Evasão ou Permanência? Modelos Preditivos para a Gestão do Ensino Superior. (Spanish)

Dropout or permanence? Predictive models for higher education management. (English)
Deserción o permanecia? Modelos predictivos para la gestión de la enseñanza superior. (Portuguese)

This research aimed to propose statistical predictive models for the dropout management in undergraduate courses of a Brazilian higher education institution. For this, we conducted an applied study in four undergraduate e-learning courses at a Brazilian public university. We collected the data of 2,991 students from the university's institutional systems and we used the binary logistic regression method. In the end, we conclude that for different courses, different variables can influence the dropout phenomenon, as well as the same variable can generate different effects in different realities. In addition, the statistical predictive models developed allowed the inference "dropout" or "permanence" for active students at the time of data collection. In partial assessment of the accuracy of the models, we identified that 9 out of 10 dropouts that occurred were previously identified by the models developed. This highlights the potential for using predictive models to the student dropout management, providing a basis for reviewing educational policies and management by identifying the variables that influence student dropout and permanence, as well as by early identification of students at risk of dropout. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Esta investigación tiene como objetivo proponer modelos estadísticos predictivos para la gestión de la deserción universitaria en los cursos de grado en una institución de educación superior brasileña. Para ello, realizamos un estudio aplicado en cuatro cursos a distancia en una universidad pública del Brasil. Recopilamos datos de 2,991 estudiantes de los sistemas institucionales de la Universidad y utilizamos el método de regresión logística binaria. Al final, concluimos que, para diferentes cursos, distintas variables pueden influir en el fenómeno de la deserción, así como la misma variable puede generar diferentes efectos en diferentes realidades. Además, los modelos estadísticos predictivos desarrollados permitieron hacer inferencias como "deserción" o "permanencia" para los estudiantes activos en el momento de la recopilación de datos. En una evaluación parcial de la precisión de los modelos, identificamos que nueve de cada 10 deserciones que ocurrieron fueron identificadas previamente por los modelos desarrollados. Esto resalta el potencial de usar modelos predictivos para gestionar el abandono escolar, proporcionando una base para revisar las políticas y la gestión educativas mediante la identificación de las variables que influyen en el abandono y la permanencia de los estudiantes, así como mediante la identificación de estudiantes en riesgo de deserción. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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