Educational data mining is a process that aims at discovering patterns that provide insight into teaching and learning processes. This work uses Machine Learning techniques to create a student performance prediction model, using academic data and records from a Learning Management System, that correlates with success or failure in completing the course. Six algorithms were employed, with models trained at three different stages of their two-year course completion. We tested the models with records of 394 students from 3 courses. Random Forest provided the best results with 84.47% on the F1 score in our experiments, followed by Decision Tree obtaining similar results in the first subjects. We also employ clustering techniques and find different behavior groups with a strong correlation to performance. This work contributes to predicting students at risk of dropping out, offers insight into understanding student behavior, and provides a support mechanism for academic managers to take corrective and preventive actions on this problem.

Este artigo apresenta o projeto Meninas Robóticas, do IFRO – Campus Porto Velho Zona Norte, iniciado em setembro de 2023, com o objetivo de incentivar a participação feminina na robótica e programação. A metodologia adotada foi a Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP), que promove a resolução de desafios reais por meio da experimentação e colaboração. As participantes realizaram oficinas de programação com Scratch e atividades com kits LEGO Mindstorms EV3. Também contaram com mentorias e acesso a um Ambiente Virtual de Aprendizagem, que garantiu suporte contínuo. O projeto favoreceu o desenvolvimento de habilidades técnicas e o aumento da autoconfiança, estimulando o interesse das estudantes pelas áreas de Ciência e Tecnologia.

A sub-representação feminina nas áreas de Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) e na computação é um desafio sociológico que demanda estratégias de incentivo desde a educação básica. Este artigo apresenta o projeto de extensão "Meninas Robóticas: Aprendizagem criativa para atrair meninas para a robótica no IFRO". O projeto surgiu da observação de que 57,1% das estudantes do Curso Técnico em Informática Concomitante ao Ensino Médio (CTICEM) não se identificavam com a área de computação, citando como obstáculos a falta de confiança nas próprias habilidades, o acesso limitado a recursos e desafios financeiros. A metodologia adotada fundamenta-se na Aprendizagem Criativa e na Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP), utilizando a Robótica Educacional (RE) como ferramenta para conectar teoria e prática. As atividades envolveram o uso de programação em blocos (Scratch), kits Lego Mindstorms EV3, além de suporte via Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) e tutoriais no YouTube. Os resultados demonstram que a iniciativa promoveu um aumento significativo no engajamento: o número de participantes subiu de uma adesão inicial baixa para a formação de times exclusivos de meninas para a Olimpíada Brasileira de Robótica (OBR). Além do desempenho técnico nas competições, o projeto estimulou o protagonismo feminino, transformando as estudantes em multiplicadoras de conhecimento em oficinas para a comunidade e visitas a escolas públicas. Conclui-se que a RE, apoiada por programas de mentoria e um ambiente colaborativo, é um meio eficaz para superar barreiras de gênero, fortalecer a autoconfiança e promover o empoderamento das mulheres na tecnologia.

The underrepresentation of women in Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) and computer science is a sociological challenge that demands incentive strategies from basic education onwards. This article presents the extension project "Robotic Girls: Creative Learning to Attract Girls to Robotics at IFRO". The project arose from the observation that 57.1% of students in the Technical Course in Informatics Concurrent with High School (CTICEM) did not identify with the field of computing, citing as obstacles a lack of confidence in their own abilities, limited access to resources, and financial challenges. The methodology adopted is based on Creative Learning and Problem-Based Learning (PBL), using Educational Robotics (ER) as a tool to connect theory and practice. The activities involved the use of block programming (Scratch), Lego Mindstorms EV3 kits, as well as support via a Virtual Learning Environment (VLE) and YouTube tutorials. The results demonstrate that the initiative promoted a significant increase in engagement: the number of participants rose from a low initial participation to the formation of all-girls teams for the Brazilian Robotics Olympiad (OBR). Beyond technical performance in competitions, the project stimulated female leadership, transforming students into knowledge multipliers through community workshops and visits to public schools. It is concluded that the RE (Research and Education), supported by mentoring programs and a collaborative environment, is an effective means to overcome gender barriers, strengthen self-confidence, and promote the empowerment of women in technology.