O uso de algoritmos de aprendizagem de máquina para prever o desempenho do aluno
Benevento, Maurilio Aparecido
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Resumo
Esta tese investiga a aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina como ferramenta para aprimorar a administração escolar e personalizar o ensino, focando a previsão do desempenho acadêmico e a redução de reprovação e abandono escolar. A pesquisa utilizou dados do Censo Escolar 2023 e da PNAD 2023, que destacam preocupantes taxas de reprovação no ensino fundamental (4,2%) e elevadas taxas de evasão no ensino médio e superior, especialmente em cursos de Tecnologia da Informação (66,5%). A metodologia envolveu a análise de 900 registros de alunos ao longo de 8 meses, abrangendo 15 disciplinas. Foi estabelecida uma classificação de cada aluno como "Evasão (Não Apto e provável abandono)" e "Ativo (Apto com provável aprovação)", com base na maximização de métricas de seu desempenho, e perfil de sensibilidade e de especificidade. Essas categorias foram integradas a um modelo de gestão escolar que permite o monitoramento contínuo do progresso dos alunos, facilitando intervenções educacionais personalizadas. Essas intervenções foram fundamentadas nas teorias da Dependência do Aprendizado (TDA) e da Expectativa da Motivação (TEM). O modelo foi implementado em um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA), promovendo uma administração escolar mais adaptativa e responsiva às necessidades individuais dos alunos. A tese demonstra que a combinação de um algoritmo de aprendizagem de máquina com abordagens pedagógicas estruturadas e uma administração moderna pode melhorar significativamente a capacidade de prever o desempenho acadêmico e reduzir a evasão escolar. Assim, esta pesquisa propõe uma estratégia para enfrentar os desafios educacionais atuais no Brasil, promovendo a personalização do ensino e aumentando a eficiência na gestão escolar.
Ficha do documento
- Tipo
- Tese
- Ano
- 2024
- Instituição
- Fundação Getulio Vargas
- Fonte
- Repositório da FGV
- Idioma
- Português
- Acesso
- Acesso aberto
- Identificador
- oai:repositorio.fgv.br:10438/36022
- Palavras-chave
- Administração modernaPersonalização do ensinoEvasão escolarPrevisão de desempenho do alunoAlgoritmos de aprendizagem de máquinaInteligência artificialCaminhos de aprendizagemTecnologia de informaçãoModern administrationPersonalized learningSchool dropoutStudent performance predictionMachine learning algorithmsArtificial intelligenceLearning pathwaysInformation technologyAdministração de empresasAvaliação educacionalAprendizagemInovações educacionaisTecnologia da informação
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