Mineração de Dados Educacionais na Predição do Desempenho Acadêmico: um prognóstico a partir do percurso curricular realizado
Resumo
Este trabalho apresenta a avaliação de modelos preditivos para a identificação de alunos com risco de reprovação em disciplinas específicas. Para tanto, é utilizado como atributo preditor o percurso curricular realizado previamente pelo aluno antes de cursar uma determinada disciplina. O impacto da utilização de técnicas de balanceamento de carga nas métricas de avaliação dos modelos preditivos é investigado. Os resultados destacaram os melhores desempenhos para os algoritmos Random Forest, J48 e IBK, apresentando uma Acurácia de 71% a 81% e Recall de 75% a 93%, refletindo uma significativa melhoria ao se utilizar a técnica de sobreamostragem SMOTE para o balanceamento de carga.
Palavras-chave:
Mineração de dados educacionais, trajetória acadêmica, desempenho acadêmico
Referências
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Publicado
16/11/2022
Como Citar
LOPES DA SILVA GARCIA, Léo Manoel; LARA, Daiany Francisca; GOMES, Raquel Salcedo; CAZELLA, Sílvio César.
Mineração de Dados Educacionais na Predição do Desempenho Acadêmico: um prognóstico a partir do percurso curricular realizado. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 33. , 2022, Manaus.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2022
.
p. 1077-1086.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2022.225221.
