Predição de Alunos em Risco de Reprovação: uma Comparação do Impacto de Diferentes Técnicas de Amostragem
DOI:
https://doi.org/10.22456/1679-1916.144987Palavras-chave:
Predição de performance de estudantes, SMOTE, Tomek links, ADASYNResumo
Entre os campos impactados pela Inteligência Artificial, a educação é um dos mais transformados, com aplicações na automatização de processos, suporte em atividades e, como neste caso, na Predição de Performance de Estudantes (student performance prediction, SPP). Esta pesquisa investiga a eficácia de técnicas de amostragem, como SMOTE, Tomek Links e ADASYN, no problema de desequilíbrio de classes, comum na área de SPP. Trata-se de uma pesquisa aplicada, exploratória e experimental, que alcançou 97,5% de precisão com o uso de Gradient Boosting e SMOTE, identificando até 94,4% dos alunos em risco de reprovação. Esses resultados superam trabalhos anteriores com o mesmo conjunto de dados, sugerindo a eficiência das técnicas de amostragem para lidar com o problema de desequilíbrio de classes.
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