ESTCB - Dissertações de Mestrado
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Percorrer ESTCB - Dissertações de Mestrado por assunto "Abandono"
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- Using machine learning to promote study success in higher educationPublication . Manteigas, André Filipe dos Santos; Silva, Ana Paula Neves Ferreira da; Silva, Arlindo Ferreira daEsta dissertação foca-se no problema do abandono académico de estudantes em risco no ensino superior, especificamente após o primeiro ano letivo. Diversas instituições têm procurado resolver este problema de abandono e de insucesso académico. A utilização de técnicas de Machine Learning (ML), com ênfase nos modelos de previsão, destaca-se como um instrumento promissor nesse contexto de insucesso académico, uma vez que estas técnicas permitem identificar padrões que podem prever o risco de abandono por parte dos estudantes. Investigações mais recentes evidenciam que os modelos preditivos baseados em ML contribuem para uma deteção precoce e mais precisa dos estudantes com maior probabilidade de abandono académico. Este estudo foi elaborado no âmbito da UC de Estágio Profissionalizante/Projeto Aplicado do Mestrado em Engenharia Informática - Área de Especialização em Desenvolvimento de Software e Sistemas Interativos, com o objetivo de reforçar que é possível aplicar técnicas de ML, com o intuito de ajudar no combate contra o abandono e insucesso académico. Assim, foi realizada uma análise aprofundada da investigação existente nesta área, o que permitiu constatar que os algoritmos de ML apresentam resultados positivos na previsão do risco de abandono académico. Assim, o presente estudo procura avaliar a viabilidade da utilização de sistemas preditivos como ferramenta de apoio à identificação de estudantes em risco de abandono académico. Com base nessa análise, pretende-se desenvolver uma aplicação web que integre um sistema de previsão capaz de apoiar as instituições de ensino superior na tomada de decisão e na definição de estratégias preventivas para mitigar este abandono académico.