Predição do Risco de Reprovação no Ensino Superior Usando Algoritmos de Machine Learning

Objetivo: esta pesquisa propõe identificar o risco de reprovação de discentes do ensino superior usando algoritmos de Machine Learning (ML). Com base nos registros administrativos e acadêmicos da Universidade Federal da Paraíba (UFPB) e da Plataforma Lattes, para o período de 2010 a 2016 da discipl...

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Bibliographic Details
Main Authors: Andréa Ferreira da Silva Silva, Aléssio Tony Cavalcanti de Almeida, Hilton Martins de Brito Ramalho
Format: Article
Language:English
Published: Universidade Federal da Paraíba 2020-08-01
Series:Teoria e Prática em Administração
Online Access:https://periodicos.ufpb.br/index.php/tpa/article/view/51124