Análise da Evasão em Cursos de Ensino Superior do Instituto Federal Fluminense utilizando Mineração de Dados

A evasão pode ser definida como a saída de um estudante de um determinado curso, sem que o mesmo tenha sido concluído. Este problema afeta tanto instituições de ensino públicas como privadas, além de afetar também ao aluno que evadiu. Nesse sentido, o presente trabalho busca identificar padrões nos dados de alunos evadidos de cursos superiores por meio da aplicação de técnicas de mineração de dados, utilizando como estudo de caso o campus Campos Centro do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense. Para tanto, foram realizadas as seguintes etapas: definição dos objetivos da mineração de dados; seleção de dados do sistema acadêmico; extração de dados desse sistema; pré-processamento, quando foram realizadas todas as tarefas relativas à limpeza dos dados e demais procedimentos necessários para prepará-los para a etapa de mineração; mineração de dados, quando os dados foram submetidos a algoritmos a fim de encontrar padrões e, por fim, interpretação de resultados, quando foram analisadas as informações descobertas por meio da etapa de mineração de dados. De acordo com os resultados, a forma de ingresso de matrícula apareceu como raiz em seis de um total de dez cursos, demonstrando a relevância desse atributo na análise da evasão no contexto estudado. Entre os cursos com maiores taxas de evasão podem ser destacados o curso de Bacharelado em Sistemas de Informação, com 63,6% de evasão e o curso de Tecnologia em Sistemas de Telecomunicações, com 90%. Em relação a esses cursos, os alunos que ingressaram pelas modalidades Vestibular Cota e Sisu Cota aparecem entre os perfis que mais evadiram, estando presentes nos dois cursos mencionados. Nesse sentido, as informações encontradas permitem diagnosticar características dos perfis dos alunos evadidos de acordo com atributos disponíveis no sistema acadêmico, como por exemplo, a forma de ingresso, turno, sexo, entre outros. Assim, essas informações podem ser utilizadas pelos gestores da instituição de ensino nos processos de tomada de decisão e na elaboração de políticas públicas visando aumentar taxas de permanência dos alunos. 

Palavras-chave: mineração de dados, evasão, ensino superior.