Predição de Desempenho de Estudantes: Uma Revisão Sistemática de Literatura
| Autor: | Bruno João da Silva, Edson P. Pimentel, Wagner Tanaka Botelho |
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| Rok vydání: | 2022 |
| Zdroj: | Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2022). |
| DOI: | 10.5753/sbie.2022.225093 |
| Popis: | A Inteligência Artificial (IA) na Educação tem sido utilizada para lidar com problemas de evasão e desempenho acadêmico de estudantes. Este artigo tem por objetivo apresentar uma Revisão Sistemática de Literatura (RSL) de trabalhos que abordam a predição de desempenho de estudantes. O trabalho buscou responder as seguintes questões: (a) Como os modelos de predição de estudante são utilizados no processo de ensino-aprendizagem; (b) Qual o conjunto de variáveis que melhor explica a predição de desempenho dos estudantes; (c) Como é um modelo de predição do desempenho dos estudantes. Os resultados mostram que embora haja trabalhos que apresentam altos valores de acurácia na predição, ainda existe uma grande oportunidade em relacionar e evidenciar quais são os benefícios para os estudantes e/ou professores. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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