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Les établissements d'enseignement supérieur ont été confrontés à des problèmes majeurs causés par la rétention académique, ce problème peut être caractérisé comme un retard dans l'achèvement du cours par les étudiants. Dans ce contexte, plusieurs chercheurs ont consacré leurs efforts à la découverte des causes et de la prévention de la persévérance scolaire, et l'exploration des données éducatives peut contribuer à ce processus. Cependant, pour obtenir des résultats satisfaisants avec l'exploration de données appliquée au contexte de la rétention universitaire, il est nécessaire de connaître…mehr

Produktbeschreibung
Les établissements d'enseignement supérieur ont été confrontés à des problèmes majeurs causés par la rétention académique, ce problème peut être caractérisé comme un retard dans l'achèvement du cours par les étudiants. Dans ce contexte, plusieurs chercheurs ont consacré leurs efforts à la découverte des causes et de la prévention de la persévérance scolaire, et l'exploration des données éducatives peut contribuer à ce processus. Cependant, pour obtenir des résultats satisfaisants avec l'exploration de données appliquée au contexte de la rétention universitaire, il est nécessaire de connaître les meilleures ressources d'exploration de données à utiliser. Ainsi, dans cet article, une revue systématique de la littérature a été menée afin d'identifier les principales techniques et outils de data mining qui peuvent être appliqués dans ce processus, en plus d'identifier les principaux facteurs qui induisent la rétention académique.
Autorenporträt
Es licenciado en Sistemas de Información por la Universidad Federal de Ceará. Actualmente es estudiante de maestría en Informática en la Universidad Federal de Ceará, trabajando principalmente en los siguientes temas: Informática, Minería de Datos, Aprendizaje Automático y Educación.