Melo, Eduardo CardosoSouza, Fernanda Sumika Hojo deSantos, Edimilson Batista dos2023-07-242023-07-242022MELO, E. C.; SOUZA, F. S. H. de; SANTOS, E. B. dos. Predição da evasão escolar nos cursos superiores do IFMG-Campus Bambuí com o apoio de técnicas de aprendizado de máquina. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação e Gestão Tecnológica, v. 12, n. 1, 2022. Disponível em: <https://periodicos.unifacef.com.br/index.php/resiget/article/view/2342/1719>. Acesso em: 06 jul. 2023.1677-3071http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/17039A 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.pt-BRabertoInteligência artificialArtigo publicado em periodicoO periódico Revista Eletrônica de Sistemas de Informação permite o depósito das versões pré-print e pós-print de um artigo. Permite remixagem, adaptação e nova criação a partir da obra para fins não comerciais, desde que seja atribuído o crédito ao autor (CC BY-NC). Fonte: Diadorim <https://diadorim.ibict.br/handle/1/149>. Acesso em: 06 maio 2022.