Using Discriminant Analysis to create a Dropout Prediction Thermometer for the Applied Social Sciences Field.

Authors

  • Maria Denise Nunes Rodrigues Universidade Federal de Lavras - UFLA
  • Mônica Carvalho Alves Cappelle Universidade Federal de Lavras - UFLA
  • Luiz Flávio Felizardo de Morais Universidade Federal de Lavras - UFLA

DOI:

https://doi.org/10.23925/2178-0080.2023v25i2.58599

Keywords:

evasion, college education, discriminant analysis

Abstract

In Brazil, there is a vast discussion in the academic environment that seeks to understand/explain the elements that influence the dropout of higher education students. Thus, this article presents an "evasion thermometer" to indicate how close to evading the student may be or not. The discriminant analysis technique was applied, using academic data in the institution's database to suggest which elements contribute to the possible dropout of students. As a result of the study, a function was identified that discriminates which elements contribute to student dropout so that by knowing these elements in advance, the institution can take appropriate measures to promote student permanence.

Author Biographies

Maria Denise Nunes Rodrigues, Universidade Federal de Lavras - UFLA

Doutoranda em Administração pela Universidade Federal de Lavras (UFLA). Mestre em Controladoria e Administração pela Universidade Federal do Ceará (UFC). Especialista em Auditoria (UFC). Bacharel em Ciências Contábeis (UFC). Pesquisadora do grupo de pesquisa: Núcleo de Estudos em Organização, Gestão e Sociedade (NEORGS-UFLA). Professora Efetiva do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE). Coordenadora da área de Empreendedorismo e Incubadora na Pró Reitoria de Extensão do IFCE (2017-2018). Professora Associada da Associação Cearense de Estudos e Pesquisas (ACEP), com experiência de 10 anos nas áreas financeira e controladoria (2003 a 2013) na respectiva Associação, atuando de estagiária até gerente da controladoria.

Mônica Carvalho Alves Cappelle, Universidade Federal de Lavras - UFLA

Graduada em Administração pela Universidade Federal de Lavras- UFLA (1999), possui Mestrado em Administração por essa mesma Universidade (2002) e Doutorado em Administração pela Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG (2006). Tem experiência na área de Administração com ênfase em Estudos Organizacionais, Metodologia de Pesquisa e Gestão de Pessoas atuando principalmente nos seguintes temas: relações de trabalho, relações de gênero, subjetividade, identidade, cultura, carreira, relações de poder e poder disciplinar. Atualmente é professora associada do Departamento de Administração e Economia da Universidade Federal de Lavras e pesquisadora líder do grupo de pesquisa NEORGS- Núcleo de Estudos em Organizações, Gestão e Sociedade. Foi membro da Câmara de Ciências Sociais Aplicadas da Fundação de Amparo à Pesquisa de Minas Gerais (FAPEMIG) de 2012 a 2016 na qual esteve como coordenadora nos anos 2013 e 2014. Foi líder do tema Gênero e Diversidade da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração (ANPAD), área de Estudos Organizacionais por cinco mandatos (2011-2015).

Luiz Flávio Felizardo de Morais, Universidade Federal de Lavras - UFLA

Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Itajubá (2012), Mestre em Ciência e Tecnologia da Computação pela Universidade Federal de Itajubá (2016) com trabalhos voltados para a área de Inteligência Artificial e Matemática Computacional. Especialista em Gerenciamento de Projetos (2014). Servidor público federal atuando no cargo de analista de tecnologia da informação na Universidade Federal de São João del-Rei - UFSJ desde 2013, principalmente nas questões de levantamento e melhoria de processos administrativos e implantação dos sistemas SIG. Doutorado em Administração em andamento na Universidade Federal de Lavras.

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Published

2023-05-01

How to Cite

Nunes Rodrigues, M. D., Alves Cappelle, M. C., & Felizardo de Morais, L. F. (2023). Using Discriminant Analysis to create a Dropout Prediction Thermometer for the Applied Social Sciences Field. Management in Dialogue Review, 25(2), 64–79. https://doi.org/10.23925/2178-0080.2023v25i2.58599