Deep Learning para Previsão do Desempenho do Estudante: Um Mapeamento Sistemático da Literatura

Abstract

It is not of today that school dropout has been a problem, both in presential environments and in virtual learning environments. Affecting not only the career of the students but also the educational institutions. Predicting student performance helps institutions identify the factors that lead to evasion, and to take measures for student retention at school. This work seeks to study how Deep Learning has been applied in predicting student performance, and to identify how it has been implemented, techniques, methods, algorithms, and tools.Resumo. Nãoé de hoje que a evasão escolar tem sido um problema, tanto em ambientes presenciais, quanto em ambientes virtuais de aprendizagem. Afetando não apenas a carreira dos estudantes, como também as instituições de ensino. Prever o desempenho do aluno ajuda as instituições a identificar os fatores que levam a evasão, e assim tomar medidas para a retenção do aluno na escola. Este trabalho busca estudar como o Deep Learning tem sido aplicado na previsão do desempenho do estudante, e identificar como ele tem sido implementado, as técnicas, métodos, algoritmos e ferramentas.

Análise da construção de modelos preditivos sob a perspectiva de indicadores de evasão

“…Há estudos que analisam técnicas e métodos aplicados na predição de evasão, sem buscar uma compreensão de como os indicadores orientam a construção dos modelos preditivos (MASCHIO et al, 2018;MARQUES et al, 2019;COLPO et al, 2020). Os estudos de Maschio et al (2018), Marques et al (2019), Mduma, Kalegele and Machuve (2019), Will, Kemczinski and Parpinelli (2019), Colpo et al (2020) concentraram-se em revisar aspectos técnicos (i.e., métodos, algoritmos e ferramentas), resultados e aplicaç ões de Mineração de Dados Educacional (MDE), não se preocuparam portanto em analisar também a influência dos indicadores na seleção dos métodos ou algoritmos (uma das etapas da construção dos modelos preditivos). Os estudos secundários feitos até aqui não têm exteriorizado como os indicadores são abordados na construção dos modelos.…”