Resumo:
A Mineração de Dados educacionais é uma área que busca extrair o máximo de conhecimentos úteis que são gerados pela área da Educação. A evasão ainda é um dos desafios a ser combatido no ambiente de Ensino Superior, devido ao fato de ser um problema que possui características locais, de instituição para instituição, população, ambiente estudantil, entre outros, podendo variar bastante, o que requer estudos constantes. Este projeto desenvolveu uma ferramenta com o objetivo de prever a potencial evasão de estudantes por meio de algoritmos de Machine Learning no ambiente de Ensino Superior do Instituto Federal de Santa Catarina - IFSC, Câmpus Caçador. Para tal, foram utilizadas as técnicas de Árvore de Decisão e Redes Neurais, sendo que o primeiro apresentou um desempenho melhor, onde a acurácia alcançou 84%, correspondendo a 87% de precisão na detecção de evasão, enquanto o segundo chegou a 82% de acurácia com 78% de precisão. Este trabalho pode servir de base para trabalhos futuros tendo como referência as colunas ou o dataset desenvolvido pelo mesmo.
