A evasão escolar é um assunto sensível na educação: ano após ano, milhões de pessoas abandonam os mais diversos cursos antes de sua conclusão. Estima-se que, no Brasil, a taxa de evasão atinge 24,3% no Ensino Básico e varia entre 12% (faculdades públicas) e 25% (faculdades particulares) para o Ensino Superior. Em EAD, esses números podem ser até maiores.

 

Essa questão é muito relevante por diferentes motivos. Socialmente, por exemplo, existirá a questão do aluno com o ensino incompleto e que poderá ser estigmatizado socialmente ou ter dificuldade para conseguir boas colocações no mercado de trabalho. Se a evasão ocorrer durante o Ensino Básico, também poderá fazer com que o aluno, caso decida voltar a estudar, tenha que entrar numa turma cuja idade é incompatível com a sua ou encerrar seus estudos numa modalidade não tradicional (por exemplo, EJAs). Para a instituição de ensino esse também é um problema: uma pessoa que desista de prosseguir com seus estudos poderá representar uma vaga aberta naquele curso por anos, particularmente se a entrada de um novo aluno no meio não for simples, como é o caso do Ensino Superior ou Pós-graduação. Isso faria com que a instituição de ensino tivesse um prejuízo enorme.

 

Frente a tudo isso, o que pode ser feito para evitar que um aluno abandone os estudos?

 

Embora muitos estudos abordem de forma geral essa temática, é inegável que a resposta vai variar de instituição para instituição, campus para campus, curso para curso, ou mesmo entre as diferentes modalidades de ensino (presencial ou a distância), sexo do aluno ou condição financeira dele.

 

E se fosse possível criar modelos preditivos otimizados para identificar aqueles alunos que estão prestes a abandonar o curso e, então, desenvolver uma solução para gestão da evasão escolar, em cursos presenciais ou EAD? Esse é justamente o objetivo desse projeto.

 

Avaliando o desempenho do aluno no curso e seu comportamento em sala de aula ou usando plataformas de LMS, como o Black Board ou o Moodle, conseguimos encontrar pistas que identifiquem possíveis abandonos antes que ocorram, dando a chance para a Instituição de Ensino agir antes que isso ocorra. As vantagens disso poderão ser vistas a médio prazo.