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 |
|
participantes |
|
valor_total_executado |
|
aprovado |
|
unidade_organizacional |
titulo |
|
inicio_execucao |
|
fim_execucao |
|
foco_tecnologico |
|
area_conhecimento |
|
resumo |
|
justificativa |
|
participantes |
|
valor_total_executado |
|
aprovado |
|
unidade_organizacional |
titulo |
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 |
foco_tecnologico |
bem como expandir |
area_conhecimento |
num segundo momento |
resumo |
os resultados aplicados no âmbito do IFPB como um todo. |
justificativa |
|
participantes |
|
valor_total_executado |
|
aprovado |
|
unidade_organizacional |
titulo |
|
inicio_execucao |
|
fim_execucao |
|
foco_tecnologico |
|
area_conhecimento |
|
resumo |
|
justificativa |
|
participantes |
|
valor_total_executado |
|
aprovado |
|
unidade_organizacional |
titulo |
Este trabalho trará as seguintes contribuições: |
inicio_execucao |
|
fim_execucao |
|
foco_tecnologico |
|
area_conhecimento |
|
resumo |
|
justificativa |
|
participantes |
|
valor_total_executado |
|
aprovado |
|
unidade_organizacional |
|
PWG – Powering Growth é um projeto para facilitar o |
Sobre nós |
Privacidade |