Mineração de Padrões Sequenciais de Sentimentos: Um Estudo de Caso na Prevenção de Evasão da Educação Superior - Pimentel, Thiago; Passos, Claudio; Fernandes, Isabel; Goldschmidt, Ronaldo (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2019: Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2019)
Em um cenário de altos índices de evasão na Educação Superior brasileira, o presente trabalho investiga a validade da hipótese de que utilizar informações sobre possíveis sentimentos presentes nas interações entre aluno e instituição de ensino superior (IES) pode contribuir para melhorar a detecção antecipada de evasão escolar baseada na mineração de padrões sequenciais. Para tanto, adaptou o método proposto em SS-DetChurn de forma a aplicá-lo sobre dados históricos de uma IES. Os experimentos realizados com esses dados produziram resultados quantitativos que apontaram para a validade da hipótese investigada e resultados qualitativos que levaram a um conjunto de ações a ser incorporado no programa de combate à evasão da referida IES.