Predição da evasão estudantil: uma análise comparativa de diferentes representações de treino na aprendizagem de modelos genéricos

Resumo


Neste trabalho são avaliadas diferentes formas de representar o comportamento de evasão no desenvolvimento de modelos genéricos, destinados a prever o risco de abandono, em diferentes semestres e cursos, de alunos de graduação da modalidade presencial. A partir de um cuidadoso pré-processamento e da criação de distintas representações de dados de treino, foram construídos diferentes modelos de aprendizado de máquina, a fim de avaliar qual representação melhor contribui para o desempenho das predições. Como resultado, verificou-se que exemplificar o comportamento dos alunos em todos os semestres cursados, de forma acumulada e progressiva, beneficiou a aprendizagem do modelo preditivo, provendo uma acurácia de 80.1%.

Palavras-chave: evasão estudantil, mineração de dados educacionais, modelos preditivos

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Publicado
22/11/2021
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COLPO, Miriam Pizzatto; PRIMO, Tiago Thompsen; AGUIAR, Marilton Sanchotene de. Predição da evasão estudantil: uma análise comparativa de diferentes representações de treino na aprendizagem de modelos genéricos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 32. , 2021, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 873-884. DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2021.218517.