Fairness em modelos preditivos de evasão no ensino superior: análise de viés e estratégias de mitigação - Petrica Araujo, Nicole; Luchiari, Maria Clara; Silva, João; Lima, Victor; Boccato, Levy; Attux, Romis (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais Estendidos do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
Este trabalho avalia a equidade algorítmica (fairness) em um modelo preditivo de evasão escolar no ensino superior, baseado em dados acadêmicos e socioeconômicos de estudantes da UNICAMP. A partir de um modelo LightGBM inspirado em Farias (2025), foram analisadas diferenças observadas na evasão entre grupos sensíveis, métricas de equidade e técnicas de mitigação de viés. Foram considerados três atributos sensíveis: sexo, ensino médio em escola pública e cor/raça. Os resultados evidenciam que a avaliação de modelos de aprendizado de máquina, principalmente em aplicações sensíveis, deve considerar não apenas o desempenho preditivo, mas também a equidade de suas predições entre grupos sensíveis.