Mineração de Dados Educacionais para Predição da Evasão de Alunos no IFSP Campus Itapetininga
Palavras-chave:
Evasão Escolar, Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Dados Escolares, PrevisãoResumo
A gestão dados escolares vêm recebendo suporte tecnológico e são importantes ferramentas de gestão, tanto da perspectiva educacional quanto administrativa. Educacionalmente, esses dados podem auxiliar no levantamento de problemas de evasão e contribuir na identificação de alunos com perfis para abandono escolar. Assim, este trabalho tem como objetivo levantar e minerar dados para aplicação de aprendizado de máquina no IFSP, com especial atenção ao campus Itapetininga, para se verificar se é possível predizer perfis de alunos com possibilidade de evasão escolar. Portanto, justificando-se esse trabalho quanto a tentativa de se maximizar o uso de recursos públicos com redução da evasão escolar e potencializar o êxito dos alunos no campus. Os resultados do trabalho desenvolvido mostraram com certa margem de segurança a predição da evasão escolar com os dados considerados desde o pré-processamento da base de dados do SUAP, perpassando por técnicas de aprendizado de máquina até a visualização dos resultados aqui apresentados. Isso exposto, tem-se um ferramental computacional que pode auxiliar a gestão escolar e, principalmente, fomentar práticas que busquem reduzir o abandono escolar no campus Itapetininga.
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