Análise comparativa de métodos de explicabilidade da Inteligência Artificial no cenário educacional: um estudo de caso sobre evasão - Silva, Francisco da C.; Feitosa, Rodrigo M.; Batista, Luiz A.; Santana, André M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2024: Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/sbie.2024.244433, 2024)
Com a crescente aplicação da Inteligência Artificial na educação, é essencial entender os motivos por trás dos resultados obtidos para garantir decisões seguras. Desta forma, este trabalho apresenta resultados preliminares de experimentos com métodos de XAI aplicados na análise de evasão em dados de alunos. Três métodos foram analisados: SHAP, LIME e ANCHOR. SHAP e LIME apresentaram explicações detalhadas, que podem exigir conhecimento técnico adicional, principalmente o SHAP, para interpretação por gestores e professores, por exemplo. O método ANCHOR, com sua abordagem baseada em regras, se mostrou mais simples e intuitivo, facilitando a compreensão das predições e tornando-se uma opção mais acessível para o contexto educacional.