Gustavo Zanini KantorskiIvan Londero HoffmannJader Adiél SchmittEvandro Gomes FloresFernando Pires Barbosa2025-03-272016-04-25https://wticifes2025.unifesp.br/handle/123456789/339Este artigo apresenta a evasão existente em cursos de graduação de uma Instituição pública de ensino superior. O objetivo é a previsão da evasão em cursos de graduação presenciais com a finalidade de visualizar perspectivas que permitam uma ação efetiva de intervenção, mitigando o processo da evasão. A pesquisa desenvolvida utiliza vários métodos computacionais de previsão, partindo de informações sobre os alunos e seus desempenhos acadêmicos e aplicando técnicas de mineração de dados para a previsão. Os resultados demonstram que a abordagem proposta é factível e eficiente. Os experimentos, em dados reais, alcançaram uma acurácia de 98% na previsão, e mais de 70% de sucesso na previsão de alunos que abandonaram o cursoptEvasão Escolar, Mineração de Dados, ClassificaçãoArticle