期刊名称：Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação
印刷版ISSN：0104-4036
出版年度：2022
卷号：30
期号：116
页码：669-694
DOI：10.1590/S0104-403620220003002854
语种：English
出版社：Fundação CESGRANRIO
摘要：A evasão escolar é uma preocupação mundial devido às consequências negativas para toda a sociedade, sendo preciso investigá-la para compreendê-la e atuar de forma antecipada, mitigando seu risco de ocorrência. Esse trabalho propõe o emprego de Mineração de Dados Educacionais com técnicas de Aprendizado de Máquina para identificar as variáveis que são importantes para a caracterização do perfil do estudante em risco de evasão. As técnicas Máquina de Vetores de Suporte, Gradient Boosting Machine, Floresta Aleatória e comitê de máquina foram aplicadas a 1.429 registros de estudantes dos cursos superiores de um dos campi do IFMG, entre 2013 e 2019. Os resultados obtidos sugerem superioridade de desempenho do comitê de máquina, por meio do qual se obteve a importância das variáveis sobre o fenômeno em estudo, o que permitiu traçar o perfil do estudante evasor, por período. Tais resultados viabilizaram a proposição de um processo de detecção e acompanhamento desses estudantes.
