Abstract

Esta pesquisa tem como objetivo propor modelos estatísticos preditivos para a gestão da evasão em cursos graduação de uma Instituição de Ensino Superior brasileira. Para isso, realizamos um estudo aplicado em quatro cursos de graduação a distância de uma Universidade pública brasileira. Levantamos os dados de 2.991 alunos a partir dos sistemas institucionais da Universidade e utilizamos o método de Regressão Logística Binária. Ao final, concluímos que, para diferentes cursos, variáveis distintas podem influenciar no fenômeno da evasão, bem como uma mesma variável pode gerar efeitos distintos em diferentes realidades. Além disso, os modelos estatísticos preditivos desenvolvidos permitiram a inferência “evasão” ou “permanência” para os alunos ativos na época da coleta dos dados. Em apuração parcial da acurácia dos modelos, identificamos que nove em cada 10 evasões que ocorreram foram identificadas previamente pelos modelos desenvolvidos. Isso evidencia o potencial para o uso de modelos preditivos na gestão da evasão estudantil, dando-se base para a revisão de políticas e gestão educacionais por meio da identificação das variáveis que influenciam a evasão e a permanência dos estudantes, bem como por meio da identificação precoce dos alunos em risco de evasão.

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