Caracterização do problema de evasão de discentes nos cursos do ICEA mediante técnicas de mineração de dados.

Abstract

Este trabalho utiliza técnicas de mineração de dados em busca da caracterização do problema de evasão de alunos nos cursos do Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas (ICEA). Com a utilização destas técnicas espera-se a obtenção de novos conhecimentos úteis relacionados à temática da evasão. A metodologia aplicada neste trabalho é baseada no processo Knowledge Discovery in Databases (KDD) e as etapas consistem em selecionar as fontes de dados, preprocessar, transformar e enriquecer, aplicar os algoritmos e analisar os resultados obtidos. Entre os resultados obtidos, destacam-se a criação de grupos reunindo alunos com similares e a percepção de alunos matriculados com características parecidas com alunos que vieram a evadir. Também foi possível a detecção de alunos anômalos em relação ao padrão.