Um algoritmo genético com função de aptidão flexível para seleção de atributos em dados educacionais

Abstract

Devido ao volume crescente e à disponibilidade cada vez maior de dados educacionais, as técnicas de mineração de dados têm sido frequentemente aplicadas para auxiliar na compreensão do desempenho escolar do aluno. No entanto, muitos desses dados podem ser esparsos, redundantes, irrelevantes e com ruído, o que pode prejudicar a qualidade e o desempenho computacional dos modelos preditivos. Uma maneira de minimizar esses problemas consiste em selecionar atributos no processo de modelagem por meio de técnicas de Seleção de Atributos (SA). Este artigo propõe uma abordagem de SA com algoritmo genético adaptada ao contexto educacional. Os resultados indicam que a proposta melhora o desempenho da classificação e permite que especialistas em educação tenham uma maior flexibilidade no processo de seleção dos atributos de acordo com suas necessidades e realidades.

A Genetic Algorithm with Flexible Fitness Function for Feature Selection in Educational Data: Comparative Evaluation

“…The aforementioned work only present classical FS techniques without proposing an approach specific to educational data. This work presents an evaluation of different filter and classifiers techniques, combining them with the GA proposed in [de Albuquerque et al 2021]. The set of results published in the latter are extended herein with a more comprehensive set of experimental evaluations.…”