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Uso de técnicas de machine learning para classificar a evasão de estudantes em cursos de idiomas

Year: 2021
Type: conference-paper
Abstract: Diversos profissionais buscam cursos de idiomas como forma de ampliar suas competências e melhorar sua empregabilidade.Apesar disso, escolas de idiomas têm enfrentado altas taxas de evasão, o que é um grande desafio no planejamento e na melhoria da competitividade dessas empresas.Diversos aspectos econômicos, sociais e profissionais podem estar relacionados à decisão de um aluno a desistir do curso de idiomas.Como a relação entre tais aspectos é complexa, uma das maneiras de estudar o problema é com o uso de técnicas de machine learning (ML).Por isso, este artigo relata a aplicação de técnicas de ML em uma base de dados previamente construída para verificar o desempenho das técnicas ao classificar alunos como desistentes ou não desistentes em cursos de idiomas.A base de estudo foi preparada e pré-processada usando a técnica de análise de componentes principais (PCA), com a finalidade de identificar os atributos mais relevantes.Após isso, as técnicas de ML foram aplicadas com 30 repetições e os melhores resultados foram obtidos para a técnica SVM, com acurácia média próxima a 72% nos conjuntos de teste.
DOI: 10.14488/enegep2021_tn_sto_356_1840_42331
Language: Portuguese
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W3208214778
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