Evasão de curso e do sistema na graduação de saúde coletiva Resumo
Esta investigação buscou entender as causas da evasão no curso de Saúde Coletiva da Universidade de Brasília, no campus de Ceilândia. A coleta de dados foi efetuada por meio de questionário aplicado aos estudantes evadidos e não evadidos do curso, alcançando uma amostra de 147 respondentes. A análise dos resultados ocorreu pela regressão logística multinomial, identificando as causas que levam o estudante a mudar de curso ou deixar o ensino superior. As causas da evasão estiveram associadas com questões individuais, familiares e institucionais, porém se manifestando de forma diversa na evasão do curso e do ensino superior. Os resultados corroboram que esses fenômenos são distintos e influenciados de forma variada, pelas mesmas ou por diferentes variáveis.
Palavras-chave evasão universitária; gestão universitária; política universitária
Resumen
Esta investigación buscó comprender las causas de la deserción de la carrera en Salud Colectiva de la Universidad de Brasilia en el campus de Ceilândia (Brasil). Para la recolección de datos se aplicó un cuestionario a los estudiantes que abandonaron y que no abandonaron la carrera, quienes compusieron la muestra de 147 encuestados. Los resultados se analizaron mediante regresión logística multinomial que identificó las causas que llevaron a los estudiantes a cambiar de carrera o abandonar la educación superior. Las causas de la deserción se asociaron a cuestiones individuales, familiares e institucionales, sin embargo, se manifestaron de manera diferente en la deserción de la carrera y de la educación superior. Los resultados coincidieron que estos son fenómenos distintos e influenciados de diferente manera por las mismas o diferentes variables.
Palabras clave desersión universitaria; gestión universitaria; política universitaria
Abstract
This research aimed to understand dropout causes in the collective health program at the University of Brasília, Ceilândia campus. Data were collected by using a questionnaire applied to dropout and enrolled students from the program, reaching a sample of 147 respondents. Results were analyzed by multinomial logistic regression, identifying the causes that lead students to change programs or leave higher education. Dropout causes were associated with individual, family, and institutional issues, occurring differently in program and higher education dropouts. Results corroborate that program and system dropout are distinct phenomena that are influenced in different manners by the same or different variables.
Keywords dropout; university management; university policy
Introdução
A Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal do Acre (UFAC) foram as pioneiras na oferta do curso de graduação em Saúde Coletiva que, até então, era restrito aos programas de pós-graduação e especialização, formando o tradicional Sanitarista. Essa nova graduação apresenta uma formação generalista de conteúdo nas áreas de ciências exatas, sociais, biológicas e da saúde, possuindo a intenção de formar profissionais para atuar no planejamento, na gestão, na execução e na avaliação de ações de saúde no âmbito coletivo, e não no atendimento individual. Segundo Bosi e Paim (2010, p. 2036), a principal controvérsia dessa nova graduação “é o quanto uma formação de base estritamente biológica esse curso deve conter”, e o seu principal desafio está na “articulação teoria–prática”, capaz de prever situações que levem os estudantes a aprenderem a pensar.
No Brasil, os cursos de graduação em Saúde Coletiva expandiram a partir de 2008, impulsionados pelo Programa de Apoio a Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais (REUNI) (Bosi & Paim, 2010). No período do REUNI, dobrou-se a oferta de vagas no ensino superior público do Brasil, ocorrendo uma significativa democratização no acesso à universidade pública. Porém, críticas direcionadas a qualidade e uma oferta com não planejamento dos cursos pós-REUNI têm sido feitas, demonstrando uma preocupação com a inclusão dos egressos no mercado de trabalho e com o aumento da evasão universitária (Almeida et al, 2020).
A evasão no ensino superior é um fato observável tanto no contexto nacional quanto internacional. Castro e Teixeira (2013, p. 10) destacaram que “no contexto internacional, a preocupação com o assunto já existe há algumas décadas, enquanto no Brasil a saliência do tema é mais recente”. Para Baggi e Lopes (2011, p. 356), a evasão “é um problema que vem preocupando as instituições de ensino em geral, sejam públicas ou particulares, pois a saída de discentes provoca graves consequências sociais, acadêmicas e econômicas”.
Conforme Silva e Mariano (2021, p. 6), “no Brasil existe uma significativa diversidade de concepções de evasão”, podendo resumir os vários conceitos em três grandes grupos: a) as que analisam a evasão a partir de três dimensões (evasão do curso, da instituição e do sistema); b) as que partem da análise da trajetória do discente para verificar a evasão; e c) as que vislumbram a evasão enquanto problema público apenas quando existirem fatores excludentes que independam da vontade do discente e que impliquem na total saída do discente do ensino superior, desconsiderando a mobilidade, por exemplo. Ainda conforme o autor, os sucessos da ação pública e das ferramentas de diagnose dependem, dentre outras coisas, de uma definição adequada do fenômeno a ser enfrentado.
Para o Ministério da Educação (MEC), a evasão ocorre quando representa uma condição de prejuízo na formação do estudante. Portanto, aos olhos do MEC, as consequências da evasão para um determinado curso e instituição acadêmica não são importantes para definir o fenômeno.
Evasão: saída antecipada, antes da conclusão do ano, série ou ciclo, por desistência (independentemente do motivo), representando, portanto, condição terminativa de insucesso em relação ao objetivo de promover o aluno a uma condição superior a de ingresso, no que diz respeito à ampliação do conhecimento, ao desenvolvimento cognitivo, de habilidades e de competências almejadas para o respectivo nível de ensino (Inep, 2017, p. 9).
No clássico trabalho de Tinto e Cullen (1973, p. 1), o conceito de evasão deve considerar as suas consequências para o estudante e também para o seu curso e instituição de registro, devendo ser classificado dentro de dois tipos de definições: “1) abandono como referindo-se às pessoas que deixam a faculdade em que estão registradas; e 2) evasão como referindo-se apenas àquelas pessoas que nunca receberam um diploma de qualquer instituição de ensino superior”.
