Análise da mudança de processo seletivo para ingresso no ensino superior usando ferramentas de mineração de dados

Autores

  • Joel F Gaya Universidade Federal do Rio Grande
  • Sidnei Pereira Junior Universidade Federal do Rio Grande
  • Paula F Schiavo Universidade Federal do Rio Grande
  • Eduardo Nunes Borges Universidade Federal do Rio Grande http://orcid.org/0000-0003-1595-7676
  • Silvia C Botelho Universidade Federal do Rio Grande

DOI:

https://doi.org/10.14808/sci.plena.2017.049919

Palavras-chave:

mineração de dados, classificação, regressão

Resumo

Mineração de Dados é um processo de extração de informação implícita, previamente desconhecida e potencialmente útil de bases de dados. O resultado da extração é conhecimento que pode ser analisado para planejamentos futuros e para maior entendimento de um processo. Neste artigo, foi analisada uma base de dados de estudantes do curso de Engenharia de Computação da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), onde houve uma mudança na forma de avaliação para o ingresso dos alunos no ensino superior. Com isso, observou-se que o impacto desta mudança foi negativo no desempenho acadêmico dos estudantes. Também durante a pesquisa buscamos identificar quais modelos de dados demonstram se o aluno conclui ou não o curso. Pôde-se observar que a idade, as notas de ingresso e o número de repetições nas disciplinas são fatores preponderantes, para que aluno obtenha a graduação.

Biografia do Autor

Eduardo Nunes Borges, Universidade Federal do Rio Grande

Professor do Centro de Ciências Computacionais da FURG

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Publicado

2017-07-26

Como Citar

Gaya, J. F., Pereira Junior, S., Schiavo, P. F., Borges, E. N., & Botelho, S. C. (2017). Análise da mudança de processo seletivo para ingresso no ensino superior usando ferramentas de mineração de dados. Scientia Plena, 13(4). https://doi.org/10.14808/sci.plena.2017.049919

Edição

Seção

VII Conferência Sul em Modelagem Computacional