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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;


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