O uso de algoritmos de aprendizagem de máquina para prever o desempenho do aluno - Benevento, Maurilio Aparecido (2024)
Esta tese investiga a aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina como ferramenta para aprimorar a administração escolar e personalizar o ensino, focando a previsão do desempenho acadêmico e a redução de reprovação e abandono escolar. A pesquisa utilizou dados do Censo Escolar 2023 e da PNAD 2023, que destacam preocupantes taxas de reprovação no ensino fundamental (4,2%) e elevadas taxas de evasão no ensino médio e superior, especialmente em cursos de Tecnologia da Informação (66,5%). A metodologia envolveu a análise de 900 registros de alunos ao longo de 8 meses, abrangendo 15 disciplinas. Foi estabelecida uma classificação de cada aluno como "Evasão (Não Apto e provável abandono)" e "Ativo (Apto com provável aprovação)", com base na maximização de métricas de seu desempenho, e perfil de sensibilidade e de especificidade. Essas categorias foram integradas a um modelo de gestão escolar que permite o monitoramento contínuo do progresso dos alunos, facilitando intervenções educacionais personalizadas. Essas intervenções foram fundamentadas nas teorias da Dependência do Aprendizado (TDA) e da Expectativa da Motivação (TEM). O modelo foi implementado em um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA), promovendo uma administração escolar mais adaptativa e responsiva às necessidades individuais dos alunos. A tese demonstra que a combinação de um algoritmo de aprendizagem de máquina com abordagens pedagógicas estruturadas e uma administração moderna pode melhorar significativamente a capacidade de prever o desempenho acadêmico e reduzir a evasão escolar. Assim, esta pesquisa propõe uma estratégia para enfrentar os desafios educacionais atuais no Brasil, promovendo a personalização do ensino e aumentando a eficiência na gestão escolar.