SIDE – Sistema Inteligente de Detecção de Evasão

Aplicação em uma instituição de educação federal

  • Matheus Fogaça Bicudo de Almeida Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Itapetininga, SP, Brasil https://orcid.org/0009-0007-9005-4414
  • Adriana Marques Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, São Paulo, SP, Brasil; Agência Nacional de Água e Saneamento https://orcid.org/0000-0001-8500-2053
DOI: https://doi.org/10.55028/edutec.v4i1.18049
Palavras-chave: Modelagem, Data mining, Gestão escolar, Instituições educativas, Permanência escolar

Resumo

O controle da evasão escolar requer ações integradas e um compromisso coletivo para garantir que todos os estudantes tenham acesso a uma educação de qualidade. Instituições de ensino superior devem tomar medidas para prevenir a evasão, o que pode incluir a oferta de programas de suporte acadêmico e financeiro, a criação de oportunidades de estágios e empregos para os estudantes, a sensibilização sobre a importância da educação superior, entre outras medidas. O aprendizado de máquina é uma ferramenta valiosa para prevenir a evasão escolar, pois permite a coleta e análise de dados para identificar os estudantes em risco, personalizar programas de apoio, monitorar o progresso e avaliar a eficácia de programas de prevenção. No Brasil, segundo a PNAD (Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios), no ano de 2019, cerca de 89,2% da população entre 15 e 17 anos estava incluída na taxa de escolarização, demonstrando o longo caminho a ser percorrido para alcançar a universalização proposta na Constituição de 1988. Dessa forma, a presente pesquisa teve como objetivo desenvolver um sistema de identificação de evasão utilizando Data Mining e Machine Learning, como um meio eficiente na identificação de evasão em instituições de ensino. Com base em informações dos próprios discentes do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia – IFSP campus Itapetininga, obtiveram-se dados como local de residência, meio de transporte utilizado para chegar à instituição, motivação da matrícula, dentre outros fatores significativos na análise da probabilidade de evasão dos estudantes. O programa demonstrou quem possui maior probabilidade de evadir do corpo estudantil, ajudando os gestores a alocar os recursos e tomar as decisões necessárias. Os resultados obtidos nos dois modelos tiveram precisão de 86% em um modelo para análise das evasões e de até 100% em outro modelo, com pequenas oscilações devido à falta de coerência de alguns dos dados fornecidos.

Biografia do Autor

Matheus Fogaça Bicudo de Almeida, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Itapetininga, SP, Brasil

Possui experiência na área de Engenharia Civil através da formação técnica em edificações participando em congressos de iniciação cientifica. Possui experiência na Engenharia Mecânica e elétrica pela formação técnica em eletromecânica. Cursando Bacharelado no ensino superior em Engenharia Mecânica no Instituto Federal de Ciências e Tecnologia de São Paulo - Câmpus Itapetininga. Possui participação como bolsista no projeto de extensão "Cursinho Popular" do IFSP-ITP na área de química.

Adriana Marques, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, São Paulo, SP, Brasil; Agência Nacional de Água e Saneamento

Pós-doutorado no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares-IPEN (em andamento) sob supervisão da Professora Doutora Isolda Costa no tema de microplásticos. Pós-doutorado na Universidade Federal de São Paulo-Unifesp (em andamento) sob supervisão do Professor Doutor Rubens Lacerda de Sá no título "Operação acolhida, interiorização e hos(ti)pitalidade migrante". Doutora em Engenharia Mecânica pela Universidade de Brasília (UnB). Mestre em Engenharia Civil pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), graduação em Ciências Econômicas e Ciências Contábeis. Atualmente é Coordenadora de Estudos Econômicos da Superintendência de Estudos Hídricos e Econômicos - SHE da ANA. Foi Coordenadora do gabinete da Presidente da ANA, Secretaria Executiva adjunta no Ministério da Igualdade Racial. Coordenadora Geral CGDEA – Enap. É professora do Instituto Federal de São Paulo (IFSP) campus SPO, membro do núcleo de estudos afro-brasileiros e indígenas - NEABI. Desde 2003 é fellow do Programa Lead Internacional, organização ligada ao desenvolvimento de lideranças na temática da sustentabilidade. Possui experiência como avaliadora de cursos de ensino superior e técnicos pelo INEP/MEC. Líder do Grupo de Pesquisa de Energia, Água e Saneamento (ENASA/CNPq). Editora-chefe da Revista Sinergia do IFSP. Atua na área ambiental, econômica e social em temas como comunidades tradicionais, recursos hídricos, planejamento energético e algoritmos racistas. Participou de projetos e treinamento pelas Nações Unidas (UN), Fundação Rockfeller e Fundação Kellog no Japão, México, Inglaterra e Itália. Organizadora e autora do livro “Arcabouço Pedagógico Para o Estudo Étnico-Racial e Ambiental” e do livro “Isotermas de Adsorção: Teoria e Prática”.

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Publicado
2024-12-26
Como Citar
ALMEIDA, M. F. B. DE; MARQUES, A. SIDE – Sistema Inteligente de Detecção de Evasão. Revista Edutec - Educação, Tecnologias Digitais e Formação Docente, v. 4, n. 1, 26 dez. 2024.
Edição
v. 4 n. 1 (2024): Educação, Tecnologias Digitais e Formação Docente
Seção
Artigos Científicos

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