Maschinelles Lernen im Bildungswesen

Die hohen Abbrecherquoten in den Studiengängen sind in Brasilien zunehmend besorgniserregend, und dieses Problem hat sowohl für das Land als auch für die Studierenden und die Universitäten Verluste verursacht. In diesem Zusammenhang wurde angestrebt, Studenten mit einer Tendenz zum Studienabbruch durch eine Fallstudie zu identifizieren, die an der Federal University of Ceará durchgeführt wurde, durch Data-Mining-Techniken und unter Verwendung historischer Daten von Studenten, in denen Experimente mit zwei verschiedenen Szenarien durchgeführt wurden, das erste Szenario mit der Gesamtzahl der Datensätze mit der Aufteilung der Datensätze durch unausgewogene Klassen und das zweite Szenario mit einer Stichprobe von Datensätzen mit der Aufteilung zwischen den Klassen ausgeglichen.

Autorentext

Bruno Torres Marques Organisator dieser Arbeit, hat einen Abschluss in Informationssystem von der Federal University of Ceará. Derzeit ist er Masterstudent in Informatik an der Federal University of Ceará und arbeitet hauptsächlich an folgenden Themen: Informatik, Data Mining, maschinelles Lernen und Bildung.