Modelos de regressão aplicados na previsão da evasão escolar do ensino básico: uma revisão sistemática da literatura

Resumo


O sistema educacional enfrenta diversos desafios, entre eles destaca-se a evasão escolar, geralmente causada pela desigualdade social. Técnicas de Machine Learning (ML) auxiliam a prever a relação entre o estudante evadido e as características que influenciaram a sua evasão. Esse artigo apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura com o objetivo de identificar quais técnicas de ML, especialmente modelos de regressão, auxiliam na detecção de fatores que influenciam a evasão escolar de estudantes do ensino básico. Os resultados apresentam baixo uso de modelos de regressão, mas um alto uso de outros modelos de ML, destacando-se a árvore de decisão. Além disso, identificou-se 14 fatores responsáveis pela evasão, evidenciando a baixa renda do estudante.

Palavras-chave: Evasão Escolar, Regressão, Machine Learning, Ensino Básico, Revisão Sistemática da Literatura

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Publicado
22/11/2021
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MORAIS, Flávio L. de; MELO, Ana; MOUTINHO, Mirele; FAGUNDES, Roberta. Modelos de regressão aplicados na previsão da evasão escolar do ensino básico: uma revisão sistemática da literatura. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 32. , 2021, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 168-178. DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2021.218504.