Análise de Modelos de Aprendizado de Máquina para a Predição do Desempenho de Alunos com Enfoque na Detecção de Viés Algorítmico - Oliveira, Matias; Cabral, Luciano de Souza; Mello, Rafael Ferreira (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2024: Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2024)
No atual panorama educacional, a disponibilidade abundante de dados tornou-se essencial. Pesquisas revelam que fatores como histórico escolar, comportamento e contexto socioeconômico estão diretamente ligados ao sucesso futuro dos alunos. Ao analisar esses dados, as instituições de ensino podem otimizar seus recursos, prevenindo a evasão escolar e promovendo uma alocação eficiente de recursos. Embora o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (ML) tenha mostrado eficácia nesse contexto, surge o desafio do viés algorítmico, que pode marginalizar grupos sub-representados. Este estudo se propõe a comparar algoritmos usando frameworks de justiça algorítmica para quantificar e mitigar esse viés. Os resultados indicam que o algoritmo K-Nearest Neighbors se destaca por sua capacidade de prever o desempenho dos alunos de maneira justa, demonstrando alta acurácia global e baixo viés.