Big Data na Educação: Predição de Evasão Estudantil com Aprendizado de Máquina - Pereira, Filipe Dwan; Mello, Rafael; Queiroga, Emanuel Marques; Padilha, Igor; Zambonin, George; Vital, Renan; Cassetari, Bruna de Oliveira; Santos, Mario Antonio Pessoa; Lima, Tyagi (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2025)
Este trabalho apresenta uma metodologia para a predição da evasão, utilizando dados de big data (N = 466387) de um ambiente de data lake na AWS. O treinamento dos modelos é realizado de forma automatizada utilizando o framework AWS SageMaker Autopilot, menos dependente de cientista de dados e especialistas em IA. Como resultado, foram gerados modelos para diferentes estágios do semestre, alcançando uma acurácia de até 83%. A metodologia oferece um framework replicável para instituições de ensino, preenchendo uma lacuna na literatura sobre a aplicação prática de ETL e AutoML em contextos educacionais e fornecendo uma base para o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão que podem levar a intervenções eficazes e personalizadas.