Mineração de Dados para Identificação de Alunos com Alto Risco de Evasão: Um Estudo de Caso
DOI:
https://doi.org/10.11606/issn.2525-376X.v1i1p17-23Keywords:
University Dropout Forecasting, Education Data Mining.Abstract
The student dropout in higher education is a critical issue for the Brazilian universities. Among the several known factors associated with this phenomenon, some of them are manageable by the universities, through improvements in courses and student support policies. This work introduces a method based on data mining for students monitoring and early identification of those with high dropout risk. Our approach uses only the academic performance of students in the first year in the course, requiring no external data sources – which are not always available. The proposed approach supports decision making for specific actions with the students, as well as planning of future actions. We present a case study conducted at the Bachelor in Information Science of the University of São Paulo, which achieves accuracy higher than 90%.Downloads
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