Autor |
Montalvão, Breno César Pereira; |
Lattes do autor |
http://lattes.cnpq.br/2941451484182874; |
Orientador |
Rocha, Maria Aparecida Marques da; |
Lattes do orientador |
http://lattes.cnpq.br/9462952469104050; |
Instituição |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
Sigla da instituição |
Unisinos; |
País da instituição |
Brasil; |
Instituto/Departamento |
Escola de Humanidades; |
Idioma |
pt_BR; |
Título |
Perda de alunos: sistema de detecção precoce na ANEAS; |
Resumo |
A perda de alunos é um fenômeno complexo que pode ter um impacto negativo
sobre o sistema educacional. Em instituições privadas, é uma importante perda de
receita que pode impactar sua sustentabilidade. Está associado a fatores que incluem
o não cumprimento das expectativas das pessoas quanto aos seus valores e desejos,
além de causas múltiplas, relacionadas a fatores e variáveis objetivas e subjetivas.
Estas estão relacionadas aos contextos econômicos, políticos, culturais e sistemas
educacionais, assim como às instituições educacionais. Nesse âmbito, surge, então,
a figura dos sistemas de detecção precoce de perda, do inglês Early Detection
Systems (EDS), para a correta predição do risco de perda de alunos, tendo em vista
a intervenção cada vez mais individualizada, pois partem de dados do aluno,
buscando relacioná-los a fatores que indiquem, com antecedência, esse potencial de
perda. Este estudo tem como objetivo analisar se o sistema de detecção precoce
(EDS), a ser proposto e aplicado no contexto do ensino fundamental, anos finais dos
colégios da Associação Nóbrega de Educação e Assistência Social (ANEAS), oferece
informações que subsidiem a detecção precoce da perda de alunos. A pesquisa busca
responder à seguinte questão: o EDS aplicado no contexto dos colégios da ANEAS
oferece qual resposta como instrumento de apoio aos gestores educacionais na
identificação de potencial perda de alunos no ensino fundamental? Trata-se de uma
abordagem mista, dos tipos documental e experimental, utilizando-se o ERP Sinergia
como base de dados para a análise exploratória e para estabelecer o modelo preditivo
(EDS). Os resultados deste estudo mostram que o EDS proposto é eficaz e, com a
experiência e conjunção de novos atributos com maior ganho de informação, ele pode
ser melhorado. Isso torna possível desenvolver uma ferramenta que ajuda a
administração educacional a identificar potenciais perdas de alunos e permitir que
ações sejam tomadas para retê-los.; |
Abstract |
Student attrition is a complex phenomenon that can have a negative impact on
the education system. In private institutions, it is an important loss of income that can
impact their sustainability. It is associated with factors that include non-compliance with
people's expectations regarding their values and desires, in addition to multiple
causes, related to objective and subjective factors and variables. These are related to
economic, political, cultural contexts and educational systems, as well as educational
institutions. In this context, the figure of Early Detection Systems (EDS) emerges, for
the correct prediction of the risk of losing students, with a view to increasingly
individualized intervention, as they start from student data, seeking to relate them to
factors that indicate, in advance, this potential for loss. This study aims to analyze
whether the early detection system (EDS), to be proposed and applied in the context
of elementary school, final years of the schools of the Associação Nóbrega de
Educação e Assistência Social (ANEAS), offers information that subsidizes early
detection the loss of students. The research seeks to answer the following question:
does the EDS applied in the context of ANEAS schools offer what answer as a support
tool for educational managers in identifying potential loss of students in elementary
school? It is a mixed approach, of documental and experimental types, using the
Sinergia ERP as a database for the exploratory analysis and to establish the predictive
model (EDS). The results of this study show that the proposed EDS is effective and,
with experience and the conjunction of new attributes with greater information gain, it
can be improved. This makes it possible to develop a tool that helps educational
administration to identify potential student losses and allow actions to be taken to retain
them.; |
Palavras-chave |
Perda de alunos; Sistema de Detecção Precoce; Machine Learning; Prática da gestão educacional; Ensino Fundamental; Loss of students; Early Detection System; Practice of Educational Management; Elementary School; |
Área(s) do conhecimento |
ACCNPQ::Ciências Humanas::Educação; |
Tipo |
Dissertação; |
Data de defesa |
2022-12-02; |
Agência de fomento |
Nenhuma; |
Direitos de acesso |
openAccess; |
URI |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/12231; |
Programa |
Programa de Pós-Graduação em Gestão Educacional; |