Comparação de diferentes configurações de bases de dados para a identificação precoce do risco de reprovação: o caso de uma disciplina semipresencial de Algoritmos e Programação - Machado, Matheus F. B.; Cechinel, Cristian; Ramos, Vinicius F. C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2018)
O presente trabalho apresenta uma comparação do uso de diferentes configurações de bases de dados para a geração de modelos de predição de estudantes em risco de reprovação. Foram testadas 4 diferentes configurações de bases de dados e utilizados 3 algoritmos de classificação para geração de modelos de predição no contexto de uma disciplina semipresencial de Algoritmos e Programação. Os resultados apontaram que o uso de uma base de dados com a contagem de interações dos estudantes no Ambiente Virtual de Aprendizagem ao longo das semanas foi a que permitiu que os modelos de predição alcançassem os melhores resultados.