Predição de estudantes com risco de evasão em cursos técnicos a distância - Queiroga, Emanuel Marques; Cechinel, Cristian; de Araújo, Ricardo Matsumura (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2017)
O presente trabalho apresenta uma abordagem para a detecção de alunos em risco de evasão em cursos técnicos a distância que utiliza apenas a contagem de interações dos estudantes dentro do AVA, além de atributos derivados dessas contagens. A premissa inicial é de que essa estratégia permite uma maior generalização em diferentes plataformas e AVA, uma vez que não utiliza diferenciações entre os tipos de interações, nem informações de outra ordem encontradas fora do AVA (dados demográficos, exames, questionários, etc). Os modelos de predição foram testados e treinados com dados de 4 diferentes cursos técnicos EAD em dois cenários diferentes: 1) treino e teste com dados de um mesmo curso, e 2) treino com dados de 3 cursos e teste com dados do curso restante. Os resultados apontam a possibilidade de predição de estudantes em risco de evasão já nas primeiras semanas dos cursos com taxas de desempenho próximas a 75% na maioria dos cenários, e chegando a 95% nos melhores casos.