Abstract-Den brasilianska regeringen har investerat medel via REUNI-programmet för att öka antalet platser i offentliga universitet. Det har också gjort ett annat viktigt försök att öka antalet platser genom att godkänna regler för att legalisera frisläppandet av platser som ockuperas av kvarhållna studenter för nya studenter. Enligt dessa bestämmelsers lagringskriterier fanns det omkring 50 % av platserna kvar av dessa studenter. I denna artikel presenteras ett tillvägagångssätt för datautvinning för att bedöma risken för att studenter ska behållas på grundnivå i slutet av den andra terminen som syftar till att stödja råd till studenter för att förhindra att de blir kvar. Metoden har utvecklats för det federala universitetet i Pernambuco, med fokus på 6 av dess större kurser som omfattade datatransformering från en databas med över 400 000 försökspersoner register, tillämpning av logistisk regression för riskbedömning, och induktion av regler för att förklara denna risk vid rådgivningsprocessen. Riskuppskattningslösningen nådde Max_KS=0,51 och AUC_ROC=0,84 i prestanda. Tre scenarier på 30 %, 50 % och 70 % av effektiviteten i rådgivningsprocessen visar att förfarandet bör genomföras och att det är ekonomiskt lönsamt med beslutströskel och avkastning på investeringar som varierar beroende på denna effektivitet.
Vid det federala universitetet i Pernambuco (UCPE) i Brasilien identifierade forskarna de studenter som riskerar att bli kvar i sex grundutbildningar REF.
A data mining approach for preventing undergraduate students retention
{'venue': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}