Machine learning models evaluation for predicting school dropout in multicampus teaching scenarios - Sousa, Francisco Alysson da Silva; Machado, Vinícius Ponte; Veras, Rodrigo de Melo Souza; Santana, André Macedo (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2024: Anais do XXI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024)
O artigo aborda a evasão escolar como um dos principais desafios da educação. Na Rede Federal de Educação Profissional, o amplo alcance das instituições acrescenta complexidade ao problema. Nesse contexto, a análise preditiva pode orientar estratégias proativas. Assim, a inteligência artificial, especificamente o aprendizado de máquina, surge como uma ferramenta essencial para a gestão educacional. O estudo avalia modelos preditivos aplicados ao contexto da educação técnica multicampi. Alguns desses modelos obtiveram resultados significativos com médias harmônicas acima de 90%, demonstrando equilíbrio entre sensibilidade e precisão. Esses resultados sugerem um potencial relevante para apoiar a tomada de decisão no combate à evasão escolar.