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Publicação
Previsão de desempenho dos candidatos a formação profissional: Identificação de medidas para mitigar previsíveis insucessos
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| 1.52 MB | Adobe PDF |
Resumo(s)
A formação profissional tem vindo a ganhar relevância no campo educacional e da qualificação e
requalificação da população em idade ativa. É um recurso cada vez mais utilizado pela população que
vê nele uma resposta mais rápida para obter qualificações que respondam às necessidades do
mercado de trabalho.
Esta situação traduz o investimento em políticas públicas de emprego, em particular, do Instituto do
Emprego e Formação Profissional (IEFP), que visam estabelecer um equilíbrio entre a oferta e a procura
de emprego, tendo desenvolvido ao longo das últimas décadas diferentes estratégias que procuram
responder às necessidades de uma mão de obra mais especializada e qualificada.
Tendo em conta a crescente procura da formação profissional e uma vez que que as ofertas formativas
têm um número limitado de vagas é determinante conseguir prever o sucesso que os diferentes
candidatos vão ter na formação. É neste contexto que o presente trabalho surge como uma mais-valia
para os Centros de Formação, pois, através desta previsão, conseguirão ver as suas ofertas de
formação preenchidas com o candidato certo, isto é, aquele que reúne as melhores condições para
concluir a sua formação. Assim sendo, a seleção dos candidatos é feita através de testes de aptidão
utilizados para avaliar o desempenho, numa determinada formação, com o objetivo de selecionar o
candidato mais habilitado a frequentar determinado curso e a concluí-lo com sucesso.
Desta forma, foi feito um estudo em parceria com o Centro de Formação Profissional, Citeforma, que
forneceu os dados relativos aos testes de aptidão realizados pelos diferentes candidatos. Este estudo
teve como objetivo criar um modelo preditivo, através de técnicas de machine learning, que tendo em
conta o resultado dos testes de aptidão dos candidatos à formação, permitiu prever o resultado dos
formandos nos cursos profissionais a que se candidataram, percebendo também se estes são os mais
adequados e, ao mesmo tempo, avaliar que medidas poderão ser tomadas para prevenir possíveis
insucessos na formação ou desistências ao longo do seu percurso.
Descrição
Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business Analytics
Palavras-chave
Formação Profissional Testes de aptidão Machine Learning Redes Neuronais Sucesso no Ensino e formação SDG 4 - Quality education SDG 8 - Decent work and economic growth SDG 10 - Reduced inequalities SDG 17 - Partnerships for the goals