(untitled) (Avaliação: Revista da Avaliação da Educação Superior, 2025)
O objetivo principal deste artigo é contribuir com a avaliação mais recente de que inteligência artificial pode auxiliar no levantamento, integração e acompanhamento de dados e indicadores de cursos de graduação, tais como evasão e retenção. O seu ponto de partida é a compreensão de que o fenômeno da evasão não é mera decisão individual do estudante e, sim, acontece em um contexto acadêmico, pessoal e profissional deste estudante que evade. Ademais, a retenção é um indicador que pode servir de preditivo para o fenômeno da evasão. Dessa forma, a metodologia consiste em descrever o desenvolvimento de uma ferramenta banco de dados interativa, isto é, de análise de dados e de observação de dados e indicadores de um curso de graduação de uma universidade federal pública. Dentre os principais resultados, destaca-se que a aparente facilidade em construir ferramenta como essa, seu êxito quanto ao enfrentamento da evasão e da retenção requer uma política institucional adotada pela universidade.