Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas (2023)
- Authors:
- Autor USP: CORRÊA, GERALDO NUNES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.11606/003189662
- Subjects: REDES COMPLEXAS; REDES DE INFORMAÇÃO; EVASÃO ESCOLAR; CLASSIFICAÇÃO
- Keywords: MOOC; Predição de evasão de estudantes
- Language: Português
- Abstract: Os métodos de previsão de evasão escolar têm ganhado importância nas instituições de ensino por permitirem a identificação precoce de estudantes com alto risco de evasão, permitindo intervenções oportunas. Os modelos tradicionais de previsão da evasão escolar baseiam-se frequentemente em informações sensíveis dos estudantes, o que levanta questões de privacidade. O presente projeto propõe o método de Predição de Evasão de Estudantes com Preservação de Privacidade (Privacy-Preserving Student Dropout Prediction - P²SDP), que utiliza uma abordagem baseada em grafos para modelar um banco de dados histórico como uma rede heterogênea sem incorporar dados confidenciais. Ao aproveitar a estrutura gráfica e aplicar uma estrutura de regularização, o P²SDP obtém previsões de risco de evasão e as discretiza em níveis de risco baixo, médio e alto. Uma avaliação experimental foi conduzida usando um conjunto de dados reais de uma plataforma de ensino a distância, demonstrando que o P²SDP alcança desempenho competitivo enquanto preserva a privacidade dos estudantes. Além disso, como o P²SDP utiliza apenas registros de ações do usuário, ele pode ser facilmente aplicado a diversas plataformas online.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
CORREA, Geraldo Nunes. Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003189662. Acesso em: 26 dez. 2025. -
APA
Correa, G. N. (2023). Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003189662 -
NLM
Correa GN. Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 26 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189662 -
Vancouver
Correa GN. Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 26 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189662
Informações sobre o DOI: 10.11606/003189662 (Fonte: oaDOI API)
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