نبذة مختصرة : O movimento de ampliação do acesso ao ensino superior vem acompanhado de uma preocupação com a permanência desses estudantes e com a obtenção de seus diplomas de graduação, tendo em vista que a evasão representa prejuízo nos mais variados aspectos. Nessa perspectiva, o objetivo deste trabalho foi analisar a evasão de alunos do ensino superior e desenvolver um modelo preditivo do risco de evasão do aluno de graduação da UFRN. Para alcançar isto foi realizada uma pesquisa explicativa com uma abordagem quantitativa, a partir de dados disponibilizados pela Superintendência de Tecnologia da Informação desta universidade. Para o desenvolvimento do modelo foram utilizados Algoritmos de Aprendizado de Máquina Supervisionado. Como resultado, foi desenvolvido um modelo de previsão baseado em árvores que explica a evasão em relação ao cenário da UFRN em média de 76%.Observou-se, ainda, que o número de reprovações foi a variável com maior efeito na evasão, segundo o modelo selecionado. Por fim, constatou-se que a análise foi limitada pela disponibilização de um conjunto de informações insuficiente, ensejando melhor organização e disponibilização dos dados pela instituição.
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