Uma análise nos dados de evasão nos cursos técnicos do eixo informação e comunicação do Instituto Federal campus Brasília

Abstract

A evasão escolar é um desafio crescente para as principais instituições de ensino, sendo necessário estudos e soluções eficazes para sua redução. Assim, nesse contexto, este trabalho busca responder a seguinte pergunta de pesquisa: “De que maneira os modelos preditivos podem ser usados para indicar a evasão de estudantes na área de informação e comunicação?”. A pesquisa será guiada com base em dados provenientes de bases do meio acadêmico, especificamente relacionados aos cursos Técnico em Informática e Técnico em Desenvolvimento de Sistemas, da modalidade presencial, coletados ao término do curso. O instrumento de coleta contempla tanto variáveis demográficas (faixa etária, renda familiar per capita, cidade de residência, necessidades específicas, etnia e gênero) quanto variáveis acadêmicas (forma de ingresso, tipo de vaga, situação de matrícula e ano de ingresso). O objetivo a partir desses dados é desenvolver análises técnicas e estatísticas utilizando algoritmos de aprendizagem de máquina para prever padrões de evasão. Os resultados obtidos demonstraram que a utilização de aprendizado de máquina pode ser útil para o acompanhamento do perfil de evasão dos alunos com base nas variáveis mais frequentes, contribuindo para tomadas de decisão dos gestores, coordenadores e profissionais da educação na mitigação de problemas de evasão relacionados aos fatores sociais, econômicos, acadêmicos e emocionais que comprometem a trajetória do aluno.