SIDE – Sistema Inteligente de Detecção de Evasão: Aplicação em uma instituição de educação federal - Almeida, Matheus Fogaça Bicudo de; Marques, Adriana (Revista Edutec - Educação, Tecnologias Digitais e Formação Docente, 2024)
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.