Ferramenta para Predição do Desempenho Acadêmico no Ensino Superior - Garcia, Léo Manoel Lopes da Silva; Lara, Daiany Francisca; Gomes, Raquel Salcedo; Cazella, Sílvio Cezar (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2023: Anais do XXXIV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2023)
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para a predição de desempenho acadêmico na educação superior, especificamente em disciplinas a serem cursadas. Os modelos preditivos são concebidos a partir do percurso curricular realizado pelos alunos. Para aferir a eficácia da ferramenta desenvolvida, foram computados dados de 15 disciplinas de um curso de Ciências da Computação no período letivo de 2022/1. Os resultados demonstraram uma alta taxa de acerto, com uma média de 86% de predições corretas para o desempenho em geral, e 90% para predição específica de casos de reprovação. Destaca-se que essas médias de precisão foram obtidas mesmo em disciplinas de fases letivas iniciais (a partir da segunda fase).