Evasão nos Cursos de Graduação em Computação no Brasil
Notice bibliographique
Résumé
Motivação: A evasão na educação superior tem impactos sociais, econômicos, institucionais e pessoais. Dados os históricos altos níveis de evasão nos cursos de tecnologia de informação, seus efeitos negativos são potencialmente ainda mais graves, devido à demanda crescente por profissionais qualificados. Entretanto, são raros os estudos que investigam a evasão nos cursos da área de computação de forma abrangente, comparando tipos de curso e perfil de estudantes em um período de tempo significativo. Objetivos: Apresentar um panorama da evasão nos cursos de graduação da área de Computação no Brasil no período de 2015 e 2019 com base em dados do Censo da Educação Superior do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP), investigando potenciais diferenças na evasão entre cursos, tipos de estudantes e períodos de ensino. Método: Foram extraídos dos microdados do INEP os dados de cursos e estudantes da área de Computação no período de interesse e computadas diferenças na evasão entre cursos e perfis de interesse de grupos diferentes de estudantes (e.g., cotistas, homens e mulheres). Resultados: Os resultados apontam que a diferença na evasão em diferentes tipos de curso é muito pequena. A maior diferença na evasão está entre os estudantes que fazem ou não uso de financiamento estudantil. Além disso, diferenças significativas também foram encontradas entre estudantes de instituições públicas e privadas, entre bolsistas e não-bolsistas, e entre estudantes de diferentes turnos. Diferenças menores foram encontradas entre os estudantes que recebem e os que não recebem apoio social, entre cotistas e não-cotistas, e entre estudantes de cursos presenciais e a distância. Discussão: Os resultados encontrados apontam para a importância de fatores socioeconômicos na evasão. Entretanto, fatores como gênero e raça/etnia, quando observados isoladamente, não impactaram de forma substancial a evasão dos estudantes nos cursos de tecnologia, contrastando com os resultados apresentados em estudos realizados em outros países.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».