Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-05-24T14:28:20Z No. of bitstreams: 1 ALLAN SALES DA COSTA MELO - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 1339540 bytes, checksum: b3bbc96d990dd77ee344c4f5434a4d00 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-24T14:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ALLAN SALES DA COSTA MELO - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 1339540 bytes, checksum: b3bbc96d990dd77ee344c4f5434a4d00 (MD5) Previous issue date: 2016 / A evasão estudantil é uma das maiores preocupações dos institutos de ensino superior brasileiros já que ela pode ser uma das causas de desperdício de recursos da Universidade. A previsão dos estudantes com alta probabilidade de evasão, assim como o entendimento das causas que os levaram a evadir, são fatores cruciais para a definição mais efetiva de ações preventivas para o problema. Nesta dissertação, o problema da detecção de evasão foi abordado como um problema de aprendizagem de máquina supervisionada. Utilizou-se uma amostra de registros acadêmicos de estudantes considerando-se todos os 76 cursos da Universidade Federal de Campina Grande com o objetivo de obter e selecionar atributos informativos para os modelos de classificação e foram criados dois tipos de modelos, um que separa os estudantes por cursos e outro que não faz distinção de cursos. Os dois modelos criados foram comparados e pôde-se concluir que não fazer distinção de alunos por curso resulta em melhores resultados que fazer distinção de alunos por curso. / Students’ dropout is a major concern of the Brazilian higher education institutions as it may cause waste of resources. The early detection of students with high probability of dropping out, as well as understanding the underlying causes, are crucial for defining more effective actions toward preventing this problem. In this paper, we cast the dropout detection problem as a supervised learning problem. We use a large sample of academic records of students across 76 courses from a public university in Brazil in order to derive and select informative features for the employed classifiers. We create two classification models that either consider the course to which the target student is formally committed or not consider it, respectively. We contrast both models and show that not considering the course leads to better results.

A reformulação do Exame nacional de ensino médio (Enem), em 2009, e a implementação da plataforma Sisu, em 2010, levaram à transição do sistema de seleção do ensino superior público brasileiro: passou-se de um modelo descentralizado para um majoritariamente centralizado. Apesar da relevância dessa política, a avaliação de seus impactos ainda é principiante. Nesse sentido, utilizando dados de ingressantes entre 2006 e 2014, a pesquisa buscou investigar os impactos dessa política na migração inter e intraestadual e na evasão dos estudantes. Utilizamos, de forma inédita, bases derivadas do cruzamento entre microdados identificados de responsabilidade do Inep, que possibilitaram uma medida mais precisa da migração estudantil. Além disso, investigamos amostras agregadas por instituições e por estados para a inclusão de controles tradicionais de atração e repulsão na literatura de migração. Encontramos que o ingresso do aluno em um programa que oferta vagas pelo SISU eleva a probabilidade de ele ser um migrante interestadual em 2,9 pontos percentuais (p.p.), mas reduz a probabilidade de ele ser um migrante intraestadual em até 3,95 p.p.. Quanto aos resultados para a evasão, verificamos que a adesão ao Sisu eleva a probabilidade de evasão no primeiro ano em 4,5 p.p.. Além disso, um aluno que ingressa em um programa que oferta vagas pelo Sisu tem uma probabilidade maior de mudar de instituição antes de completar o curso. Nesse caso, o auxílio social mostra-se relevante para manter o aluno na mesma instituição, mas não no mesmo curso. Por fim, verificamos que mulheres são mais estáveis no sentido de serem menos propensas a migrar, a evadir e a mudarem de instituições depois do ingresso. / This paper studies the policy that unified the admission system to Brazilian Higher Education. The policy consists of the reformulation of the Enem, in 2009, and the implementation of Sisu platform, in 2010. By using student level admission data from 2006 to 2014, this research seeks to investigate the impact of this policy on both the inter and intra state migration and on the dropout of students. We matched identified databases from the National Institute of Study and Research (Inep) to achieve a more accurate measure of student migration. We found that the admission of a given student in a program that offers places through SISU increases the probability of him being an interstate migrant by 2.9 percentage points (pp), but reduces the likelihood of him being a intrastate migrant by up to 3.95 pp. Concerning the results for dropout, we found that the university\'s commitment to Sisu raises the first year dropout probability by 4.5 pp. In addition, a student who joins a program that offer places via Sisu is more likely to change to another institution before finishing his course. In this case, social aid is effective in keeping the student in the same institution, but not on the same course. Finally, we found that women are more stable in the sense of being less likely to migrate, to dropout or change institutions after their admission.

A reformulação do Exame nacional de ensino médio (Enem), em 2009, e a implementação da plataforma Sisu, em 2010, levaram à transição do sistema de seleção do ensino superior público brasileiro: passou-se de um modelo descentralizado para um majoritariamente centralizado. Apesar da relevância dessa política, a avaliação de seus impactos ainda é principiante. Nesse sentido, utilizando dados de ingressantes entre 2006 e 2014, a pesquisa buscou investigar os impactos dessa política na migração inter e intraestadual e na evasão dos estudantes. Utilizamos, de forma inédita, bases derivadas do cruzamento entre microdados identificados de responsabilidade do Inep, que possibilitaram uma medida mais precisa da migração estudantil. Além disso, investigamos amostras agregadas por instituições e por estados para a inclusão de controles tradicionais de atração e repulsão na literatura de migração. Encontramos que o ingresso do aluno em um programa que oferta vagas pelo SISU eleva a probabilidade de ele ser um migrante interestadual em 2,9 pontos percentuais (p.p.), mas reduz a probabilidade de ele ser um migrante intraestadual em até 3,95 p.p.. Quanto aos resultados para a evasão, verificamos que a adesão ao Sisu eleva a probabilidade de evasão no primeiro ano em 4,5 p.p.. Além disso, um aluno que ingressa em um programa que oferta vagas pelo Sisu tem uma probabilidade maior de mudar de instituição antes de completar o curso. Nesse caso, o auxílio social mostra-se relevante para manter o aluno na mesma instituição, mas não no mesmo curso. Por fim, verificamos que mulheres são mais estáveis no sentido de serem menos propensas a migrar, a evadir e a mudarem de instituições depois do ingresso. / This paper studies the policy that unified the admission system to Brazilian Higher Education. The policy consists of the reformulation of the Enem, in 2009, and the implementation of Sisu platform, in 2010. By using student level admission data from 2006 to 2014, this research seeks to investigate the impact of this policy on both the inter and intra state migration and on the dropout of students. We matched identified databases from the National Institute of Study and Research (Inep) to achieve a more accurate measure of student migration. We found that the admission of a given student in a program that offers places through SISU increases the probability of him being an interstate migrant by 2.9 percentage points (pp), but reduces the likelihood of him being a intrastate migrant by up to 3.95 pp. Concerning the results for dropout, we found that the university\'s commitment to Sisu raises the first year dropout probability by 4.5 pp. In addition, a student who joins a program that offer places via Sisu is more likely to change to another institution before finishing his course. In this case, social aid is effective in keeping the student in the same institution, but not on the same course. Finally, we found that women are more stable in the sense of being less likely to migrate, to dropout or change institutions after their admission.