Banca de TCC – Karine Pestana Ramos

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2018/2)

Análise sobre o perfil dos alunos evadidos nos cursos de Computação da UFPEL usando mineração de dados
por
Karine Pestana Ramos

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Marilton Sanchotene de Aguiar (orientador(a))
Prof. Rafael Iankowski Soares
Profa. Tatiana Aires Tavares

Data: 27 de novembro de 2018

Hora: 8:00

Local: Auditório Acadêmico

Resumo do Trabalho:
Apenas uma parte da população brasileira tem acesso as instituições de ensino
superior e é alarmante compreender que existe uma alta taxa de evasão das mesmas. Os motivos que levam um aluno a evadir são diversos. Neste contexto, o escopo desse trabalho tem o intuito de identificar o perfil do aluno que evade dos cursos de graduação da UFPel. Essa identificação ocorre usando Mineração de Dados e três diferentes algoritmos de clusterização, sendo estes o Agglomerative Clustering, o Gaussian Mixture e o K-Means. Os dados utilizados são os registros sociais (como idade, sexo,local de nascimento, data de nascimento, entre outros) e os registros acadêmicos (como aprovações, reprovações, médias, etc.) dos alunos dos cursos de Ciência de
Computação e de Engenharia de Computação. Os dados foram fornecidos pela própria instituição e organizados em diferentes cenários para que pudessem atender ao escopo desejado nesse trabalho. O perfil identificado do aluno evadido foi próximo socialmente ao aluno ingressante, impossibilitando uma identificação prévia de alunos com potencial para evadir. Os alunos que acabam por evadir estão no início do curso e possuem taxas altas de reprovações, muitas vezes maiores que as aprovações ao considerar reprovações e infrequências.