Modelagem Preditiva Explicável para Apoio à Prevenção da Evasão em Cursos de Graduação
Resumo
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.
Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Evasão Acadêmica, Modelagem Preditiva, XAI, SHAP
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Publicado
04/05/2026
Como Citar
SILVA, Ronald César C. da; CLIMACO, Francisco Glaubos N.; MOREIRA, Raphaella Abreu C. C.; FIGUEROA, Jaiver E. J.; BORCHARTT, Tiago B..
Modelagem Preditiva Explicável para Apoio à Prevenção da Evasão em Cursos de Graduação. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO EM COMPUTAÇÃO (EDUCOMP), 6. , 2026, Campo Grande/MS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 185-199.
ISSN 3086-0733.
DOI: https://doi.org/10.5753/educomp.2026.18822.
