EVASÃO NO ENSINO SUPERIOR: INVESTIGAÇÃO DAS CAUSAS VIA MINERAÇÃO DE DADOS

Autores

  • Deivison Lamonica Barreto
  • Mariane Rangel de Matos
  • Henrique Rego Monteiro da Hora
  • Aline Pires Vieira de Vasconcelos

DOI:

https://doi.org/10.36524/profept.v3i2.432

Palavras-chave:

Mineração de dados, Evasão, Ensino superior

Resumo

Um grande problema observado em cursos de diferentes níveis é a evasão de alunos. Isto afeta tanto instituições de ensino como estudantes. O presente trabalho visa a identificação do comportamento de alunos evadidos de cursos superiores em uma instituição de ensino federal. Esta identificação pode auxiliar a assimilar alunos que possuem as mesmas características, ou seja, que podem ser considerados como estudantes em risco de evasão. O trabalho foi realizado em cinco etapas: obtenção e seleção de dados, pré-processamento dos dados, transformação de dados, data mining e interpretação e análise dos resultados. A identificação do comportamento foi obtida através de técnicas de mineração de dados, utilizando o algoritmo de classificação J48, que gera árvores de decisão. Foram identificados alguns comportamentos com alta propensão à evasão e destes, podem-se destacar jovens com até 21 anos de idade e maiores que 27 anos. Foi observado maior impacto na evasão para os cursos de tecnologia em que o aluno possui renda familiar de até dois salários mínimos. De posse dessas informações, a instituição poderá adotar medidas que busquem a redução da evasão dos seus alunos. A identificação precoce desse problema permite que a questão seja trabalhada pela instituição, trazendo benefícios não somente para ela, mas também para a região, para os alunos e para a sociedade.

Downloads

Publicado

2019-12-15

Como Citar

Lamonica Barreto, D. ., Rangel de Matos, M. ., Rego Monteiro da Hora, H. ., & Pires Vieira de Vasconcelos, A. . (2019). EVASÃO NO ENSINO SUPERIOR: INVESTIGAÇÃO DAS CAUSAS VIA MINERAÇÃO DE DADOS. Educação Profissional E Tecnológica Em Revista, 3(2), 3-21. https://doi.org/10.36524/profept.v3i2.432