English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Resumo A evasão escolar é uma preocupação mundial devido às consequências negativas para toda a sociedade, sendo preciso investigá-la para compreendê-la e atuar de forma antecipada, mitigando seu risco de ocorrência. Esse trabalho propõe o emprego de Mineração de Dados Educacionais com técnicas de Aprendizado de Máquina para identificar as variáveis que são importantes para a caracterização do perfil do estudante em risco de evasão. As técnicas Máquina de Vetores de Suporte, Gradient Boosting Machine, Floresta Aleatória e comitê de máquina foram aplicadas a 1.429 registros de estudantes dos cursos superiores de um dos campi do IFMG, entre 2013 e 2019. Os resultados obtidos sugerem superioridade de desempenho do comitê de máquina, por meio do qual se obteve a importância das variáveis sobre o fenômeno em estudo, o que permitiu traçar o perfil do estudante evasor, por período. Tais resultados viabilizaram a proposição de um processo de detecção e acompanhamento desses estudantes.

Pode a inteligência artificial apoiar ações contra evasão escolar universitária?