Uma abordagem de descoberta de conhecimento para desvendar as causas da evasão escolar: Um estudo de caso com o curso de ciência da computação da UFERSA.
Evasão escolar, Descoberta de conhecimento em bases de dados (DCBD), Mineração de dados (MD).
A evasão escolar é um caso social complexo, sendo definido como o encerramento do ciclo de estudos, o alto índice de ocorrência desse problema tem gerado interesse e preocupação em muitos países, sobretudo no Brasil, em relação aos principais determinantes que levam os alunos a evadir, como tratar e prevenir as ocorrências, e ainda como desvendar os fatores relacionados a decisão de evadir por parte do aluno. Constata-se que nos cursos da área da Computação o problema é ainda mais grave, alcançando em alguns casos taxas exorbitantes de evasão escolar, porém existe uma solução muito propícia para o estudo das causas da evasão escolar, que é o uso de descoberta de conhecimento em banco de dados (DCBD), por meio de técnicas de bancos de dados ou Mineração de Dados (MD), denominado de Educational Data Mining (EDM). Contudo, o processo de DCBD é complexo e composto
por diversas etapas que não são triviais e passíveis de serem utilizadas uniformemente em qualquer aplicação, a exemplo, evasão escolar. A partir disso, este trabalho tem como objetivo definir uma abordagem de DCBD capaz de desvendar e prever as causas da evasão escolar, de forma mais específica, pretende-se definir os principais fatores relacionados a evasão escolar, algoritmos, técnicas e ferramentas de MD que podem ser utilizadas para desvendar as causas da evasão escolar.