Uso de Aprendizado de Máquina para detecção de risco de evasão no curso de Licenciatura em Computação
DOI:
https://doi.org/10.34019/2675-4126.2021.v1.35552Palavras-chave:
Licenciatura em Computação, aprendizado de máquina, modelo preditivo, comitê de classificadores, evasão escolar, educação à distânciaResumo
A evasão escolar é um verdadeiro desafio para os especialistas em educação. Os cursos de educação a distância lidam com o desengajamento e abandono dos alunos, que resulta em impactos sociais e econômicos. Fatores comportamentais, cognitivos e demográficos podem estar associados à evasão escolar precoce. Este artigo propõe uma arquitetura baseada em um comitê de classificadores, capaz de prever o desengajamento dos alunos durante o curso. São feitas notificações aos professores e tutores, permitindo-lhes intervir de forma eficaz e tornar o sucesso dos alunos possível. Para avaliar a proposta, um estudo de caso foi conduzido no curso de Licenciatura em computação, modalidade a distância da UFJF e os resultados indicam a viabilidade da solução e do uso de suas tecnologias. Os resultados apontaram um aumento significativo de acerto na identificação de alunos com risco de evasão, , chegando a 93% de precisão.
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