Previsão do risco de evasão universitária utilizando aprendizado de máquina: Características e dinâmica da evasão nos cursos de Engenharia da UFRJ-Macaé - Chagas, Pedro Andrietta; Gomide, Janaína Sant’Anna; Santana, Laura Emmanuella Alves dos Santos (Revista Brasileira de Informática na Educação, 2025)
O fenômeno da evasão universitária tem sido amplamente investigado devido aos prejuízos em recursos financeiros e em mão de obra, por isso, entender sua dinâmica é importante para identificar soluções e estratégias preventivas. Este estudo emprega técnicas de ciência de dados e aprendizado de máquina para prever o risco de evasão universitária e analisar as características e dinâmicas da evasão nos cursos de Engenharia da Universidade Federal do Rio de Janeiro na cidade de Macaé, Brasil. Utilizando a metodologia CRISP-DM, foram treinados modelos de Regressão Logística, Árvore de Decisão e eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), sendo otimizados por meio da otimização bayesiana. Conforme os resultados dos modelos, observou-se que o desempenho acadêmico dos alunos no seu primeiro período é suficiente para identificar, com AUC de 0,80, os alunos evadidos do conjunto de testes. Na análise exploratória dos dados também foi revelado que mais alunos evadiram do que se formaram, sendo que 75% das desistências ocorreram nos três primeiros semestres. Além disso, observou-se uma forte correlação entre o baixo desempenho acadêmico e o risco de evasão, com destaque para as disciplinas de Cálculo e Física. Este trabalho evidencia como os dados de uma universidade podem ser explorados para identificar padrões e tendências no comportamento dos alunos e como o aprendizado de máquina pode ser empregado como ferramenta estatística para extrair informações valiosas de grandes volumes de dados, auxiliando na melhoria da qualidade e acessibilidade da educação no ensino superior.