Este trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo baseado em Aprendizado de Máquina para prever a evasão acadêmica dos estudantes, ou seja, se o estudante irá evadir ou permanecer. Realizou-se uma Análise Exploratória dos Dados, visando identificar os padrões e anomalias do conjunto de dados criado pelo IPP. A partir desta análisa, realizou-se um Spot-checking de algoritmos, selecionando três pipelines para otimização de hiperparâmetros e avaliação final. O melhor modelo apresentado utiliza o algoritmo AdaBoost, criado com uma pipeline de modelagem que pré-processa os dados e utiliza os melhores hiperparâmetros. A predição da situação acadêmica permite que as instituições de ensino superior adotem medidas proativas para apoiar os estudantes em risco e aprimorar as políticas educacionais.
Utilizou-se o conjunto de dados "Predicting Student Dropout and Academic Success", publicado em 2022. Este dataset abrange um amplo espectro de informações sobre alunos matriculados em diversos cursos de graduação do Instituto Politécnico de Portalegre, uma instituição de ensino superior em Portugal. Ele é composto por dados demográficos dos estudantes, fatores socioeconômicos e variáveis de desempenho acadêmico, coletados no momento da matrícula. Estes incluem o modo de aplicação, estado civil, curso escolhido, entre outros. Fatores macroeconômicos externos como a taxa de desemprego, taxa de inflação e o PIB da região também estão disponíveis, oferecendo dados adicionais que podem ser utilizados para entender contextos mais amplos que afetam os estudantes. Adicionalmente, o conjunto de dados permite a análise do desempenho estudantil ao término de dois semestres através de métricas sobre unidades curriculares creditadas, inscritas, avaliadas e aprovadas, bem como as notas correspondentes. Além desses dados, o dataset contém a situação do aluno no curso, já rotulado como “alvo” preditivo: graduado, desistente ou matriculado.
- Ambiente virtual
Crie um ambiente virtual para isolar os pacotes pip. Exemplo de criação de um ambiente chamado 'env':
python3 -m venv env
source env/bin/activate # On macOS/Linux
.\venv\Scripts\activate # On Windows- Carregamento dos dados
O carregamento dos dados está sendo feito nos notebooks para sistemas Unix-like. Adapte manualmente os caminhos para outros sistemas operacionais.
- Linux:
curl -L -o ./data/student-dropout.zip 'https://www.kaggle.com/api/v1/datasets/download/thedevastator/higher-education-predictors-of-student-retention'
unzip ./data/student-dropout.zip -d ./dataAutores: Leonardo Azzi Martins e Matheus Henrique Sabadin
INF01017 - Aprendizado de Máquina, Profa. Mariana Recamonde-Mendonza, 2024/2
Instituto de Informática – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)