GraduAI – Sistema com Aprendizagem de Máquina para Avaliação de Risco de Evasão
Abstract
The dropout rate in Brazilian higher education institutions has become a growing concern. This study aims to identify dropout and academic success patterns using machine learning techniques on public education data. The results achieved an accuracy rate of approximately 80% in predictions. With this predictive model, an API was developed to provide information about students' chances of success and dropout, considering relevant characteristics such as age, extracurricular activities, and social support. This approach aims to assist students in planning their academic careers more efficiently, reducing the likelihood of dropout.References
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Published
2023-11-06
How to Cite
TEODORO, Leonardo de Almeida; FERREIRA, Arthur Pedrosa; KAPPEL, Marco André Abud.
GraduAI – Sistema com Aprendizagem de Máquina para Avaliação de Risco de Evasão. In: ALEXANDRE DIRENE CONTEST (CTD-IE) - UNDERGRADUATE WORK - BRAZILIAN CONGRESS ON COMPUTERS IN EDUCATION (CBIE), 12. , 2023, Passo Fundo/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 84-95.
DOI: https://doi.org/10.5753/cbie_estendido.2023.234320.
