Predição de Alunos com Risco de Evasão: estudo de caso usando mineração de dados - Lanes, Mariele de Almeia; Alcântara, Cleber de Souza (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2018: Anais do XXIX Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/cbie.sbie.2018.1921, 2018)
Um dos desafios das instituições de ensino é reduzir os altos índices de evasão em seus cursos superiores. Uma solução bastante utilizada para atingir esse objetivo é o uso de mineração de dados educacionais, a fim de identificar padrões que auxiliem os gestores na tomada de decisão. Neste trabalho, apresentamos um estudo que visa identificar estudantes que apresentam risco de evasão a partir do seu primeiro ano no curso de graduação. Os experimentos foram realizados com informações extraídas do sistema acadêmico da FURG. Os resultados obtidos mostram que os potenciais alunos evasores podem ser identificados com acurácia de 90,7% usando o algoritmo J48.