Extração de Regras Fuzzy por meio da Aprendizagem de Máquina na Informática na Educação

Resumo

No ensino online, a etapa de avaliação discente fornece informações que apoia o tomador de decisão em suas ações no ambiente. No entanto, a análise pode envolver critérios subjetivos (Bom ou Ruim). Diante desta incerteza, a lógica fuzzy é uma abordagem útil para esses casos, pois pode modelar o conhecimento impreciso. Este artigo se concentra em guiar a construção de regras difusas por meio de técnicas visuais de classificação de dados (árvores de decisão) com a ajuda do especialista na Informática na Educação. O presente estudo realiza uma validação utilizando a arquitetura da abordagem FuzzySD, sistema de predição de evasão discente em cursos online. Neste processo, o docente concordou com 70% das regras geradas pelas árvores de decisão que analisou, gerando 19 regras fuzzy. Por fim, ao ser questionado qual foi a árvore mais intuitiva à interpretação especialista destacou o tipo J48.