Modelos de regressão aplicados na previsão da evasão escolar do ensino básico: uma revisão sistemática da literatura

Abstract

O sistema educacional enfrenta diversos desafios, entre eles destaca-se a evasão escolar, geralmente causada pela desigualdade social. Técnicas de Machine Learning (ML) auxiliam a prever a relação entre o estudante evadido e as características que influenciaram a sua evasão. Esse artigo apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura com o objetivo de identificar quais técnicas de ML, especialmente modelos de regressão, auxiliam na detecção de fatores que influenciam a evasão escolar de estudantes do ensino básico. Os resultados apresentam baixo uso de modelos de regressão, mas um alto uso de outros modelos de ML, destacando-se a árvore de decisão. Além disso, identificou-se 14 fatores responsáveis pela evasão, evidenciando a baixa renda do estudante.

Investigação da Evasão Estudantil por meio da Mineração de Dados e Aprendizagem de Máquina: Um Mapeamento Sistemático

“…No entanto, foram realizados testes pilotos de maneira a ajustar e refinar a string apresentada; e (iii) este mapeamento sistemático focou totalmente em estudo empíricos, descartando estudos como revisões ou mapeamentos sistemáticos, RBIE v.32 -2024 aumentando a ameaça de validade externa. Ainda assim esse mapeamento abrangeu o escopo ao investigar a evasão escolar em todos os níveis de ensino e modalidades de ensino, trazendo dessa forma mais detalhes sobre os experimentos de datasets variados (de Morais et al, 2021).…”