[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-128346-pt":3,"doc-seo-128346-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":91},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},128346,962085564549,"Genevieve","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_085a072bc5b1113ac321206ff7593b45",32,"Pesquisa e Relatórios","ANÁLISE DE DADOS COM MACHINE LEARNING - Classificação de Alunos em Risco de Evasão Escolar","Análise de dados com modelos de machine learning para classificar alunos em risco de evasão escolar no ensino superior. O estudo contextualiza a evasão como fenômeno multifacetado, influenciado por fatores financeiros, sociais e psicológicos, e destaca seu impacto negativo na qualidade educacional e na sociedade. A metodologia utiliza dados educacionais de bases públicas, com pré-processamento e interpretação por algoritmos de mineração, além de seleção de atributos, construção de modelos e avaliação de métricas de desempenho para identificar padrões de risco e apoiar intervenções proativas.","ANÁLISE DE DADOS COM MACHINE LEARNING: Classificaçãode Alunos em Risco de Evasão Escolar utilizando Modelos de  \nMachine Learning  \nMatheus Soriano Pimentel Celso Barreto da Silva  \nFábio Fonseca Barbosa Gomes  \nJosé Vicente Cardoso Santos  \nResumo: Neste artigo, exploramos o uso de modelos de aprendizado de máquina para classificar alunos em risco de evasão escolar, um problema complexo e historicamente relevanteno Brasil. O aprendizado de máquina, uma subárea da inteligência artificial, é empregado para identificar os principais atributos que podem levar um aluno a evadir de um curso superior. O aprendizado de máquina é definido como um campo que vai além da inteligência humana, focando não apenas na compreensão, mas também na construção de entidades inteligentes. Oproblema da evasão escolar é multifacetado, abrangendo questões financeiras, sociais epsicológicas, variando de acordo com o contexto educacional. É destacada a gravidade daevasão escolar no ensino superior e sua influência negativa na qualidade da educação e na sociedade. O objetivo principal do artigo é demonstrar como modelos de aprendizado de máquinapodem ser aplicados para prevenir a evasão escolar, com foco na identificação de alunos em risco. Os objetivos específicos incluem a apresentação de diferentes modelos de aprendizadode máquina e o levantamento bibliográfico acerca da utilização destes modelos na análise do problema de evasão. A metodologia aplicada terá como foco a utilização de recursos que estarãodisponíveis através do cenário de Mineração de Dados Educacionais, as variáveis que serão analisadas, irão ser recolhidas de diversas bases de dados públicas, pré-processadas einterpretadas através de algoritmos de mineração diferentes para que assim seja possível demonstrar qual dos algoritmos exibidos terão um desempenho melhor em comparação. Apesquisa utiliza técnicas avançadas de análise de dados, incluindo a seleção de atributos relevantes, a criação de modelos de machine learning e a avaliação de métricas de desempenho. Os modelos são alimentados com dados educacionais, como desempenho acadêmico, características socioeconômicas e demográficas. A análise desses dados revela padrões etendências que indicam quais alunos estão em maior risco de evasão. A importância desseestudo reside na capacidade de instituições de ensino adotarem estratégias proativas para apoiar alunos em risco, oferecendo orientação acadêmica, suporte financeiro ou intervençõespsicológicas. A aplicação eficiente de modelos de aprendizado de máquina na prevenção daevasão escolar pode melhorar significativamente as taxas de conclusão dos cursos e mitigar oimpacto negativo da evasão na sociedade. Este artigo destaca a relevância do aprendizado demáquina na solução de problemas educacionais complexos, como a evasão escolar. O estudo apresenta uma abordagem promissora para identificar alunos em risco e fornece insights valiosos para aprimorar a qualidade do ensino superior, ressaltando o potencial contínuo do aprendizado de máquina em diversas áreas, incluindo a educação.  \nPalavras-chave: Machine Learning, Mineração de Dados, Evasão Escolar.  \nINTRODUÇÃO  \nMachine Learning (Aprendizado de Máquina) é um ramo da Inteligência Artificial que se define como um campo que vai ainda mais além da inteligênciahumana, pois ela não tenta apenas compreender, mas também construirentidades inteligentes (RUSSELL, 2013) .  \nO Aprendizado de Máquina é utilizado muitas das vezes com o objetivode análise de dados de diversos temas, no caso desse texto, será tratado o temade evasão escolar, mais especificamente na classificação dos alunos que estãoem risco de evasão escolar.  \nO tema da evasão escolar no Brasil sempre foi historicamente complexopois abrange diversos subtemas que estão agregados ao problema da evasão. Isso inclui problemas financeiros, sociais ou até psicológicos e isso pode variarde um contexto educacional para o outro (LOBO E SILVA et al. , 2007) .  \nSegundo HUTAGOL (2019), que aborda ev","cbCaiowjE36UEYZX","https://ap.wps.com/l/cbCaiowjE36UEYZX","pdf",575577,1,17,"Portuguese","pt",112,"# Introdução\n## Aprendizado de Máquina e evasão escolar\n## Metodologia e objetivos do estudo\n# Referencial Teórico\n## Evasão escolar no ensino superior\n## Fatores associados à evasão","[{\"question\":\"Qual é o objetivo do artigo ao usar machine learning?\",\"answer\":\"Demonstrar como modelos de aprendizado de máquina podem ser aplicados para prevenir a evasão escolar, com foco na identificação de alunos em risco.\"},{\"question\":\"Que tipo de dados e informações são utilizados na análise?\",\"answer\":\"A análise usa dados educacionais, como desempenho acadêmico e características socioeconômicas e demográficas, coletados de bases públicas e pré-processados.\"},{\"question\":\"Como o estudo avalia quais modelos e algoritmos têm melhor desempenho?\",\"answer\":\"Os dados são interpretados por diferentes algoritmos de mineração, com criação de modelos, seleção de atributos relevantes e avaliação de métricas de desempenho para comparar resultados.\"}]","ANÁLISE DE DADOS COM MACHINE LEARNING - 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