Predição da evasão estudantil: uma análise comparativa de diferentes representações de treino na aprendizagem de modelos genéricos - Colpo, Miriam Pizzatto; Primo, Tiago Thompsen; Aguiar, Marilton Sanchotene de (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2021: Anais do XXXII Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/sbie.2021.218517, 2021)
Neste trabalho são avaliadas diferentes formas de representar o comportamento de evasão no desenvolvimento de modelos genéricos, destinados a prever o risco de abandono, em diferentes semestres e cursos, de alunos de graduação da modalidade presencial. A partir de um cuidadoso pré-processamento e da criação de distintas representações de dados de treino, foram construídos diferentes modelos de aprendizado de máquina, a fim de avaliar qual representação melhor contribui para o desempenho das predições. Como resultado, verificou-se que exemplificar o comportamento dos alunos em todos os semestres cursados, de forma acumulada e progressiva, beneficiou a aprendizagem do modelo preditivo, provendo uma acurácia de 80.1%.