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Plataforma de Aprendizado de Maquina para Detecção e Monitoramento de Alunos com Risco de Evasão
Author(s) -
Carlos Antonio Ramirez Beltran,
João C. Xavier-Júnior,
Cephas Alves da Silveira Barreto,
Carlos Oliveira Neto
Publication year - 2019
Publication title -
anais do xxx simpósio brasileiro de informática na educação (sbie 2019)
Language(s) - English
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/cbie.sbie.2019.1591
Subject(s) - dropout (neural networks) , humanities , computer science , artificial intelligence , machine learning , philosophy
Machine Learning Techniques (AM) have been applied to a wide range of problems in the real world (e.g., classification, regression, clustering, etc). Based on this fact, this work proposes the development of a machine learning tool for detecting and monitoring higher education students at risk of dropout. As dropout in higher education is a global problem characterized by interruption of school registration for a period of time, an academic database owned by the Los Angeles Catholic University of Chimbote (ULADECH) located in Peru was used to validate our proposal. Resumo. Técnicas de Aprendizado de Máquina (AM do inglês Machine Learning) têm sido aplicadas aos mais variados problemas do mundo real, principalmente devido ao grande potencial e diversidade das mesmas. Baseado nessa realidade, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma plataforma de Aprendizado de Máquina para detecção e monitoramento de alunos do ensino superior em risco de evasão. Como a evasão no ensino superior é um problema global caracterizado pelo abandono de curso, foram utilizados os dados de alunos da Universidade Católica Los Angeles de Chimbote (ULADECH) localizada no Peru para validar a nosso proposta.

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