Dropout or permanence? Predictive models for higher education management

Authors

DOI:

https://doi.org/10.14507/epaa.28.5387

Keywords:

Academic dropout, Statistical predictive model, Higher education, University management

Abstract

This research aimed to propose statistical predictive models for the dropout management in undergraduate courses of a Brazilian higher education institution. For this, we conducted an applied study in four undergraduate e-learning courses at a Brazilian public university. We collected the data of 2,991 students from the university’s institutional systems and we used the binary logistic regression method. In the end, we conclude that for different courses, different variables can influence the dropout phenomenon, as well as the same variable can generate different effects in different realities. In addition, the statistical predictive models developed allowed the inference “dropout” or “permanence” for active students at the time of data collection. In partial assessment of the accuracy of the models, we identified that 9 out of 10 dropouts that occurred were previously identified by the models developed. This highlights the potential for using predictive models to the student dropout management, providing a basis for reviewing educational policies and management by identifying the variables that influence student dropout and permanence, as well as by early identification of students at risk of dropout.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Fernanda Cristina da Silva, Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC

Doutoranda e mestra em Administração pela Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC, na linha de pesquisa Gestão Universitária. Licenciada em Matemática pela UFSC. Membro do Instituto de Pesquisas e Estudos em Administração Universitária – INPEAU – UFSC. Pesquisa temas relacionados à evasão, permanência, egressos, educação a distância e gestão universitária.

Thiago Luiz de Oliveira Cabral, Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC

Doutorando em Administração pela Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC. Bacharel e Mestre em Administração pela Universidade Federal de Santa Catarina. É Servidor técnico-administrativo da UFSC. Membro do Instituto de Pesquisas e Estudos em Administração Universitária – INPEAU – UFSC. Pesquisa temas relacionados à evasão, permanência, egressos, internacionalização e gestão universitária.

Andressa Sasaki Vasques Pacheco, Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC

Professora do Departamento de Ciências da Administração da Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC. Doutora em Engenharia e Gestão do Conhecimento, mestra e bacharel em Administração pela Universidade Federal de Santa Catarina. Professora do Programa de Pós-graduação em Administração e do Programa de Pós-graduação em Administração Universitária. Coordenadora do curso de especialização em Gestão Pública. Experiência na área de Administração, com ênfase em Gestão Universitária. Educação a distância e Administração de Materiais, atuando principalmente nos seguintes temas: evasão, egressos, avaliação, empreendedorismo, estoques e compras. Participante dos grupos de pesquisa INPEAU - Instituto de Pesquisas e Estudos em Administração Universitária e NEOGAP - Núcleo Estudos e Observação de Gestão, Aprendizagem e Pessoas.

Published

2020-10-19

How to Cite

Silva, F. C. da, Cabral, T. L. de O., & Pacheco, A. S. V. (2020). Dropout or permanence? Predictive models for higher education management. Education Policy Analysis Archives, 28, 149. https://doi.org/10.14507/epaa.28.5387

Issue

Section

Articles