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Todavia a EaD se defronta com o grande desafio da evasуo escolar, que tem sido tema de pesquisas, debates e reflexѕes na comunidade cientэfica mundial hс dщcadas, objetivando encontrar soluчѕes para minimizar as perdas sociais, econєmicas, acadъmicas e financeiras provocadas pela evasуo a todos os envolvidos com a educaчуo. Diante disso, apresentamos como problema de pesquisa o seguinte questionamento: Щ possэvel predizer o risco de evasуo na EaD, com base em indicadores das variсveis de interaчѕes dos alunos em um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) a partir do primeiro semestre letivo? Uma das abordagens que estс sendo explorada e tem apresentado resultados significativos para identificar de forma precoce estudantes com risco de evasуo щ a Educational Data Mining (EDM). Nesse sentido, esta pesquisa propѕe um modelo conceitual de prediчуo de evasуo de estudantes da EaD, com base nas informaчѕes geradas pelas tщcnicas de mineraчуo de dados. Para a geraчуo do modelo, julgou-se necessсrio identificar, nos estudos jс realizados no contexto nacional, os fatores que indicam evasуo na EaD, que foram sistematizados em quatro dimensѕes: estudante, instituiчуo, docentes e fatores externos. Foi realizado tambщm um levantamento das tщcnicas de mineraчуo de dados em uso no contexto educacional. Neste trabalho utilizaram-se os dados de um curso a distтncia do Instituto Federal de Ciъncia e Tecnologia do Mato Grosso (IFMT). Com base na contagem das interaчѕes, participaчуo e mediaчуo dos estudantes em um AVA, desempenho acadъ- mico e dados socioeconєmicos deste curso, avaliaram-se tщcnicas de seleчуo de atributos para identificar subconjuntos de atributos mais adequados para melhorar o desempenho de tarefas para predizer o risco de evasуo escolar. Nos experimentos foram avaliados diferentes algoritmos de classificaчуo e estratщgias de seleчуo de atributos. A partir dos resultados, foi identificado um subconjunto com dezesseis atributos mais relevantes e a tщcnica de classificaчуo mais adequada para predizer o estudante propenso a abandonar o curso: Random Forest (RF) com ajuste do nњmero de сrvores de decisуo (300) obteve uma acurсcia mщdia de 84,03% e F-Measure de 89,2%, ao predizer estudantes com risco de evasуo ao tщrmino do primeiro semestre letivo do curso. Este trabalho contribui para os envolvidos no processo educacional, tendo em vista que, com esta estratщgia proativa, pode-se reverter um estudante propenso р evasуo para que tenha ъxito no curso. Palavras-chave: Evasуo. Educaчуo a distтncia. Mineraчуo de Dados Educacionais. Interaчуo. Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Prediчуo de Evasуo. Abstract The expansion of distance education (EaD) in educational institutions of the Brazilian public and private sectors has increased the offer of courses ranging from complementary training to postgraduate. Consequently, EaD becomes an important means of training for Brazilians, yet it faces the great challenge of school dropout, which has been the subject of research, debates and reflections in the world scientific community for decades, in order to find solutions to mitigate the problem of evasion to minimize the social, economic, academic and financial losses caused to all those involved with education. Therefore, we present, as a research problem, the following question: Is it possible to predict the risk of evasion in ED, based on indicators of the variables of student interaction in a Virtual Learning Environment (AVA) in the first semester? One of the approaches that is being explored and has presented significant results to identify at-risk students at an early stage is Educational Data Mining (EDM). In this sense, this research proposes a conceptual model of prediction of evasion of students from the EaD, based on the information generated by data mining techniques. For the generation of the model, it was considered necessary to identify, in the studies already carried out in the national context, the factors that indicate evasion in the EaD, which were systematized in four dimensions: student, institution, teachers and external factors. A survey of the techniques of data mining in use in the educational context was also carried out. And based on students’ interactions, participation, and mediation in an AVA, academic performance, and socioeconomic data, some attribute selection techniques were evaluated to identify subsets of attributes best suited to improve the performance of tasks that predict the risk of school dropout. In the experiments, different classification algorithms and attribute selection strategies were evaluated. From the results, a subset with sixteen more relevant attributes and the most adequate classification techniques were identified to predict the student prone to abandon the course: Random Forest (RF) with adjustment of the number of decision trees (300) obtained an average accuracy of 84.03%, and F-Measure of 89.2%, when predicting students at risk of droput at the end of the first semester of an undergraduate distance course in the area of computing. Therefore, this result is useful for those involved in the educational process, considering that, with this proactive strategy, it may be able to make a student prone to dropout to succeed in the course. Keywords: Dropout. Distance education. Educational Data Mining. Interaction. Virtual Learning Environments. Prediction of Dropout. ,:– Эл'bclmВКђ45ъмЫмЫмКмЅ“w^ЅFЅмBh*Œ/hSbЎh*Œ5B*OJQJ\^JmH phsH 1hSbЎh*ŒB*CJ0OJQJ^JaJ0mH phsH 7hSbЎh*Œ5B*CJ0OJQJ\^JaJ0mH phsH #hSbЎB*OJQJ^JmH phsH )hSbЎh*ŒB*OJQJ^JmH phsH !h*Œ5B*OJQJ\^Jph!h*Œ6B*OJQJ]^Jphh*ŒB*OJQJ^Jph)h*Œ5B*CJ0OJQJ\^JaJ0phЫЬ_`abclБ5їїяяяяяяччяя$a$gdc$a$gdž($a$gdž( 5§61hP:p_;РА‚. 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