Previsão da evasão acadêmica no ensino superior : o caso dos cursos de graduação presencial da Universidade de Brasília

Abstract

Já há algum tempo, pesquisadores (inter)nacionais têm estudado a evasão nos cursos de ensino superior, classificando-a em dois tipos: estudantes que abandonam a universidade; e estudantes que abandonam o ensino superior. Ambas as situações causam danos à instituição, aos alunos e à sociedade em geral. A partir de 1995, com a criação da ANDIFES, os estudos começaram a se tornar mais frequentes no Brasil. Essa comissão elaborou relatórios que analisaram os índices de diplomação, retenção e evasão nos cursos de graduação nas Universidades Brasileiras. A evasão institucional foi um dos temas de estudo, sendo descrita como a saída do aluno de seu curso de origem, sem finalizar o curso. A Universidade de Brasília (UnB), tendo em vista a problemática que envolve a evasão do curso pelos estudantes, tem criado mecanismos que permitam aumentar a permanência dos estudantes nos cursos de graduação. O objetivo deste trabalho foi elaborar e avaliar um modelo de análise que permita utilizar os dados acadêmicos para previsão de evasão nos cursos de graduação presencial. A Revisão Sistemática da Literatura foi realizada com o propósito de identificar os fatores que impactam na evasão, a partir desses fatores, definir indicadores que possam ser extraídos dos sistemas acadêmicos da UnB. Ela também contribuiu na para selecionar algoritmos/ferramentas que deram suporte nas análises. O principal resultado da revisão sistemática foi a identificação de 29 fatores usados pelos pesquisadores, onde a pontuação média, gênero, notas do curso foram os mais utilizados. Sobre as ferramentas, a Regressão, a Árvore de Decisão e a Rede Neural foram os algoritmos mais usados. A partir desse resultado preliminar, foi criado o Modelo de Análise na Graduação (MAGRA), que utiliza os indicadores existentes nos sistemas acadêmicos da UnB em conjunto com ferramentas de aprendizagem de máquina para prever alunos com potencial de risco de evasão. A pesquisa se desenvolveu em um ambiente que contempla dois cenários. O primeiro foi desenvolvido na Faculdade do Gama (FGA), que serviu de protótipo para a criação do MAGRA, e o segundo na UnB. Nas etapas de testes, nas quais foram usadas somente as disciplinas cursadas pelos alunos, mostrou-se que o número de vezes que os alunos cursam uma disciplina pode ser um indicador da dificuldade desse aluno em cumprir a disciplina no tempo determinado. Empregando as novas variáveis, houve um aumento no número de modelos válidos e, consequentemente, um aumento nos cursos e turmas analisados, o que resultou em um número maior de previsões. A situação foi percebida ao conduzir os estudos na Faculdade do Gama e na Universidade de Brasília. Para melhorar a identificação precoce dos alunos com características de evasão, é necessário criar mecanismos de feedback por parte dos coordenadores de cursos, incluir novos sistemas, melhorar a qualidade dos dados e ajustar os parâmetros dos algoritmos.