Minerando dados de um juiz on-line para prever a evasão de estudantes em disciplinas introdutórias de programação - Silva, Dayvson dos Santos; Tamayo, Sergio Cleger; Pessoa, Marcela; Pires, Fernanda; Oliveira, David Braga Fernandes; Oliveira, Elaine Harada Teixeira de; Carvalho, Leandro Silva Galvão de (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2020: Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2020)
A evasão em disciplinas de Introdução à Programação se apresenta como um problema comum em várias universidades. Uma das formas de lidar com esse cenário, é buscar mecanismos que identifiquem as chances de um aluno desistir. Diante disto, neste artigo são propostos 5 modelos de previsão de evasão em disciplinas básicas de programação, utilizando técnicas de mineração de dados aplicadas aos logs de um sistema Juiz on-line. Foram extraídos 38 atributos, de 2010 estudantes dos anos 2016 a 2019. Os resultados mostram que o melhor modelo apresentou acurácia média de 85,61% nas duas primeiras semanas do curso e atingiu 91,96% após seis semanas de aula, obtendo valores superiores em algumas turmas.