financeiras para todos os envolvidos no processo educacional. Portanto, é essencial o desenvolvimento de métodos eficientes para prever o risco de abandono dos estudantes. A abordagem foi validada, utilizando dados de ex-alunos do curso superior de Ciência da Computação, foram utilizados modelos de classificação, uma das técnicas de Inteligência Artificial, que possibilita o aprendizado contínuo.…mehr

Produktbeschreibung
A evasão escolar é um dos problemas mais intrigantes e cruciais da Educação. Esse problema permeia os vários níveis e modalidades de educação e gera perdas sociais, econômicas, políticas, acadêmicas e financeiras para todos os envolvidos no processo educacional. Portanto, é essencial o desenvolvimento de métodos eficientes para prever o risco de abandono dos estudantes. A abordagem foi validada, utilizando dados de ex-alunos do curso superior de Ciência da Computação, foram utilizados modelos de classificação, uma das técnicas de Inteligência Artificial, que possibilita o aprendizado contínuo. Na validação da abordagem foram empregados cinco modelos de aprendizado de máquina, sendo que dois modelos obtiveram melhores índices de acurácia (SVM e Adaboost).
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).