@MASTERSTHESIS{ 2024:1243940735,
 	title = {SYSDAE: usando Machine Learning numa análise do perfil comportamental dos alunos do ensino médio do IFRS - Campus Sertão},
 	year = {2024},
 	url = "http://tede.upf.br:8080/jspui/handle/tede/2824",
 	abstract = "Neste trabalho objetivou-se prever o risco de perda da residência estudantil de alunos do ensino médio, empregando inteligência artificial, a qual utilizou na área de Machine Learning, os algoritmos de aprendizado de máquina. A análise baseia-se em diversos dados relacionados á residência estudantil, incluindo  informações sobre o aluno, curso, número das horas orientadas, medida, setor, número de dias suspenso, sexo, série e matrícula para gerar um sistema preditivo. O risco de perder a residência estudantil consiste no fato de o aluno não poder permanecer mais como residente junto ao câmpus, ocasionando diversas dificuldades, como residir fora dos limites da instituição, ter que arcar com aluguel, realidade não contemplada para muitos alunos de nossa instituição. O ato de continuar residente é um reflexo do padrão de comportamento do aluno, é tido como o resultado do modelo. Três algoritmos de aprendizagem de máquina diferentes foram considerados para identificar e classificar os parâmetros que afetam a permanência na residência estudantil: Naive-Bayes, KNN, Árvore de Decisão. Para avaliar o desempenho dos algoritmos de aprendizagem de máquina, três métricas foram utilizadas: precisão, recall e F1-score. Os resultados indicam que o KNN superou as demais técnicas, gerando resultados superiores, seguido pelo Naive-Bayes. Se conclui que há como prever o risco de perda da residência estudantil a partir de um padrão de comportamento dos  alunos. Uma aplicação web foi desenvolvida para a apresentação de resultados. Segundo o experimento realizado, a abordagem mostrou-se adequada e pode servir como tomada de decisão em ações que visem o
 melhor relacionamento entre a Residência Estudantil e os alunos, além de melhorar as habilidades sociais dos estudantes, necessárias para o convívio entre pares.",
 	publisher = {Universidade de Passo Fundo},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada},
 	note = {Instituto de Tecnologia – ITEC}
}