dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
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dc.contributor.advisor |
Konrath, Andréa Cristina |
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dc.contributor.author |
Ferrazza, Adriana |
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dc.date.accessioned |
2020-10-21T21:32:32Z |
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dc.date.available |
2020-10-21T21:32:32Z |
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dc.date.issued |
2020 |
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dc.identifier.other |
369643 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/216656 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Métodos e Gestão em Avaliação, Florianópolis, 2020. |
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dc.description.abstract |
O presente estudo aborda a temática de evasão no âmbito do ensino superior presencial e tem como objetivo analisar a aplicação de uma escala de propensão à evasão no contexto de uma Instituição Privada Comunitária. Atualmente 87,9% (2.152) das Instituições de Ensino Superior brasileiras são privadas, dentre estas, as Instituições privadas sem fins lucrativos de classificação Comunitária, que em geral, apresentam diversas opções de cursos noturnos e localização próxima do estudante, fatos que oportunizam o acesso ao ensino superior. Entretanto, menos da metade dos ingressantes conseguem concluir o curso de graduação no prazo regular de duração. Entre as principais causas para o baixo número de diplomados está a evasão discente, tema que requer a atuação preventiva. O traço latente ?propensão do estudante evadir? pode ser predito com a aplicação de instrumento psicométrico. Neste estudo, o instrumento psicométrico utilizado já foi calibrado e validado em pesquisa anterior em uma Instituição Pública, denominado grupo referência. O grupo focal, que contempla os dados desta pesquisa, é composto por 217 estudantes iniciantes dos cursos de graduação licenciatura e bacharelado, dos turnos diurno e noturno. Observado os pressupostos da Teoria de Resposta ao Item de unidimensionalidade e consistência geral dos dados, a calibração dos parâmetros no Modelo de Regressão Logística (2PL) em escala gradual, indicou os itens que apesar de apresentarem parâmetros psicométricos adequados, demostraram a presença do funcionamento diferencial do item- DIF, desenvolvido com a aplicação da regressão logística, a partir de observações de variáveis independentes, proficiência e grupo, que permite a predição da variável dependente, a probabilidade de ocorrência de uma resposta correta em determinada faixa de traço latente e comparação das curvas características de probabilidade. O item: sistema de avaliação discente utilizado no curso e o item: desempenho no curso até o momento, apresentaram DIF e foram re-calibrados, o novo posicionamento na escala de propensão à evasão revela que avaliação do desempenho do estudante contribui mais para a propensão à evasão na Instituição Comunitária quando comparado com a Instituição Pública. Os demais parâmetros da escala de propensão à evasão permaneceram inalterados, bem como a interpretação da escala. Após a equalização dos resultados mantidos os demais itens com parâmetros fixos, 5,63% dos estudantes apresentaram a alta propensão a evasão. A aplicação do mesmo instrumento em 249 estudantes frequentadores dos demais semestres permitiu identificar evidências da adequação dos itens nas etapas subsequentes da graduação com relação à propensão à evasão desta população. |
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dc.description.abstract |
Abstract: This study addresses the issue of dropout in the context of presential higher education and aims to analyze the application of a dropout propensity scale in the context of Community Institution. Currently 87.9% (2,152) of the Brazilian Higher Education Institutions are private, among them, the private non-profit Community Classification Institutions, which generally have several options of night courses and close proximity to the student, facts that make it possible to access to higher education. However, less than half of new entrants are able to complete their undergraduate degree within the regular time frame. Among the main causes for the low number of graduates is student dropout, a topic that requires preventive action. The latent trait ?student propensity to dropout? can be predicted by applying a psychometric instrument. In this study, the psychometric instrument chosen was already calibrated and validated in a previous research originating from Public Institution, called the reference group. The focus group, which includes the data from this research, is composed of 217 beginning students of the undergraduate and bachelor degree courses, day and night shifts. Observing the assumptions of the Item Response Theory of unidimensionality and general consistency of the data, the calibration of the parameters in the Likert Logistic Regression Model (2PL), indicated the items with sufficient information to study the differential functioning of the item-DIF, developed with the application of logistic regression, from observations of independent variables, proficiency and group, which allows the prediction of the dependent variable, the probability of occurrence of a correct answer in a given latent trait range and comparison of probability characteristic curves. The item: student evaluation system used in the course and the item: performance in the course so far, presented DIF and were re-calibrated, the new positioning on the dropout propensity scale reveals that student performance assessment contributes more to dropout propensity in Community Institution when compared to Public. The remaining parameters of the dropout propensity scale remained unchanged, as well as the interpretation of the scale. After equalizing the results maintained the other items with fixed parameters, 5.63% of the students had a high propensity to drop out. The application of the same instrument to 249 students attending the other semesters allowed us to identify evidences of the adequacy of the items in the subsequent stages of graduation in relation to the propensity to drop out of this population. |
en |
dc.format.extent |
120 p.| il., gráfs., tabs. |
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dc.language.iso |
por |
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dc.subject.classification |
Ciência |
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dc.subject.classification |
Teoria da Resposta do Ítem |
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dc.subject.classification |
Evasão universitária |
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dc.title |
Aplicação de uma escala de propensão à evasão discente em uma instituição de ensino superior privada |
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dc.type |
Dissertação (Mestrado profissional) |
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dc.contributor.advisor-co |
Bortolotti, Silvana Ligia Vincenzi |
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