A evasão muitas vezes é um elemento ignorado pelas universidades, e em alguns casos, as suas causas têm sido atribuídas somente aos estudantes. Na contramão dessa explicação superficial, é importante que a evasão seja observada como um problema da instituição e que, direta e indiretamente, pode afetar a todos, pois o desperdício de recurso financeiro e humano na educação influencia o desenvolvimento do país como um todo (Bardagi & Hutz, 2009).
Diante do exposto, percebe-se que a evasão é um fenômeno complexo e de várias causas, não se limitando a fatores pessoais do estudante. Bernardo et al. (2016) afirmaram que, embora o fenômeno já tenha sido estudado em pesquisas recentes, o conhecimento amplificado do cenário em que ele ocorre é fundamental para a tomada de medidas corretivas. Desse modo, por meio de práticas institucionais, há importantes implicações que podem contribuir para a diminuição da evasão estudantil (Chen, 2012). Por conseguinte, conhecer as especificidades do curso e as razões que ocasionam a evasão podem ser elementos importantes na busca de possíveis soluções.
Para Silva (2013), a metodologia utilizada pela maioria dos estudos que discorrem sobre evasão em casos específicos impossibilita que os seus resultados sejam generalizados e demandam análises que considerem as especificidades de cada curso, como é o caso desta pesquisa para o curso de graduação em Saúde Coletiva da Faculdade UnB de Ceilândia (FCE). Silva (2013, p. 313) ressalta que “não há meios efetivos de comparar o perfil dos desistentes a partir dos trabalhos estabelecidos, já que estão muito afeitos às peculiaridades da instituição e dos alunos que a procuram.”
Ademais, o trabalho se justifica diante da alta evasão e/ou retenção do curso de Saúde Coletiva da FCE, sugerida por sua baixa Taxa de Sucesso da Graduação (TSG). A TSG é obtida pela razão entre o número de diplomados e o número de ingressantes, ajustados pelo ano em que esses estudantes entraram na instituição. A TSG calculada pelo MEC para todas as Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) do Brasil foi de 44% em 2018, o dobro do valor calculado para o curso de Saúde Coletiva da FCE no mesmo ano (22%). Em 2019, a TSG para o curso de Saúde Coletiva da FCE foi de 24% (MEC, 2019; UnB, 2020).
Considerando a importância de estudos que abordem o problema da evasão em cursos recentes e pouco analisados, bem como os baixos valores no indicador TSG, e a dificuldade de se diagnosticar a evasão, dado a complexidade do seu conceito; o objetivo deste trabalho é identificar e analisar as causas da evasão do curso de graduação em Saúde Coletiva da FCE. O que diferencia este estudo da maioria das pesquisas empíricas sobre o tema é que aqui se busca analisar as causas de evasão do curso (mudança de curso) e do sistema (saída da educação superior) em um modelo logit multinomial.
A contribuição desta pesquisa não se restringe ao curso analisado, também avança na base teórica de um fenômeno complexo, que é a evasão universitária. Guardadas as devidas limitações e contextualizações, os resultados também podem contribuir para a construção de medidas de intervenção em outros cursos do ensino superior.
Causas da evasão
A elaboração do modelo teórico para explicar a evasão no curso de Saúde Coletiva da FCE ocorreu a partir da técnica de revisão sistemática da literatura, que faz uso do instrumento de intervenção intitulado Knowlegde Development Process – Construtivist (Proknow-C), proposto por Ensslin et al. (2010).
Pela revisão sistemática da literatura, não foi possível observar uma padronização de estudos na determinação das causas da evasão. Constatou-se que as pesquisas se encontram ancoradas em diversos modelos existentes e estão voltadas à percepção de pesquisadores em suas áreas de estudos, sendo focadas em determinados contextos institucionais ou em cursos específicos.
A maioria dos estudos advertiram que a evasão é um problema bastante complexo para as universidades. A partir do portfólio bibliográfico, pode-se resumir as causas da evasão em três dimensões: (a) Motivacional e individual; (b) Socioeconômica e familiar; e (c) Institucional e acadêmica. As principais variáveis utilizadas em cada dimensão, conforme as referências consultadas, encontram-se no Quadro 1.
Procedimentos metodológicos
Dados da FCE e para a pesquisa
No segundo semestre de 2019, a FCE contou com 2.594 estudantes matriculados em seis cursos de graduação (Enfermagem, Farmácia, Fisioterapia, Fonoaudiologia, Saúde Coletiva e Terapia Ocupacional) e 163 estudantes vinculados a dois programas de pós-graduação stricto sensu. Em 2019, o curso de Saúde Coletiva registrou 128 ingressos: 46% desses por meio do Programa de Avaliação Seriada (PAS), 23% com a nota do Exame Nacional de Cursos (ENEM), 20% via vestibular e 10% por outras modalidades de ingresso (UnB, 2020).
Os dados desta pesquisa foram obtidos a partir da aplicação de questionário eletrônico aos evadidos e não evadidos do curso de graduação em Saúde Coletiva da FCE no período de 2015 a 2019, totalizando uma população de 637 estudantes. Antes de responderem, os participantes foram informados sobre a importância da pesquisa e a segurança quanto ao anonimato por meio de Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE). A pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética da Faculdade de Ceilândia (CEP/FCE) pelo parecer consubstanciado número 4.284.741.
O questionário contou com 11 questões fechadas (Apêndice 1). A primeira buscou identificar quais os estudantes que já evadiram do curso, diferenciando aqueles que mudaram de curso (evasão de curso) e que deixaram o ensino superior (evasão do sistema). Para os estudantes que declararam ter mudado, pediu-se para identificar qual foi o curso da mudança. O conteúdo das demais questões buscou medir as causas que podem levar o estudante a mudar de curso ou a deixar o ensino superior, considerando o referencial teórico apresentado no Quadro 1.
