Predictive Modeling for Student Retention: Evaluation of Machine Learning Algorithms with Temporal Validation - Cabral, José Thiago Holanda de Alcântara (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2025)
Este estudo tem como objetivo desenvolver e avaliar modelos preditivos para identificar estudantes com risco de evasão em um campus do Instituto Federal da Paraíba (IFPB), utilizando dados administrativos de 2017 a 2023 provenientes da Plataforma Nilo Peçanha. Foram aplicados diversos algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado, incluindo modelos interpretáveis, como Regressão Logística, Árvore de Decisão e K-Nearest Neighbors (KNN), além de modelos mais complexos, como Support Vector Machine (SVM), Random Forest e XGBoost. A avaliação dos modelos foi realizada por meio de validação cruzada estratificada e de um teste prospectivo com dados inéditos de 2023. O modelo Random Forest apresentou o melhor desempenho geral, destacando-se em AUC-ROC e Recall, oferecendo um equilíbrio adequado entre generalização e sensibilidade. Os resultados demonstram a viabilidade de integrar modelos preditivos aos sistemas institucionais de apoio à decisão, fortalecendo as estratégias de permanência estudantil. Como trabalhos futuros, propõe-se implantar o modelo em um sistema de monitoramento e incorporar técnicas de detecção de concept drift, visando garantir a confiabilidade do modelo em ambientes educacionais dinâmicos.