8957-11616-2-PB

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Uso de Mineração de Dados Educacionais para a classificação 
e identificação de perfis de Evasão de graduandos em 
Sistemas de Informação da UFRN 
Inamar Pereira de Brito
1,5
, Humberto Rabelo
1
, Ângela Maria Chuvas Naschold
2
, 
Almir Miranda Ferreira
1
, Aquiles Medeiros Filgueira Burlamaqui
3
, Danieli Silva 
de Souza Rabelo
5
, Ricardo Alexsandro de Medeiros Valentim
4,5
 
1-DCT (Departamento de Computação e Tecnologia), 2-DE (Departamento de 
Educação), 3-ECT (Escola de Ciências e Tecnologia), 4-DEB (Departamento de 
Engenharia Biomédica), 5-LAIS (Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde). 
UFRN (Universidade Federal do Rio Grande do Norte). 
{ inamarpereira, hrabeloufrn, anaschold, almirmirandaufrn, rabrlodanni, 
ricardo.lahb@gmail.com }@gmail.com, aquiles@natalnet.br 
 
Abstract. This work presents the application of data mining techniques 
through predictive classification, using the application of data mining algorithms 
in an academic educational database of a higher education institution. Our 
objective was to identify patterns and classify students with the most prone to 
evasion profile and to discover the possible reasons that contribute to the growth of 
evasion. The results of the experiments show that: failing in the four basic subjects 
of the course, not participating in any type of project, together with the 
extrapolation of the 8 normal semesters of the course and having an age group 
over 26 years, are the factors that collaborated most for the course dropout. 
Resumo. Esse trabalho apresenta a aplicação de técnicas mineração de 
dados através de classificação preditiva, utilizando a aplicação de algoritmos de 
mineração de dados em uma base de dados educacionais acadêmicos de uma 
instituição de ensino superior. Nosso objetivo foi identificar padrões e classificar 
os discentes com o perfil mais propenso à evasão além de descobrir os possíveis 
motivos que contribuem para o crescimento da evasão. Os resultados dos 
experimentos mostram que: reprovar nas quatro disciplinas base do curso, não 
participar de nenhum tipo de projeto, junto com a extrapolação dos 8 semestres 
normais do curso e ter uma faixa etária superior a 26 anos, são os fatores que 
mais colaboraram para a evasão do curso. 
1. Introdução 
A evasão nos cursos brasileiros de graduação vem trazendo preocupação aos órgãos 
públicos e privados. Esse fenômeno traz consequências negativas, tanto para as 
instituições que deixam de receber verbas, quanto para o mercado de trabalho que sofre 
com a falta de mão de obra qualificada. Esse fenômeno é amplamente estudado e suas 
principais causas ainda não são concretas. 
DOI: 10.5753/cbie.wcbie.2019.159 159
Anais dos Workshops do VIII Congresso Brasileiro de Informática na Educação (WCBIE 2019)
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Segundo a definição do MEC no Censo 2009, evasão é a saída definitiva do 
curso de origem sem conclusão. A evasão destes alunos gera custos sociais e privados 
para o país. (PEREIRA, 2003). Segundo NOGUEIRA (2011), as perdas financeiras 
causadas pela evasão no estudo feito no ensino superior em 2009 chegam a 9 bilhões, 
com base no cálculo do pesquisador Oscar Hipólito do instituto Lobo para o 
desenvolvimento da Educação, da Ciência e da Tecnologia, de acordo com os dados do 
Censo do Ensino Superior, divulgados pelo Ministério da Educação em 2010. 
 Considerando o contexto exposto, podemos perceber que sobre os problemas 
causados pelo fenômeno da evasão, não há variáveis ou informações que permitam 
identificar alunos com risco de evasão no curso de Bacharelado em Sistemas de 
Informação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Com isso este artigo 
apresenta técnicas que possibilitam a obtenção de informações interessantes sobre como 
solucionar o problema da identificação e classificação dos perfis dos discentes com 
possibilidade de evasão. 
Este artigo está organizado da seguinte forma: Na seção 2 discorre-se sobre os 
trabalhos relacionados; Na seção 3 é exposta a delimitação do estudo; Na seção 4 são 
contextualizadas as ferramentas e a base de dados utilizada; Na seção 5 descreve-se a 
execução dos experimentos sobre os dados utilizados; Na seção 6 apresenta-se a 
conclusão e os trabalhos futuros. 
 
