Superação da evasão e da retenção: Plano de Permanência e Êxito do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Roraima (IFRR)
Bibliographic record
Abstract
ResumoO presente artigo relata o caso do Instituto Federal de Roraima (IFRR), referente à elaboração e execução de seu plano de permanência e êxito.O texto está organizado em três seções para além da introdução e das considerações finais: a primeira atém-se a refletir sobre as causas do abandono escolar de adolescentes, seguida pela seção que discorre sobre os fatores que contribuem para permanência e êxitos dos estudantes e, por fim, a terceira seção descreve o processo de elaboração do plano de permanência e êxito no IFRR e as ações tomadas para o enfrentamento da evasão e da retenção durante o primeiro ano da pandemia da Covid-19. Palavras-chave:Educação profissional e tecnológica, êxito estudantil, permanência, plano de permanência e êxito. IntroduçãoO sucesso ou o fracasso escolar é determinado por um conjunto de fatores, os quais compõem um processo complexo, que não depende apenas das competências dos estudantes, mas também de ações e escolhas dos pais, de professores e servidores das instituições educacionais, bem como das políticas vigentes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".