Pode a inteligência artificial apoiar ações contra evasão escolar universitária?

Abstract

Resumo A evasão escolar é uma preocupação mundial devido às consequências negativas para toda a sociedade, sendo preciso investigá-la para compreendê-la e atuar de forma antecipada, mitigando seu risco de ocorrência. Esse trabalho propõe o emprego de Mineração de Dados Educacionais com técnicas de Aprendizado de Máquina para identificar as variáveis que são importantes para a caracterização do perfil do estudante em risco de evasão. As técnicas Máquina de Vetores de Suporte, Gradient Boosting Machine, Floresta Aleatória e comitê de máquina foram aplicadas a 1.429 registros de estudantes dos cursos superiores de um dos campi do IFMG, entre 2013 e 2019. Os resultados obtidos sugerem superioridade de desempenho do comitê de máquina, por meio do qual se obteve a importância das variáveis sobre o fenômeno em estudo, o que permitiu traçar o perfil do estudante evasor, por período. Tais resultados viabilizaram a proposição de um processo de detecção e acompanhamento desses estudantes.