2. Trabalhos Relacionados 
No Brasil foram feitos estudos relacionados, por autores que buscavam entender os 
fatores e as causas mais frequentes que contribuem para a evasão nos cursos de 
graduação, principalmente nos cursos de computação e tecnologia, buscando identificar 
informações que possam justificar as crescentes taxas de evasão nesses cursos, além de 
outros trabalhos mostrando a utilização da mineração de dados no ambiente 
educacional. 
 SILVA, et al. (2018) apresentam um estudo prático para avaliação dos níveis de 
expectativa e motivação de estudantes de graduação do ensino presencial em relação ao 
seu atual semestre e mostra de que maneira as suas habilidades podem influenciar neste 
resultado. Essa pesquisa deu-se por meio da utilização de tarefas de mineração de 
dados. Já Rabelo et al. (2017) apresentou a aplicação de técnicas de Mineração de 
Dados Educacionais para a predição do desempenho de alunos de EaD em ambiente 
virtual de aprendizagem (AVA) utilizando o Moodle como plataforma para realização 
de cursos de graduação à distância. O experimento utilizou dados reais de uma base 
histórica contendo treze turmas de cursos de graduação, sendo parte de um estudo que 
visa melhorar o processo de ensino à distância de uma Universidade Federal. 
CARNIEL (2013) realizou um estudo no curso de Ciência da Computação para 
identificar os fatores que contribuem para a evasão do curso, tendo identificado na sua 
pesquisa alguns aspectos importantes relacionados ao fator da evasão, tais como: 
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- As taxas de evasão tendem a ser maiores entre o primeiro e terceiro períodos. 
- As disciplinas com maior frequência de alunos matriculados nos anos que 
evadiram são Algoritmos e Programação, Computação Básica, Matemática 
Computacional, Álgebra Linear e Cálculo 
- A faixa etária dos alunos com maior índice de evasão esta entre 18 e 21 anos. 
O levantamento das maiores causas de evasão, feito por SLHESSARENKO et al 
(2014), mostra vários fatores influentes, no curso de Sistemas de Informação da 
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Os dados foram coletados e tabulados 
de acordo com a prioridade e frequência, destacando as sete causas mais relevantes: 
- A mudança de interesse, opção de vida e/ou indecisão profissional. 
- A didática dos professores ineficiente. 
- O não atendimento às expectativas. 
- A carga horária semanal de trabalho. 
- Os aspectos inadequados das salas de aula ao ensino. 
- A insuficiente orientação por parte da coordenação do curso. 
- As dificuldades de acompanhamento do curso. 
3. Delimitação do estudo 
O presente trabalho busca analisar os dados sobre os históricos educacionais 
descaracterizados dos alunos do curso de Sistemas de informação, visto que segundo a 
afirmação de CARVALHO (2006) em sua pesquisa, os cursos com maior índice de 
evasão foram os relacionados com informática: Sistemas de Informação (13%) e 
Ciência da Computação (11,9%). 
Em outras análises divulgadas sobre o ingresso e evasão no Ensino Superior no 
Brasil, mostram claramente o baixo percentual de alunos formados nos cursos 
pertencentes à área de Exatas, tais como Ciências, Matemática e principalmente cursos 
ligados à área de Computação, tais como Ciência da Computação, Sistemas de 
Informação, Processamento de Dados e Automação. 
4. Descrição da base de dados e das ferramentas utilizadas 
A base de dados utilizada neste trabalho foi diretamente coletada do sistema acadêmico 
da UFRN - Universidade Federaldo Rio Grande do Norte e disponibilizada em forma 
de arquivo PDF (Portable Document Format). Ela contém dados de 196 (cento e 
noventa e seis) discentes do curso de graduação em Sistemas de informação da UFRN, 
além de diversos atributos sobre as disciplinas cursadas, o estado da disciplina 
(Aprovado, Reprovado, Cumpriu, etc), dentre outros atributos. Vale salientar que os 
dados não possibilitam a identificação pessoal dos discentes, mantendo assim o 
completo anonimato dos participantes. 
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 Em primeiro momento foram analisados os dados em busca de atributos que 
fossem relevantes para melhor formar um conjunto de dados que abrangesse todos os 
possíveis indicadores que pudessem influir na evasão. A escolha dos atributos que 
compõem o dataset foi baseada nos critérios de seleção utilizados por (CORNELIUS, 
2015). 
 Após a seleção dos dados, foi executada a limpeza, remoção de dados repetidos 
ou fora do escopo da pesquisa e a transformação dos dados para adequar os mesmos aos 
algoritmos de mineração de dados, por fim, foi executado o algoritmo de árvore de 
decisão utilizando a biblioteca da ferramenta WEKA (Waikato Environment for 
Knowledge Analysis), essa ferramenta desenvolvida pela Universidade de Waikato na 
Nova Zelândia, e que contém diversas bibliotecas de algoritmos e oferece suporte para 
todo o processo de mineração de dados (HALL et al., 2009). 
4.1 Descrição e Análise dos Dados estatísticos da base utilizada 
De posse dos dados iniciais, pré-processados, transformados e organizados, foram 
selecionados os valores referentes às quantidades de evadidos e formados entre o ano 
de 2011.1 a 2018.1, os dados referentes a residência do discente, tempo de permanência 
no curso antes da evasão, faixa etária dos discentes, quantidades de matrículas em 
componentes por semestre, quantidades de reprovações nas quatro disciplinas básicas 
escolhidas e adaptadas com base na pesquisa de CORNELIUS(2015), que nesse caso 
foram: Logica, Algoritmo, Introdução a Informática e Fundamentos da Matemática. 
 
