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In this work, we present an approach to predict student performance in the very first two weeks from CS1 classes, which use programming online judges. We performed the prediction with a binary classification, i.e., we estimated whether the student succeeded or failed. To do so, we employed a method using an evolutionary algorithm to build and optimize automatically the machine learning pipeline. We trained the predictive model with data from 9 different courses run during 6 terms (2016-2018). As a result, we achieved an AUC of 0.87 on the validation set. Resumo. Neste trabalho é apresentada uma abordagem para a predição ainda nas duas primeiras semanas de aula do desempenho de alunos de turmas de Introdução à Programação de Computadores que utilizam sistemas de correção automática de código. O desempenho do aluno foi inferido através de uma classificação binária, isto é, foi estimado se o aluno iria ser aprovado ou reprovado na disciplina. Para tanto, foi utilizado um método que emprega uma algoritmo genético para a construção automática de um pipeline de aprendizagem de máquina. O modelo foi treinado com dados de alunos de 9 cursos diferentes ao longo de 6 semestres distintos (2016-2018). Como resultado, obteve-se uma área sob a curva ROC de 0,87 na base de validação.

Otimização e automação da predição precoce do desempenho de alunos que utilizam juízes online: uma abordagem com algoritmo genético