Sistema de Apoio ao Estudante no Ensino Superior Modelos Preditivos

Atualmente, CEO ETHNODATA, Doutorando em Doutoramento em Engenharia de Sistemas Complexos, Mestre em Estatística, Mestre em Gestão Ambiental Territorial e Engenheiro Florestal. O meu trabalho e desenvolvimento académico está relacionado com o ensino e investigação em matemática e estatística durante mais de dez anos na Universidade Tecnológica do Chile (INACAP).

A proposta principal desta investigação é o desenvolvimento de modelos preditivos, baseados em variáveis de entrada (sócio-demográficas) e académicas para a identificação de alunos em risco de reprovação na disciplina de matemática. No INACAP, as disciplinas de matemática têm uma taxa de reprovação próxima dos 40% nos últimos 4 anos e, em consequência deste valor, o abandono escolar aumenta. Este estudo considera três disciplinas de matemática I (MTAN02, MTES01 e MTIN01) que são equivalentes em termos de conteúdo, estão presentes em várias carreiras e têm cobertura nacional. Uma das questões importantes a abordar é o desenvolvimento de um sistema de "alerta precoce" para os alunos em risco de reprovação, com o objetivo de fornecer ferramentas e apoio para reduzir este risco em tempo útil, a variável académica que é considerada chave é a "nota 1", esta variável em conjunto com variáveis de caraterização do aluno permite estimar o risco de reprovação e ao mesmo tempo gerir o apoio académico do aluno.