Um processo orientado a dados para geração de modelo de predição de evasão escolar

• Autor(a) principal: Barros, Thiago Medeiros
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31933
• topic: Mineração de dados educacionais; Evasão; Modelo preditivo; Classes desbalanceadas

A evasão escolar, também conhecida como abandono escolar, é um problema extremamente complexo, pois envolve não apenas uma variedade de perspectivas, mas também uma variedade de diferentes tipos de comportamento de abandono. Historicamente, os modelos de evasão escolar mais citados tiveram sua origem na educação, entretanto a emergente área de Ciência de Dados aplicada na Educação é capaz de desenvolver novos modelos preditivos, com resultados geralmente melhores quando comparados com os métodos estatísticos tradicionais. O principal objetivo dessa tese é a proposição de um processo para geração de um modelo preditivo de evasão escolar baseada em Ciências de Dados. Para tal, uma sequência de etapas é definida, a fim de modelar um fluxo de informação, desde a definição do problema até a geração de informação útil a gestores e professores. As etapas são compostas por: "Entender o Problema", "Entender os Dados", "Engenharia de Atributos", "Seleção de Atributos", "Balanceamento de Dados", "Modelos", "Avaliação"e "Interpretação". A contribuição da proposta se encontra na indicação de quais técnicas e algoritmos devem ser empregados em cada etapa do processo apresentado, e na exposição de que o fenômeno de evasão escolar deve ser abordado como um problema de classes desbalanceadas, a qual deve utilizar-se de ferramentas e métricas apropriadas, a fim de gerar um modelo de predição robusto e de fácil interpretação. O processo proposto foi validado sobre dados educacionais, socioeconômicos e demográficos de alunos de cursos integrados do Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN).