Uma professora de Ciências, após analisar dados de sua turma, desenvolveu um modelo de regressão linear simples para prever a nota final (Y) com base no número de atividades entregues ao longo do semestre (X). A equação encontrada foi: Nota Prevista = 2.5 + 0.5 * (Nº de Atividades). A professora observa que um de seus alunos, João, entregou apenas 6 das 10 atividades propostas.

Com base no uso ético e pedagógico da análise de regressão, qual seria a ação mais apropriada para a professora tomar em relação a João?

Opções da pergunta 1:

Usar o modelo para prever a nota de João (2.5 + 0.5*6 = 5.5), identificar que ele está em risco de reprovação (se a média for 6.0) e chamá-lo para uma conversa, buscando entender os motivos das não entregas e traçar um plano de recuperação.

Ignorar a previsão do modelo, pois ele representa apenas uma média e não se aplica a casos individuais, e esperar até a prova final para tomar qualquer atitude.

Informar a João que, de acordo com o modelo estatístico, sua nota final será exatamente 5.5, e que ele não tem mais chances de ser aprovado.

Extrapolar o modelo e informar a João que se ele entregar 20 atividades no próximo semestre, sua nota será garantidamente 12.5 (2.5 + 0.5*20), mostrando um potencial irreal.

Decidir que, como João não atingiu o número de entregas esperado pelo modelo para a aprovação, ele será automaticamente reprovado, independentemente de seu desempenho na prova final.