Estudo da evasão de alunos de graduação utilizando Educational Data Mining

• Autor(a) principal: Fernandes, Karina Casola
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
• Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4170
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Ciência da computação; Educational Data Mining; Evasão universitária; Computer science; University dropout

A problemática da evasão é o objeto de estudo de diversas áreas e uma preocupação recorrente em Instituições Federais de Ensino Superior (IFESs), pois, está associada com a perda social e de recursos de todos os envolvidos no processo de ensino. A análise de maneira ágil e contundente de dados que as Instituições dispõem é de suma importância para se efetivar ações preventivas para o problema. Nesse sentido, esse trabalho objetiva o estudo da evasão utilizando a Educational Data Mining (EDM) do curso de Ciência da Computação da Universidade Federal do Pampa (Unipampa), sob dois aspectos: a análise do perfil socioeconômico dos ingressantes através dos dados Sistema de Seleção Unificada (SiSU)/Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), referente aos anos de 2010 a 2018 e a situação dos alunos matriculados no primeiro ano nos componentes curriculares referentes aos dois primeiros semestres no eixo temporal de 2009 a 2018. As análises do perfil ingressante e discente foram feitas de maneira separada não tendo, portanto, o cruzamento de informações. Na análise socioeconômica foi apurado que mesmo que a evasão de maneira geral tenha um alto índice, existem grupos de maior risco que necessitam de um olhar mais atendo da Instituição. As notas nas competências por área da avaliação ENEM/SiSU, não tem um impacto tão considerável na permanência desse discente. Na análise do perfil do discente do curso, foi demonstrado que existe um padrão que pode ser mapeado utilizando os modelos preditivos explicitados nesse trabalho, com a utilização de métodos supervisionados obtendo uma excelente acurácia.