Last updated on julho 3rd, 2026 at 02:30 pm
A ferramenta computacional emprega aprendizado de máquina para prever a evasão universitária. Utiliza uma abordagem híbrida: algoritmos complexos para identificar alunos em risco, visando suporte preventivo, e modelos interpretáveis (ex: Árvore de Decisão) para fundamentar legalmente os processos administrativos de desligamento, analisando variáveis demográficas, socioeconômicas e acadêmicas
BR 51 2025 001640-9 – Previsão de Evasão Universitária com Aprendizado de Máquina
Autores:
CARLOS HENRIQUE VALÉRIO DE MORAES, ADRIANO MALERBA
Sobre:
A ferramenta computacional emprega aprendizado de máquina para prever a evasão universitária. Utiliza uma abordagem híbrida: algoritmos complexos para identificar alunos em risco, visando suporte preventivo, e modelos interpretáveis (ex: Árvore de Decisão) para fundamentar legalmente os processos administrativos de desligamento, analisando variáveis demográficas, socioeconômicas e acadêmicas.
Estágio de desenvolvimento:
Prova de conceito (PoC) validada em ambiente experimental. O estágio futuro é a integração, implementação e operacionalização da ferramenta diretamente no sistema SIGAA-UFRN para monitoramento contínuo em ambiente de produção.
Área técnica/aplicação:
Tecnologia Educacional (EdTech), Ciência de Dados e Inteligência Artificial aplicadas à Gestão Acadêmica e Institucional.
Diferencial da solução:
O grande diferencial é a abordagem focada na segurança jurídica e transparência. A ferramenta não se baseia em um único algoritmo genérico, mas segmenta a aplicação da inteligência artificial pelo objetivo da intervenção.
