Previsão de Estudantes com Risco de Evasão Utilizando Técnicas de Mineração de Dados

Resumo

As universidades enfrentam o desafio de reduzir os índices de evasão dos alunos nos cursos de graduação. O problema ocorre em diversas universidades brasileiras gerando prejuízos para o país, alunos e universidades. Neste sentido, nosso objetivo é identificar precocemente alunos em risco de evasão nos cursos de graduação. A técnica de mineração de dados oferece diversos algoritmos que podem ser empregados para identificar alunos em risco de abandono. Este trabalho apresenta um estudo utilizando dados acadêmicos de alunos de graduação de uma universidade brasileira-UFRJ. Os resultados mostraram que utilizando as primeiras notas semestrais dos calouros é possível identificar com precisão de 80% a situação final do aluno no curso.