Inteligência Computacional aplicada à Gestão Universitária: Evasão Discente
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dc.contributor.author |
Nassar1, Silvia M |
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dc.contributor.author |
Rovaris Neto2, Eugênio |
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dc.contributor.author |
Catapan, Araci Hack |
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dc.contributor.author |
Pires, Maria Marlene de Souza |
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dc.date.accessioned |
2012-09-26T19:58:25Z |
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dc.date.available |
2012-09-26T19:58:25Z |
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dc.date.issued |
2004-12-10 |
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dc.identifier.uri |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/35808 |
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dc.description.abstract |
Este artigo mostra o desenvolvimento de um sistema para a gestão do fenômeno de evasão discente utilizando a modelagem de redes bayesianas. As redes bayesianas representam o conhecimento sobre o fenômeno em um grafo direcionado acíclico, cujos nós de entrada são os fatores que interferem na evasão e o nó de saída os possíveis resultados de um aluno matriculado em um determinado curso. As simulações foram feitas com base no teorema de Bayes e permitem estimar o risco de evasão de um aluno em um curso, a partir do conhecimento histórico da evasão e dos fatores pessoais do discente. A visão específica da evasão num curso por meio de redes bayesianas permite à administração universitária uma gestão pró-ativa desse fenômeno em nível de cada curso, favorecendo tomadas de decisão no percurso do discente, reduzindo assim o risco de evasão. |
pt_BR |
dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
INPEAU |
pt_BR |
dc.title |
Inteligência Computacional aplicada à Gestão Universitária: Evasão Discente |
pt_BR |
dc.type |
Article |
pt_BR |
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