Análise de sentimentos aplicada à previsão de evasão estudantil com técnicas de Machine Learning e inteligência artificial

Abstract

A revisão sistemática realizada tem como propósito identificar os principais estudos que utilizam Análise de Sentimentos e Aprendizado de Máquina para prevenir ou sinalizar possíveis casos de evasão estudantil. Dados recentes revelam que as taxas de evasão, tanto em instituições públicas quanto privadas, permanecem elevadas. Esse fenômeno não se restringe ao insucesso individual e às frustrações pessoais, mas também acarreta prejuízos significativos às universidades, à sociedade e ao setor produtivo. Assim, compreender os fatores que levam os estudantes a abandonarem ou não concluírem seus cursos constitui o foco central da pesquisa. O estudo aprofunda-se na análise teórica desses fatores e busca, paralelamente, explorar abordagens computacionais capazes de identificar padrões que auxiliem na prevenção da evasão acadêmica.