Modelo de predi??o de evas?o escolar com base em dados de autoavalia??o de cursos de gradua??o

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Oliveira, Ronei dos Santos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Evas?o escolar; Ensino superior; Autoavalia??o institucional
• Link de acesso: http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/3206

A evas?o escolar constitui um desafio cotidiano enfrentado pelas institui??es de ensino no Brasil e no mundo. No caso espec?fico das institui??es de ensino superior brasileiras, as taxas de evas?o escolar permanecem em patamares preocupantes e inaceit?veis, resultando em perdas financeiras significativas e escassez de profissionais em ?reas espec?ficas da educa??o. Diante desse cen?rio, o objetivo desta pesquisa foi desenvolver e avaliar modelos preditivos para identificar alunos com maior propens?o ? evas?o escolar, utilizando dados de um modelo semestral de autoavalia??o dos cursos de gradua??o da Universidade Federal da Para?ba (UFPB). A metodologia utilizada neste estudo foi a minera??o de dados educacionais, com base na metodologia CRISP-EDM. Inicialmente, foi realizada uma compreens?o do dom?nio, investigando a problem?tica da evas?o escolar e sua rela??o com os dados da autoavalia??o institucional. Em seguida, foi realizada uma an?lise explorat?ria dos dados da autoavalia??o dos cursos da UFPB, seguida pela prepara??o dos dados para a tarefa de classifica??o. Diversas t?cnicas de aprendizado de m?quina foram aplicadas, incluindo ?rvore de Decis?o (Decision Tree - DT), Floresta Aleat?ria (Random Forest - RF) e M?quinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machine - SVM). Os modelos desenvolvidos foram avaliados usando m?tricas de desempenho, como acur?cia, precis?o, recall e medida F. Os resultados mostraram que o modelo preditivo alcan?ou uma acur?cia de 87,97%, precis?o de 91,72%, recall de 91,67% e medida F de 91,57% na identifica??o dos alunos com maior propens?o ? evas?o escolar. Al?m disso, constatou-se que aproximadamente 59% dos alunos ativos, admitidos entre 2017 e 2021, apresentam uma maior probabilidade de abandonar seus cursos. Essas informa??es s?o relevantes para embasar decis?es institucionais e orientar a implementa??o de pol?ticas e a??es eficazes de combate ? evas?o escolar, visando mitigar esse problema e alcan?ar melhores resultados acad?micos. Ao adotar a abordagem da minera??o de dados educacionais e a metodologia CRISP-EDM, este estudo contribui para o avan?o no campo da predi??o de evas?o escolar, fornecendo informa??es para a tomada de decis?es e o desenvolvimento de estrat?gias preventivas no contexto da UFPB e de outras institui??es de ensino superior.