Uso do processo de KDD, para criação de um modelo preditivo da evasão nos Cursos Superiores de Tecnologia do Campus Canoas do IFRS

Resumo

Um dos maiores objetos de desejo para a larga maioria dos jovens é obter um diploma universitário, não só pelo status social que isso traz, mas também porque representa maiores oportunidades de emprego qualificado no mundo do trabalho. Nos últimos anos, o acesso ao ensino superior tem sido facilitado, portanto houve, também, um aumento no número de ingressantes em instituições de ensino. Não obstante, uma preocupação que permeia tais instituições é a diferença discrepante entre o número de estudantes que ingressam e os que concluem o seu curso. Segundo dados do INEP, uma das causas dessa acentuada diferença está nas dificuldades em cumprir as exigências curriculares devido a problemas de diversas ordens. Nesse sentido, a evasão dos alunos que não completam o curso de graduação se configura como um dos grandes problemas que ocorre em instituições públicas e particulares. No contexto da educação pública, além da ampliação do acesso, as Instituições Federais de Ensino Superior têm como objetivo promover a permanência. Fazendo parte dessa realidade, o IFRS possui, como um dos seus objetivos, constante, inclusive, em seu Estatuto: “(...) contribuir para a melhoria do desempenho acadêmico e agir, preventivamente, nas situações de retenção e evasão”. Para tanto, faz-se necessário identificar quais são os fatores que contribuem para o insucesso dos estudantes e quais técnicas são mais adequadas para identificar estes fatores. Nessa perspectiva, optou-se por usar técnicas de Mineração de Dados, dentro de um processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD – Knowledge Discovery in Databases), buscando extrair dados armazenados no Sistema de Informações Acadêmicas (SIA), no Sistema IFRS (SIFRS) e planilhas do Setor de Registros Escolares, para descobrir informações que nos indiquem o perfil do aluno que evade e, dessa forma, criar um Modelo que possa nos mostrar com antecedência a tendência ou propensão dos alunos à evasão. O trabalho tem como objetivo criar um modelo para predizer a evasão escolar no IFRS Campus Canoas. Para tanto, será desenvolvido o processo de KDD utilizando os dados armazenados nos registros de acompanhamento acadêmico do campus. Esse trabalho poderá trazer resultados significativos para a comunidade e, em caso de sucesso, poderá facilmente ser replicado para outros cursos. O trabalho ainda não apresenta resultados ou conclusões.