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No Brasil esse problema tambщm ocorre, e щ especialmente crэtico quando ocorre em instituiчѕes pњblicas federais e estaduais, visto que estas universidades oferecem ensino gratuito, sendo financiadas pelo governo. Dessa forma, a evasуo de alunos pode significar uma falta de retorno do investimento realizado pelo governo, jс que as chances destes alunos ingressarem no mercado de trabalho se tornam reduzidas e, por consequъncia, hс dificuldade de suprir a demanda interna necessсria pelas empresas, importante para o desenvolvimento do paэs. Apesar deste tema fazer parte de debates e reflexѕes na comunidade educacional brasileira, a prediчуo de evasуo de alunos nуo щ uma tarefa trivial devido р grande quantidade de dados envolvidos, e suas relaчѕes. Alщm disso, na utilizaчуo de algoritmos de aprendizado de mсquina tradicionais, todos os dados relacionados aos estudantes devem ser guardados em uma њnica relaчуo. Isso pode nуo ser factэvel e, mesmo quando щ, pode reduzir as chances de inferir novo conhecimento. Esse trabalho introduz o PRELUDE (dropout PRediction using machinE Learning for UnDErgraduate courses) como uma abordagem para detecчуo de evasуo de alunos utilizando aprendizado lѓgico-relacional atravщs de Programaчуo Lѓgica Indutiva, onde щ possэvel gerar regras que descrevem o comportamento da evasуo destes alunos. As regras foram aprendidas atravщs da utilizaчуo de trъs estratщgias diferentes: treinamento dos cursos separadamente, em grupos de acordo com as taxas de evasуo, e em grupos de acordo com suas сreas cientэficas. A tщcnica de validaчуo cruzada foi utilizada como uma das formas de verificaчуo do desempenho do modelo, alщm do uso de treinamento com dados passados e validaчуo atravщs de dados futuros, e a verificaчуo da capacidade de generalizaчуo das regras, quando regras aprendidas por um curso sуo utilizadas em outro(s). Por fim, as regras geradas sуo discutidas para avaliar se podem ser compreendidas. Palavras chave: aprendizado de mсquina relacional; prediчуo de evasуo de alunos; ilp; aleph. Abstract Students’ dropout in higher education is a problem currently faced by several countries in the world. In Brazil this problem also occurs, and is especially critical when it occurs in public institutions, since these universities offer free education, being financed by the government. In this way, student dropout can mean a lack of return on the investment made by the government, since the chances of these students entering the job market become reduced and, consequently, it is difficult to supply the internal demand of the companies, important for the development of the country. Although this topic is part of debates and reflections in the Brazilian educational community, effectively detecting students at risk of dropout is not a trivial task due to a large amount of data involved, and their relationships. On top of that, to use traditional machine learning algorithms, all data associated with students in a University should be stored in a single relation. This may not be feasible, and even when it is, it can reduce the chances to infer new knowledge. This work introduces the PRELUDE (dropout PRediction using machinE Learning for UnDErgraduate courses) as an approach for detecting students’ dropout using logical-relational learning through Inductive Logic Programming, where it is possible to generate rules that describe the behavior of these dropouts. The rules were learned through the use of three different strategies: training courses separately, in groups according to dropout rates, and in groups according to their scientific areas. The cross-validation technique was used as one of the ways to verify the performance of the model, besides the use of training with past data and validation through future data, and the verification of the generalization capacity of the rules, when rules learned by one or more courses are used in others. Finally, the generated rules are discussed to evaluate its comprehensibility. Keywords: relational learning; student dropout prediction; ilp; aleph.  pqryz„’”–деийпрс№ёњћ– ГелмнчЫФЙЋФЇФ–’–Ї’–’‹ФЙyk`kUM`Mkhо2$mH sH hо2$hо2$mH sH hо2$hE1VmH sH hо2$hE1V5\mH sH "hо2$hE1V5CJ\aJmH sH  h<ŒhE1Vhо2$ hУEѕhE1Vh<ŒhE1V5\hE1Vh<ŒhE1V5CJ\aJhE1V5CJ\aJ hE1V5\7h0hE1V5B*CJOJQJ\^JaJmHph&&&sH/hо2$hE1V5B*CJOJQJ\^JaJph&&&qryzз ƒ„стуфхцчшщъыьэюя№ёњћ•§§§§ѕѕ№ы§§§§§§§§§§§§§§§§§§ѕgd\Rgd3P$a$gdо2$н§•–н§§61hP:pRcaА|. 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