出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：O objetivo deste trabalho foi avaliar três cursos de graduação em Engenharia dos Campi Experimentais da UNESP, e especificamente, descrever a chance de o discente evadir de tais cursos como função de variáveis (socioeconômicas, demográficas e acadêmicas) significativas. Trata-se de uma pesquisa descritiva com abordagem quantitativa. Foi feito um levantamento censitário de informações concernentes aos discentes (evadidos e não evadidos) do período letivo de 2003 a 2013 em Banco de Dados da UNESP. Formulou-se a variável resposta ‘situação do discente’ como função de 24 variáveis explicativas abrangendo especificamente atributos prévios à entrada dos estudantes na universidade. Essa relação foi investigada usando técnica estatística multivariada baseada em regressão logística. Os modelos ajustados conseguiram prever corretamente cerca de 72% dos casos de evasão/permanência nestes cursos. Os resultados mostraram que descrever a chance de evasão envolve fatores acadêmicos, tais como, modalidade de Ensino Médio concluído, se frequentou cursinho, número de vezes que prestou vestibular, se já havia iniciado algum curso superior e classificação no vestibular, e também fatores socioeconômicos, tais como, sexo, cor da pele, se exerce ou exercia atividade remunerada e renda familiar. Evidenciou-se, finalmente, o método proposto, que poderá auxiliar as Instituições de Ensino Superior na análise preliminar do real risco de evasão, bem como no desenvolvimento de novas pesquisas sobre evasão discente no ensino superior com enfoque em cursos de Engenharia.
其他摘要：The aim of this study is to evaluate three undergraduate courses in Engineering offered in Experimental Campuses at UNESP, and specifically to describe the student dropout possibility of these courses as the function of explanatory variables (socioeconomic, demographic and academic). It is a descriptive research with a quantitative approach. A census survey of information concerning (evaded and non-evaded) students of the academic period from 2003 to 2013 was carried out in the UNESP Database. The response variable ‘student situation’ was formulated as a function of 24 explanatory variables specifically covering attributes prior to students entering university. This relationship was investigated using multivariate statistical technique based on logistic regression. The adjusted models were able to correctly predict about 72% of cases of dropout/permanence in these courses. The results showed that describing the chance of dropping out involves academic factors, such as modality of high school completed, if the student had attended a preparatory course for the entrance exam, the number of times that the student has taken entrance exam, if the student had started some higher education course, and classification in the entrance exam, and socioeconomic factors, such as gender, skin color, if the student had exercised paid activity, and family income. Finally, the proposed method was evidenced, which may assist Higher Education Institutions in the preliminary analysis of the real risk of dropout, as well as in the development of new research on student dropout in higher education with a focus on Engineering.