A amostra alcançada foi de 147 questionários corretamente respondidos. O tamanho da amostra alcançou uma relação de aproximadamente 15 casos para cada variável explicativa (causas da evasão), sendo, portanto, o triplo do mínimo de 5/1 proposto por Hair Jr. (2005). A coleta de dados foi realizada no período de 19 a 25 de setembro de 2020, por meio do e-mail dos estudantes com um link para acesso. A confecção do questionário ocorreu na plataforma Google Forms, por oferecer um formato dinâmico, gratuito e prático.
Instrumental analítico
A estimativa das causas da evasão no curso de graduação em Saúde Coletiva da FCE ocorreu por meio da regressão logística multinomial. Ela é uma análise estatística que permite prever uma variável dependente qualitativa, porém oferece mais de duas possibilidades de respostas (categorias) a partir de um conjunto de variáveis explicativas (Hair Jr. et al., 2005). Portanto, é a técnica adequada para avaliar a evasão nos seus diferentes conceitos. A regressão logística multinomial acomoda variáveis explicativas em escalas não-métricas (nominal e ordinal) e métricas (intervalares e de razão).
Sobre o uso de escalas ordinais, tipo as de Likert (1932), como variáveis explicativas na regressão logística, Fernandes et al. (2020, p. 6) é direto: a “regressão logística também acomoda variáveis com mais de duas categorias” e “é ideal para modelar a distribuição de variáveis ordinais, ou seja, quando existe uma estrutura de intensidade entre as categorias”. Corroborando com Fernandes et al. (2020), Grace-Martin (2023, p. 1) afirma: “não existe suposições sobre a distribuição das variáveis explicativas (independentes) em qualquer regressão”.
A variável dependente diferenciou os estudantes em três grupos: os que nunca deixaram o curso; os que mudaram de curso; e os que deixaram o ensino superior. As variáveis explicativas consideraram dez variáveis associadas as dimensões: Individual; Familiar; e Institucional. A dimensão Institucional foi dividida em três subdivisões: 1) Facilidade de entrada no curso; 2) Identificação com o curso; e 3) Dificuldade de acompanhamento do curso. A codificação utilizada na tabulação dos dados, expressando o nível de mensuração e permitindo a interpretação do efeito das variáveis, encontra-se no Quadro 2.
A regressão logística multinomial utiliza o método da máxima verossimilhança (MV) e não estima os valores da variável dependente, mas sim a probabilidade de ocorrência do evento em estudo, no caso, a probabilidade do estudante mudar de curso e de deixar o ensino superior. O software utilizado para a estimativa do modelo foi o Pacote Estatístico para Ciências Sociais (SPSS) na versão 20.
A capacidade preditiva do modelo foi avaliada pelo valor de verossimilhança (-2LL), comparando o valor -2LL entre o modelo nulo e o modelo com as variáveis explicativas. Espera-se que o valor -2LL seja estatisticamente o menor do modelo com as variáveis explicativas. Utilizou-se o teste de Person para avaliar a qualidade do ajuste, e a interpretação desse teste é que valores estatisticamente não significativos indicam que as probabilidades preditas não se desviam das probabilidades observadas. O diagnóstico do ajuste é finalizado com a avaliação do R2 de Nagelkerke, que varia em um intervalo de 0 e 1, sendo os valores mais próximos de 1 indicativos de uma maior capacidade das variáveis explicativas prever a situação dos estudantes no que tange a mudança de curso e o abandono do ensino superior (Hair Jr. et al., 2005; Fávero & Belfiore, 2017).
As hipóteses testadas são de que os coeficientes para todas as variáveis explicativas sejam diferentes de zero, e o nível de significância adotado em todos os testes estatísticos seja de 5%. Tal como May-Junior (2021), a multicolinearidade foi testada usando um modelo linear e os preditores com fator de inflação da variância (FIV) ≥ 10 foram excluídos, conforme sugestão de Gujarati (2000).
Resultados
Dentro da amostra alcançada, aproximadamente metade dos estudantes evadiram do curso de Saúde Coletiva da FCE, em que 34% continuaram seus estudos em outro curso e 13% declararam ter evadido e que, até o momento da coleta de dados, não tinham ingressado em nenhum outro curso superior (Figura 1). Aproximadamente 60% dos estudantes que mudaram de curso permaneceram no campus da UnB na cidade de Ceilândia, periferia de Brasília. O curso preferido foi o de Farmácia, seguido pelos cursos de Fonoaudiologia, Fisioterapia, Enfermagem e, por último, o curso de Terapia Ocupacional.
No modelo nulo, o valor de verossimilhança (-2LL) foi de 263.182, já no modelo com as variáveis explicativas, foi de 162.152. Essa redução no -2LL foi significativa ao nível de 5%, indicando que o modelo com as variáveis explicativas tem um ajuste superior ao modelo nulo. Já o R2 de Nagelkerke foi de 0,612, sugerindo que as variáveis utilizadas explicaram mais que metade da variância da evasão do curso de Saúde Coletiva da FCE. O resultado do valor do R2 de Nagelkerke confirma a dificuldade de se explicar a evasão com poucas variáveis.
O teste de Pearson não foi estatisticamente significativo ao nível de 5%, indicando uma qualidade no ajuste do modelo. Ou seja, as probabilidades não se desviam do observado. O valor de FIV não diagnosticou multicolinearidade, minimizando problemas de contribuição compartilhada entre as variáveis explicativas.
