Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FRANCISCO DA CONCEIÇÃO SILVA
DATA: 30/08/2026
HORA: 08:00
LOCAL: Sala de videoconferencia do PPGCC
TÍTULO: FAMXAI-Edu: Abordagem de Inteligência Artificial Explicável para investigação de indicadores de evasão escolar
PALAVRAS-CHAVES: Inteligência Artificial Explicável, XAI, Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados Educacionais, Indicadores de evasão.
PÁGINAS: 106
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

A explicabilidade em IA emergiu como eixo central em contextos educacionais, onde decisões baseadas em Machine Learning demandam transparência e confiança. Esta tese propõe o FAMXAI-Edu, framework para avaliação multidimensional da XAI na IA Educacional, articulando dimensões técnica, interpretativa e pedagógica. Desenvolvido a partir de lacunas em revisão sistemática, supera ausência de abordagens integradas capazes de articular fidelidade algorítmica, compreensibilidade cognitiva e impacto educacional. Estrutura-se em quatro etapas: (i) carregamento e pré-processamento; (ii) seleção e balanceamento; (iii) modelagem e métodos XAI; (iv) avaliação multidimensional em três dimensões: técnica (fidelidade, estabilidade), interpretativa (confiança, compreensibilidade) e pedagógica (utilidade, aceitação). A validação empírica com dados reais avaliou propriedades técnicas; análise prospectiva com cenários simulados avaliou propriedades semânticas e pedagógicas, complementada por avaliação-piloto com uma pedagoga. Em estudo de caso de predição de evasão com Gradient Boosting e MLP, o MLP apresentou melhor aderência para XAI. Na validação técnica, SHAP alcançou fidelidade 1,00; na prospectiva, LIME obteve maiores Scores Globais (0,59–0,74), enquanto DoWhy maximizou clareza (0,81–0,83). A piloto (n=1) indicou LIME como melhor avaliado em compreensibilidade e utilidade pedagógica. A qualidade explicativa é dependente do contexto, sem método universalmente superior. Como contribuição, oferece instrumento robusto que operacionaliza governança algorítmica educacional contextualizada.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2025885 - FLÁVIO HENRIQUE DUARTE DE ARAÚJO
Interno - 1744590 - GUILHERME AMARAL AVELINO
Externo à Instituição - 134.***.***-00 - JOSÉ MARIA PARENTE DE OLIVEIRA - ITA
Presidente - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Externo à Instituição - 358.***.***-87 - VLÁDIA CÉLIA MONTEIRO PINHEIRO - UNIFOR

Cadastrada em: 15/06/2026