Otimização e automação da predição precoce do desempenho de alunos que utilizam juízes online: uma abordagem com algoritmo genético - Pereira, Filipe Dwan; Oliveira, Elaine H.T.; Oliveira, David F.; Carvalho, Leandro S. G.; Barbosa, Hermino (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2019)
Neste trabalho é apresentada uma abordagem para a predição ainda nas duas primeiras semanas de aula do desempenho de alunos de turmas de Introdução à Programação de Computadores que utilizam sistemas de correção automática de código. O desempenho do aluno foi inferido através de uma classificação binária, ou seja, foi estimado se o aluno iria ser aprovado ou reprovado na disciplina. Para tanto, foi utilizado um método que emprega um algoritmo genético para a construção automática de um pipeline de aprendizagem de máquina. O modelo foi treinado com dados de alunos de 9 cursos diferentes ao longo de 6 semestres distintos (2016-2018). Como resultado, obteve-se uma área sob a curva ROC de 0.87 na base de validação.