Mineração de dados educacionais com algoritmos de regressão: um estudo sobre a predição do desempenho - Faria de Souza, Vanessa; Cazella, Sílvio Cézar (Revista Educar Mais, 2022)
Com a o aumento da disponibilidade de dados, sobretudo no contexto educacional, a Mineração de Dados Educacionais (MDE) tem se tornado cada vez mais importante para a tomada de decisão neste contexto. Um dos principais objetivos da MDE é a predição do desempenho, pois quando se sabe de forma antecipada sobre a performance dos alunos, é possível intervir evitando reprovações, e até mesmo a evasão. Nesse sentido, esse estudo tem como objetivo realizar a previsão do desempenho de alunos, em um conjunto de dados públicos, utilizando algoritmos de Regressão, ademais indicar quais os principais atributos preditores para o desempenho dos alunos. Para isso foi implementado um processo de MDE baseado em 4 etapas descritas por Aggarwal (2015). Como resultado foi identificado que para os dois conjuntos de dados analisados a Árvores de Decisão foi o mais preciso, com uma acurácia de 90% para a disciplina de Matemática, e o Random Forest teve o melhor desempenho para os dados referentes a disciplina de Português, 80% de precisão. Além disso, constatou-se que atributos relacionados as atividades escolares são mais preditores para o desempenho dos alunos, todavia alguns atributos decorrentes de características demográficas e socioeconômicas, também influenciam no desempenho.