ESTUDANTES COM DEFICIÊNCIA E CONCLUSÃO DO ENSINO SUPERIOR: FATORES PREDITORES E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Abstract

Ações de suporte adequadas às necessidades dos estudantes com deficiência no Ensino Superior com vistas à conclusão do curso são fundamentais. Estudos de predição, por meio da inteligência artificial, no contexto educacional para esse público podem contribuir para aprimorar as políticas de inclusão e minimizar prejuízos acadêmicos, sociais, econômicos e políticos causados a todos os envolvidos. Buscou-se identificar os fatores preditivos para a conclusão do Ensino Superior de estudantes com deficiência por meio da inteligência artificial. Trata-se de estudo exploratório, retrospectivo, com banco de dados composto por 563 estudantes com deficiência matriculados nos cursos de graduação no período de 2001 a 2020. Variáveis de entrada: sociodemográficas e acadêmicas indicadas no momento da matrícula. A acurácia de cinco modelos de algoritmos foi testada para identificação daquele com melhor performance. XGBoost foi o modelo com melhor performance para identificar as variáveis preditoras para conclusão do curso superior (ACC=76,38%). Método de interpretação pos hoc SHAP foi utilizado para identificação do grau de importância, da característica de cada uma delas e da sua relação com a variável desfecho. Os fatores preditores para conclusão do curso para esse público foram modalidade do Ensino Médio, forma de ingresso, nota no processo seletivo, idade e gênero. A identificação prévia dos fatores preditores para a não conclusão do curso pelos estudantes com deficiência pode ser uma importante ferramenta que auxilie a instituição a direcionar ações e recursos para atender de forma precoce às necessidades desses estudantes e contribuir para sua permanência, conclusão do curso e perspectiva ocupacional futura.