Guidelines for the application of data mining to the problem of school dropout (2022)
- Authors:
- Autor USP: PENTEADO, BRUNO ELIAS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-031-14756-2_4
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; EVASÃO ESCOLAR; REVISÃO SISTEMÁTICA
- Keywords: School dropout; Systematic Literature Mapping; Revisited
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Communications in Computer and Information Science
- ISSN: 1865-0929
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 1624, p. 55-72, 2022
- Conference titles: International Conference on Computer Supported Education - CSEDU
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
CARVALHO, Veronica Oliveira de et al. Guidelines for the application of data mining to the problem of school dropout. Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-14756-2_4. Acesso em: 15 fev. 2026. , 2022 -
APA
Carvalho, V. O. de, Penteado, B. E., Sousa, L. R. de, & Affonso, F. J. (2022). Guidelines for the application of data mining to the problem of school dropout. Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-14756-2_4 -
NLM
Carvalho VO de, Penteado BE, Sousa LR de, Affonso FJ. Guidelines for the application of data mining to the problem of school dropout [Internet]. Communications in Computer and Information Science. 2022 ; 1624 55-72.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-14756-2_4 -
Vancouver
Carvalho VO de, Penteado BE, Sousa LR de, Affonso FJ. Guidelines for the application of data mining to the problem of school dropout [Internet]. Communications in Computer and Information Science. 2022 ; 1624 55-72.[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-14756-2_4 - Evaluating temporal predictive features for virtual patients feedbacks
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-031-14756-2_4 (Fonte: oaDOI API)
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