Um dos desafios das instituições de ensino é reduzir o abandono de curso. Uma solução muito promissora para atingir esse objetivo é o uso da mineração de dados educacionais, a fim de identificar padrões que auxiliem os gestores na tomada de decisão. Este trabalho propõe um modelo de previsão da evasão escolar utilizando a criação e seleção de atributos oriundos de bases de dados educacionais. Os experimentos foram aplicados em alunos de graduação de uma Instituição Pública de Ensino Superior. Os resultados experimentais apresentam os atributos mais relevantes para prever a evasão, indicando a contribuição da criação de atributos na tarefa de mineração de dados.