Um modelo preditivo para apoiar decisões associadas à evasão escolar no ensino superior

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Chicon, Patricia Mariotto Mozzaquatro
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
MATEMÁTICA
Evasão
Educação a distância
Análise de aprendizagem
Mineração de dados
Sistemas Web educacionais
Predição de evasão
Link de acesso: https://bibliodigital.unijui.edu.br/handle/123456789/7721
Resumo: 191 f.
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spelling Um modelo preditivo para apoiar decisões associadas à evasão escolar no ensino superiorMATEMÁTICAEvasãoEducação a distânciaAnálise de aprendizagemMineração de dadosSistemas Web educacionaisPredição de evasão191 f.A evasão é um problema recorrente que atinge a gestão universitária o Brasil, principalmente em cursos e disciplinas oferecidos na modalidade de ensino a distância. A utilização de ferramentas que identificam de forma precoce os alunos propensos a evadir pode auxiliar professores e equipe educacional. Neste contexto, o objetivo desta tese é a construção de um modelo preditivo que identifique precocemente alunos propensos a evadir, que forneça características e descubra padrões de relacionamento sobre perfis desses alunos. O método utilizado segue um modelo de processo para análise da aprendizagem, cíclico e iterativo, que envolve as etapas de coleta de dados e pré-processamento, análise e ação e pós-processamento. Na etapa de coleta de dados e pré-processamento utilizou-se dados históricos, comportamentais e de desempenho de estudantes de uma instituição de ensino superior, referentes a um período de três anos. Na etapa de análise e ação, comparou-se algoritmos de classificação a fim de escolher o melhor classificador. O modelo implantado com a árvore de decisão, apresentou-se como sendo o mais adequado, sendo capaz de identificar, de forma precoce, alunos propensos a evadir. Na etapa de pós-processamento, realizou-se o refinamento do modelo existente. Constatou-se que: a combinação dos dados de desempenho, comportamental e demográfico contribuiu para uma intervenção personalizada durante o processo de detecção precoce de evasão em disciplinas EAD; o atributo que mais impactou no baixo desempenho e possível evasão nas disciplinas EAD foi a quantidade de disciplinas cursadas pelos alunos no semestre letivo analisado; existem atributos com o valor preditivo significativamente equivalentes que impactam no baixo desempenho dos alunos, os quais podem ser utilizados na construção de modelos preditivos de evasão para diferentes cursos; e, por fim, que o estilo de aprendizagem do aluno pode ser utilizado para conceber estratégias de intervenção buscando a redução do risco de alunos propensos à evasão. Palavras-chave: Evasão. Educação a distância. Análise de aprendizagem. Mineração de dados. Sistemas Web educacionais. Predição de evasão.2024-10-25T16:10:11Z2022-11-282024-10-25T16:10:11Z2024-05-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://bibliodigital.unijui.edu.br/handle/123456789/7721TeseChicon, Patricia Mariotto Mozzaquatroporreponame:Repositório Institucional da UNIJUIinstname:Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUI)instacron:UNIJUIinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-04-30T18:27:04Zoai:bibliodigital.unijui.edu.br:123456789/7721Repositório InstitucionalPUBhttps://bibliodigital.unijui.edu.br:8443/oai/requestbiblio@unijui.edu.bropendoar:2025-04-30T18:27:04Repositório Institucional da UNIJUI - Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUI)false
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