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Relação de Projetos de Pesquisa do Instituto
ver Fonte/+info (dt.atualização: 30/07/2019)
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Tontini et al. realizaram um estudo com questionário |
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aplicado a 8750 aluno de uma instituição de ensino superior |
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e utilizando redes neurais artificiais e análise de cluster identificaram os alunos em risco |
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os contataram e reduziram em 18% a quantidade de evasões (Tontini 2014). |
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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 |
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mas também reduzir o custo de tal evasão |
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que em pesquisa realizada em 2016 |
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na USP |
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chegou a 2 mil reais por aluno |
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por mês (Gigioli 2016). |
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Este trabalho tem o intuito de aplicar algoritmos de Aprendizado de Máquina e identificar possÃveis alunos evasores no IFPB-CG |
inicio_execucao |
auxiliando assim os administradores da instituição a reduzir os custos da evasão. Além disso |
fim_execucao |
visa aplicar a metodologia de forma contÃnua para auxiliar os coordenadores de cursos |
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bem como expandir |
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num segundo momento |
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os resultados aplicados no âmbito do IFPB como um todo. |
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