Predição de evasão no curso de Sistemas de Informação da UFSM utilizando dados históricos - Dallanora, Leonardo W.; Mergen, Sérgio L. S. (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2026: Anais da XXI Escola Regional de Banco de DadosDO - 10.5753/erbd.2026.20265, 2026)
A evasão no ensino superior gera impactos sociais e econômicos sig nificativos. No curso de Sistemas de Informação da UFSM, dados históricos revelam que 54,8% dos alunos não concluem a graduação, evidenciando a necessidade de trabalhos voltados a predição da evasão. Através de análise exploratória, foram identificadas questões importante para diferenciar alunos evasores dos demais, analisando instabilidade no desempenho, desengajamento acadêmico, insuficiência de notas e vulnerabilidade em disciplinas críticas para compor as features do modelo. Este trabalho utiliza Mineração de Dados Edu cacionais e o algoritmo Balanced Random Forest para classificar o risco de evasão. Experimentos em múltiplas janelas temporais demonstraram precisão de 84,93% em longo prazo e 92,32% no semestre iminente à evasão, validando a eficácia do sistema para alertas antecipados.