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URI permanente para esta coleçãohttps://wticifes2025.unifesp.br/handle/123456789/66
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Resultados da Pesquisa
Item Gestão, preservação e acesso a documentos arquivísticos digitais na UFSM(2016-04-25) Marcelo Lopes Kroth; Gustavo Zanini Kantorski; Giuliano Ferreira; Jáder Adiél Schmitt; Daiane Regina Segabinazzi Pradebon; Neiva Pavezi; Débora Floriano DimussioEste artigo apresenta o projeto elaborado para a gestão, a preservação e o acesso em longo prazo aos documentos arquivísticos digitais da Universidade Federal de Santa Maria. Este trabalho justifica-se pela necessidade que as instituições têm de contemplar a evolução tecnológica na produção e acumulação documental resultante do registro da execução de suas funções e atividades. Constantemente surgem novos suportes, equipamentos e soluções tecnológicas que devem ser absorvidos pelas instituições para assegurar a produção, a preservação em longo prazo e o acesso aos seus documentos. Além disso, segundo a Lei de Acesso à Informação, as instituições públicas devem publicar seus documentos na internet, mas também não podem ser negligentes com relação à segurança e autenticidade dos documentos digitais. Como resultado esperado pretende-se ampliar o programa institucional de gestão de documentos arquivísticos de forma contínua e, que garanta a confiabilidade, integridade e autenticidade em longo prazo dos documentos arquivísticos digitais da universidade, contribuindo com a transparência e modernização dos atos administrativos com sustentabilidade e inovaçãoItem UMA ABORDAGEM PARA PREVISÃO DE EVASÃO EM CURSOS DE GRADUAÇÃO PRESENCIAIS(2016-04-25) Gustavo Zanini Kantorski; Ivan Londero Hoffmann; Jader Adiél Schmitt; Evandro Gomes Flores; Fernando Pires BarbosaEste artigo apresenta a evasão existente em cursos de graduação de uma Instituição pública de ensino superior. O objetivo é a previsão da evasão em cursos de graduação presenciais com a finalidade de visualizar perspectivas que permitam uma ação efetiva de intervenção, mitigando o processo da evasão. A pesquisa desenvolvida utiliza vários métodos computacionais de previsão, partindo de informações sobre os alunos e seus desempenhos acadêmicos e aplicando técnicas de mineração de dados para a previsão. Os resultados demonstram que a abordagem proposta é factível e eficiente. Os experimentos, em dados reais, alcançaram uma acurácia de 98% na previsão, e mais de 70% de sucesso na previsão de alunos que abandonaram o curso