{"id":299,"date":"2024-04-10T11:24:50","date_gmt":"2024-04-10T11:24:50","guid":{"rendered":"http:\/\/lina.ufpi.br\/vinicius\/?p=299"},"modified":"2024-04-10T11:28:06","modified_gmt":"2024-04-10T11:28:06","slug":"avaliacao-de-modelos-preditivos-baseados-em-aprendizagem-de-maquina-no-contexto-da-evasao-escolar-considerando-um-cenario-multicampi","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/lina.ufpi.br\/vinicius\/?p=299","title":{"rendered":"Avalia\u00e7\u00e3o de modelos preditivos baseados em aprendizagem de m\u00e1quina no contexto da evas\u00e3o escolar considerando um cen\u00e1rio multicampi"},"content":{"rendered":"<p><strong>Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado<\/strong><br \/>\n<strong>Aluno:<\/strong> Francisco Alysson da Silva Sousa<\/p>\n<p><strong>Resumo: <\/strong>A evas\u00e3o escolar e os fatores diversos relacionados a esse comportamento despontam como um dos grandes desafios ao pleno desenvolvimento da educa\u00e7\u00e3o. No contexto nacional, estima-se que 27% do n\u00famero total de alunos matriculados n\u00e3o concluem o percurso formativo previsto nas respectivas ofertas. Delimitando-se na proposta da Rede Federal de Educa\u00e7\u00e3o Profissional, Cient\u00edfica e Tecnol\u00f3gica (RFEPCT), especificamente na Educa\u00e7\u00e3o Profissional T\u00e9cnica de N\u00edvel M\u00e9dio (EPTNM) ofertada no Instituto Federal do Piau\u00ed(IFPI), esse estudo identificou um alarmante decr\u00e9scimo no n\u00famero de conclu\u00edntes que j\u00e1 supera os 47% no percentual acumulado nos \u00faltimos 5 (cinco) anos, conforme estat\u00edsticas oficiais apresentadas na Plataforma Nilo Pe\u00e7anha (PNP). Assim, a identifica\u00e7\u00e3o de forma pr\u00e9via da tend\u00eancia a esse comportamento certamente contribui como subs\u00eddio para o direcionamento de estrat\u00e9gias de enfrentamento. Nesse sentido, o uso da intelig\u00eancia artificial, especificamente na sub\u00e1rea aprendizado de m\u00e1quina, apresenta-se como importante recurso preditivo de apoio \u00e0 gest\u00e3o educacional. \u00c9 nessa perspectiva que se define a proposta deste trabalho em avaliar classificadores quanto a ocorr\u00eancia de evas\u00e3o no \u00e2mbito do ensino t\u00e9cnico multicampi, para tanto, foram aplicados os algoritmos de Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boost (GB), Multi-Layer Perceptron (MLP) e Support Vector Machine (SVM).<\/p>\n<p>Os modelos utilizados foram submetidos a an\u00e1lises comparativas a partir de estudos de casos com dados extra\u00eddos da PNP, sistema do Minist\u00e9rio de Educa\u00e7\u00e3o alimentado e validado diretamente pelas institui\u00e7\u00f5es. Os resultados dos modelos melhor avaliados (DT e RF) apresentam m\u00e9dias superiores a 90% quando consideradas todas as unidades da institui\u00e7\u00e3o em testes segmentados e agrupados destacando ainda uma tend\u00eancia de evolu\u00e7\u00e3o nas performances que favorece o potencial escal\u00e1vel da proposta a toda a rede. Os valores obtidos avaliam a sensibilidade e a precis\u00e3o com suas relev\u00e2ncias equiparadas e resumidas pela m\u00e9trica F-score.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/1drv.ms\/b\/s!AtDAoYegVbo2hOUFsMYZNtWWRH2v_w?e=w2fnAj\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Download do Trabalho<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado Aluno: Francisco Alysson da Silva Sousa Resumo: A evas\u00e3o escolar e os fatores diversos relacionados a esse comportamento despontam como um dos grandes desafios ao pleno desenvolvimento da educa\u00e7\u00e3o. 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