{"id":3206,"date":"2020-05-01T13:29:33","date_gmt":"2020-05-01T16:29:33","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/?p=3206"},"modified":"2025-09-03T18:51:48","modified_gmt":"2025-09-03T21:51:48","slug":"defesa-de-dissertacao-05-05-2020-gustavo-alexandre-sousa-santos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/defesa-de-dissertacao-05-05-2020-gustavo-alexandre-sousa-santos\/","title":{"rendered":"Defesa de disserta\u00e7\u00e3o (05\/05\/2020): Gustavo Alexandre Sousa Santos"},"content":{"rendered":"

Discente:<\/strong> Gustavo Alexandre Sousa Santos<\/p>\n

T\u00edtulo<\/strong>: EvolveDTree: Um Sistema de Minera\u00e7\u00e3o de Dados Educacionais Baseado em \u00c1rvore de Decis\u00e3o e Algoritmo Gen\u00e9tico para Classificar Evas\u00e3o no Ensino Superior<\/p>\n

Orientadores<\/strong>: Diego Nunes Brand\u00e3o (orientador), Luis Domingues Tom\u00e9 Jardim Tarrataca (CEFET\/RJ) (co-orientador)<\/p>\n

Banca<\/strong>: Diego Nunes Brand\u00e3o (presidente), Luis Domingues Tom\u00e9 Jardim Tarrataca (CEFET\/RJ), Diego Barreto Haddad (CEFET\/RJ), Eduardo Bezerra (CEFET\/RJ),\u00a0 Alexandre Plastino de Carvalho (UFF)<\/p>\n

Dia\/Hora<\/strong>: 5 de maio de 2020 \/ 14h<\/p>\n

Sala remota<\/strong>: https:\/\/meet.google.com\/rpi-zimz-oeo<\/a><\/p>\n

Resumo<\/strong>:<\/p>\n

A educa\u00e7\u00e3o \u00e9 um dos alicerces para o desenvolvimento econ\u00f4mico e social de um pa\u00eds. Garantir que os investimentos em educa\u00e7\u00e3o sejam feitos de forma eficiente \u00e9 um grande desafio para toda a sociedade. Neste aspecto, um dos grandes problemas da educa\u00e7\u00e3o p\u00fablica de n\u00edvel superior ocorre quando os estudantes se desassociam da institui\u00e7\u00e3o sem completar o curso no qual estavam matriculados, caracterizando o fen\u00f4meno de evas\u00e3o. Assim, os recursos investidos na forma\u00e7\u00e3o desses estudantes acabam sendo perdidos, representando um desperd\u00edcio financeiro significativo. Neste contexto, o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem no processo de minimiza\u00e7\u00e3o dos casos de evas\u00e3o torna-se imprescind\u00edvel. O presente trabalho prop\u00f5e o desenvolvimento de um sistema que permite avaliar diferentes t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o de dados para classificar a tend\u00eancia de um aluno abandonar ou graduar no curso em que est\u00e1 matriculado. Por meio desse sistema, busca-se a identifica\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas que indiquem a evas\u00e3o antes que ela ocorra, permitindo que alguma a\u00e7\u00e3o possa ser tomada de maneira a minimiz\u00e1-la.
\nPara este objetivo, foi desenvolvido um Data Warehouse Educacional (EDW) que permite a integra\u00e7\u00e3o dos dados educacionais de uma institui\u00e7\u00e3o de ensino superior. Os resultados obtidos demonstram que o EDW desenvolvido \u00e9 robusto o suficiente para permitir que diversas an\u00e1lises sejam realizadas pela gest\u00e3o acad\u00eamica. Os modelos de classifica\u00e7\u00e3o avaliados foram comparados por meio de diferentes m\u00e9tricas, destacando-se a estrat\u00e9gia baseada em \u00e1rvores de decis\u00e3o. Uma t\u00e9cnica de redu\u00e7\u00e3o de dimensionalidade baseada em algoritmo gen\u00e9tico tamb\u00e9m foi avaliada, permitindo uma diminui\u00e7\u00e3o do tempo de processamento da fase de treinamento em todos os modelos de classifica\u00e7\u00e3o avaliados. Contudo, foi identificado um aumento no tempo total da abordagem proposta, quando avaliadas as fases de pr\u00e9-processamento e treinamento, simultaneamente.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/div>\n
Disserta\u00e7\u00e3o <\/strong>\"\"<\/a><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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