Técnicas de Machine Learning para Predição do Tempo de Permanência na Graduação no Âmbito do Ensino Superior Público Brasileiro - Rodrigues, Ebony M.; Gouveia, Roberta M. M. (Anais do Congresso sobre Tecnologias na Educação (Ctrl+e); 2021: Anais do VI Congresso sobre Tecnologias na Educação, 2021)
Este artigo trata do uso de técnicas dos processos de Knowledge Discovery in Databases e Cross Industry Standard Process for Data Mining sobre bases de dados educacionais disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira visando possibilitar a descoberta de conhecimentos acerca do tempo de permanência de discentes em cursos de graduação de instituições de ensino superior públicas brasileiras. Para isso, métodos do Aprendizado de Máquina Supervisionado foram utilizados na construção de modelos baseados em algoritmos de Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, XGBoost e Rede Neural. Os modelos XGBoost destacaram-se em todos os experimentos executados.