Mineração de Dados Educacionais na Previsão de Evasão: uma RSL sob a Perspectiva do Congresso Brasileiro de Informática na Educação - Colpo, Miriam Pizzatto; Primo, Tiago Thompsen; Pernas, Ana Marilza; Cechinel, Cristian (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2020)
Este trabalho apresenta uma revisão sistemática de estudos que utilizam técnicas de mineração de dados educacionais no contexto da previsão de evasão estudantil e que foram publicados no Congresso Brasileiro de Informática na Educação, principal evento da área no país. Características contextuais (redes, modalidades e níveis de ensino), técnicas (tarefas, categorias de algoritmos e ferramentas) e de dados (tipos, abrangência e volume) foram analisadas com o intuito de identificar como esse tema está sendo abordado no cenário de pesquisa brasileiro. Como resultado, foram evidenciadas carências na exploração dos níveis da educação básica e técnica e na disponibilização, aos gestores acadêmicos, de mecanismos de suporte à tomada de decisões.