Aprimorando Trajetórias Acadêmicas: Uma Estrutura de Aprendizado de Máquina para Otimização de Colocação de Estudantes

No contexto do aumento das matrículas e das preocupações com a retenção de estudantes no ensino superior, este estudo apresenta uma estrutura de aprendizado de máquina projetada para otimizar a colocação de estudantes em programas acadêmicos. Abordando os desafios impostos pelo aumento no número de estudantes e as complexidades de combinar perfis de estudantes com programas adequados, a metodologia proposta utiliza análises de dados para prever o sucesso dos estudantes e mitigar as taxas de evasão. A estrutura facilita a criação de perfis de estudantes e emprega técnicas de aprendizado de máquina para alinhar os novos estudantes a caminhos acadêmicos ideais, com o objetivo de promover um ambiente educacional mais eficaz e personalizado.