O uso de algoritmos de aprendizagem de máquina para prever o desempenho do aluno

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Benevento, Maurilio Aparecido
• Orientador(a): Meirelles, Fernando de Souza
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Administração moderna; Personalização do ensino; Evasão escolar; Previsão de desempenho do aluno; Algoritmos de aprendizagem de máquina; Inteligência artificial; Caminhos de aprendizagem; Tecnologia de informação
• Palavras-chave em Inglês: Modern administration; Personalized learning; School dropout; Student performance prediction; Machine learning algorithms; Artificial intelligence; Learning pathways; Information technology
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/36022

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.