IA: descrição e aplicação de regras de evasão no curso de Ciência da Computação em IES - Lenhard, Crhistopher; Martins, Mirkos Ortiz (Disciplinarum Scientia | Naturais e Tecnológicas, 2019)
Esta pesquisa tem como objetivo definir regras para rastrear, em uma base de dados acadêmica, padrões de comportamento e características de alunos evasores em curso de Ciência da Computação de Instituição de Ensino Superior (IES). Foram utilizados dados gerais de um período de 2008 a 2018 contendo 1173 alunos matriculados e analisados 427 alunos evasores, armazenados em banco de dados MS SQL Server. Foram levantadas sete regras que classificam de forma razoável os desistentes, a partir de consultas SQL, e alimentam uma lógica de predição por inteligência artificial através de programação em linguagem Python. Os alunos evasores geraram perfis dentro das sete regras, que tornam possível encontrar entre discentes quais são os possíveis desistentes de curso e assim iniciar ações contra esse tipo de ocorrência na vida acadêmica do aluno.