Os parâmetros do modelo explicativo da evasão no curso de Saúde Coletiva da FCE encontram-se na Tabela 1, sendo identificada a direção e a magnitude dos coeficientes (β), o seu nível exato de significância (p-valor) e a probabilidade do estudante evadir diante de cada variável explicativa (eβ). Orientado por Fernandes et al. (2020), calculou-se a variação percentual na probabilidade de ocorrência da evasão ((eβ – 1) x 100) para facilitar a interpretação da magnitude do coeficiente da Regressão Logística. Para facilitar a interpretação dos resultados, a Tabela 2 apresentou a média da idade e a frequência das respostas dentro das dimensões e grupos analisados.
Discussão dos resultados
Os resultados indicaram que a idade do estudante influencia a sua decisão de mudar de curso e também a de deixar o ensino superior (Tabela 1). Em média, a idade dos estudantes que declararam ter mudado de curso e de ter deixado o ensino superior foi, respectivamente, dois e quatro anos maior quando comparada com a idade dos que não deixaram o curso de Saúde Coletiva (Tabela 2). A probabilidade de abandonar o curso e o ensino superior é maior em estudantes com mais idade. A ordem de grandeza obtida com os dados coletados foi de que o aumento de um ano na idade do estudante está associado ao aumento de 19% e 40% na sua probabilidade de mudar de curso e de deixar o ensino superior, respectivamente. À medida que o estudante envelhece, ele tende a ser mais rigoroso na ponderação da relação de custo-benefício de permanecer no curso. Ademais, o aumento da maturidade com a idade pode reduzir a indecisão e aumentar a agilidade na tomada de decisão, seja para mudar de curso ou para deixar o ensino superior.
Corroborando os resultados para o efeito da idade na evasão, Saccaro et al. (2019) concluiu que, quanto mais velhos forem os estudantes, menor é a sua taxa de sobrevivência no ensino superior. Por conseguinte, possivelmente essa característica está relacionada ao fato de que quanto maior a idade, maior o grau de atividades da vida adulta, resultando em maiores dificuldades para concluir a graduação. Silva (2013) apontou que o custo de oportunidade para estudantes mais velhos permanecerem na instituição é maior em decorrência de outras atribuições assumidas fora da universidade.
O sexo do estudante afeta a decisão de deixar o ensino superior e não possui relação com a decisão de mudança de curso. A ordem de grandeza é de que a probabilidade de um estudante do sexo masculino deixar o ensino superior é 5,78 vezes maior que a probabilidade de uma estudante do sexo feminino tomar a mesma decisão. A frequência das respostas dentro dos grupos analisados facilita o entendimento dos resultados (Tabela 2). Enquanto a porcentagem de estudantes do sexo feminino que não deixaram ou que mudaram de curso foi de 78% e 70% da amostra, no grupo dos que declararam terem deixado o ensino superior ocorreu uma proximidade entre os sexos (58% para feminino e 42% para masculino). Dado que as estudantes do sexo feminino representaram 73% da amostra, a proximidade na proporção dentro do grupo dos que declararam ter deixado o curso sugere uma predisposição dos estudantes do sexo masculino tomarem essa decisão.
O pertencimento ao sexo feminino teve forte impacto na redução da probabilidade de deixar o ensino superior (428% menor, conforme Tabela 1). Esse resultado pode estar relacionado ao fato de que as estudantes do sexo feminino costumam ser a maioria nos cursos de graduação em Saúde Coletiva (Castellanos et al., 2013). Ressaltando que o curso analisado acompanha a constatação de Castellanos et al. (2013), a presença feminina majoritária pode indicar uma melhor adaptação desse sexo com o curso em análise, influenciando a redução da sua taxa de evasão.
Ademais, as estudantes do sexo feminino tendem a ser mais persistentes no ensino superior (Saccaro et al., 2019). Esse entendimento está alinhado com o Censo da Educação Superior do Brasil, que aborda o recorte temporal de 2010-2019 (Inep, 2019). Nesse estudo, é apresentada a média dos indicadores de trajetória dos ingressantes em cursos de graduação por sexo, mostrando que estudantes do sexo feminino possuem uma taxa de conclusão melhor quando comparadas aos do sexo masculino: 43% contra 35%. Isso também se reflete na taxa de desistência no curso de ingresso, que é menor do que a do sexo masculino. Naturalmente, a explicação do resultado alcançado para o efeito da variável sexo não se esgota, sugerindo o aprofundamento do seu impacto em pesquisas futuras.
No que tange às variáveis da dimensão familiar, apenas a que mediu a participação dos pais no desenvolvimento acadêmico dos estudantes impactou na decisão de mudança de curso. A ordem de grandeza é de que o aumento de uma unidade (cada ponto na escala de Likert) na participação dos pais está associado a um aumento de 48% na probabilidade do estudante mudar de curso. Não foi encontrada influência estatisticamente significativa ao nível de 5% para essas variáveis na decisão de deixar o ensino superior (Tabela 1). Os resultados indicam que o apoio familiar possui maior influência na decisão do estudante buscar outra carreira profissional do que na decisão de deixar o ensino superior, talvez porque questões alheias ao desejo do estudante tenham um peso maior na decisão de evadir o sistema do que na de mudar de curso.
Parte da literatura utiliza o grau de instrução dos pais como medida da influência parental, demonstrando efeitos diversos na evasão. O aumento na educação dos pais pode reduzir a evasão devido a uma melhor orientação na escolha do curso pelos filhos e maior apoio durante a graduação. Por outro lado, ele pode aumentar a renda da família e permitir um tempo de decisão maior para a escolha da carreira (Sampaio et al., 2011; Hovdhagen, 2015).
O estudo de Ortiz e Dehon (2013) concluiu que ter uma mãe com formação superior influencia positivamente para que os filhos se formem e diminui a probabilidade de desistência dos estudos. Ortiz e Dehon (2013) acrescentaram ainda que ter um pai desempregado também é um fator significativo para o abandono escolar. As evidências empíricas de Neres e Almeida (2022) indicaram que o aumento do envolvimento dos pais na formação dos seus filhos reduz a probabilidade de evasão, confirmando o papel positivo da família, exercido pelos laços afetivos, pela coesão e pelo suporte parental, na integração do indivíduo ao ensino superior.
