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

Autores

  • MARIA DENISE NUNES RODRIGUES 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

Palavras-chave:

evasão, educação superior, análise discriminante

Resumo

No Brasil existe uma vasta discussão no meio acadêmico, em que se busca entender/explicar os elementos que influenciam a evasão dos estudantes do ensino superior. Assim, o objetivo deste artigo é apresentar um “termômetro de evasão” com intuito de indicar quão próximo de evadir ou não o aluno possa estar. Aplicou-se a técnica da análise discriminante, utilizando-se dos dados acadêmicos presentes no banco de dados da instituição, para sugerir que elementos contribuem para a possível evasão dos estudantes. Como resultados do estudo, identificou-se uma função que discrimina quais elementos contribuem para a evasão do discente, de modo que ao conhecer previamente esses elementos, a instituição pode tomar as medidas cabíveis, para promover a permanência do aluno

Biografia do Autor

MARIA DENISE NUNES RODRIGUES, 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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Publicado

2023-05-01

Como Citar

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. Revista Administração Em Diálogo - RAD, 25(2), 64–79. https://doi.org/10.23925/2178-0080.2023v25i2.58599

Edição

Seção

Artigos