Uma análise multinomial e preditiva dos fatores associados a desistências universitárias

Resumo

O fenômeno da deserção, por sua complexidade e impacto educacional e social tem sido amplamente estudado a fim de compreender suas causas específicas. Dentro desta linha de pesquisa, o objetivo deste estudo foi desenvolver modelos explicativos e preditivos de deserção estudantil nos cursos de graduação do Instituto Tecnológico da Costa Rica, com base em diferentes variáveis ​​registradas no Sistema de Indicadores de Gestão Institucional (SIGI). No primeiro estágio, os modelos de regressão multinomial são processados ​​para identificar a influência dessas variáveis ​​na deserção. Enquanto no segundo, seis algoritmos de aprendizado de máquina foram avaliados, a fim de encontrar um modelo que permitisse um aluno ser identificado como um desertor. Como resultado, destaca-se que a probabilidade de deserção está relacionada às variáveis ​​sociodemográficas, programa de estudos, benefícios obtidos na hora do ingresso, registro acadêmico e desempenho no primeiro semestre de estudo. Além disso, descobriu-se que o melhor preditor de deserção foi o “random forest”, por identificar corretamente o potencial desertor com uma probabilidade de 0,83 e por capturar 34% da deserção real. Esses resultados são o primeiro passo para a construção de um modelo preditivo mais eficaz de deserção estudantil, que poderia contribuir para a tomada de decisões preventivas nessa universidade.