Os estudantes que declararam ter escolhido o curso de Saúde Coletiva devido a facilidade de ingresso, não pautando sua decisão por motivos relacionados a valorização profissional e/ou prestígio social da profissão, influência familiar e/ou vocação, apresentaram uma probabilidade 96% menor de deixar o ensino superior comparativamente ao grupo de referência, ou seja, o grupo dos estudantes que não deixaram o curso. Provavelmente, o estudante que escolheu o curso devido à baixa concorrência possui um menor potencial de decepção com ele e uma limitada capacidade de escolha de outros cursos, valorizando a oportunidade de obter um diploma de ensino superior em uma prestigiada universidade federal, independentemente do curso em questão. O curso de Saúde Coletiva é o de ingresso mais fácil entre os disponíveis no campus da UnB em Ceilândia, e um dos mais fáceis da UnB.
As duas variáveis que representaram a satisfação com o curso, identificação com o curso e empatia com o corpo docente, influenciaram a evasão tanto do curso quanto do ensino superior. A probabilidade dos estudantes que se identificam com o curso e com os professores mudarem de curso é 61% e 53% menor, ao nível de significância de 5%. Já a probabilidade desses deixarem o ensino superior é 71% e 50% menor. Isso mostra que estudantes identificados com o curso e/ou que desenvolvem uma boa relação com os professores têm uma maior probabilidade de concluir o curso de Saúde Coletiva da FCE.
Nunes et al. (2020) pontuaram que cabe ao docente oportunizar aos estudantes experiências que ocasionem o autoconhecimento e o poder da escuta e da tolerância, de modo que o discente possa reconhecer suas fraquezas e medos. Entende-se que os professores são fortes influenciadores e que, por vezes, são observados como parâmetros por seus estudantes. Nesse sentido, a empatia (como em todos os campos da vida) é um elemento essencial no ambiente acadêmico, podendo gerar um impacto positivo na formação e, consequentemente, na permanência do estudante. Ambiel et al. (2018, p. 14) verificou a influência de variáveis sociocognitivas e socioafetivas na evasão, concluindo que “a crença em ser um aluno organizado, capaz de autorregular-se, ser esforçado e autônomo leva o aluno a perceber-se com menores chances de evasão”.
Os estudos qualitativos de Zając e Komendant-Brodowska (2019) discorrem acerca do abandono voluntário. Esses estudos ressaltaram que a evasão universitária pode resultar de uma interação decepcionante com a instituição, na qual raramente tem efeito um único incidente ou experiência. Os autores constataram que um baixo comprometimento no ensino por parte dos professores, pouca disposição para dialogar com os estudantes e a falta de habilidades em lecionar podem ser traduzidos para aulas supostamente enfadonhas, afetando negativamente os alunos.
A identificação com o curso e com a sua carreira profissional tende a reduzir a evasão, pois aspirações profissionais ligadas a satisfação pessoal, e não exclusivamente ao ganho financeiro da profissão, são um fator determinante para que o estudante permaneça ou abandone o curso (Casanova et al., 2018; Mujica et al., 2019).
A variável que mediu a incompatibilidade entre vida acadêmica e trabalho apresentou um resultado contraditório entre as decisões de mudança de curso e de abandono do ensino superior. A influência dessa na decisão de mudança de curso foi indireta, ou seja, o aumento da incompatibilidade reduz a probabilidade de mudança de curso na magnitude de 34%. Inversamente, cada aumento de ponto na escala de Likert, confirmando a existência de incompatibilidade entre vida academica e trabalho, está associado ao aumento da probabilidade do estudante deixar o ensino superior na ordem de grandeza de 315%. Junto com o sexo, foram as variáveis com maior impacto na evasão do sistema, e assim, a probabilidade de estudantes do sexo masculino e com uma carga horária de trabalho elevada deixarem o ensino superior é muito maior.
O efeito contraditório do trabalho na decisão de mudar de curso ou abandonar o ensino superior é corroborado por Moulin et al. (2012). As evidências desses autores demonstraram que trabalhar por muitas horas possui um efeito significativo nos estudantes que deixaram o ensino superior, porém não afetou os estudantes que mudaram de curso ou de instituição de ensino.
A complexidade no entendimento da influência do trabalho na vida acadêmica foi esperada e se encontra amplamente discutida no trabalho de Hovdhagen (2015). Para Hovdhagen (2015, p. 632), “é provável que um grau moderado de trabalho não tenha um forte impacto nos estudos e, na maioria dos casos, o trabalho interfere no tempo de lazer dos estudantes, não no tempo de estudo”. Além disso, a opção por trabalhar durante a vida acadêmica pode ser uma escolha, e não uma necessidade do estudante, vislumbrando o ganho de experiência e melhor posicionamento para empregabilidade futura. Nesse aspecto, deve ser considerado que a UnB é gratuita e conta com um amplo programa de assistência estudantil, ainda que insuficiente e com aspectos que podem ser aprimorados (Almeida et al., 2021).
O grupo dos estudantes que declararam ter mudado de curso foi o que apresentou maior frequência de resposta no atributo “discordo totalmente” para a afirmação “vivencio incompatibilidade entre vida acadêmica e trabalho” (19%, conforme a Tabela 2). Trata-se de um grupo com uma menor necessidade de trabalhar e que, provavelmente, possui condições financeiras para abandonar um curso e iniciar outro, ou seja, possui maior tempo de decisão para escolha da sua carreira profissional. Opostamente, o grupo que apresentou o maior percentual de respostas no atributo “concordo totalmente” na mesma variável foi o dos que deixaram o ensino superior (56%). Nesse último caso, a explicação é que o trabalho é uma necessidade, dificultando o acompanhamento da universidade e contribuindo para o aumento da evasão.
