Predição da evasão escolar nos cursos superiores do IFMG-Campus Bambuí com o apoio de técnicas de aprendizado de máquina.

Abstract

A evasão escolar é um fenômeno complexo e caracterizado por sofrer influência de diversas variáveis. Os efeitos da evasão são muito danosos aos envolvidos: instituições de ensino perdem ou deixam de receber recursos financeiros, estudantes geram dívidas difíceis de serem quitadas, o mercado de trabalho continua com dificuldades para receber profissionais com maior qualificação e a sociedade perde a oportunidade de desenvolver mais amplamente seus indivíduos. Este artigo buscou aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina utilizando dados de estudantes de cursos superiores do IFMG – Campus Bambuí com o intuito de compreender melhor as características da evasão nesta instituição e tentar predizer a probabilidade de os atuais matriculados evadirem ou conseguirem concluir o curso. Tendo as atividades baseadas na metodologia CRISP-DM, foi possível construir um modelo de classificação com cerca de 86% de acurácia para predizer o status final de cada estudante.