Figura 1 - Gráfico das quantidades de evadidos e formados por semestre. 
 O primeiro gráfico gerado foi através das informações referentes às quantidades 
de evadidos e formados por semestre entre o período de 2011.1 e 2018.1, assim foi 
possível observar na figura 1 um padrão nas quantidades de discentes que se evadiram 
nos semestres em relação a quantidade de discentes que concluíram a formação, sendo a 
evasão em sua maioria, ocorridas no primeiro semestre do ano. 
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Junto das informações sobre as quantidades de formados e evadidos foi possível 
descobrir o valor percentual da evasão, foram 486 discentes ingressantes de 2009 até 
2018. Assim comparando com o valor total de evadidos, temos que 196 discentes 
evadidos que equivale a 40,5% de todos os ingressantes no curso, ou seja, quase metade 
dos ingressantes se evadem. 
O conjunto de dados a seguir, exibe todos os valores referentes às quantidades 
dos discentes que se evadiram e que possuem algum valor referente aos atributos 
estudados, como a faixa etária, moradia na cidade do campus, quantidade de matérias 
por semestre e tempo de permanência no curso. 
 
Figura 2 - Dados sobre os discentes evadidos 
 Os dados exibidos na figura 2, mostram no primeiro campo as quantidades 
referentes a faixa etária que mais se evadiu do curso. Nota-se que a faixa etária com 
maior taxa de evasão esta entre 26 e 35 anos. O segundo campo mostra a quantidade de 
discentes evadidos que moram e os que não moram na mesma cidade do campus. O 
campo posterior mostra a média das quantidades das matérias matriculadas por semestre 
de cada discente. Assim é possível notar que a maioria dos discentes evadidos, se 
matricularam em média em 3 a 4 matérias por semestre. E o último campo mostra dados 
sobre o tempo de permanência no curso até a evasão. É possível notar que a maioria dos 
discentes evadiu entre o primeiro e o terceiro semestre do curso. 
5. Experimentos realizados 
Com o objetivo de esclarecer o entendimento sobre os dados e também aplicar as 
técnicas de mineração de dados para assim encontrar informações relevantes que 
compõem o perfil de evasão, foram realizados alguns experimentos. 
 Os algoritmos utilizados através da ferramenta WEKA foram o K-Means e o 
J48, sendo o primeiro para agrupar e fornecer um maior entendimento do conjunto de 
dados original, além de possibilitar o desenvolvimento de esquemas de classificação 
(CASSIANO et al.,2014). O segundo é usado para Classificar e Identificar através das 
variáveis de maior impacto sobre a evasão. Árvores de decisão são muito populares para 
resolver problemas de classificação, pois possibilitam o encontro de correlações entre os 
atributos e uma classe, de modo que o processo de classificação possa usá-lo para 
predizer a classe de um novo e desconhecido exemplo. (COSTA et al.,2013). 
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5.1. Realização do experimento A 
No experimento A, foram utilizados os valores obtidos do status dos discentes 
em cada uma das quatro disciplinas base do curso, considerando os discentes que em 
algum momento do curso reprovaram em alguma das disciplinas. Foi utilizado o 
algoritmo de clusterização K-Means que teve como saída o agrupamento do conjunto de 
informações sobre as quantidades de discentes reprovados e assim foi gerado o 
diagrama dos círculos de Venn
1
. Quatro círculos foram criados para representar as 
quatro disciplinas, sendo todos com interseções, os valores mais externos são referentes 
às quantidades de reprovações exclusivas na disciplina e as interseções seria a 
combinação desses valores, e assim cada um contendo os valores referentes às 
quantidades dos discentes evadidos que reprovaram como mostra a figura 3. 
 
