利用Nilo pecanha平台的数据选择辍学分类器的属性

Anais do I Workshop de Aplicações Práticas de Learning Analytics em Instituições de Ensino no Brasil (WAPLA 2022) Pub Date : 2022-11-16 DOI:10.5753/wapla.2022.226769

I. S. Oliveira, Francisco Petrônio A. Medeiros, F. G. Andrade

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摘要

逃学是一个影响世界各地学生、社区和教育机构的问题。为了对抗它，可以采取预防行动，以确保这些学生的持久性。为此，有必要尽快识别出有潜在逃学风险的学生。这项工作展示了一项应用预测算法的研究结果，该算法能够使用Nilo pecanha平台上的一组数据来识别有逃学潜力的学生。采用随机森林算法对特征进行选择和预测，在预测逃学方面取得了良好的效果。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

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Seleção de Atributos para Classificadores de Evasão Escolar com Dados da Plataforma Nilo Peçanha

A evasão escolar é um problema que tem afetado estudantes, comunidades e instituições educacionais em todo o mundo. Para combatê-la, ações preventivas podem ser realizadas visando a permanência desses alunos. Para isso, é necessário identificar os alunos com potencial risco de evasão o mais cedo possível. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo para aplicação de um algoritmo preditivo capaz de identificar alunos com potencial de evasão escolar utilizando um conjunto de dados disponível na Plataforma Nilo Peçanha para cursos técnicos e superiores. O algoritmo Random Forest foi utilizado para seleção e predição de características, apresentando resultados satisfatórios para prever a evasão escolar.

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