Seleção de Atributos para Classificadores de Evasão Escolar com Dados da Plataforma Nilo Peçanha - Oliveira, Isleimar S.; Medeiros, Francisco Petrônio A.; Andrade, Fabio G. (Anais do Workshop de Aplicações Práticas de Learning Analytics e Inteligência Artificial no Brasil (WAPLA); 2022: Anais do I Workshop de Aplicações Práticas de Learning Analytics em Instituições de Ensino no BrasilDO - 10.5753/wapla.2022.226769, 2022)
A evasão escolar é um problema que tem afetado estudantes, comunidades e instituições educacionais em todo o mundo. Para combatê-la, ações preventivas podem ser realizadas visando a permanência desses alunos. Para isso, é necessário identificar os alunos com potencial risco de evasão o mais cedo possível. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo para aplicação de um algoritmo preditivo capaz de identificar alunos com potencial de evasão escolar utilizando um conjunto de dados disponível na Plataforma Nilo Peçanha para cursos técnicos e superiores. O algoritmo Random Forest foi utilizado para seleção e predição de características, apresentando resultados satisfatórios para prever a evasão escolar.