Uso de redes neurais artificiais na predição de risco de evasão acadêmica - Superbe, Andriw Romeiro; Silva, Ricardo Inacio Alvares e (Revista Terra & Cultura: Cadernos de Ensino e Pesquisa; v. 34 n. esp. (2018): Ciência da Computação, 2018)
O abandono da vida acadêmica pode se dar por diversos motivos, como a retenção ou reprovação. Este é um dos problemas mais complexos e cruciais na educação, causando prejuízos sociais, econômicos, políticos, acadêmicos e financeiros. Tais prejuízos podem ser eliminados se for possível impedir a evasão dos alunos por meio da intervenção precoce por parte das instituições de ensino. Uma das diversas aplicações da Inteligência Artificial é a predição de acontecimentos com base na probabilidade estatística da ocorrência de determinados eventos pela filtragem de dados brutos coletados. Este trabalho propõe o uso de Redes Neurais Artificiais para a predição de risco de retenção acadêmica baseando-se em dados reais de desempenho de alunos de graduação em nível superior. Para esse fim, serão estudados os desempenhos dos alunos de um curso de graduação de uma faculdade localizada em Londrina, Paraná, buscando atingir eficácia acima do nível de 80% nas previsões, quando comparadas aos dados reais.