Predição de Evasão Escolar na Licenciatura em Computação
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2021.29.0.255Keywords:
Evasão Escolar, Mineração de Dados Educacionais, Rede Neural ArtificialAbstract
No primeiro ano de graduação e ao longo do curso de Licenciatura em Computação, os alunos expressam grandes dificuldades nas disciplinas de programação, seja pela ausência de conhecimento prévio, dificuldades na resolução de problemas, raciocínio lógico-matemático, abstração, entre outros fatores desconhecidos. Os dados dos históricos acadêmicos dos alunos, representam dados relevantes para prever o risco de evasão na Licenciatura em Computação da Universidade do Estado do Amazonas. Diante dos elevados índices de reprovações nas disciplinas do curso, foi levantada a seguinte hipótese "É possível prever os alunos evadidos na Licenciatura em Computação?". Este artigo apresenta uma mineração de dados educacionais, cujo objetivo é a previsão de alunos com risco de evasão. Esta pesquisa seguiu a metodologia de descoberta de conhecimento em base de dados, que consistiu em selecionar e preparar os dados para o treinamento do modelo preditivo de rede neural de múltiplas camadas. Os resultados obtidos com modelo preditivo foram avaliados, por meio de métricas de avaliação de desempenho, identificou-se com 98% de precisão os alunos com risco de evadir do curso.
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