@article{junior_descoberta_2019,
	title = {Descoberta de {Conhecimento} para {Identificação} de {Fatores} que {Influenciam} o {Desempenho} {Discente}},
	volume = {22},
	copyright = {Copyright (c) 2020 Informática na educação: teoria \& prática},
	issn = {1982-1654},
	url = {https://seer.ufrgs.br/index.php/InfEducTeoriaPratica/article/view/93052},
	doi = {10.22456/1982-1654.93052},
	abstract = {A identificação de possíveis perfis de desempenho acadêmico, logo nas primeiras fases do curso de graduação, pode ser um conhecimento útil para gestores de uma IES. Conhecendo os fatores que contribuem para um baixo desempenho acadêmico, ações podem ser tomadas para melhorar o desempenho acadêmico ou, em alguns casos, até prevenir uma evasão indesejada. Neste artigo, vários algoritmos de mineração de dados são aplicados em bases de dados de sistemas acadêmico e financeiro de alunos egressos dos cursos de Direito e Engenharia Civil, buscando identificar padrões de desempenho acadêmico e os fatores associados. Os cursos foram selecionados por serem de diferentes áreas e por terem maior número de egressos na IES estudada. Resultados obtidos apontam para evidências interessantes sobre o impacto de alguns atributos no desempenho acadêmico, tais como: tipo de disciplina, tipo de ingresso, uso do AVA e biblioteca; além das notas e frequência nas primeiras fases.},
	language = {pt},
	number = {3 Set/Dez},
	urldate = {2025-04-29},
	journal = {Informática na educação: teoria \& prática},
	author = {Junior, Roberto Gonçalves Augusto and Carminati, Guilherme Augusto Rosa and Raabe, Andre Luis Alice and Teive, Raimundo Celeste Ghizoni},
	year = {2019},
	keywords = {Descoberta de conhecimento, Desempenho acadêmico., Mineração de dados},
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