APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NO ESTUDO DE EVASÃO DO CURSO TÉCNICO EM ELETROTÉCNICA NO IFTM – CAMPUS ITUIUTABA

Jacson Hudson Inácio Ferreira, Dayane Helena Batista Silva, Ilma Aparecida Martins Silva

Resumo


A evasão escolar está presente nos diversos níveis e modalidades de ensino e proporciona a todos os envolvidos no processo educacional prejuízos sociais, econômicos, políticos e acadêmicos. Logo, o desenvolvimento de métodos de previsão, identificação e avaliação de estudantes com risco de evasão torna-se essencial para reduzir os altos índices de abandono. Nesse contexto, este trabalho objetiva apresentar as técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNA) como ferramenta para identificar os padrões e os estudantes em um processo de evasão. O sistema foi desenvolvido utilizando uma RNA Multicamadas Perceptron (MLP) e o algoritmo Levenberg-Marquardt utilizando o processo de aprendizagem através de uma base de dados. Foi aplicado esse sistema no curso Técnico em Eletrotécnica do Instituto Federal do Triângulo Mineiro – Campus Ituiutaba. Após a criação do banco de dados por meio de um questionário aplicado aos ex-alunos do curso entre 2011 e 2015, foram realizadas simulações e os resultados mostraram que a RNA implantada obteve 94% de acertos para a fase de treinamento e 100% de acertos para a fase de teste, evidenciando a efetividade do sistema. Foi possível também aplicar a técnica para os alunos ingressantes em 2018 e identificar alunos propensos à evasão escolar.

Palavras-chave


Educação; Evasão escolar; Redes Neurais Artificiais.

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