Considerações finais
Os resultados desta pesquisa demonstraram que a evasão é um problema complexo e influenciado por diversas causas, relacionadas com questões individuais, familiares e institucionais. Ainda que seja um tema amplamente trabalhado na literatura, a principal contribuição do trabalho foi abordar a evasão nos seus diferentes conceitos, analisando suas causas. O estudo demonstrou que a evasão de curso e do ensino superior são fenômenos distintos, influenciados por variáveis diferentes e de forma variada.
Entre os fatores individuais, o avanço da idade está associado com a decisão de mudar de curso e, com uma influência muito maior, na decisão de deixar o ensino superior. Por outro lado, apenas a decisão de deixar o ensino superior esteve associada com o sexo do estudante, estando os do sexo masculino mais propícios a evadir do sistema.
Não foi identificado influência da família na decisão de deixar o ensino superior, mas, por outro lado, os estudantes que declararam ter pais participativos no seu desenvolvimento acadêmico se destacaram entre os que decidiram mudar de curso. Isso é uma decisão motivada por questões pessoais talvez até mais difíceis do que as associadas ao abandono do ensino superior, que podem estar alheias a vontade do estudante como, por exemplo, a necessidade de trabalhar para sustentar a família. Assim, a participação da família na escolha da carreira do estudante foi mais evidente do que a sua influência na escolha de obter ou não um diploma do ensino superior.
A decisão de mudar de curso demanda capacidade do estudante para ingressar em outro curso, certamente mais concorrido, bem como suporte financeiro que o permita postergar a entrada no mercado de trabalho. Opostamente, a decisão de deixar o ensino superior pode estar associada a dificuldades de acompanhar o curso, decorrente da necessidade de trabalho em período integral ou por deficiências de formação no ensino básico. Em outras palavras, as decisões de mudar de curso ou de deixar o ensino superior podem estar associadas ao mesmo fator, porém com sentido inverso. É normal alguns estudantes ingressarem em um curso de menor concorrência, ainda que não seja a sua primeira opção, na expectativa de aproveitar créditos em disciplinas e mudar para o curso desejado no futuro.
Dois fatores decisivos para o estudante não evadir, seja pela mudança de curso ou pelo abandono do ensino superior, estiveram associados a identificação do estudante com o curso de Saúde Coletiva e ao acolhimento proferido pelos professores. Destaca-se que o curso de Saúde Coletiva é recente e pouco conhecido e o professor é o principal elo entre a profissão e as aspirações dos estudantes, tornando-se, portanto, um elemento-chave na formação e na percepção dos estudantes quanto às oportunidades do mercado de trabalho da profissão.
As limitações da pesquisa decorrem da dificuldade de mensuração e incorporação de outras variáveis. Assim, a sugestão é que as próximas pesquisas aprofundem o entendimento do efeito das variáveis observadas, porém utilizando outras escalas de mensuração e desagregando os resultados por gênero, idade, renda familiar e outras variáveis de controle, bem como incorporem novas variáveis que não foram analisadas. Ainda que o arcabouço teórico sobre as causas da evasão conte com muitas referências, a complexidade e especificidade do fenômeno abre espaço para pesquisas de cunho qualitativo, seja para identificar hipóteses para o problema e/ou para entender comportamentos de grupos de estudantes específicos. Por fim, a extrapolação dos resultados desta pesquisa é limitada, principalmente se realizada em contextos diferentes aos quais os dados foram obtidos.
-
2
Normalização, preparação e revisão textual: Sara Pereira revisao@tikinet.com.br
Referências
-
Almeida, A. N., Neres, I. V., Nunes, A., & Souza Junior, C. V. N. (2020). Effectiveness of public university expansion in Brazil: Comparison between the situation of graduated and dropout students. Ensaio: avaliação e políticas públicas em educação, 28(107), 457-479. https://doi.org/10.1590/S0104-40362019002701864
» https://doi.org/10.1590/S0104-40362019002701864 -
Almeida, A. N., Silva, P. V., & Ribeiro, E. N. (2021). Evaluation of student assistance programs of the University of Brasília (UnB). Meta: avaliação, 13(38), 27-51. http://dx.doi.org/10.22347/2175-2753v13i38.2928
» https://doi.org/10.22347/2175-2753v13i38.2928 -
Ambiel, R. A. M., Silva, J. A. O., Santos, A. A. A., & Oliveira, K. L. (2018). Predictive power of socio-emotional variables on academic performance and chance of dropout. Estudos de Psicologia, 23(1), 14-21. https://doi.org/10.22491/1678-4669.20180003
» https://doi.org/10.22491/1678-4669.20180003 -
Baggi, C. A. dos S., & Lopes, D. A. (2011). Evasão e avaliação institucional no ensino superior: Uma discussão bibliográfica. Avaliação: revista da avaliação da educação superior, 16(2), 355-374. https://doi.org/10.1590/S1414-40772011000200007
» https://doi.org/10.1590/S1414-40772011000200007 -
Bardagi, M. P., & Hutz, C. S. (2009). “Não havia outra saída”: Percepções de alunos evadidos sobre o abandono do curso superior. Psico-USF, 14(1), 95-105. https://doi.org/10.1590/S1413-82712009000100010
» https://doi.org/10.1590/S1413-82712009000100010 -
