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Título: Análise da evasão em cursos superiores : o caso da evasão em cursos superiores da área de computação
Autor(es): Hoed, Raphael Magalhães
Orientador(es): Ladeira, Marcelo
Assunto: Evasão universitária
Computação
Data de publicação: 15-Fev-2017
Referência: HOED, Raphael Magalhães. Análise da evasão em cursos superiores: o caso da evasão em cursos superiores da área de computação. 2016. xvi, 164, [8] f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Esta dissertação apresenta um estudo sobre evasão nos cursos de graduação da área de Computação, com base em dados fornecidos pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) e com base em dados fornecidos pela Universidade de Brasília (UnB). Nos estudos quantitativos realizados, são obtidas as taxas anuais de evasão e aplicada a técnica estatística de Análise de Sobrevivência e mineração de regras de associação via algoritmo Apriori. É apresentada também uma análise qualitativa a partir de questionários aplicados a alunos evadidos em cursos superiores de Computação da UnB para verificação das causas de evasão. Os resultados obtidos com os estudos dos dados do INEP são apresentados por instituições públicas e privadas. São comparadas, inicialmente, as evasões nas grandes áreas do conhecimento de acordo com a classificação adotada pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Após a comparação da evasão nessas grandes áreas, é feito um detalhamento para a grande área de Ciências, Matemática e Computação e posteriormente para a área de Computação. Um estudo de caso das causas da evasão em cursos da área de Computação foi conduzido na UnB, onde foram estudados os cursos de Bacharelado em Ciência da Computação, Licenciatura em Computação, Engenharia de Software e Engenharia de Computação para levantamento de causas de evasão nesses cursos. Foram obtidas evidências de que a relação candidatos/vagas é inversamente proporcional à evasão, de que os cursos da grande área de Ciências, Matemática e Computação que requerem maior uso de conhecimentos matemáticos e de abstração algorítmica possuem maiores taxas de evasão e de que o sexo, a forma de ingresso na instituição e ser ou não cotista afetam as taxas de evasões nos cursos na área de Computação.
Abstract: This dissertation presents a study on dropout in undergraduate courses in Computing, based on data provided by the Brazilian National Institute for Educational Research Anísio Teixeira (INEP) and based on data provided by the University of Brasília (UnB). In the quantitative studies carried out, the annual rates of dropout are obtained and the statistical technique of Survival Analysis and association rules mining using Apriori algorithm are applied to the data. It is also presented a qualitative analysis from quiz applied to students that have dropped out in UnB Computing higher courses to verify the causes of school dropout. The results obtained with INEP data studies are separated by public and private institutions. First, dropout in large areas of knowledge are compared according to the classification adopted by the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD). After the comparison of the dropout in the large areas, a detailing is made for the large area of Sciences, Mathematics and Computation and later for the area of Computation. A case study of the causes of dropout in courses in the Computing area was conducted at UnB in order to survey the causes of dropout on the courses of Bachelor in Computer Science, Degree in Computer Science, Software Engineering and Computer Engineering. Evidence was obtained that the candidate/vacancy ratio is inversely proportional to dropout, that the courses in the large area of Science, Mathematics and Computation that require greater use of mathematical knowledge and algorithmic abstraction present higher evasion rates and that gender, the form of entry into the institution and quotas for students affect the dropout rates in Computing courses.
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
DOI: http://dx.doi.org/10.26512/2016.12.D.22575
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