A seção

Essa seção é dedicada à resumos de artigos científicos sobre predição de evasão escolar. Todos os artigos serão devidamente referenciados.

A Wiki

A wiki tem por objetivo centrar todos os relatórios, projetos e afins sobre o PIBIC - Estudo e Aplicação de Técnicas de Machine Learning. Conforme os temas forem explorados e novos projetos forem sendo feitos, tópicos serão adicionados à sidebar à esquerda. Atualmente ela está dividida em Deep Learning e Machine learning, porém mais tópicos serão adicionados.

Adequação do plano de trabalho ao nível de Iniciação Científica e ao projeto de pesquisa do orientador

Machine Learning (aprendizado de máquina) é o estudo e uso de algoritmos e modelos estatísticos que possibilitam que sistemas de software possam fazer inferências sobre determinados padrões e, assim, executar tarefas sem a necessidade explícita de intervenção humana.

O objetivo principal deste plano de trabalho é o estudo de técnicas de machine learning que possam ser aplicadas na identificação de padrões dos alunos da EV.G, buscando, dessa forma, prever comportamentos que possam indicar que um determinado aluno tem elevada probabilidade de evadir do curso. Com isso, será possível tomar decisões para tentar evitar que o aluno abandone o curso. Este plano de trabalho vai demandar a aplicação de algoritmos e técnicas nos dados históricos que são mantidos na base de dados da EV.G. Além disso, vai demandar a interação com a equipe pedagógica da EV.G para definir quais as estratégias que serão adotadas quando da identificação de um aluno com elevada chance de abandono.

Indicações de leituras

Artigos que ainda não foram analisados e/ou resumidos:

• Consideration of the Local Correlation of Learning Behaviors to Predict Dropouts from MOOCs (opens new window)

• Prediction of school dropout risk group using Neural Network (opens new window)

• Ensemble Regression Models Applied to Dropout in Higher Education (opens new window)

• An Intelligent System for Prediction of School Dropout Risk Group in Higher Education Classroom Based on Artificial Neural Networks (opens new window)

• Students dropout factor prediction using EDM techniques (opens new window)

• Predicting Louisiana Public High School Dropout through Imbalanced Learning Techniques (opens new window)

• Predicting School Failure and Dropout by Using Data Mining Techniques (opens new window)