Modelagem da Evasão Universitária Usando Regressão Logística

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de modelos de regressão logística para a predição da evasão universitária nos cursos de engenharia da Uni versidade Federal de Santa Catarina. Foram utilizadas três bases de dados contendo informações socioeconômicas, notas do vestibular e o desempenho acadêmico dos estudantes ao longo do primeiro e do terceiro semestre. Como os conjuntos de dados apresentavam desbalanceamento entre as classes (evadidos e não evadidos), aplicou se a técnica de oversampling SMOTE na etapa de modelagem para mitigar vieses decorrentes desse desequilíbrio. O desempenho dos modelos foi avaliado por meio de métricas como acurácia, sensibilidade, especificidade, curva ROC e área sob a curva (AUC), permitindo identificar quais modelos apresentam maior poder predi tivo. Os resultados indicam que o modelo baseado nos dados do primeiro semestre já é capaz de prever a evasão com boa precisão. Além disso, fatores como o Índice de Aproveitamento Acumulado (IAA), a taxa de aprovação e algumas características socioeconômicas mostraram-se relevantes na estimativa da probabilidade de evasão. O trabalho contribui para o entendimento das variáveis associadas à evasão e pode subsidiar políticas institucionais voltadas à permanência estudantil.