Modelagem descritiva e preditiva da mudança de processo seletivo para ingresso no ensino superior

Resumen

Um dos desafios para as instituições de ensino superior é obter métricas que auxiliem o acompanhamento do desempenho do discente tendo em vista as constantes transformações do ensino no país. A mineração de dados vem sendo uma das principais ferramentas utilizadas por conseguir extrair informação implícita, previamente desconhecida e potencialmente útil para tomada de decisão. Neste trabalho foi analisada uma base de dados de estudantes do curso de Engenharia de Computação da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), onde houve uma mudança na forma de avaliação para o ingresso dos alunos no ensino superior. Foram gerados modelos para avaliar o impacto desta alteração os quais mostram que o desempenho dos alunos diminuiu. Utilizando modelos de dados preditivos, percebeu-se que a idade, as notas de ingresso e o número de repetições nas disciplinas são fatores preponderantes para que aluno conclua o curso.