MODELO PREDITIVO DA EVASÃO ESTUDANTIL NO ENSINO SUPERIOR COM MACHINE LEARNING

Descrição

A evasão estudantil no ensino superior constitui um dos problemas mais complexos enfrentados pelas universidades públicas, gerando ineficiências financeiras e sociais substanciais. Este projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento, validação e implantação de um modelo preditivo para identificar o risco de evasão de estudantes de graduação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Utilizando técnicas avançadas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), o estudo explorará uma base de dados longitudinal extraída do Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas (SIGAA), que compreende dimensões demográficas, socioeconômicas, desempenho acadêmico e de engajamento institucional. Como resultado, o projeto visa fornecer uma ferramenta analítica de suporte à decisão para subsidiar o desenho e a otimização de políticas de permanência estudantil na instituição.