Pós-Graduação em Educação

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PPGED - Programa de Pós-Graduação em Educação Disponíveis também trabalhos do antigo Programa de Pós-Graduação em Gestão de Instituições Educacionais (PPGGIEd).

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Author: search.filters.author.Barbosa, Fábio Rodrigues

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    Análise de dados para identificação do perfil de alunos evadidos do curso Técnico em Informática do IFNMG - Campus Januária
    (UFVJM, 2020) Barbosa, Fábio Rodrigues; Horta, Euler Guimarães; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Horta, Euler Guimarães; Andrade, Paulo César de Resende; Leonel, Marcelino Serretti; Maia, Renato Dourado
    A evasão escolar é um problema que assola vários cursos, níveis e modalidades de ensino nas instituições educacionais em todo o país. Não obstante, o Instituto Federal do Norte de Minas Gerais, Campus Januária vem sofrendo com a crescente evasão dos alunos em seus cursos. A proposta de cursos técnicos na modalidade subsequente ao ensino médio é de uma capacitação para uma inserção rápida ao mercado de trabalho, carente de profissionais. Portanto, quando os alunos abandonam os cursos antes do término, causam problemas não apenas institucionais como sociais. Apesar de haver um esforço institucional e governamental que estimula a permanência e êxito do aluno na escola, ainda assim se mostram insuficientes diante das dificuldades econômicas e sociais pelas quais passa a maioria daqueles que buscam uma capacitação na tentativa de uma melhoria de vida, especialmente aqueles provenientes de regiões mais carentes no tocante a educação de qualidade e a formação profissional. O objetivo desta pesquisa foi realizar uma análise de dados educacionais por meio da Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina para identificar os principais motivos de evasão e o perfil dos alunos evadidos do curso Técnico em Informática na modalidade subsequente do Campus Januária. Para tanto, foram coletados dados de 577 alunos que ingressaram no curso entre os anos de 2010 a 2018. A ferramenta utilizada para Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina foi o Weka e o algoritmo escolhido foi o J48. Como resultado, após o treinamento e os testes realizados, o algoritmo criou uma árvore de decisão em que, o principal atributo que contribuiu para a evasão do aluno, foi a reprovação seguido de outros atributos que, aliados, criaram um perfil do aluno evadido do curso que foi objeto deste estudo.