Sistema Inteligente para Predição de Evasão Estudantil com Base em Indicadores Acadêmicos e Critérios Institucionais de Permanência

Descrição

O presente projeto tem como objetivo desenvolver uma ferramenta automatizada capaz de prever a probabilidade de evasão de estudantes regularmente matriculados em instituições de ensino superior, com base em indicadores de desempenho acadêmico e nos critérios institucionais de permanência. A proposta busca atuar de forma preventiva no enfrentamento da evasão, problema que afeta diretamente a eficácia das políticas públicas de acesso e permanência estudantil, especialmente no âmbito do Programa Nacional de Assistência Estudantil (PNAES). A metodologia contempla etapas de levantamento e tratamento de dados acadêmicos, análise de normas institucionais, revisão de literatura sobre mineração de dados educacionais e implementação de modelos preditivos com algoritmos como Random Forest, Regressão Logística, Naive Bayes, LSTM e arquiteturas híbridas CNN-LSTM. Após validação dos modelos, será desenvolvida uma ferramenta computacional de apoio à gestão acadêmica, com aplicação em ambiente institucional e coleta de feedback para ajustes finais. Além de contribuir para a modernização da gestão da assistência estudantil, o projeto está alinhado à Portaria MCTIC nº 6.998/2023 e aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), em especial o ODS 4 (Educação de Qualidade) e o ODS 10 (Redução das Desigualdades). A solução proposta poderá subsidiar ações mais eficazes de permanência, fortalecendo o compromisso institucional com a equidade no ensino superior.