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

  • Nara Milbrath de Oliveira Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Porto Alegre. Porto Alegre, RS
  • Mariano Nicolao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Canoas. Canoas, RS
  • Sílvia de Castro Bertagnolli Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Porto Alegre. Porto Alegre, RS
Palavras-chave: KDD, Predição, Evasão

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.

Referências

ESTATUTO DO INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO RIO GRANDE DO SUL. 2017 Disponível em: <https://ifrs.edu.br/wp-content/uploads/2017/08/Estatuto-IFRS-Atual.pdf> Acesso em: 20 de jan. 2018.

Publicado
2019-04-30
Seção
[Pesquisa] Resumos nível pós-graduação