Evasão Escolar Universitária e Estratégias de Intervenções para Retenção do Estudante: Um Estudo de Caso na Universidade Federal de São Carlos
A evasão escolar representa uma preocupação para as instituições de ensino, sobretudo de ensino superior, e interfere diretamente na gestão e nos resultados acadêmicos das instituições, podendo muitas vezes estar relacionada diretamente a problemas sociais. A literatura aponta que a análise desse fe...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-21092022-094249 |
| Acesso em linha: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21092022-094249/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Aprendizado de Máquina Case study Digital reports Estudo de Caso Evasão escolar Intervenções Interventions Machine learning Relatórios digitais Sistema ESPIM University dropout |
| Resumo: | A evasão escolar representa uma preocupação para as instituições de ensino, sobretudo de ensino superior, e interfere diretamente na gestão e nos resultados acadêmicos das instituições, podendo muitas vezes estar relacionada diretamente a problemas sociais. A literatura aponta que a análise desse fenômeno é um fator positivo para o desenvolvimento de programas de combate ao abandono escolar, além do planejamento de ações intervencionistas e acompanhamento acadêmico. Outros estudos apontam resultados positivos na utilização de técnicas de Aprendizado de Máquina para a identificação prévia de estudantes em vias de evadir, isso com base na exploração dos dados dos sistemas acadêmicos. Apesar de haver estudos com Aprendizado de Máquina, não foram encontrados registros de trabalhos focados em desenvolver estratégias de intervenção apoiadas pela visualização de dados acadêmicos. Este trabalho buscou entender o panorama geral de uma universidade pública brasileira, a UFSCar, utilizando a exploração e classificação de dados acadêmicos por meio de técnicas de Aprendizado de Máquina. A análise dos dados permitiu obter um panorama geral dos dados de evasão da universidade e viabilizou a elaboração de relatórios digitais com informações e estatísticas para auxiliar os gestores da universidade, chefes de centro e departamento, coordenadores de curso e professores, na tomada de decisão. Além disso, as principais partes interessadas foram entrevistadas para relatar suas dificuldades em conhecer as estatísticas sobre o abandono e validar as premissas inicialmente levantadas neste trabalho. Os relatórios foram avaliados por essas partes interessadas e resultou em percepções positivas de utilização. Uma segunda intervenção, agora com os estudantes, foi conduzida em parceria com o ProEstudo, um programa composto por profissionais da Psicologia da própria universidade. A parceria permitiu aperfeiçoar uma solução computacional, o ESPIM, capaz de realizar intervenções remotas, possibilitando assim o desenvolvimento de modelos de intervenções para apoiar o acompanhamento dos estudantes no combate às dificuldades acadêmicas e à evasão. As intervenções remotas estão sendo utilizadas pelos profissionais do ProEstudo durante o período letivo da universidade. Os resultados desta pesquisa apontam que a exploração dos dados é fundamental para se obter informações confiáveis e visualizar o cenário da evasão na instituição. Além disso, foi possível confirmar que as intervenções conduzidas fornecem meios suficientes para auxiliar os gestores na tomada de decisão e apoiar os profissionais na realização dos acompanhamentos com os estudantes, podendo assim, resultar na redução da evasão |
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