Especificação de sistema modular para redução da evasão e retenção acadêmica

Abstract

A missão do Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC) é promover a inclusão e formar​ cidadãos por meio da educação profissional, científica e tecnológica, gerando, difundindo e​ aplicando conhecimento e inovação para contribuir com o desenvolvimento socioeconômico​ e cultural. No entanto, a evasão e a retenção de alunos comprometem essa missão,​ dificultando a formação de profissionais. Para apoiar o principal objetivo da instituição, é​ essencial adotar métodos que incentivem a conclusão da formação dos estudantes. Este​ trabalho tem como objetivo especificar a implementação de um sistema composto por​ serviços modulares, projetados para coletar, processar e disponibilizar dados acadêmicos​ de forma estruturada. Esses serviços viabilizam a extração de informações sobre os alunos,​ permitindo seu tratamento e distribuição para interfaces que possam alertar os responsáveis​ pelo processo educacional sobre possíveis casos de evasão ou retenção. A especificação​ abrange a definição de pipelines de dados, algoritmos de classificação e serviços de troca​ de mensagens, proporcionando uma abordagem proativa para o acompanhamento dos​ estudantes e a tomada de decisões estratégicas ao longo de sua trajetória acadêmica.

The mission of IFSC is to promote inclusion and educate citizens through professional,​ scientific, and technological education, generating, disseminating, and applying knowledge​and innovation to contribute to socioeconomic and cultural development. However, student​ dropout and retention hinder this mission, making it difficult to train professionals. To​ support the institution’s primary goal, it is essential to adopt methods that encourage​ students to complete their education. This work aims to specify the implementation of a​ system composed of modular services designed to collect, process, and provide academic​ data in a structured manner. These services enable the extraction of student-related​ information, allowing its processing and distribution to interfaces that can alert those​ responsible for the educational process about potential cases of dropout or retention. The​ specification includes defining data pipelines, classification algorithms, and messaging​ services, providing a proactive approach to student monitoring and strategic decisionmaking throughout their academic journey.​