Bernardo, A., Esteban, M. Fernández, E., Cervero, A., Tuero, E., & Solano, P. (2016). Comparison of personal, social and academic variables related to university drop-out and persistence. Frontiers in psychology, 7, 1610. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01610
» https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01610 -
Bosi, M. L. M., & Paim, J. S. (2010). Graduação em Saúde Coletiva: Limites e possibilidades como estratégia de formação profissional. Ciência & Saúde Coletiva, 15(4), 2029-2038. https://doi.org/10.1590/S1413-81232010000400017
» https://doi.org/10.1590/S1413-81232010000400017 -
Casanova, J. R., Cervero, A, Núñez, J. C., Almeida, L. S., & Bernardo, A. (2018). Factors that determine the persistence and dropout of university students. Psicothema, 30(4), 408-414. https://doi.org/10.7334/psicothema2018.155
» https://doi.org/10.7334/psicothema2018.155 -
Castellanos, M. E. P., Fagundes, T. L. Q., Nunes, T. C. M., Gil, C. R. R., Pinto, I. C. M., Belisário, S. A., . . . & Aguiar, R. A. T. (2013). Estudantes de graduação em saúde coletiva: Perfil sociodemográfico e motivações. Ciência & Saúde Coletiva, 18(6), 1657-1666. https://doi.org/10.1590/S1413-81232013000600017
» https://doi.org/10.1590/S1413-81232013000600017 -
Castro, A. K. S. de C., & Teixeira, M. A. P. (2013). A evasão em um curso de psicologia: Uma análise qualitativa. Psicologia em Estudo, 18(2), 199-209. Recuperado de: https://www.scielo.br/j/pe/a/YRM6f59TQX5stXQhyNK459c/abstract/?lang=pt
» https://www.scielo.br/j/pe/a/YRM6f59TQX5stXQhyNK459c/abstract/?lang=pt -
Chen, R. (2012). Institutional characteristics and college student dropout risks: A multilevel event history analysis. Research in Higher education, 53, 487-505. https://doi.org/10.1007/s11162-011-9241-4
» https://doi.org/10.1007/s11162-011-9241-4 -
Cortes, K., Mostert, K., & Els, C. (2014). Examining significant predictors of students’ intention to drop out. Journal of Psychology in Africa, 24(2), 179-185. https://doi.org/10.1080/14330237.2014.903070
» https://doi.org/10.1080/14330237.2014.903070 - Ensslin, L., Ensslin, S. R., Lacerda, R. T. d. O., & Tasca, J. E. (2010). ProKnow-C, Knowledge Development Process- Constructivist. Processo técnico com patente de registro pendente junto ao INPI Rio de Janeiro – RJ, Brasil.
- Fávero, L. P., & Belfiore, P. (2017). Manual de análise de dados: Estatística e modelagem multivariada com Excel®, SPSS® e Stata® Elsevier.
-
Fernandes, A. A. T., Figueiredo Filho, D. B., Rocha, E. C., & Nascimento, W. S. (2020). Leia este artigo se você quiser aprender regressão logística. Revista de Sociologia e Política, 28(74), e006. https://doi.org/10.1590/1678-987320287406en
» https://doi.org/10.1590/1678-987320287406en -
Gaírin, J., Triado, X. M., Feixas, M., Figuera, P., Aparicio-Chueca, P., & Torrado, M. (2014). Student dropout rates in Catalan universities: Profile and motives for disengagement. Quality in Higher Education, 20(2), 165-182. https://doi.org/10.1080/13538322.2014.925230
» https://doi.org/10.1080/13538322.2014.925230 -
Grace-Martin, K. (2023). Likert scale items as predictor variables in regression. The Analysis Factor Recuperado de: https://www.theanalysisfactor.com/likert-scale-items-as-predictor-variables-in-regression/
» https://www.theanalysisfactor.com/likert-scale-items-as-predictor-variables-in-regression/ - Gujarati, D. N. (2000). Econometria básica (3a. ed). Makron Books.
- Hair Jr, J. F.., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (2005). Análise multivariada de dados (5a. ed.). Bookman.
-
Heublein, U. (2014). Student drop‐out from german higher education institutions. European Journal of Education, 49(4), 497-513. https://doi.org/10.1111/ejed.12097
» https://doi.org/10.1111/ejed.12097 -
Hovdhaugen, E. (2015). Working while studying: The impact of term-time employment on dropout rates. Journal of Education and Work, 28(6), 631-651. https://doi.org/10.1080/13639080.2013.869311
» https://doi.org/10.1080/13639080.2013.869311 -
INEP – Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. (2017). Metodologia de Cálculo dos Indicadores de Fluxo da Educação Superior Diretoria de Estatísticas Educacionais (DEE). Recuperado de: https://download.inep.gov.br/informacoes_estatisticas/indicadores_educacionais/2017/metodologia_indicadores_trajetoria_curso.pdf
» https://download.inep.gov.br/informacoes_estatisticas/indicadores_educacionais/2017/metodologia_indicadores_trajetoria_curso.pdf - INEP – Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. (2019). Censo da educação superior: Notas estatísticas 2019 Inep.
-
Iñiguez, T., Saso, C. E., & Errazu, D. V. (2016). Universities of the European higher education area and the undergraduate dropout rate: Causes and strategic proposals of prevention. EDUCAR, 52(2), 285-313. http://dx.doi.org/10.5565/rev/educar.674
» https://doi.org/10.5565/rev/educar.674 -
Jia, P., & Maloney, T. (2015). Using predictive modelling to identify students at risk of poor university outcomes. Higher Education, 70, 127-149. https://doi.org/10.1007/s10734-014-9829-7
» https://doi.org/10.1007/s10734-014-9829-7 -
Li, I. W., & Carroll, D. R. (2019). Factors influencing dropout and academic performance: An Australian higher education equity perspective. Journal of Higher Education Policy and Management, 42(1), 14-30. https://doi.org/10.1080/1360080X.2019.1649993
» https://doi.org/10.1080/1360080X.2019.1649993 - Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 5-55.
