A predição da formatura e da evasão em uma universidade pública a partir de um modelo logístico
DOI:
https://doi.org/10.5902/1984644443159Palavras-chave:
Educação superior, evasão, formatura.Resumo
O tema deste estudo são os percursos terminativos da educação superior, que são a evasão e a formatura. Tendo isso em vista, objetiva-se construir modelos logísticos preditivos desses dois desfechos em relação aos estudantes que ingressaram na Universidade Federal de Goiás em 2010, em cursos na modalidade presencial, os quais foram acompanhados por um período de oito anos. Para isso, foi feita consulta a microdados do Censo da Educação Superior Brasileira, de 2010 a 2017, publicados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais “Anísio Teixeira”. Para entender esses dois fenômenos - formatura e evasão - recorreu-se à técnica estatística da regressão logística e, além disso, foi feita pesquisa bibliográfica, em consulta a autores que fundamentam a técnica. Como resultado, verificou-se que a técnica estatística permite identificar variáveis que são fatores de risco ou protetivos para a formatura e a evasão; comparar categorias de uma mesma característica por meio da razão de chances; bem como avaliar a probabilidade de qualquer aluno se formar ou evadir. Trata-se, portanto, de uma ferramenta fundamental para a tomada de decisão dos gestores educacionais.
Referências
BRASIL. Ministério da Educação. Diretoria de Estatísticas Educacionais. Metodologia de Cálculo dos Indicadores de Fluxo da Educação Superior. Brasília: MEC/DEED, 2017.
BRASIL. Ministério da Educação. Diretoria de Estatísticas Educacionais. Censo da Educação Superior 2018 – divulgação dos resultados. Brasília: MEC/DEED, 2019. Disponível em: http://download.inep.gov.br/educacao_superior/censo_superior/documentos/2019/apresentacao_censo_superior2018.pdf. Acesso em: 25 fev. 2020.
BRASIL. Ministério da Educação. Instituto Nacional de Pesquisas e Estudos Educacionais Anísio Teixeira. Censo da Educação Superior – microdados. 2010 - 2017. Disponível em: http://portal.inep.gov.br/web/guest/microdados. Acesso em: 20 set. 2019.
CUNHA, Jacqueline Veneroso Alves; CORNACHIONE JUNIOR, Edgard B.; MARTINS, Gilberto de Andrade. Uma aplicação da regressão logística no inventário de estilos de aprendizagem de Canfield (LSI) sob a ótica das reprovações acadêmicas. Revista de Contabilidade e Organizações, v. 3, n. 2, p. 100-112, maio/ago. 2008.
DAVID, Larmartine Moreira Lima; CHAYM, Carlos Dias. Evasão universitária: um modelo para diagnóstico e gerenciamento de instituições de ensino superior. Revista de Administração IMED, Passo Fundo, v. 9, n. 1, p. 167-186, jan./jun., 2019
FRITSCH, Rosangela et al. A evasão nos cursos de graduação de uma instituição de ensino superior privada. Revista Educação em Questão, Natal, v. 52, n. 38, p. 81-108, maio/ago. 2015.
GONZALES; Ricardo Alonso; NASCIMENTO, Janicleide Gonçalves; LEITE, Luciana Barone. Evasão em cursos a distância: um estudo aplicado na Universidade Corporativa da Secretaria da Fazenda do Estado da Bahia. Rev. Serv. Público, Brasília, v. 47, n. 4, p. 627-647, out./dez. 2016.
HAIR JÚNIOR, Joseph F. et al. Análise multivariada de dados. 6 ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.
HOSMER JUNIOR, David W.;
LEMESHOW, Stanley. Applied logistic regression. 2 ed. Nova York: John Wiley & Sons, 2000.
LEWIS-BECK, Michael S. Series Editor’s Introduction. In: MENARD, Scott. Apllied Logistic Regression Analysis. Thousand Oaks: Sage, 2001.
MAZULO, Emerson Silva. Análise de proficiência em Matemática por meio de regressão linear múltipla. Revista Intersaberes, v. 10, n. 21, p. 613-625, set./dez. 2015.
MESQUITA, Paulo Sérgio Belchior. Um modelo de regressão logística para avaliação dos programas de pós-graduação no Brasil. 90 f. 2014. Dissertação (mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Estadual do Norte Fluminense “Darcy Ribeiro”, Centro de Ciência e Tecnologia, Campos dos Goytacazes, 2014.
OCDE. Education at a glance 2019 – OCDE Indictors. Paris: OCDE Publishing, 2019. Disponível em: https://read.oecd-ilibrary.org/education/education-at-a-glance-2019_f8d7880d-en#page1. Acesso em: 01 mar. 2020.
PEREIRA, Alexandre Severino et al. Fatores relevantes no processo de permanência prolongada de discentes nos cursos de graduação presencial: um estudo na Universidade Federal do Espírito Santo. Ensaio: aval. pol. públ. Educ., Rio de Janeiro, v. 23, n. 89, p. 1015-1039, out./dez. 2015.
SILVA FILHO, Rogério Luiz Cardoso. Modelo de análise e predição do desempenho dos alunos dos Institutos Federais de Educação usando o ENEM como indicador de qualidade escola. 93 f. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Informática, Recife, 2017.
SOUSA, Carolina Rodrigues de Oliveira et al. Fatores preditores da evasão escolar entre adolescentes com experiência de gravidez. Cadernos de Saúde Coletiva, Rio de Janeiro, v. 26, n. 2, p. 160-169, abr./jun. 2018.
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Declaramos o artigo _______________________________ a ser submetido para avaliação o periódico Educação (UFSM) é original e inédito, assim como não foi enviado para qualquer outra publicação, como um todo ou uma fração.
Também reconhecemos que a submissão dos originais à Revista Educação (UFSM) implica na transferência de direitos autorais para publicação digital na revista. Em caso de incumprimento, o infrator receberá sanções e penalidades previstas pela Lei Brasileira de Proteção de Direitos Autorais (n. 9610, de 19/02/98).
_______________________________________________________
Nome completo do primeiro autor
CPF ________________