Predição de desempenho de alunos do primeiro período baseado nas notas de ingresso utilizando métodos de aprendizagem de máquina

Resumo

A evasão de estudantes universitários apresenta uma estatística preocupante enfrentada pelas universidades. O problema da reprovação dos estudantes em períodos iniciais é muitas vezes considerado como um fator influenciador da evasão. Este trabalho propõe a utilização de técnicas de Mineração de Dados para tentar predizer o desempenho dos alunos no primeiro período do curso de Ciência da Computação da UFPB, através das suas notas de ingresso no vestibular. Os resultados mostraram que é possível inferir o desempenho dos estudantes com uma acurácia superior a 70%, sendo esta informação útil para a realização de ações para evitar a evasão, aprimorando o sistema de ensino.