Uma metodogia de data mining para prever o desempenho de estudantes de licenciatura

Abstract

No presente artigo apresenta-se uma metodologia desenvolvida com base no algoritmo random forest, para prever precocemente e de forma rigorosa o desempenho académico de graduação dos estudantes de uma instituição de ensino superior politécnico. A abordagem seguida permitiu isolar 11 variáveis explicativas, a partir de um conjunto inicial de cerca de meia centena, que garantem uma boa capacidade preditiva do modelo (R2=0.79). Estas variáveis revelam aspetos fundamentais para a definição de estratégias de gestão centradas na promoção do sucesso académico.