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Título: Algoritmos de aprendizado de máquina para a predição de desempenho acadêmico no ensino superior: uma revisão integrativa da literatura
Autor(es): Andrade, Élder Marcos Gonçalves
Palavras-chave: Aprendizado de máquina
Desempenho acadêmico
Ensino superior
Predição
Data do documento: 3-Jun-2025
Resumo: Este trabalho apresenta uma Revisão Integrativa da Literatura sobre a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina na análise de desempenho acadêmico no ensino superior. A pesquisa investigou estudos publicados entre 2019 e 2024 nos repositórios ACM Digital Library, IEEE Xplore e Science Direct, com o objetivo de identificar os algoritmos mais utilizados na predição de desempenho acadêmico e os principais fatores que influenciam a eficácia dos modelos preditivos. Foram selecionados 34 estudos, analisando-se variáveis recorrentes e determinantes para predição, analise dos dados e métricas de avaliação dos modelos preditivos. A revisão revelou que, dentre os modelos mais utilizados, destacam-se algoritmos como Árvores de Decisão, Regressão Logística, Floresta Aleatória, Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) e k-Nearest Neighbors (k-NN), evidenciando sua popularidade e desempenho robusto em diferentes contextos educacionais. Observou-se que a qualidade, a diversidade e o tratamento dos dados são determinantes para a acurácia dos algoritmos. O estudo também identificou lacunas na literatura quanto à padronização metodológica e à representação de níveis educacionais distintos, sugerindo caminhos para pesquisas futuras. Conclui-se que a personalização dos modelos e a adaptação ao contexto institucional são essenciais para melhorar a precisão das previsões e apoiar a gestão educacional.
Descrição: ANDRADE, Élder Marcos Gonçalves. Algoritmos de aprendizado de máquina para a predição de desempenho acadêmico no ensino superior: uma revisão integrativa da literatura. 56f. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da computação) - Universidade Estadual da Paraíba, Patos, 2025.
URI: http://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/34148
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