Modelos de Inteligência Artificial para Predição de Evasão escolar: Uma revisão sistemática - Magalhães, Paulo Victor Santos; Sousa, Rubens Abraão da Silva; Santos, Ana Caroline Bento; Aguiar, Felipe Jose Maia; Milfont, Ronaldo Tadeu Pontes (Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, 2025)
Os Massive Open Online Courses - MOOCs se mostram como plataformas acessíveis para o acesso à educação de forma virtual. No Brasil, o Ministério da Educação (MEC) mostrou que, entre os anos de 2011 a 2021, foi registrado um crescimento de 474% indicando a estratégia que instituições públicas e privadas vêm adotando como política de ensino. Entretanto, existe um grande desafio: as altas taxas de abandono durante o aprendizado por MOOCs. Desta forma, o objetivo deste trabalho é realizar uma revisão sistemática, entre 2018 e 2023, com foco na investigação das técnicas de inteligência artificial (IA) aplicadas à predição da evasão escolar no contexto de MOOCs. Mostrou-se, ao final desse estudo, que os algoritmos Random Forest (RF), Gaussian Naive Bayes (GNB) e Long Short-Term Memory (LSTM) são os mais utilizados na predição. Os datasets observados com grande uso foram o dataset KDD CUP 2015 e o uso de bases próprias. As métricas de avaliação comumente utilizadas nos estudos analisados foram: Precisão, Recall e F1. Durante o estudo, foi possível observar desafios no que tange à limitação e falta de diversidade dos dados; complexidade na medição da eficácia dos modelos e os fatores externos que influenciam o desempenho dos alunos. Foi observada alta adesão de algoritmos como Random Forest e Naive Bayes, além disso, é necessária uma diversificação dos dados, compreender os fatores externos à avaliação como políticas educacionais para análise das previsões.