Mineração de Dados Educacionais na Predição do Desempenho Acadêmico: um prognóstico a partir do percurso curricular realizado - Lopes da Silva Garcia, Léo Manoel; Lara, Daiany Francisca; Gomes, Raquel Salcedo; Cazella, Sílvio César (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2022: Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/sbie.2022.225221, 2022)
Este trabalho apresenta a avaliação de modelos preditivos para a identificação de alunos com risco de reprovação em disciplinas específicas. Para tanto, é utilizado como atributo preditor o percurso curricular realizado previamente pelo aluno antes de cursar uma determinada disciplina. O impacto da utilização de técnicas de balanceamento de carga nas métricas de avaliação dos modelos preditivos é investigado. Os resultados destacaram os melhores desempenhos para os algoritmos Random Forest, J48 e IBK, apresentando uma Acurácia de 71% a 81% e Recall de 75% a 93%, refletindo uma significativa melhoria ao se utilizar a técnica de sobreamostragem SMOTE para o balanceamento de carga.