Análise e Modelagem da Evasão em Cursos de Engenharia da UFSC Utilizando Regressão Logística

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a análise de modelos de regressão logística para a predição da evasão universitária em uma instituição de ensino superior. Foram utilizadas três bases de dados contendo informações socioeconômicas, desempenho no vestibular e histórico acadêmico de estudantes ingressantes. O conjunto de dados passou por técnicas de balanceamento, como oversampling (SMOTE), a fim de reduzir vieses na modelagem e melhorar a capacidade preditiva. O desempenho dos modelos treinados foram avaliado por métricas como acurácia, sensibilidade, especificidade, curva ROC e área sob a curva ROC (AUC), buscando identificar qual o modelo mais adequado. Os resultados indicam que modelos com dados do primeiro semestre já apresentam uma capacidade de predição satisfatória. O estudo contribui para a compreensão dos fatores associados à evasão, como o índice de desempenho acadêmico, taxa de reprovação, quem assume o papel de provedor do sustento familiar e o turno que o aluno cursou o ensino médio.