Dropout and retention of undergraduate students in management: a study at a Brazilian Federal University

Costa, Francisco José da; Bispo, Marcelo de Souza; Pereira, Rita de Cássia de Faria

doi:10.1016/j.rauspm.2017.12.007

Cited by 61 publications

(55 citation statements)

References 21 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…No estudo apresentado em [2], os autores utilizam a técnica estatística de Análise de Sobrevivência para identificar fatores que contribuem para a evasão de estudantes de uma universidade federal brasileira. O dataset utilizado pelos autores foi cedido pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB) e era composto por 1202 registros de ingressantes do curso de Administração entre os anos 2004 a 2009.…”

Section: Trabalhos Correlatosunclassified

Mineração de Dados Educacionais Visando a Identificação da Evasão no Ensino Superior

Carminati¹,

Augusto²,

Dallabrida³

et al. 2020

Anais Do XI Computer on the Beach - COTB '20

View full text Add to dashboard Cite

This paper tackles the problem of dropout of undergraduate studentsin a private university, by using Educational Data Mining(EDM) techniques. The EDM is an emerging area, concerned withdeveloping methods for exploring the increasingly large-scale datathat come from educational settings and using those methods tobetter understand students and the settings which they learn in. Inthis work, EDM is used to identify profiles of students who withdrawfrom their engineering courses. The considered dataset iscomposed of 53 attributes, involving financial and academic aspectsof 2,925 engineering students. Preliminary results have identifiedsome attributes that are related to the dropout in engineering courses,such as: the semester of the year (students are more prone todropout in the first half of the year), attendance, grades (in thiscase median is more important than the mean value) and numberof credits in the previous semester, and the current semester thestudent is enrolled (students bellow the 5th semester have a highertendency to dropout).

show abstract

Section: Trabalhos Correlatosunclassified

Mineração de Dados Educacionais Visando a Identificação da Evasão no Ensino Superior

Carminati¹,

Augusto²,

Dallabrida³

et al. 2020

Anais Do XI Computer on the Beach - COTB '20

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In the 90s, countries such as Argentina, Brazil, Colombia, Cuba, Chile, Costa Rica and Mexico began the implementation of national evaluation and accreditation systems, including within their quality indicators, academic efficiency and retention of the students (Costa et al, 2018;Villanueva, Bentancur, Lacerda & González, 2008). These evaluations identified the need to continue the studies to understand and address the problem of desertion.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

“…In Latin America and the Caribbean several studies have been carried out describing the variables and factors that affect their different countries (Costa, Bispo & Pereira, 2018). This is the case of the studies of the Institute of Higher Education for Latin America and the Caribbean (IESALC) that pursued measuring the magnitude of university dropout in 15 countries and 3 areas of knowledge: Law, Medicine and Civil Engineering.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Predicting Computer Engineering students' dropout in Cuban Higher Education with pre-enrollment and early performance data

Alvarez

Callejas

Griol

2020

J. Technol. Sci. Educ.

View full text Add to dashboard Cite

We present an educational data analytics case study aimed at the early detection of potential dropout in Computer Engineering studies in Cuba. We have employed institutional data of 456 students and performed several experiments for predicting their permanency into three (promotion, repetition, and dropout) or two classes (promoting, not promoting). We have also tested a combination of classification features for training and testing decision trees and neural networks; including information obtained at the time of enrollment, after the first semester and after the first academic year. Our results show a considerable accuracy using all features (96.71%). Using only the features available at the time of enrolment and after the first semester we obtain very positive results (68.86% and 93.85% accuracy respectively) with a high recall of non-promoting students. Thus, it is possible to obtain an early assessment of the risk of dropout that can help defining prevention policies.

show abstract

“…V.20, n.41 [2018] 2.2 Estudos anteriores acerca do tema "evasão" Em um levantamento não exaustivo nas bases de Dados da SPELL e Scielo proporcionou a identificação de uma série de estudos sobre o tema evasão (AMBIEL, 2015; AMBIEL; SANTOS; DALBOSCO, 2016; BAGGI; LOPES, 2011; BARDAGI; HUTZ, 2005;HULZ, 2009;BERGAMO;FARAH;GIULIANI, 2007;COSTA;BISPO;PEREIRA, 2018;CUNHA et al, 2015;NASCIMENTO;DURSO, 2016;FURTADO;ALVES, 2012;MENDONÇA et al, 2012;NAGAI;CARDOSO, 2017;PLATT NETO;CRUZ;PFITSCHER, 2008;RODRIGUES;SANTANA, 2015;SCHUARCZ et al, 2011;SILVA FILHO et al, 2007;VILLAS BÔAS, 2003).…”

Section: Evasão Universitáriaunclassified

Diversidade De Gênero E a Evasão Universitária Em Cursos De Graduação Em Administração, Ciências Contábeis, Ciências Econômicas E Sistemas De Informação Da Universidade Federal De Mato Grosso (Ufmt- Campus Rondonópolis)

Cardoso

Nagai

2019

RES

View full text Add to dashboard Cite

Esta pesquisa analisa o fenômeno da evasão no ensino superior considerando a diversidade do fator humano, especificamente a variável gênero. Assim, busca-se comparar os motivos que provocaram a evasão de alunos dos cursos de administração, ciências contábeis, ciências econômicas e sistemas de informação da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT-Campus Rondonópolis) levando em conta as percepções de homens e mulheres. Os dados foram coletados por meio de um questionário eletrônico, composto por questões baseadas na escala Likert e por questões abertas, tendo como público-alvo alunos não matriculados em seus respectivos cursos, em dezembro de 2014. Modelos estatísticos, como análise fatorial, comparativo entre médias, correlações foram utilizados, bem como uma análise qualitativa das respostas das questões abertas. Os resultados apontam para diferenças estatisticamente significativas entre os motivos de evasão e o gênero, mas apenas para dois fatores, cidade e aprendizagem. Além disso, os dados qualitativos revelaram problemas em relação à didática em sala de aula e à pressão psicológica proveniente dos professores, a falta de preparo de outros alunos, a falta de professores e o fato de o curso ser novo. Outros problemas identificados foram relacionados à segurança, falta de linhas de pesquisa, projetos de extensão e programa de iniciação científica.

show abstract

Dropout and retention of undergraduate students in management: a study at a Brazilian Federal University

Cited by 61 publications

References 21 publications

Mineração de Dados Educacionais Visando a Identificação da Evasão no Ensino Superior

Mineração de Dados Educacionais Visando a Identificação da Evasão no Ensino Superior

Predicting Computer Engineering students' dropout in Cuban Higher Education with pre-enrollment and early performance data

Diversidade De Gênero E a Evasão Universitária Em Cursos De Graduação Em Administração, Ciências Contábeis, Ciências Econômicas E Sistemas De Informação Da Universidade Federal De Mato Grosso (Ufmt- Campus Rondonópolis)

Contact Info

Product

Resources

About