Análise e avaliação da trajetória de estudantes de graduação baseadas em modelagem por cadeias de Markov

A evasão está presente em instituições de ensino superior no mundo todo. Distúrbios durante o processo de formação podem causar altos níveis de abandono dos cursos de graduação, o que torna o fenômeno um problema para as instituições e para a sociedade, em especial quando financiadas com recursos públicos. O objetivo deste trabalho é apresentar uma investigação com possibilidade de intervenção sobre a trajetória acadêmica de estudantes de graduação, por meio de um modelo estocástico baseado em cadeias de Markov absorventes. A partir da proposição, simulações da dinâmica evolutiva foram realizadas para estimar os impactos de eventuais intervenções sobre o fenômeno analisado, em especial na evasão de estudantes durante a graduação. Modelos existentes na literatura são baseados em hierarquias naturais de um curso de graduação, como horas e séries cursadas com êxito. Isso impõe um caminho fixo de estados a ser necessariamente cumprido antes da colação de grau, o que restringe as possibilidades de intervenção sobre o ambiente. Assim, foi proposta uma abordagem para análise e avaliação da trajetória de estudantes de graduação, o que incluiu uma cadeia de Markov absorvente, homogênea de primeira ordem, de tempo discreto, em que o conjunto de estados é definido pela situação acadêmica e o número de reprovações acumuladas pelo estudante. Em um estudo de caso, com dados da Universidade Federal Rural de Pernambuco, o processo de investigação identificou o impacto estimado de algumas mudanças no sistema. Por meio de alterações preliminares nas probabilidades de transição do modelo, percebeu-se que ações sobre os ingressantes, antes da primeira reprovação, teria maior influência no número de formados. Quando implementado o processo de modelagem e seleção de cenários, foram identificadas trajetórias incrementais e alcançáveis com poder de redução de até 57% da proporção entre estudantes formados e evadidos. E, quando os experimentos foram realizados considerando a área de conhecimento de cada curso de graduação, a redução média foi de 73,77% na proporção evadidos sobre formados.Dropout is present in higher education institutions worldwide. Disorders during the undergraduate process can cause high levels of dropout, which makes the phenomenon a problem for institutions and for society, especially when financed with public resources. The objective of this work is to present an investigation with the possibility of intervention on the academic flow of undergraduate students, through a stochastic model based in absorbing Markov chain. Based on the proposition, simulations of the evolutionary dynamics were carried out to estimate the impacts of some interventions on the analyzed phenomenon, especially on the dropout. The existing models in the literature are based on natural hierarchies of an undergraduate course, such as hours and years successfully completed. This imposes a fixed path of states to be necessarily fulfilled before the graduation, which restricts the possibilities of intervention on the environment. Thus, an approach was proposed to analyze and evaluate the trajectory of undergraduate students, which included an absorbing, homogeneous, first-order Markov chain, with discrete time, in which the set of states is defined by the academic situation and the number of students cumulative failures. In a case study, using data from the Federal Rural University of Pernambuco, the investigation process identified the estimated impact of some changes in the system. Through preliminary changes in the model’s transition probabilities, it was realized that actions on freshmen, before the first failure, would have a greater influence on the number of graduates. When the process of modeling and selecting scenarios was implemented, incremental and achievable trajectories were identified with the power to reduce up to 57% of the proportion between graduated and dropout. And, when the experiments were carried out considering the area of knowledge of each undergraduate course, the average reduction was 73.77% in the proportion dropout over graduates