Aplicação de Técnicas de Aprendizado de Máquina para Predição de Risco de Evasão Escolar em Instituições Públicas de Ensino Superior no Brasil

Abstract

As instituições públicas de ensino superior do Brasil enfrentam taxas de evasão anual preocupantes. Torna-se de extrema importância, então, o reconhecimento do perfil de alunos com maior probabilidade de evadir, levando em consideração características dos estudantes e das universidades em que eles se encontram matriculados, para que planos de medidas públicas sejam construídos de maneira a reduzir estas taxas. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo a identificação dos padrões característicos de alunos com maior tendência a abandonar o ensino público superior, assim como a identificação dos atributos mais determinantes nestes padrões. Para isso, foram aplicadas cinco técnicas de aprendizado de máquina nos dados de educação superior do INEP (Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira): Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Árvores de Decisão, Random Forest e Redes Neurais. Dentre elas, o melhor resultado foi obtido pela técnica Random Forest, que alcançou uma taxa de acerto de aproximadamente 80% das previsões de evasão. O modelo construído indicou que algumas das características mais determinantes na evasão de um aluno são a idade, a participação em atividades extracurriculares e a carga horária total do curso. A principal contribuição do presente trabalho vem na forma da identificação das variáveis mais importantes para a previsão de evasão. Espera-se que os resultados aqui apresentados possibilitem o desenvolvimento de estratégias de redução de evasão focadas no suporte a estudantes que se encontram nos padrões característicos identificados.