Figura 3 - Diagrama das quantidades de reprovações por disciplina 
5.2. Realização do experimento B 
Neste experimento foram utilizados os atributos referentes a “possuir auxilio”, junto 
com o atributo sobre “participar de projetos de pesquisa, extensão ou monitoria” em 
conjunto com os resultados obtidos nas “disciplinas base”. 
Utilizando o algoritmo J48 na base de dados e tendo sua configuração em 
validação cruzada Analisando os 216 discentes, deste total somente 34 deles possuíam 
algum auxílio, somando 182 os discentes que não eram contemplados com nenhum 
auxílio, já a participação em projetos foram somente 20 discentes, e os que não 
participam e nem participaram somou 196. Os resultados apresentaram uma precisão de 
 
1
 SILVA, Marcos Noé Pedro da. “Diagrama de Venn”; Brasil Escola. Disponível em 
<https://brasilescola.uol.com.br/matematica/diagrama-de-venn.html>. Acesso em 05 de 
maio de 2019. 
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aproximadamente 92% de acurácia na classificação, com obtenção de apenas 17 
instâncias classificadas de forma incorreta, contra 199 instâncias classificadas 
corretamente, conforme mostra a figura 4. 
 
Figura 4 - Configuração e resultados do experimento B 
Neste experimento o atributo que teve maior relevância foi o atributo pos_proj 
seguidamente dos atributos de rep_fundMat e rep_alg, assim observa se caso ocorra a 
reprovação da matéria Algoritmo, seguida da não matrícula em algum projeto de 
pesquisa iria indicar uma grande possibilidade de evasão do discente. 
5.3. Realização do experimento CNeste experimento foi utilizado o mesmo método do experimento anterior, porém com 
todos os atributos estudados. Foi observado que os atributos form_ingress e 
qtd_mat_sem não tiveram nenhuma influência na geração do modelo de árvore. Os 
valores resultantes da taxa de sucesso na classificação obtiveram uma precisão 
aproximadamente de 95% de acurácia na classificação através do Algoritmo J48. 
 
Figura 5 - Configuração e resultados do experimento C 
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É possível observar que aproximadamente 16 discentes que reprovaram se 
evadiram e 4 discentes que não reprovaram concluíram, levando em consideração os 
discentes que excederam o tempo de permanência de mais de 8 semestres, com essas 
informações pode-se concluir que os discentes que têm dificuldade em concluir o curso 
tendem a evasão. A figura 5 apresenta a configuração e os resultados desse 
experimento. 
5.4. Discussão dos Resultados 
Os resultados Encontrados mostraram uma precisão dos classificadores de 
aproximadamente 90 e 95%, esses valores foram determinados a partir da média geral 
de todos os experimentos feitos. O experimento A nos trouxe o entendimento de qual 
combinação de insucesso entre as disciplinas reprovadas obteve uma maior quantidade 
de discentes evadidos. 
No experimento B mostrou que a não matricula em algum projeto seguida da 
reprovação na disciplina de algoritmos teve a maior parcela de discentes evadidos, 
somando no total de 129 instâncias de discentes evadidos somente neste caso e ficando 
o experimento B com o valor aproximado de 92% de instâncias classificadas 
corretamente. O experimento C mostrou que o tempo de permanência antes dos 6 
primeiros semestres foi em sua totalidade dos discentes evadidos, somando no total 
entre o primeiro e terceiro semestre 114 evasões. Este experimento teve a maior 
porcentagem de acerto, cerca de 95% das instâncias foram classificadas de forma 
correta. 
Com esses resultados foi possível gerar alguns perfis de evasão dos discentes do 
curso de Sistema de Informação estudado nesta pesquisa: 
1. O discente que reprovou nas quatro disciplinas base do curso. 
2. O discente com a faixa etária de 26 anos ou mais. 
3. O discente que excedeu os 8 semestres comuns do curso e não é matriculado em 
nenhum projeto. 
4. O discente que reprovou na disciplina de introdução a informática, seguido da 
disciplina de algoritmos. 
 
