EVASÃO NO ENSINO SUPERIOR: INVESTIGAÇÃO DAS CAUSAS VIA MINERAÇÃO DE DADOS

Abstract

Um grande problema observado em cursos de diferentes níveis é a evasão de alunos. Isto afeta tanto instituições de ensino como estudantes. O presente trabalho visa a identificação do comportamento de alunos evadidos de cursos superiores em uma instituição de ensino federal. Esta identificação pode auxiliar a assimilar alunos que possuem as mesmas características, ou seja, que podem ser considerados como estudantes em risco de evasão. O trabalho foi realizado em cinco etapas: obtenção e seleção de dados, pré-processamento dos dados, transformação de dados, data mining e interpretação e análise dos resultados. A identificação do comportamento foi obtida através de técnicas de mineração de dados, utilizando o algoritmo de classificação J48, que gera árvores de decisão. Foram identificados alguns comportamentos com alta propensão à evasão e destes, podem-se destacar jovens com até 21 anos de idade e maiores que 27 anos. Foi observado maior impacto na evasão para os cursos de tecnologia em que o aluno possui renda familiar de até dois salários mínimos. De posse dessas informações, a instituição poderá adotar medidas que busquem a redução da evasão dos seus alunos. A identificação precoce desse problema permite que a questão seja trabalhada pela instituição, trazendo benefícios não somente para ela, mas também para a região, para os alunos e para a sociedade.