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Evasão acadêmica em cursos de tecnologia da informação no IFPE: uma análise de sobrevivência

dc.creatorSales, Maria Fernanda de Lima Oliveira
dc.date.accessioned26/04/2025pt_BR
dc.date.accessioned2026-04-27T01:15:34Z
dc.date.available2026-04-27T01:15:34Z
dc.date.issued2025-07-25
dc.identifier.citationthe finish line: completing college at America's public universities. Princeton: Princeton University Press, 2009. BRASIL. Ministério da Educação (MEC). Resumo Técnico do Censo da Educação Superior 2021. Brasília: MEC, 2022. Disponível em: https://www.gov.br/inep/pt-br/areas-de-atuacao/pesquisas-estatisticas-e-indicadores/censo-da-educacao-superior. Acesso em: 18 fev. 2025. BUCHMANN, Claudia; DiPRETE, Thomas A.; MCDANIEL, Anne. Gender inequalities in education. Annual Review of Sociology, v. 34, p. 319–337, 2008. DOI: 10.1146/annurev.soc.34.040507.134719. COX, D. R. Regression models and life-tables (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), v. 34, n. 2, p. 187-220, 1972. EDUCA MAIS BRASIL. Mapa do ensino superior aponta evasão em cursos de TI, 2023. Disponível em: https://www.educamaisbrasil.com.br/educacao/carreira/mapa-do-ensino-superior-aponta-evasao-em-cursos-de-ti. Acesso em: 10 jul. 2025. GISI, Maria Lourdes. A educação superior no Brasil e o caráter de desigualdade do acesso e da permanência. Revista Diálogo Educacional, Curitiba, v. 6, n. 17, p. 97–112, jan./abr. 2006. GOMES, Matheus; HIRATA, Guilherme Issamu. Determinantes da evasão no ensino superior: uma abordagem de riscos competitivos. Pesquisa e Planejamento Econômico, Brasília, v. 52, n. 3, dez. 2022. DOI: 10.38116/ppe52n3art1. INSTITUTO NACIONAL DE ESTUDOS E PESQUISAS EDUCACIONAIS ANÍSIO TEIXEIRA (Inep). Censo da Educação Superior 2021. Brasília: Inep, 2022. Disponível em: https://www.gov.br/inep/pt-br/areas-de-atuacao/pesquisas-estatisticas-e-indicadores/censo-da-educacao-superior. Acesso em: 18 fev. 2025. INSTITUTO NACIONAL DE ESTUDOS E PESQUISAS EDUCACIONAIS ANÍSIO TEIXEIRA (Inep). Sinopses Estatísticas da Educação Superior. Brasília: Inep, 2022. Disponível em: https://www.gov.br/inep/pt-br/areas-de-atuacao/pesquisas-estatisticas-e-indicadores/censo-da-educacao-superior/sinopses-estatisticas. Acesso em: 18 fev. 2025. KALBFLEISCH, J. D.; PRENTICE, R. L. The statistical analysis of failure time data. 2. ed. New Jersey: Wiley-Interscience, 2002. KAPLAN, E. L.; MEIER, P. Nonparametric estimation from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, v. 53, n. 282, p. 457–481, 1958. KLITZKE, Melina; CARVALHAES, Flavio. Fatores associados à evasão de curso na UFRJ: uma análise de sobrevivência. Educação em Revista, v. 39, 2023. DOI: 10.1590/0102-469837576. Instituto Federal de Pernambuco. Campus Palmares. Curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas. 03 de Setembro de 2025. KVAMME, H.; BORGAN, Ø.; SCHEEL, I. Time-to-event prediction with neural networks and Cox regression. Journal of Machine Learning Research, v. 20, n. 129, p. 1-30, 2019. LANFRANCHI, L. M. M.; VIOLA, G. R.; NASCIMENTO, L. F. C. Uso da regressão de Cox para estimar fatores associados a óbito neonatal em UTI privada. Revista Paulista de Pediatria, v. 29, p. 224-230, 2011. MENDES, Tayná; HOUZEL, Luiza; MILANSKI, Bruna; MEDEIROS, Carolina; ROCHA, Flávia Eduarda; ELGÁLY, Pedro; ALMEIDA, Vivian de; CARVALHAES, Flávio. Azul ou rosa? A segregação de gênero no ensino superior brasileiro, 2002–2016. Cadernos de Pesquisa, São Paulo, v. 51, e07830, 2021. DOI: 10.1590/198053147830. N. BENÍTEZ-PAREJO; RODRÍGUEZ DEL ÁGUILA, M. M.; PÉREZ-VICENTE, S. Survival analysis and Cox regression. Allergologia et Immunopathologia, v. 39, n. 6, 2011. NIEROTKA, Rosileia Lucia; SALATA, André Ricardo; KLITZKE MARTINS, Melina Kerber. Fatores associados à evasão no ensino superior: um estudo longitudinal. Cadernos de Pesquisa, São Paulo, v. 53, p. e09961, 2023. DOI: 10.1590/198053149961. PAULA, Gustavo Bruno de; PICANÇO, Felícia. Desigualdades após o acesso: origem social e evasão do sistema de ensino superior. Educação & Sociedade, Campinas, v. 45, p. e281915, 2024. DOI: 10.1590/ES.281915. ROKSA, Josipa; GRODSKY, Eric; ARUM, Richard; GAMORAN, Adam. United States: changes in higher education and social stratification. In: SHAVIT, Yossi; ARUM, Richard; GAMORAN, Adam (orgs.). Stratification in higher education: a comparative study. Stanford, CA: Stanford University Press, 2007. p. 165–194. SILVA FILHO, Roberto Leal Lobo et al. A evasão no ensino superior brasileiro. Cadernos de Pesquisa, v. 37, p. 641-659, 2007. SINGER, Judith D.; WILLETT, John B. Applied longitudinal data analysis: modeling change and event occurrence. New York: Oxford University Press, 2003. VIEIRA, J.; SENA, G.; LIMA, T.; ASSIS, J.; COSTA, G.; COSTA, M.; BEZERRA, M.; LUCENA, N.; SALES, D.; VIDAL, S.; MELLO, M.; LIMA, J. SIOG2024-2-P-033 Predictive factors for early mortality in older stomach cancer adults: a study utilizing baseline laboratory tests. Journal of Geriatric Oncology, v. 15, p. 101890, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifpe.edu.br/xmlui/handle/123456789/2129
