Técnicas de Aprendizado de Máquina Aplicadas na Previsão de Evasão Acadêmica

Resumo

Resumo: Este artigo demonstra a eficiência do uso das técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à previsão de evasão acadêmica. Ele concentra-se na modelagem dos principais aspectos que possam levar um aluno que ainda não concluiu o seu curso, a trancá-lo ou simplesmente abandoná-lo. O artigo demonstra as principais fases para implementação de um sistema de previsão (seleção de atributos, levantamento dos dados, escolha dos classificadores), testa a acurácia de três classificadores amplamente utilizados e mostra as estatísticas referentes a evasão em cada curso.

Abstract: This article demonstrates the efficiency of the use of the machine learning techniques applied to the forecast of academic drop-out. It concentrates on the modeling of the main aspects that can make a student that hasn't finished his/her course yet, to cancel it or simply to abandon it .The article demonstrates the main phases for implementation of a forecast system (attributes selection, data research, classifiers choice), tests the accuracy of three classifiers widely used and display s the statistics regarding drop-out in each course.