Mineração de dados educacionais com algoritmos de regressão: um estudo sobre a predição do desempenho

Abstract

Com a o aumento da disponibilidade de dados, sobretudo no contexto educacional, a Mineração de Dados Educacionais (MDE) tem se tornado cada vez mais importante para a tomada de decisão neste contexto. Um dos principais objetivos da MDE é a predição do desempenho, pois quando se sabe de forma antecipada sobre a performance dos alunos, é possível intervir evitando reprovações, e até mesmo a evasão. Nesse sentido, esse estudo tem como objetivo realizar a previsão do desempenho de alunos, em um conjunto de dados públicos, utilizando algoritmos de Regressão, ademais indicar quais os principais atributos preditores para o desempenho dos alunos. Para isso foi implementado um processo de MDE baseado em 4 etapas descritas por Aggarwal (2015). Como resultado foi identificado que para os dois conjuntos de dados analisados a Árvores de Decisão foi o mais preciso, com uma acurácia de 90% para a disciplina de Matemática, e o Random Forest teve o melhor desempenho para os dados referentes a disciplina de Português, 80% de precisão. Além disso, constatou-se que atributos relacionados as atividades escolares são mais preditores para o desempenho dos alunos, todavia alguns atributos decorrentes de características demográficas e socioeconômicas, também influenciam no desempenho.

Mineração de Dados Educacionais na Predição do Desempenho Acadêmico: um prognóstico a partir do percurso curricular realizado

“…Observa-se que os melhores resultados foram obtidos com o algoritmo Random Forest, em ambos os cursos, tanto na base original quanto na base balanceada com o método SMOTE. Este algoritmo também apresentou os melhores resultados nos estudos de [SOUZA e CAZELLA, 2022;ALTURKI, 2021;MIGUÉIS et al, 2018]. Destaca-se aqui, que mesmo com resultados inferiores, os algoritmos IBK e J48 apresentaram taxas aproximadas do Random Forest.…”

“…Os trabalhos de [SOUZA e CAZELLA, 2022;ALTURKI, 2021;MIGUÉIS et al, 2018] utilizam dados pós-ingresso como o coeficiente de rendimento, média cumulativa e carga horária matriculada ou cursada. Porém, estas informações podem não retratar satisfatoriamente as experiências dos alunos durante sua trajetória, pois, o coeficiente do rendimento ou média cumulativa não detalham sobre quais componentes curriculares essas notas foram obtidas.…”