dc.description.abstractThis article investigates student dropout in Information Technology programs at the Federal Institute of Pernambuco (IFPE). This is a quantitative study based on longitudinal data from a cohort of 16,264 students enrolled between 2001 and 2025. Survival Analysis was applied, with emphasis on the Cox Proportional Hazards Regression Model, to model the time until dropout and identify the effects of academic and demographic covariates. The independent variables analyzed were: age, gender, grade point average, education level, study shift, and race/ethnicity. The model was fitted with 14,587 observations and showed good discriminative ability (c-index = 0.81). Results indicated that grade point average was the main protective factor, reducing the risk of dropout by approximately 30% for each additional point. Students in the morning shift had a 21% higher risk of dropout compared to those in the evening shift, while the night shift was associated with a 15% lower risk. It is concluded that strategies aimed at improving academic performance and adjusting course schedules can significantly reduce dropout rates, providing support for more effective educational policies at IFPE and similar institutions.pt_BR
dc.format.extentp.14pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.relationSales, Maria Fernanda de Lima Oliveira. Evasão acadêmica em cursos de Tecnologia da Informação no IFPE: Uma Análise de Sobrevivência. Palmares: Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Pernambuco,2025, p.14.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAn error occurred on the license name.*
dc.rights.uriAn error occurred getting the license - uri.*
dc.subjectEvasão acadêmica. Análise de sobrevivência. Regressão de Coxpt_BR
dc.titleEvasão acadêmica em cursos de tecnologia da informação no IFPE: uma análise de sobrevivênciapt_BR
dc.typeArticlept_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/9841888058484704pt_BR
dc.contributor.advisor1Araujo, Verlaynne Kelley da Hora Rocha
dc.contributor.advisor1Latteslattes:http://lattes.cnpq.br/2991700693568241pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Lima, Tiago Pessoa Ferreira de
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4861396173974431pt_BR
dc.contributor.referee1Araujo, Verlaynne Kelley da Hora Rocha
dc.contributor.referee2silva, Maria Carolina Torres da
dc.contributor.referee3Neri, Thaise Cristina da Silva
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2991700693568241pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6577076443532261pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4537732201212377pt_BR
dc.publisher.departmentPalmarespt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.description.resumoEste artigo investiga a evasão em cursos de Tecnologia da Informação do Instituto Federal de Pernambuco (IFPE). Trata-se de um estudo quantitativo, baseado em dados longitudinais de uma coorte de 16.264 alunos matriculados entre 2001 e 2025. Para a análise estatística, utilizou-se a Análise de Sobrevivência, com destaque para o modelo de Regressão de Riscos Proporcionais de Cox, visando modelar o tempo até a ocorrência da evasão e identificar o efeito de covariáveis acadêmicas e demográficas. As variáveis independentes analisadas foram: idade, sexo, coeficiente de rendimento, nível de ensino, turno e cor/raça. O modelo foi ajustado com 14.587 observações e apresentou boa capacidade discriminativa (c-index = 0,81). Os resultados indicaram que o coeficiente de rendimento foi o principal fator protetivo, reduzindo o risco de evasão em aproximadamente 30% a cada ponto adicional. Estudantes do turno matutino apresentaram risco 21% maior de evasão em comparação ao turno vespertino, enquanto o turno noturno apresentou risco 15% menor. Conclui-se que estratégias voltadas à melhoria do desempenho acadêmico e à adequação da oferta de turnos podem contribuir significativamente para a redução da evasão, fornecendo subsídios para políticas educacionais mais eficazes no IFPE e em instituições similares.pt_BR


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