Modelos de previsão de evasão tardia na graduação de uma universidade pública

  • Caio Vinicius Monteiro Martins Instituto Metodista Granbery
  • Filipe Carvalho Lacerda Instituto Metodista Granbery
  • Igor Procópio do Carmo Instituto Metodista Granbery
  • Edmilson Vitorino Scovino da Silva Instituto Metodista Granbery
  • Tatiane Ornelas Martins Alves Instituto Metodista Granbery
  • Johnny Moreira Gomes UFJF
  • Ricardo Silva Campos Instituto Metodista Granbery / UFJF

Resumo


A evasão estudantil representa um problema crítico para as instituições de ensino superior, pois seu orçamento é baseado no número de alunos matriculados. Além disso, a evasão é um problema ao mercado de trabalho, pois causa falta de mão de obra qualificada. Assim, este trabalho propõe modelos de previsão de evasão, especialmente a evasão tardia. Um banco de dados de 30.000 alunos foi usado para treinar algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados. Seus desempenhos são então discutidos em termos de acurácia e f1-score.

Referências

Brito Júnior, I. (2018). Uso de mineração de dados educacionais para a classificação e identificação de perfis de evasão de graduandos em Sistemas de Informação (Monografia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte).

Couto, D., & Santana, A. (2017). Mineração de dados educacionais aplicada à identificação de variáveis associadas à evasão e retenção. II Congresso sobre Tecnologia na Educação (pp. 333-344).

de Jesus, H. O.; Rodriguez, L. C.; Costa Junior, A. O. (2021) Predição de Evasão Escolar na Licenciatura em Computação. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 29, p. 255-272. [DOI: 10.5753/rbie.2021.29.0.255]

de Oliveira Júnior, J. G.; Noronha, R V.; Kaestner, C. A. A. (2017) Método de seleção de atributos aplicados na previsão da evasão de cursos de graduação. Revista de Informática Aplicada, v. 13, n. 2. [DOI: 10.13037/ria.vol13n2.206]

Gonzalez, L. A. (2018) Regressão logística e suas aplicações. Monografia (Universidade Federal do Maranhão, Campus do Bacanga). Disponível em: [link]. Acesso em: 17/nov/2022

INEP, INSTITUTO NACIONAL DE ESTUDOS E PESQUISAS EDUCACIONAIS ANÍSIO TEIXEIRA (2017). Metodologia de Cálculo dos Indicadores de Fluxo da Educação. Brasília: Inep. Disponível em: [link]. . Acesso em: 07/jul/2022

Khoshgoftaar, T. M., Golawala, M., & Van Hulse, J. (2007). An empirical study of learning from imbalanced data using random forest. In 19th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2007) Vol. 2, pp. 310-317.

Pedregosa, F. et al.(2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. the Journal of machine Learning research, 12, 2825-2830.

Pereira, F. C. B. et al. (2003) Determinantes da evasão de alunos e os custos ocultos para as instituições de ensino superior: uma aplicação na Universidade do Extremo Sul Catarinense. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.

Prestes, E. M. D. T.; Fialho, M. G. D.; Pfeiffer, D. K. (2014). A evasão no ensino superior globalizado e suas repercussões na gestão universitária. 6º Encontro Internacional da Sociedade Brasileira de Educação Comparada.

Rodrigues, E. M., & Gouveia, R. M. (2021). Técnicas de machine learning para predição do tempo de permanência na graduação no Âmbito do ensino superior público brasileiro. Anais do VI Congresso sobre Tecnologias na Educação (pp. 128-137). SBC.

Santana, A. P.; Perrosso, J. E. C.; Macedo, K. L. O.; Farias, S. P. D. (1996) Evasão escolar em escolas públicas municipais rurais localizadas em Montes Claros. Trabalho de Conclusão de Curso. Universidade Estadual de Montes Claros.

Santos, P.; Goya, D. (2020) Aprendizado de Máquina Aplicado à Análise de Evasão em Cursos de Sistemas de Informação. Anais Estendidos do XVI Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação. SBC. [DOI: 10.5753/sbsi.2020.13145]

Vasquez, J.; Castaño, E.; Gallón, S.; Gomez, K. (2003). Determinantes de la deserción estudiantil en la Universidad de Antioquia. Borradores del Cie, (04), 1-38.
Publicado
23/08/2023
Como Citar

Selecione um Formato
MARTINS, Caio Vinicius Monteiro; LACERDA, Filipe Carvalho; CARMO, Igor Procópio do; SILVA, Edmilson Vitorino Scovino da; ALVES, Tatiane Ornelas Martins; GOMES, Johnny Moreira; CAMPOS, Ricardo Silva. Modelos de previsão de evasão tardia na graduação de uma universidade pública. In: CONGRESSO SOBRE TECNOLOGIAS NA EDUCAÇÃO (CTRL+E), 8. , 2023, Santarém/PA. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 41-50. DOI: https://doi.org/10.5753/ctrle.2023.231654.