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dc.contributor.authorSouza, Francicleide Geremias da Costa-
dc.date.accessioned2021-11-18T15:48:43Z-
dc.date.available2021-11-18T15:48:43Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationSOUZA, F.G.C. Previsão de evasão e retenção escolar no ensino médio profissional: uma abordagem baseada em redes neurais. artificiais. Dissertação (Mestrado) - Programa de Pós-graduação em educação profissional e tecnológica, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sertão Pernambucano, Campus Salgueiro, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://releia.ifsertao-pe.edu.br/jspui/handle/123456789/644-
dc.description.abstractEste trabalho apresenta um estudo sobre séries temporais, relacionadas a índices de evasão e retenção escolar no ensino médio profissional, visando a identificação das características peculiares a estas séries e, baseado neste estudo, propor uma abordagem baseada em redes neurais artificiais, do tipo multicamadas, para prever este tipo particular de série temporal. Para o processo de aprendizagem, foi utilizado o algoritmo de retropropagação do erro (back propagation, BP). Uma análise experimental é conduzida com a abordagem proposta utilizando séries temporais relacionadas aos índices de evasão e retenção do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE), no período de 2009 a 2018. Nestes experimentos, são utilizadas as medidas erro médio quadrático (mean squared error, MSE) e erro médio absoluto percentual (mean absolute percentage error, MAPE) para avaliar o desempenho preditivo e os testes de Friedman e Tukey para validá-lo estatisticamente. Os resultados alcançados indicam que a abordagem proposta é capaz de prever eficientemente estas séries no período avaliado, sendo opções viáveis para previsão de índices de evasão e retenção escolar em instituições de ensino médio profissional.pt_BR
dc.subjectEvasão Escolarpt_BR
dc.subjectRetenção Escolarpt_BR
dc.subjectSéries Temporaispt_BR
dc.subjectRedes Neurais Artificiaispt_BR
dc.subjectAlgoritmo de Retropropagaçãopt_BR
dc.titlePrevisão de evasão e retenção escolar no ensino médio profissional: uma abordagem baseada em redes neurais. artificiaispt_BR
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