-
May-Junior, J. A., Fagundes-Moreira, R., Souza, V. B., Almeida, B. A., Haberfeld, M. B., Sartorelo, L. R., . . . & Spares, J. F. (2021). Dermatobiosis in Panthera onca: First description and multinomial logistic regression to estimate and predict parasitism in captured wild animals. Brazilian Journal of Veterinary Parasitology, 30(1), e023820. https://doi.org/10.1590/S1984-29612021003
» https://doi.org/10.1590/S1984-29612021003 -
Brasil. Ministério da Educação. (2019). Análise crítica sobre os Indicadores de Gestão dasInstituições Federais de Ensino Superior 2016 - Acórdãos nº 1.043/2006-TCU-Plenário e nº 2.167/2006-TCU-Plenário Recuperado de: http://portal.mec.gov.br/docman/marco-2019-pdf/110171-analise-critica-indicadores-tcu-2018/file
» http://portal.mec.gov.br/docman/marco-2019-pdf/110171-analise-critica-indicadores-tcu-2018/file -
Mujica, A. D., Villalobos, M. V. P., Gutiérrez, A. B. B., Fernández-Castañón, A. C., González-Pienda, J. A. (2019). Affective and cognitive variables involved in structural prediction of university dropout. Psicothema, 31(4), 429-436. https://doi.org/10.7334/psicothema2019.124
» https://doi.org/10.7334/psicothema2019.124 -
Moulin, S., Doray, P., Laplante, B., & Street, M. C. (2012). Work intensity and non-completion of university: Longitudinal approach and causal inference. Journal of Education and Work, 26(3), 333–356. https://doi.org/10.1080/13639080.2011.653554
» https://doi.org/10.1080/13639080.2011.653554 -
Neres, I. V., & Almeida, A. N. (2022). Dropout determinants at Faculty UnB of Planaltina (FUP). Revista Temas em Educação, 31(1), 135-154. 10.22478/ufpb.2359-7003.2022v31n1.59799
» https://doi.org/10.22478/ufpb.2359-7003.2022v31n1.59799 -
Nunes, G. F., Guimarães, T. F., Pargeon, J. P. O. M. e, Bastos, G. C. F. C., Silva, A. M. T. C., & Almeida, R. J. de. (2020). Análise dos níveis de empatia de professores e preceptores médicos de um curso de medicina. Revista brasileira de educação médica, 44(1), e043. https://doi.org/10.1590/1981-5271v44.1-20190107
» https://doi.org/10.1590/1981-5271v44.1-20190107 -
Ortiz, E. A., & Dehon, C. (2013). Roads to success in the Belgian French community’s higher education system: Predictors of dropout and degree completion at the Université Libre de Bruxelles. Research in Higher Education, 54(6), 693-723. https://doi.org/10.1007/s11162-013-9290-y
» https://doi.org/10.1007/s11162-013-9290-y -
Respondek, L., Seufert, T., Stupnisky, R., & Nett, U. E. (2017). Perceived academic control and academic emotions predict undergraduate university student success: examining effects on dropout intention and achievement. Frontiers in Psychology, 8, 243. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00243
» https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00243 -
Saccaro, A., França, M. T. A., & Jacinto, P. de A. (2019). Fatores associados à evasão no ensino superior brasileiro: Um estudo de análise de sobrevivência para os cursos das áreas de ciência, matemática e computação e de engenharia, produção e construção em instituições públicas e privadas. Estudos Econômicos, 49(2), 337-373. https://doi.org/10.1590/0101-41614925amp
» https://doi.org/10.1590/0101-41614925amp -
Sampaio, B., Sampaio, Y., Mello, E. P. G., & Melo, A. S. (2011). Desempenho no vestibular, background familiar e evasão: evidências da UFPE. Economia Aplicada, 15(2), 287-309. https://doi.org/10.1590/S1413-80502011000200006
» https://doi.org/10.1590/S1413-80502011000200006 -
Silva, G. P. da. (2013). Análise de evasão no ensino superior: Uma proposta de diagnóstico de seus determinantes. Avaliação: Revista da avaliação da educação superior, 18(2), 311-333. https://doi.org/10.1590/S1414-40772013000200005
» https://doi.org/10.1590/S1414-40772013000200005 -
Silva, L. B., & Mariano, A. S. (2021). A definição de evasão e suas implicações (limites) para as políticas de educação superior. Educação em Revista, 37, e26524. http://dx.doi.org/10.1590/0102-469826524
» https://doi.org/10.1590/0102-469826524 -
Tinto, V., & Cullen J. Dropout in higher education: A review and theoretical synthesis of recent research Columbia University, Office of Education (DHEW). Recuperado de: https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED078802.pdf
» https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED078802.pdf -
Venegas-Muggli, J. I. (2019). Higher education dropout of non-traditional mature freshmen: the role of sociodemographic characteristics. Studies in Continuing Education, 42(3), 316-332. https://doi.org/10.1080/0158037X.2019.1652157
» https://doi.org/10.1080/0158037X.2019.1652157 -
UnB – Universidade de Brasília. (2020). Anuário Estatístico 2020 Recuperado de: https://anuario-estatistico-unb-2020.netlify.app/
» https://anuario-estatistico-unb-2020.netlify.app/ -
Zając, T. Z., & Komendant-Brodowska, A. (2019). Premeditated, dismissed and disenchanted: Higher education dropouts in Poland. Tertiary Education and Management, 25(1), 1-16. https://doi.org/10.1007/s11233-018-09010-z
» https://doi.org/10.1007/s11233-018-09010-z
Apêndice 1 Questões do questionário aplicado
-
1
Editor responsável: Antônio Carlos Rodrigues de Amorim https://orcid.org/0000-0002-0323-9207
Datas de Publicação
-
Publicação nesta coleção
01 Jul 2024 -
Data do Fascículo
2024
Histórico
-
Recebido
02 Maio 2023 -
Revisado
13 Ago 2023 -
Aceito
18 Set 2023
