Modelagem Preditiva Explicável para Apoio à Prevenção da Evasão em Cursos de Graduação - Silva, Ronald César C. da; Climaco, Francisco Glaubos N.; Moreira, Raphaella Abreu C. C.; Figueroa, Jaiver E. J.; Borchartt, Tiago B. (Anais do Simpósio Brasileiro de Educação em Computação (EDUCOMP); 2026: Anais do VI Simpósio Brasileiro de Educação em Computação, 2026)
Este estudo investiga a evasão acadêmica em uma universidade pública brasileira por meio da integração entre modelagem preditiva e técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI). A amostra compreende 5.876 estudantes de quatro cursos de graduação, considerando indicadores institucionais de desempenho e variáveis demográficas. Modelos de classificação foram avaliados com AUC-PR e, sobre o modelo selecionado em cada curso, aplicaram-se métodos de explicabilidade global e local. Os resultados indicam que os índices de eficiência acadêmica (IECH e IEPL) e a média de conclusão (MC) são os principais preditores da permanência ou evasão, enquanto fatores demográficos apresentam menor influência. A análise por curso evidencia padrões distintos de risco, reforçando a necessidade de estratégias específicas por área. O framework proposto amplia a transparência dos modelos e oferece subsídios metodológicos para o planejamento de ações institucionais de prevenção à evasão.