Aplicação de Ciência de Dados e de algoritmos de Aprendizagem Automática para identificação de perfis de risco e antecipação de casos de insucesso e abandono
Na sequência da implementação de alertas no sistema de gestão académica, é possível iniciar-se o processo de monitorização e identificação de situações de potencial abandono, de forma mais automatizada.
Sendo desejável a implementação de um sistema de avisos dinâmico, que permita a emissão de alertas em função do comportamento do estudante ao longo do semestre (assiduidade nos casos em que a mesma é obrigatória, resultados de testes intercalares, ritmo de pagamento de propinas), é importante determinar quais são os perfis de risco que potenciam o insucesso académico e o eventual abandono.
Utilizando os algoritmos da Ciência de Dados, é possível “extrair” e identificar esses perfis de risco, utilizando-se para o efeito (e de forma anónima) todos os registos académicos de todos os estudantes que estiveram inscritos na ULisboa nos anos mais recentes. Esses dados incluem os dados sociodemográficos, os registos relativos ao aproveitamento académico, e os registos associados ao pagamento de propinas.
