Divulgação - Defesa Nº 261
Aluno: João Antonio da Silva Lima
Título: “A análise da evasão escolar utilizando os modelos de regressão, diagrama de Ishikawa e os modelos teóricos de evasão”
Orientadora: Roberta Andrade de Araújo Fagundes - (PPGEC)
Examinador Externo: Paulo Mello da Silva - (UFRPE)
Examinador Interno: Carlo Marcelo Revoredo da Silva - (PPGEC)
Data-hora: 21 de dezembro de 2022, às 14:30h.
Local: Presencial: Mini-Auditório, no bloco C, 2º andar – UPE/POLI
Resumo:
A evasão dos alunos das instituições de ensino são questões que merecem atenção, principalmente nos países em desenvolvimento que foi agravado, por toda mudança econômica, política e educacional. Para investigar este processo, este trabalho tem o objetivo de apresentar uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) identificando as técnicas de Machine Learning (ML), especialmente os modelos de previsão, para prever a evasão escolar de estudantes do ensino médio utilizando os dados do Inep do ano de 2020 das escolas brasileiras. Como resultados foi utilizado a métrica de erro médio absoluto (EMA) entre os principais modelos utilizados, sendo: a regressão linear (EMA - 7,321462), Árvore de Decisão (EMA - 7,0665218) e regressão robusta (EMA - 6,785051), foi comprovado estatisticamente com o teste t-student. Como também, identificar as variáveis de entradas dos modelos de previsão através dos fatores e causas da evasão através do diagrama de Ishikawa e dos modelos teóricos de evasão.
O Programa
