Mineração de Dados Educacionais na Previsão de Evasão: uma RSL sob a Perspectiva do Congresso Brasileiro de Informática na Educação

• Miriam Pizzatto Colpo Universidade Federal de Pelotas https://orcid.org/0000-0002-6477-3227
• Tiago Thompsen Primo Universidade Federal de Pelotas https://orcid.org/0000-0003-3870-097X
• Ana Marilza Pernas Universidade Federal de Pelotas https://orcid.org/0000-0001-8142-817X
• Cristian Cechinel Universidade Federal de Santa Catarina https://orcid.org/0000-0001-6384-409X

DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2020.1102

Resumo

Este trabalho apresenta uma revisão sistemática de estudos que utilizam técnicas de mineração de dados educacionais no contexto da previsão de evasão estudantil e que foram publicados no Congresso Brasileiro de Informática na Educação, principal evento da área no país. Características contextuais (redes, modalidades e níveis de ensino), técnicas (tarefas, categorias de algoritmos e ferramentas) e de dados (tipos, abrangência e volume) foram analisadas com o intuito de identificar como esse tema está sendo abordado no cenário de pesquisa brasileiro. Como resultado, foram evidenciadas carências na exploração dos níveis da educação básica e técnica e na disponibilização, aos gestores acadêmicos, de mecanismos de suporte à tomada de decisões.

Palavras-chave: evasão estudantil, mineração de dados educacionais, revisão sistemática da literatura

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