SISTEMA PARA IDENTIFICAÇÃO E MONITORAMENTO DE ESTUDANTES EM RISCO DE EVASÃO
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Diante disto, as instituições de ensino superior necessitam de mecanismos que possam acompanhar o risco de evasão dos seus alunos, para em seguida traçar estratégias de combate a esse fenômeno. Dessa forma o objetivo desse trabalho foi desenvolver um sistema para detecção e monitoramento de alunos em risco de evasão. A pesquisa foi realizada em parceria com uma instituição de ensino pública a partir dos dados acadêmicos e socioeconômicos dos estudantes de graduação. Através de métodos estatísticos foi realizado a seleção e classificação de quais variáveis poderiam ser consideradas relevantes para o estudo da evasão e em seguida foram analisados os resultados dos melhores modelos de aprendizado de máquina para esses dados. Dos vários modelos avaliados o XGBoost (Extreme Gradient Boosting) foi o que melhor se adaptou aos dados com boas métricas, eficiência, calibrado e com recall próximo de 0,85. A pesquisa trouxe contribuições relevantes para instituição analisada ao disponibilizar uma plataforma para acompanhar período a período os alunos com risco de abandono do curso. Também foi identificado que a maior proporção da evasão está ocorrendo nos períodos iniciais, entre estudantes com CRE muito baixo, alta reprovação por falta e com idade elevada." 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