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Mineração de Dados para Identificação de Alunos com Alto Risco de Evasão: Um Estudo de Caso

Luciano Antonio Digiampietri, Fabio Nakano, Marcelo de Souza Lauretto

Resumo


A evasão estudantil no ensino superior é uma questão crítica nas universidades brasileiras. Existem diversos fatores potenciais relacionados a esse fenômeno, sendo alguns deles mitigáveis pelas instituições por meio de aperfeiçoamentos nos cursos e políticas de apoio aos alunos. Neste trabalho, apresentamos uma metodologia baseada em mineração de dados para o acompanhamento e identificação precoce dos estudantes com grande potencial de desistência ou desligamento compulsório. Nossa abordagem utiliza exclusivamente o histórico de desempenho nas disciplinas do primeiro ano do curso, dispensando fontes externas de dados mais escassas ou de difícil obtenção. Tais instrumentos podem balizar a tomada de ações individuais direcionadas a alunos em risco, bem como o planejamento de ações futuras. Apresentamos um estudo de caso conduzido sobre o histórico escolar de alunos do Bacharelado em Sistemas de Informação da USP, com índices de acerto superiores a 90%.

Palavras-chave


Predição de Evasão Universitária; Mineração de Dados em Educação.

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DOI: http://dx.doi.org/10.11606/issn.2525-376X.v1i1p17-23

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