titulo |
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inicio_execucao |
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fim_execucao |
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foco_tecnologico |
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area_conhecimento |
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resumo |
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justificativa |
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participantes |
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valor_total_executado |
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aprovado |
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unidade_organizacional |
titulo |
Tontini et al. realizaram um estudo com questionário |
inicio_execucao |
aplicado a 8750 aluno de uma instituição de ensino superior |
fim_execucao |
e utilizando redes neurais artificiais e análise de cluster identificaram os alunos em risco |
foco_tecnologico |
os contataram e reduziram em 18% a quantidade de evasões (Tontini 2014). |
area_conhecimento |
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resumo |
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justificativa |
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participantes |
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valor_total_executado |
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aprovado |
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unidade_organizacional |
titulo |
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inicio_execucao |
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foco_tecnologico |
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area_conhecimento |
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resumo |
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justificativa |
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participantes |
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valor_total_executado |
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aprovado |
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unidade_organizacional |
titulo |
O problema de evasão é basicamente um problema de seleção: identificar os alunos que irão evadir e os que não irão. O uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina no contexto de evasão tem o intuito de não somente identificar tais alunos com grande propensão a evadirem |
inicio_execucao |
mas também reduzir o custo de tal evasão |
fim_execucao |
que em pesquisa realizada em 2016 |
foco_tecnologico |
na USP |
area_conhecimento |
chegou a 2 mil reais por aluno |
resumo |
por mês (Gigioli 2016). |
justificativa |
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participantes |
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valor_total_executado |
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aprovado |
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unidade_organizacional |
titulo |
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inicio_execucao |
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fim_execucao |
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foco_tecnologico |
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area_conhecimento |
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resumo |
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justificativa |
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participantes |
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valor_total_executado |
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aprovado |
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unidade_organizacional |
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PWG – Powering Growth é um projeto para facilitar o |
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