Evasão no PPgCC/Uern-Ufersa
Evasão. Pós-graduação. Machine learning. Mestrado.
A evasão atinge todos os níveis e modalidades de ensino (Brasil. Ministério da Educação. Secretaria de Educação Profissional e Tecnológica, 2014). Uma problemática complexa, sem fronteiras ou distinção de classe social e atemporal. Estudos como o Tinto (1975) e Bean (1980) são precursores e direcionadores para entender tal problemática. No âmbito dos Programas de Pós-graduação não é diferente (MAGALHÃES; REAL, 2020). Segundo as autoras, os índices de evasão tiveram crescimento considerável, alcançando os níveis de 55% em Mestrados e 165% em Doutorados entre o período de 1998-2017. No Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPgCC) Uern-Ufersa o índice atual é de 40%. Por todo exposto, o objetivo deste estudo é investigar os fatores que levam a evasão para tentar mitigar tal problemática no PPgCC. Para isso, pretende-se propor um modelo de Machine learning para predizer o percentual de evasão do estudante com intuito de alertar o PPgCC para estudantes com maior chance de evadir. A base de dados será construída a partir dos dados internos do PPgCC, devidamente tratados, extraídos de seu Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas (Sigaa).