Análise dos principais fatores que influenciam a evasão no ensino superior utilizando técnicas de mineração de dados educacionais - Correia, Ronaldo Celso Messias; Mendonça, Harrison Buziquia de; Silva, Camila Tolin Santos Da; Toledo, Douglas Francisquini (Anais do Workshop sobre Educação em Computação (WEI); 2024: Anais do XXXII Workshop sobre Educação em ComputaçãoDO - 10.5753/wei.2024.3105, 2024)
A evasão persiste no ensino superior brasileiro, apesar do aumento nas matrículas. Este estudo propõe uma metodologia inovadora para detectar alunos em risco de evasão na UNIVESP, utilizando mineração e análise de dados educacionais. A técnica envolve pré-processamento, seleção de características e aprendizado de máquina para identificar padrões de evasão. Antecipando esses casos, estratégias preventivas e apoio personalizado podem promover o sucesso dos estudantes. Esta metodologia identifica os principais fatores de evasão, fornecendo insights para políticas educacionais. Resultados preliminares mostram 92% de acurácia na identificação de alunos em risco, com menos de 20% das características dos dados, evidenciando sua eficácia.