A evasão em disciplinas de Introdução à Programação se apresenta como um problema comum em várias universidades. Uma das formas de lidar com esse cenário, é buscar mecanismos que identifiquem as chances de um aluno desistir. Diante disto, neste artigo são propostos 5 modelos de previsão de evasão em disciplinas básicas de programação, utilizando técnicas de mineração de dados aplicadas aos logs de um sistema Juiz on-line. Foram extraídos 38 atributos, de 2010 estudantes dos anos 2016 a 2019. Os resultados mostram que o melhor modelo apresentou acurácia média de 85,61% nas duas primeiras semanas do curso e atingiu 91,96% após seis semanas de aula, obtendo valores superiores em algumas turmas.