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A possibilidade de prever com antecedencia o risco de reprovacao de um estudante em um curso a distância e de grande valia para professores e tutores, que podem adequar seus metodos para evitar a reprovacao. Neste trabalho mostramos resultados da aplicacao de tecnicas de aprendizado de maquina nesta tarefa, utilizando como atributos unicamente contagens de interacoes ao longo do tempo. Mostramos que redes bayesiana sao adequadas ao problema e que a introducao de atributos derivados das contagens (e.g. medias) sao uteis para previsoes mais precisas quando a quantidade de dados e esparsa. Mostramos ainda a possibilidade de treinar os modelos em diferentes situacoes, como entre turmas e entre semestres diferentes.

Predição de Reprovação de Alunos de Educação a Distância Utilizando Contagem de Interações