Análise impulsionada por IA para previsão de desempenho estudantil

Este estudo investigou a eficácia dos modelos de inteligência artificial (IA) na previsão do desempenho estudantil. O problema central abordado foi determinar até que ponto os modelos de IA podem ser efetivos e confiáveis na previsão do desempenho estudantil. O objetivo geral foi avaliar a eficácia desses modelos, analisando suas precisão e aplicabilidade em diferentes contextos educacionais. A metodologia adotada foi uma revisão bibliográfica, que envolveu a análise de literatura existente sobre a aplicação de IA na educação, com foco em técnicas de machine learning como redes neurais e algoritmos de regressão. Os resultados indicaram que, enquanto os modelos de IA podem oferecer previsões precisas, a eficácia destas está condicionada à qualidade dos dados. A pesquisa também destacou a necessidade de transparência nos modelos de IA para facilitar sua aceitação e implementação prática. As considerações finais ressaltaram a potencialidade da IA em transformar práticas educativas, mas também a necessidade de abordagens responsáveis e éticas na sua implementação. Futuros estudos deveriam explorar o desenvolvimento de modelos de IA transparentes e a implementação de práticas de governança de dados eficazes

Political science · Advanced Optical Network Technologies