Flávio L. de Morais, Ana Melo, Mirele Moutinho, Roberta Fagundes
{"title":"Modelos de regressão aplicados na previsão da evasão escolar do ensino básico: uma revisão sistemática da literatura","authors":"Flávio L. de Morais, Ana Melo, Mirele Moutinho, Roberta Fagundes","doi":"10.5753/sbie.2021.218504","DOIUrl":null,"url":null,"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.","PeriodicalId":298990,"journal":{"name":"Anais do XXXII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2021)","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-11-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XXXII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2021)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/sbie.2021.218504","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
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.