Modelagem da evasão do ensino superior nos campi do IFMS por meio de dados educacionais socioeconômicos
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Data
2024Tipo
Outro título
Modeling higher education dropout on IFMS campuses through socioeconomic educational data
Assunto
Resumo
Vários trabalhos destacam os diferentes fatores (econômicos, sociais, institucionais, entre outros) que influenciam na evasão escolar em Instituições de Ensino Superior (IES) brasileiras, bem como os problemas provocados pela desistência dos estudantes. Cientes da necessidade de investigar fatores associados à evasão, utilizamos dados de cerca de 2.500 estudantes, coletados em 8 campi do Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS) para averiguar, por meio de regressão logística, se as caract ...
Vários trabalhos destacam os diferentes fatores (econômicos, sociais, institucionais, entre outros) que influenciam na evasão escolar em Instituições de Ensino Superior (IES) brasileiras, bem como os problemas provocados pela desistência dos estudantes. Cientes da necessidade de investigar fatores associados à evasão, utilizamos dados de cerca de 2.500 estudantes, coletados em 8 campi do Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS) para averiguar, por meio de regressão logística, se as características presentes nesses dados podem prever a evasão destes estudantes. Após preparação, transformação e análise de modelos, foram identificadas variáveis que determinam a probabilidade de o estudante evadir ou concluir seu curso. Concluímos que a identificação de variáveis relacionadas à evasão deve ser feita em cada instituição, e preferencialmente cruzada com indicadores econômicos globais e informações sobre fatores relacionados à instituição e ao mercado de trabalho. ...
Abstract
Several studies highlight the different factors (economic, social, institutional, among others) that influence school dropout in Brazilian Higher Education Institutions (HEIs). With this in mid, we used data from the 8campuses of the Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS) to ascertain, through logistic regression, whether the characteristics present in these data can influence student dropout. After preparing, transforming, and analyzing logistic regression models, variables were identi ...
Several studies highlight the different factors (economic, social, institutional, among others) that influence school dropout in Brazilian Higher Education Institutions (HEIs). With this in mid, we used data from the 8campuses of the Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS) to ascertain, through logistic regression, whether the characteristics present in these data can influence student dropout. After preparing, transforming, and analyzing logistic regression models, variables were identified that determine the student’s probability of dropping out or completing their course. We conclude that the identification of variables related to dropout should be done in each institution, and preferably crossed with global economic indicators and information on factors related to the institution and the labor market. ...
Contido em
Contexto & educação. Ijuí. Vol. 39, n. 121 (2024), e13732, 19 p.
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