ALGORITMOS DE MINERAÇÃO DE DADOS PARA A PREVISÃO DO SUCESSO E FRACASSO NA EDUCAÇÃO SUPERIOR

Resumo

A educação passou por muitas transformações nas últimas décadas. a compreensão dos atributos e características individuais do estudante ainda é bastante relevante no contexto educacional. Neste sentido, este trabalho tem por objetivo explorar uma base de dados com técnicas de aprendizado de máquina com a finalidade de encontrar os principais atributos que podem influenciar no sucesso e fracasso escolar de estudantes da educação superior. Para essa abordagem, neste trabalho, utilizamos os algoritmos de Árvore de Decisão, k-Nearest Neighbor e Support Vector Machine. O melhor desempenho de precisão foi de $94.483\%$, enquanto que o pior desempenho foi de $86.207\%$, superando os resultados dos trabalhos precursores.