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

Pesquisadores têm investigado a evasão no ensino superior, identificando duas categorias - alunos que deixam a universidade e aqueles que abandonam o ensino superior, afetando negativamente instituições, estudantes e sociedade. Desde 1995, no Brasil, a criação da ANDIFES intensificou estudos sobre diplomação, retenção e evasão em universidades brasileiras, focando na evasão institucional, caracterizada pela desistência do aluno do curso original. A Universidade de Brasília (UnB) implementou estratégias para aumentar a permanência estudantil. Este trabalho visou desenvolver e testar um modelo de análise para prever a evasão em cursos presenciais, através de uma Revisão Sistemática da Literatura para identificar fatores de impacto e definir indicadores extraídos de sistemas acadêmicos da UnB. O modelo, denominado MAGRA, combina indicadores com algoritmos de aprendizado de máquina, visando identificar alunos em risco de evasão. Testes realizados na Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia (FCTE) e na UnB indicaram que a frequência de matrícula em disciplinas pode prever dificuldades de conclusão. A pesquisa sugere que para aprimorar a identificação de alunos em risco, são necessários ajustes nos mecanismos de feedback, inclusão de novos sistemas, melhoria na qualidade dos dados e nos parâmetros dos algoritmos.