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O e-learning é uma modalidade de Ensino a Distância (EaD) que utiliza a internet e suas tecnologias para facilitar a transmissão de conteúdo e apoiar a instrução dos alunos, embora pesquisas indiquem que a taxa média de conclusão desses cursos seja baixa, em torno de 10%. Nesse contexto, o learning analytics—que consiste na coleta e análise dos dados gerados por estudantes em ambientes digitais—permite compreender comportamentos e atividades relacionadas ao aprendizado, possibilitando o uso de mecanismos automatizados para acompanhar e apoiar o processo educacional. Este trabalho visa aplicar métricas de learning analytics e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar alunos com maior probabilidade de evasão nos cursos EaD, avaliando o desempenho dos modelos por meio de métricas como precisão, a fim de propor estratégias eficazes para aumentar a retenção de alunos nesse ambiente.