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ARQUITETURA PARA PREDIÇÃO DE CASOS DE EVASÃO ESCOLAR EM CURSO TECNICO BASEADO EM DADOS ACADÊMICOS USANDO ALGORITMOS DE SELEÇÃO AUTOMÁTICA DE ATRIBUTOS
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A evasão escolar é um problema cada vez mais preocupante para a sociedade. Ao evadir-se, o aluno causa disperdício de recursos financeiros além de não ser inserido no mercado de trabalho. Identificar situações em que um aluno tende a abandonar seus estudos é um dos desafios da comunidade escolar. A Literatura demosntra que o uso do conhecimento na área da mineração de dados educacionais pode prever esses casos. O presente trabalho se utilizará de técnicas de aprendizagem de máquina para identificar alunos do ensino técnico profissionalizante do IFMA propensos a evadir dos estudos, baseando-se em dados acadêmicos e de categorização econômicosocial. Serão testados três algoritmos de seleção automática de atributos, visando redução da dimensionalidade, usando como classificador Naïve Bayes. A arquitetura proposta permitirá que a Gestão identifique casos de alunos propensos a evadir e com base neles tomar as medidas para sua mitigação.