Implementação e avaliação de diferentes modelos de Machine Learning aplicados à predição de estudantes em risco de evasão estudantil em diferentes cursos do ensino superior - Nascimento , Fernanda Ferreira do (Brasil, 2022)
Um dos maiores desafios da educação no Brasil é a evasão estudantil. A evasão estudantil é o ato de deixar de frequentar as aulas, abandonar o ensino em decorrência de um ou mais fatores. Esse problema afeta a qualidade de ensino, impactando os âmbitos econômicos e ambientais, refletindo negativamente no desenvolvimento social. Identificar as causas da evasão estudantil, bem como detectar previamente os perfis de estudantes considerados possíveis evasores em todos os níveis de ensino, tornou-se um tema de grande interesse e tem desencadeado pesquisas nacionais e internacionais. Para tanto, objetiva-se com este trabalho, desenvolver e avaliar modelos de Machine Learning capazes de realizar a predição, de forma precoce, de estudantes com alto risco de evasão estudantil, nos cursos de Ciência e Tecnologia, Engenharia Agrícola e Ambiental e Biotecnologia da Universidade Federal Rural do Semi-Árido. A abordagem foi validada, utilizando dados de ex-alunos dos cursos superiores de Ciência e Tecnologia, Engenharia Agrícola e Ambiental e Biotecnologia da Universidade Federal Rural do Semi-Árido. Neste trabalho foram utilizadas técnicas de classificação em modelos de Machine Learning. Na validação da abordagem foram empregados sete algoritmos: K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, Perceptron, Multilayer perceptron e Support vector machine, sendo que o modelo Support vector machine obteve os melhores resultados dentre as métricas: Accuracy, Precision, Recall e F1 Score. Em relação aos resultados, observou-se que: estudantes que não ingressaram na sua primeira opção de curso, têm uma maior probabilidade de evadir-se; estudantes que não possuem um conhecimento prévio na área do seu curso, têm uma maior probabilidade de evadir-se; o maior índice de evasão ocorre no primeiro ano de curso; estudantes que reprovam em uma ou mais disciplinas no primeiro ano de curso, têm uma maior probabilidade de evadir-se; estudantes do gênero feminino têm uma maior probabilidade de evadir-se; o mesmo modelo de Machine Learning pode ser aplicado para grupos de estudantes de diferentes cursos
Implementation and evaluation of different Machine Learning models applied to predict students at risk of dropping out in different higher education courses
Keywords: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; evasão estudantil; Machine Learning; modelos de classificação; métricas de avaliação de algoritmos; student dropout; Machine Learning; classification models; algorithm evaluation metrics