Pode a inteligência artificial apoiar ações contra evasão escolar universitária?

Pode a inteligência artificial apoiar ações contra evasão escolar universitária?

Resumo A evasão escolar é uma preocupação mundial devido às consequências negativas para toda a sociedade, sendo preciso investigá-la para compreendê-la e atuar de forma antecipada, mitigando seu risco de ocorrência. Esse trabalho propõe o emprego de Mineração de Dados Educacionais com técnicas de Aprendizado de Máquina para identificar as variáveis que são importantes para a caracterização do perfil do estudante em risco de evasão. As técnicas Máquina de Vetores de Suporte, Gradient Boosting Machine, Floresta Aleatória e comitê de máquina foram aplicadas a 1.429 registros de estudantes dos cursos superiores de um dos campi do IFMG, entre 2013 e 2019. Os resultados obtidos sugerem superioridade de desempenho do comitê de máquina, por meio do qual se obteve a importância das variáveis sobre o fenômeno em estudo, o que permitiu traçar o perfil do estudante evasor, por período. Tais resultados viabilizaram a proposição de um processo de detecção e acompanhamento desses estudantes.

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Bibliographic Details
Main Authors: Bitencourt,Wanderci Alves, Silva,Diego Mello, Xavier,Gláucia do Carmo
Format: Digital revista
Language:Portuguese
Published: Fundação CESGRANRIO 2022
Online Access:http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-40362022000300669
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spelling oai:scielo:S0104-403620220003006692022-07-12Pode a inteligência artificial apoiar ações contra evasão escolar universitária?Bitencourt,Wanderci AlvesSilva,Diego MelloXavier,Gláucia do Carmo Evasão Aprendizado de Máquina Estudantes Universitários Resumo A evasão escolar é uma preocupação mundial devido às consequências negativas para toda a sociedade, sendo preciso investigá-la para compreendê-la e atuar de forma antecipada, mitigando seu risco de ocorrência. Esse trabalho propõe o emprego de Mineração de Dados Educacionais com técnicas de Aprendizado de Máquina para identificar as variáveis que são importantes para a caracterização do perfil do estudante em risco de evasão. As técnicas Máquina de Vetores de Suporte, Gradient Boosting Machine, Floresta Aleatória e comitê de máquina foram aplicadas a 1.429 registros de estudantes dos cursos superiores de um dos campi do IFMG, entre 2013 e 2019. Os resultados obtidos sugerem superioridade de desempenho do comitê de máquina, por meio do qual se obteve a importância das variáveis sobre o fenômeno em estudo, o que permitiu traçar o perfil do estudante evasor, por período. Tais resultados viabilizaram a proposição de um processo de detecção e acompanhamento desses estudantes.info:eu-repo/semantics/openAccessFundação CESGRANRIOEnsaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação v.30 n.116 20222022-07-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-40362022000300669pt10.1590/s0104-403620220003002854
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