Análise de desempenho acadêmico e taxa de conclusão de estudantes no decorrer da pós-graduação usando regressão quantílica e regressão logística

Abstract

Melhorar o desempenho acadêmico e aumentar a taxa de conclusão são objetivos almejados por coordenadores das escolas, professores e estudantes. Examinando a relação de diversos fatores, incluindo nota de teste padronizado de raciocínio lógico e quantitativo similar ao GMAT, notas de provas individuais de uma disciplina-chave, qualidade e tipo do curso de graduação, além de dados demográficos, este estudo sugere modelos de previsão de desempenho usando regressões linear e quantílica, e de taxa de conclusão usando regressão logística para um programa de pós-graduação em Finanças. Os resultados indicam que as notas de raciocínio lógico e quantitativo e as notas de provas da disciplina-chave são significantes e positivamente relacionados ao desempenho global dos estudantes e à probabilidade de conclusão do programa. Os resultados também mostram que o gênero do aluno impacta o desempenho acadêmico e a idade impacta se ele conclui ou abandona a pós. Usando o modelo de regressão quantílica, este estudo sugere um critério para apontar estudantes que se preveem que tirarão notas insuficientes para se formarem, e usando o modelo de regressão logística que classificou corretamente 86% da amostra, um critério para apontar aqueles que têm alta probabilidade de abandonar a escola de negócios brasileira analisada.