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Modelling academic dropout in computer engineering using arti cial neural networks
Camelo, Diogo; Santos, João C.C.; Martins, Maria Prudência; Gouveia, Paulo D.F.School dropout in higher education is an academic, economic, political and social problem, which has a great impact and is difficult to resolve. In order to mitigate this problem, this paper proposes a predictive model of classification, based on artificial neural networks, which allows the prediction, at the end of the first school year, of the propensity that the computer engineering students of a polytechnic...
Previsão do abandono académico numa instituição de ensino superior com recurso ...
Martins, Maria Prudência; Migueis, Vera L.; Fonseca, D.S.B.; Gouveia, Paulo D.F.Este estudo propõe dois modelos preditivos de classificação que permitem identificar, logo no final do 1º e do 2º semestres escolares, os estudantes de licenciatura de uma instituição de ensino superior mais propensos ao abandono académico. A metodologia proposta, que combina 3 algoritmos populares de data mining, como são as random forest, as máquinas de vetores de suporte e as redes neuronais artificiais, par...
A data mining approach for predicting academic success – a case study
Martins, Maria Prudência; Miguéis, Vera; Fonseca, Davide; Alves, AlbanoThe present study puts forward a regression analytic model based on the random forest algorithm, developed to predict, at an early stage, the global academic performance of the undergraduates of a polytechnic higher education institution. The study targets the universe of an institution composed of 5 schools rather than following the usual procedure of delimiting the prediction to one single specific degree cou...
Data mining educacional: uma revisão da literatura
Martins, Maria Prudência; Miguéis, Vera; Fonseca, DavideCom o objetivo de divulgar o potencial e a aptidão do Data Mining Educacional, como um instrumento de análise e de investigação, no apoio à gestão de instituições dedicadas ao ensino, apresenta-se, no presente artigo, uma sucinta descrição de alguns dos estudos mais relevantes da área. A análise efetuada permite evidenciar as inovações que o EDM tem vindo a promover, bem como as tendências de investigação atuai...
Uma metodogia de data mining para prever o desempenho de estudantes de licencia...
Martins, Maria Prudência; Miguéis, Vera; Fonseca, DavideNo presente artigo apresenta-se uma metodologia desenvolvida com base no algoritmo random forest, para prever precocemente e de forma rigorosa o desempenho académico de graduação dos estudantes de uma instituição de ensino superior politécnico. A abordagem seguida permitiu isolar 11 variáveis explicativas, a partir de um conjunto inicial de cerca de meia centena, que garantem uma boa capacidade preditiva do mod...
Predição de falhas no apoio à tomada da decisão em gestão da manutenção
Martins, Maria Prudência; Leitão, ArmandoCom o presente artigo pretende-se divulgar procedimentos que possibilitem caracterizar, sob uma vertente técnica, operacional e económica, a estrutura organizacional do sector da manutenção. Com a informação proveniente de um registo histórico de dados é possível obter indicadores que permitam estimar e compreender o comportamento dos equipamentos no que diz respeito às falhas e ao seu atendimento. Assim, de fo...
Definição de metodologias de manutenção para a indústria: caso prático
Martins, Maria PrudênciaAs empresas industriais desenvolvem actualmente um grande esforço no sentido de promover a flexibilidade dos equipamentos. Neste contexto, com o presente trabalho, é pretendido optimizar a estrutura da manutenção de uma empresa industrial. Para o efeito, através de um registo histórico de dados, estuda-se o comportamento fiabilístico dos equipamentos cujo conhecimento relativo às falhas e ao seu atendimento dev...
Procedimentos estatísticos aplicáveis a um histórico da manutenção para apoio à...
Martins, Maria Prudência; Leitão, ArmandoO aumento da disponibilidade dos equipamentos consegue-se através da diminuição do período de tempo em que o equipamento não está em condições de utilização. Como tal, o conhecimento sobre o comportamento dos equipamentos, sistemas e serviços, é imprescindível em decisões no âmbito da manutenção. Algumas das informações que constituem esse conhecimento são estimadas, devido à incerteza das ocorrências, através ...