MINERAÇÃO DE DADOS PARA DETECTAR EVASÃO ESCOLAR UTILIZANDO ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO

Luciano Bruno Gomes De Medeiros; Thereza Patrícia Pereira Padilha

Luciano Bruno Gomes De Medeiros
Thereza Patrícia Pereira Padilha UFPB

Resumo

A tecnologia da informação está mudando o mundo de forma muito veloz com a inserção da internet, smartphones, tablets e diversos dispositivos conectados, gerando e armazenando diversos tipos de dados. Na área educacional, há uma infinidade de dados (púbicos ou privados) que podem ser explorados para ajudar em processos de tomada de decisão, tais como: quantidade de acessos do aluno a um ambiente educacional, notas nas disciplinas, frequência, e disciplinas cursadas, trancadas, reprovadas e evadidas. Diante deste contexto, este trabalho apresenta os resultados obtidos da mineração de dados de uma pesquisa de campo com alunos de uma escola da rede pública do estado X utilizando algoritmos de classificação da ferramenta Weka com o objetivo de detectar perfis de alunos evadidos para suporte a campanhas e políticas de evasão escolar. Diversos fatores foram identificados para evasão escolar observando diferentes faixas etárias, sendo trabalho (de 16 a 20 anos) e gravidez (de 21 a 25 anos), por exemplo.

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Possui graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pela Universidade do Tocantins (1996), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1999) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (2005). Atualmente é professora Adjunto IV do Departamento de Ciências Exatas, Campus IV, da Universidade Federal da Paraíba. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, aquisição de conhecimento, redes bayesianas e aprendizado colaborativo. Atua ainda como avaliadora institucional e de cursos do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais (INEP).