Inteligência artificial no combate à evasão no ensino superior brasileiro
Bibliographic Data
| ID | 16892529 |
|---|---|
| Authors | Allysson Barbosa Fernandes (0009-0004-6863-6520, Miami University, corresponding author), Alexsandro Narciso de Oliveira (Miami University), Fábio Feitosa Rodrigues (0009-0005-6009-076X), Fabrísia Maria da Silva Carvalho, Itamar Ernandes (0000-0002-6063-748X, Miami University), Marcos Vinícius Malheiros da Silva (Miami University), Raquel Alves Barbosa (0009-0008-7094-2948, Miami University), Silene de Freitas Oliveira Polari (Miami University) |
| Year | 2024 |
| Volume | 16 |
| Issue | 3 |
| Pages | e3792 |
| Publication date | 2024-03-29 |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Cuadernos de Educación y Desarrollo (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 1989-4155 • E-ISSN: 1989-4155 |
| Publisher | Brazilian Journals (PUBLISHER) |
| DOI | 10.55905/cuadv16n3-124 |
| OpenAlex | W4393410501 |
| Language | PT |
| References cited | 3 |
Este estudo investigou a aplicação da Inteligência Artificial (IA) no combate à evasão escolar no ensino superior brasileiro, um problema persistente com significativas consequências socioeconômicas. O objetivo geral foi explorar como sistemas baseados em IA podem identificar padrões e preditores de evasão, permitindo intervenções personalizadas e tempestivas para retenção de estudantes. A metodologia adotada foi a revisão bibliográfica, examinando estudos recentes sobre o uso de IA na educação e sua eficácia na prevenção da evasão escolar. Os resultados indicaram que a IA possui potencial significativo para melhorar a retenção estudantil, através da identificação precoce de alunos em risco e da implementação de medidas de suporte personalizadas. No entanto, desafios éticos e práticos, como a privacidade dos dados e o risco de viés algorítmico, foram identificados como barreiras à implementação efetiva. As considerações finais destacaram a necessidade de abordagens colaborativas e multidisciplinares para superar esses desafios, garantindo que a IA seja utilizada de forma ética e justa na educação superior
Computer Science · Evasion and Academic Success Factors · Artificial Intelligence
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