Análise comparativa de algoritmos de machine learning para prever a evasão escolar: Uma revisão sistemática da literatura
DOI:
https://doi.org/10.22456/1679-1916.137789Palavras-chave:
Evasão Escolar, Machine Learning, Mineração de Dados, PrediçãoResumo
A evasão dos alunos das instituições de ensino são questões que merecem atenção, principalmente nos países em desenvolvimento que foi agravado, por toda mudança econômica, política e educacional. Para investigar este evento, este artigo tem o objetivo de apresentar os resultados de uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) identificando as técnicas de Machine Learning (ML), especialmente os modelos de previsão, para prever a evasão escolar dos alunos no ensino médio utilizando os dados do Inep do ano de 2020 das escolas brasileiras. Para avaliar os principais modelos, foi utilizada a métrica de Erro Médio Absoluto (EMA). Como resultado se obteve entre os principais modelos utilizados, sendo: a regressão linear (EMA - 7,321462), árvore de decisão (EMA - 7,0665218) e regressão robusta (EMA - 6,785051), foi comprovado estatisticamente com o teste de hipótese t-student.
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