6. Conclusões e trabalhos futuros 
Após todos os estudos realizados, ficou evidente a importância desta pesquisa que teve 
como objetivo combater a evasão através da identificação dos perfis mais propícios a 
esse fenômeno, foi possível notar também a grande importância do uso da mineração de 
dados neste contexto, pois possibilitou em seus experimentos a identificação de padrões 
dos discentes com o perfil de evasão. 
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A mineração de dados nesta pesquisa foi aplicada com o intuito de auxiliar no 
agrupamento e na classificação do domínio de dados coletados, o que possibilitou 
identificar quais os atributos que tiveram maior influência na permanência do discente 
no curso. A classificação correta dos atributos teve de 90 a 95% de precisão, com essa 
porcentagem pode-se assumir de forma confiante, os resultados dos experimentos 
realizados. 
Os resultados dos experimentos constataram que os fatores que causam a evasão 
são tantos internos quanto externos. Os fatores internos estudados foram, o desempenho 
dos discentes nos componentes exigidos na grade do curso e a inserção em atividades 
extra sala de aula, tais como projetos de ensino, pesquisa e ou extensão. No domínio dos 
dados foi identificada a necessidade de um agrupamento dos valores referentes às 
disciplinas base do curso com a técnica de agrupamento utilizada pelo algoritmo K-
Means e também uma classificação geral dos atributos utilizando o algoritmo J48, 
através da ferramenta WEKA. 
Concluindo, os perfis identificados de evasão dos discentes do curso, foram os 
que reprovam nas quatro disciplinas base, os que estão inclusos na faixa de idade entre 
26 anos ou mais, os que excederem os 8 semestres do curso e não fazer parte de nenhum 
projeto e os que reprovam em Fundamentos e em Algoritmos 
Como trabalhos futuros baseado nos estudos realizados, algumas alternativas 
que não foram exploradas são recomendadas como um aprofundamento no assunto ou 
como melhoria para os resultados obtidos com esta pesquisa. Estes seriam uma análise 
dos fatores externos ao curso, a influência de outras disciplinas e ainda a utilização de 
outras Técnicas de Mineração de Dados. 
 
Referências 
CARNIEL, M. Aplicação de Algoritmos de Mineração de Dados para Identificação de 
fatores que influenciam a evasão de alunos do Curso de Ciência da Computação da 
UNIVALI. 2013. Monografia (Ciência da Computação) — Universidade do Vale 
de Itajaí. 
CARVALHO, Márcia de; TAFNER, Paulo. Ensino Superior Brasileiro: a evasão dos 
alunos e a relação entre formação e profissão. Anais do 30º Encontro anual da 
ANPOCS, 2006. 
CASSIANO, Keila Mara. Análise de Séries Temporais Usando Análise Espectral 
Singular (SSA) e Clusterização de Suas Componentes Baseada em Densidade. 
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, 2014. 
CORNELIUS JUNIOR, Romeu. Uso da mineração de dados na identificação de alunos 
com perfil de evasão do ensino superior. 2015, Trabalho de Conclusão de Curso, 
Universidade de Santa Cruz do Sul. 
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COSTA, Evandro et al. Mineração de dados educacionais: conceitos, técnicas, 
ferramentas e aplicações. Jornada de Atualização em Informática na Educação, v. 1, 
n. 1, p. 1-29, 2013. 
HALL, Mark et al. The WEKA data mining software: an update. ACM SIGKDD 
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NOGUEIRA, F. País perde R$ 9 bilhões com evasão no ensino superior, diz 
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evasao-no-ensino-superior-diz-pesquisador.html>. acessado em: 15 de maio de 2018. 
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