Estudo dos fatores de risco associados à evasão de alunos de graduação da Universidade Federal de Santa Maria
Resumo
Atualmente, as Instituições de Ensino Superior (IES), principalmente as públicas,
manifestam grande preocupação com relação à adequada qualificação de seus
estudantes e a garantia de resultados adequados em termos de números de
diplomados que são liberados todo ano para o exercício da profissão. Desse modo,
o presente estudo tem por objetivo identificar e estimar os fatores de risco
associados à evasão de alunos de graduação da Universidade Federal de Santa
Maria (UFSM) no período entre 2009 e 2015 por meio de modelos de regressão
logística. O presente estudo foi de caráter quantitativo, descritivo, retrospectivo e
aplicado. O CCNE (52,0%) e o CCS (11,6%) foram os centros que apresentaram o
maior e o menor percentual de evasão, respectivamente. Sobre o perfil do discente,
observou-se que, se trata de alunos com idade média entre 20 e 28 anos, o gênero
varia de acordo com o centro de ensino analisado, de etnia branca, solteiros, com
ingresso na universidade no primeiro semestre do ano, por ampla concorrência e em
média 65,0% dos alunos não moram na cidade em que a universidade está
localizada. Por meio dos modelos de regressão logística ajustados aos dados,
observou-se, na maior parte dos casos que, quanto maior a idade do discente, maior
o risco de evasão. Com relação às cotas, observou-se que, em geral, ingressar na
universidade por cota de escola pública é fator de proteção em relação à ampla
concorrência, enquanto que ingressar por outros tipos de cota, representa risco. Os
primeiros semestres foram os que apresentaram maior risco de evasão em todos os
cursos em que essa variável apresentou significância estatística no modelo, quando
comparados com os últimos semestres da graduação. Quanto ao número de
disciplinas aprovadas, o aluno ser bolsista ou participar de projetos observou-se que
as variáveis se apresentaram como fator de proteção. A cada disciplina reprovada
por frequência ou trancamento total realizado, o risco de evasão aumenta. Por meio
dos modelos ajustados foi possível verificar quais os principais fatores associados à
evasão e também as variáveis que mais contribuem e que apresentam maior risco
para tal evento e assim, permitir aos gestores conhecimento para implementar ações
que possam minimizar os índices de evasão na UFSM.
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