[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-124402-pt":3,"doc-seo-124402-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},124402,962085564381,"Clementine","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",32,"Pesquisa e Relatórios","Machine Learning para Previsão de Acessos ao Ensino Superior","O trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de apoio à gestão universitária baseado na análise e visualização de grandes volumes de dados do concurso nacional de acesso ao ensino superior em Portugal. Aumentos de informação e exigências de maior eficiência tornam necessária a integração de recolha automatizada, armazenamento estruturado e análise preditiva. O sistema extrai dados de fontes oficiais, processa preferências dos candidatos, aplica data mining e machine learning para prever o número de candidatos e a nota do último colocado no ano seguinte, e apresenta resultados por visualizações intuitivas. Testes com Random Forest apresentam desempenho robusto.","FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO  \nMachine Learning para Previsão de Acessos ao Ensino Superior  \nAbílio Elvis Epalanga  \nMestrado em Engenharia Informática e Computação Supervisor: Luís Paulo Reis Second Supervisor: Brígida Mónica Faria  \nJuly 8, 2025  \n© Abílio Elvis Epalanga, 2024  \nMachine Learning para Previsão de Acessos ao Ensino  \nSuperior  \nAbílio Elvis Epalanga  \nMestrado em Engenharia Informática e Computação  \nApproved in oral examination by the committee:  \nPresident: Prof. Daniel Castro Silva  \nExaminer: Prof. Pedro Abreu  \nSupervisor: Prof. Luís Reis  \nJuly 8, 2025  \nResumo  \nO presente trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema funcional de apoio à gestão universitária, com base na análise e visualização de grandes volumes de dados referentes ao concurso nacional de acesso ao ensino superior em Portugal. Com o crescente volume de informaçãodisponível e a necessidade de maior eficiência na tomada de decisão, torna-se imperativa a criaçãode soluções tecnológicas que integrem a recolha automatizada, o armazenamento estruturado ea análise preditiva dos dados. A dissertação foca-se na construção de um sistema completo que permita extrair informação a partir de fontes oficiais, armazenar os dados de forma eficiente, processar e analisar preferências dos candidatos, aplicar técnicas de data mining para prever o númerode candidatos e a nota do último colocado dos cursos no ano seguinte, bem como apresentar os resultados através de visualizações intuitivas e informativas. A principal inovação deste estudo reside na inexistência de soluções semelhantes aplicadas ao contexto português e na ausência de metodologias estruturadas para a aplicação de técnicas de machine learning e data mining aosdados do acesso ao ensino superior. Foram testados vários modelos preditivos, entre os quais sedestacou o Random Forest, que obteve um desempenho robusto na previsão da nota do último colocado (MAE = 1.35; R² = 0.984) e do número de colocados por curso (MAE = 2.35; R² = 0.989), superando abordagens como Regressão Linear e ARIMA. Os resultados esperados visam demonstrar a relevância da análise preditiva e da visualização inteligente de dados como instrumentos estratégicos de suporte à gestão e planeamento no contexto do ensino superior.  \nPalavras-chave: concurso nacional de acesso, ensino superior, data mining, machine learning, visualização de dados, apoio à decisão.  \nAbstract  \nThis paper proposes the development of a functional system to support university management, based on the analysis and visualization of large volumes of data related to the national competition for access to higher education in Portugal. With the increasing volume of available information and the need for greater efficiency in decision-making, it is imperative to create technological solutions that integrate automated collection, structured storage and predictive data analysis. The dissertation focuses on the construction of a complete system that allows extracting information from official sources, storing data efficiently, processing and analyzing candidate preferences, applying data mining techniques to predict the number of candidates and the grade of the last placed candidate in the courses in the following year, in addition to presenting the results through intuitive and informative visualizations. The main innovation of this study is the lack of similar solutions applied to the Portuguese context and the absence of structured methodologies for the application of machine learning and data mining techniques to higher education access data. Several predictive models were tested, with the Random Forest algorithm achieving the best performance in forecasting the admission grade of the last placed student (MAE = 1.35; R² = 0.984) and the number of admitted students per course (MAE = 2.35; R² = 0.989), outperforming baseline models such as Linear Regression and ARIMA. The expected results aim to demonstrate the relevance of predictive an","cbCaifQ4xhcSQfq7","https://ap.wps.com/l/cbCaifQ4xhcSQfq7","pdf",950380,1,50,"Portuguese","pt",112,"# Introdução\n## Contexto\n## Motivação\n## Problema\n## Questões de pesquisa\n## Hipótese\n## Estrutura da dissertação\n# Revisão da literatura\n## Metodologia\n### Procedimentos metodológicos\n### Estratégias de pesquisa","[{\"question\":\"Que sistema é proposto no trabalho?\",\"answer\":\"Um sistema funcional de apoio à gestão universitária que integra recolha automatizada, armazenamento estruturado e análise preditiva dos dados do concurso nacional de acesso ao ensino superior.\"},{\"question\":\"Quais são as principais previsões realizadas?\",\"answer\":\"A previsão do número de candidatos e da nota do último colocado dos cursos no ano seguinte, com base em preferências e dados extraídos de fontes oficiais.\"},{\"question\":\"Que modelos foram testados e qual foi o melhor desempenho?\",\"answer\":\"Foram 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