Predição e monitoramento do desempenho acadêmico em uma IFES: uma análise de índices
| dc.contributor.advisor-co1 | Souza, Marise Ramos de | |
| dc.contributor.advisor1 | Fernandes Sobrinho, Marcos | |
| dc.contributor.author | Ferreira e Silva, Matheus | |
| dc.contributor.referee | Fernandes Sobrinho, Marcos | |
| dc.contributor.referee | Souza, Marise Ramos de | |
| dc.contributor.referee | Sadoyama, Adriana dos Santos Prado | |
| dc.contributor.referee | Oliveira, Eva Aparecida de | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-29T13:45:07Z | |
| dc.date.issued | 2025-01-23 | |
| dc.description.abstract | A relação entre evasão escolar e desempenho acadêmico tem sido tema de trabalhos acadêmicos em várias instituições de ensino superior, motivando estudos que buscam identificar e mitigar fatores associados ao insucesso acadêmico. O objetivo desse trabalho é aprimorar o processo de identificação de discentes com desempenho acadêmico insatisfatório em uma instituição federal de ensino superior (IFES), com foco nos bolsistas do Programa Nacional de Assistência Estudantil (PNAES) da Pró-Reitoria de Assuntos Estudantis (PRAE). Este trabalho utilizou técnicas de Mineração de Dados Educacionais (EDM), analisou a taxa de aprovação e o índice CI, e observou a correlação desses indicadores com o desempenho acadêmico. A pesquisa utilizou dados anonimizados de discentes ingressantes entre 2018 e 2023, e a análise revelou que uma taxa de aprovação mínima de 63,6% pode ser um parâmetro relevante para avaliar o desempenho dos estudantes. No entanto, a falta de uma solução preditiva universal indica a necessidade de análise mais ampla e de um banco de dados histórico mais robusto para validar as conclusões. Entre as limitações do estudo, destacam-se a dificuldade de obtenção de dados completos e a falta de alguns indicadores importantes. A partir dos resultados, sugerem-se estudos futuros que integrem uma série histórica mais extensa, permitindo a criação de um modelo preditivo mais preciso para avaliar o desempenho acadêmico dos discentes e reduzir a evasão escolar. | |
| dc.description.resumo | The relationship between school dropout and academic performance has been the subject of academic work in several higher education institutions, motivating studies that seek to identify and mitigate factors associated with academic failure. The objective of this work is to improve the process of identifying students with unsatisfactory academic performance at a federal higher education institution (IFES), focusing on scholarship holders from the National Student Assistance Program (PNAES) of the Dean of Student Affairs (PRAE). This work used Educational Data Mining (EDM) techniques, analyzed the approval rate and the CI index, and observed the correlation of these indicators with academic performance. The research used anonymized data from students entering between 2018 and 2023, and the analysis revealed that a minimum pass rate of 63.6% can be a relevant parameter to evaluate student performance. However, the lack of a universal predictive solution indicates the need for broader analysis and a more robust historical database to validate conclusions.Among the limitations of the study, the difficulty in obtaining complete data and the lack of some important indicators stand out. Based on the results, future studies are suggested that integrate a more extensive historical series, allowing the creation of a more accurate predictive model to evaluate students' academic performance and reduce school dropout rates. | |
| dc.format | ||
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufcat.edu.br/123456789/12178 | |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Catalão | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Centro de Gestão e Negócios (CGEN) | |
| dc.publisher.initials | UFCAT | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Gestão Organizacional - Mestrado (PPGGO) | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.subject | EDM | |
| dc.subject | Evasão | |
| dc.subject | Predição de desempenho acadêmico | |
| dc.subject | Ensino superior | |
| dc.title | Predição e monitoramento do desempenho acadêmico em uma IFES: uma análise de índices | |
| dc.title.alternative | Prediction and monitoring of academic performance in an IFES: an analysis of indices | |
| dc.type | Dissertação |