Combinando Técnicas de Mineração de Dados para Melhorar a Detecção de Indicadores de Evasão Universitária - Carrano, Davi; Tuler, Elisa; Infante, Carlos; Rocha, Leonardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2019: Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/cbie.sbie.2019.1321, 2019)
A evasão estudantil é um dos maiores problemas enfrentados pelas universidades públicas brasileiras, pois gera perdas financeiras, sociais e acadêmicas. Neste trabalho apresentamos uma metodologia que combina diferentes técnicas de mineração de dados com o objetivo de: (1) criar modelos preditivos para identificar alunos que se encontram em risco de evasão; e (2) estabelecer a relevância dos atributos relacionados ao fenômeno e assim contribuir com a prevenção do mesmo. Avaliamos a metodologia com dados reais de discentes da Universidade Federal de São João del-Rei realizando uma análise global dos dados e uma análise fragmentada para cada Área de Conhecimento. Os modelos preditivos gerados apresentam números alarmantes quanto às possíveis evasões em 2019, sobretudo nas Engenharias, Ciências Agrárias, Ciências Exatas e da Terra e Ciências Sociais Aplicadas. Com relação aos atributos identificados, os indicadores acadêmicos foram os mais relevantes para a compreensão do comportamento evasivo dos alunos, fator que coloca o gestor institucional como a figura principal para combater esse fenômeno.