EVASÃO NA EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA: UM ESTUDO EXPLORATÓRIO DAS CAUSAS DA EVASÃO...
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EVASÃO NA EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA:
UM ESTUDO EXPLORATÓRIO DAS
CAUSAS DA EVASÃO EM UMA
INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR
Gilza Santo Simao Ferreira (Uenf )
Teresa Cristina Fontaine Amaro (Uenf )
O presente estudo tem por objetivo identificar as causas da evasão em
um curso de Administração a distância, ofertado por uma universidade
pública. A metodologia utilizada configura-se como uma pesquisa
qualitativo-quantitativa de caráter exploratório, baseada na aplicação
de Ferramentas da Qualidade e na utilização do Coeficiente de
Correlação de Spearman. A amostra foi obtida entre estudantes ativos
e inativos dos três primeiros períodos do referido curso. A coleta dos
dados foi realizada em etapas distintas, porém complementares. Os
resultados apontam um conjunto de fatores determinantes para a
evasão, em sua grande maioria, relacionados aos aspectos externos e
não internos ao curso.
Palavras-chaves: evasão, EaD, ferramentas da qualidade
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1. Introdução
A educação a distância se faz cada vez mais presente no contexto de nossa sociedade,
como uma modalidade de educação extremamente adequada, no sentido de atender às
emergentes demandas educacionais decorrentes da globalização (BELLONI, 2006).
Para Preti (1996), tais demandas se devem não somente à expansão populacional, mas
principalmente às lutas das classes trabalhadoras por acesso à educação. Este fenômeno,
quando associado à evolução dos conhecimentos científicos e tecnológicos, exige mudanças
em nível da função e da estrutura da escola e da universidade.
Neste sentido ressurge a EaD, educação à distância, exercendo um papel de grande
relevância social, pelo fato de permitir o acesso daqueles que por diversas razões vêm sendo
excluídos do processo educacional superior público (ALVES, 2011; SANTOS e OLIVEIRA
NETO, 2009).
De acordo com o Censo da Educação a Distância, 2010, tal modalidade de educação
apresenta um crescimento constante desde o início desta década. O Ministério da Educação
(MEC) divulgou que no primeiro semestre de 2009 houve no nível de graduação, um
crescimento estimado superior a 90% no número de alunos de 2008.
Ainda segundo o senso de 2010, atualmente são 376 instituições, 1.752 cursos e
1.075.272 alunos que integram o universo das instituições que praticam EaD de forma
credenciada pelo Sistema de Educação no país.
A EaD é responsável por 14,6% do total de matrículas no ano de 2010 e vem sendo
praticada nos mais variados setores, tais como: a Educação Básica, o Ensino Superior, em
universidades abertas, universidades virtuais, treinamentos governamentais, cursos abertos,
livres etc. (MAIA & MATAR, 2008; INEP/MEC, 2011).
Apesar de todos esses fatores apontarem para o sucesso dessa modalidade enquanto
meio adequado e desejável para socializar nossa educação, planejadores e gestores se
confrontam com o sério problema da evasão.
Segundo Lobo (2006), o elevado número de alunos que ingressam nas universidades e
não concluem seus estudos traz como consequência, grandes desperdícios sociais, acadêmicos
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e econômicos, na medida em que provocam a ociosidade de professores, funcionários,
equipamentos e espaço físico.
Complementando Lobo (2006), Freitas (2007), ressalta que as elevadas taxas de
evasão, fazem com que uma grande quantidade de recursos sejam subtilizados e o trabalho de
professores aproveitados por um reduzido número de estudantes, face às atuais demandas
educacionais brasileiras.
Dada a relevância do tema e a escassa literatura existente em nosso país a respeito dos
reais motivadores que levam o aluno a evadir dos cursos superiores de ensino da modalidade à
distância, este estudo tem como objetivo fornecer informações para que os interessados no
assunto construam estratégias que possam minimizar tal problema.
Estudos sobre a evasão podem ainda colaborar no sentido de minorar os desperdícios
financeiros das instituições de ensino superior da modalidade à distância e contribuir com
subsídios para melhorar a qualidade da educação em geral (FREITAS, 2007).
2. Revisão Bibliográfica
O conceito de evasão considera estudantes que abandonaram, trancaram, desligaram, ou
transferiram-se para outra instituição de ensino. De acordo com a definição do MEC, evasão
é: a saída definitiva do curso de origem sem conclusão ou a diferença entre ingressantes e
concluintes, após uma geração completa.
Estudos recentes apontam alguns fatores como sendo responsáveis para desestimular o
aluno a concluir seus estudos. São eles: expectativas do aluno em relação à sua formação,
questões de ordem acadêmica e a própria integração do estudante com a instituição (LOBO,
2007).
Para Coelho (2010), as supostas causas da evasão nos cursos a distância são:
A falta da tradicional relação face-a-face entre professor e alunos dificulta a interação
entre eles;
O insuficiente domínio técnico do uso do computador, principalmente da Internet, cria
dificuldades para o aluno acompanhar as atividades propostas pelos cursos a distância;
As dificuldades em expor idéias numa comunicação escrita à distância, torna a
interatividade inviável;
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A falta de um agrupamento de pessoas numa instituição física, faz com que o aluno de
EAD não se sinta incluído num sistema educacional.
O quadro 1, conforme apresentado a seguir, é o resultado de uma síntese de vários estudos e
publicações sobre a evasão de estudantes elaborada por Freitas (2009).
Quadro1: Foco de alguns dos estudos teóricos relacionados com a evasão de estudantes nos
sistemas presencial e a distância – 1962-1993
Autor/ano/teoria Foco do desenho do estudo Comentários
Astin (1977, 1985) teoria
do envolvimento.
Quanto mais envolvido com a
instituição, maior a
probabilidade de permanência.
A satisfação é uma forte
variável com efeito
positivo de persistência.
Bean (1980, 1983) –
teoria organizacional
sobre falta e evasão de
trabalhadores aplicados à
educação.
Usa conceitos de estudos
organizacionais sobre a falta de
trabalhadores ao emprego e sua
evasão. Examina como os
atributos das organizações
educacionais e a estrutura de
recompensa afetam a satisfação
e a persistência dos estudantes.
Seu desenho de pesquisa
estabelece uma forte
relação entre a persistência
de estudantes e
trabalhadores.
Bean e Metzner (1985) –
evasão de estudantes não
tradicionais
Fatores ambientais têm mais
impacto na decisão do aluno de
deixar de estudar do que as
variáveis acadêmicas.
Estudantes não tradicionais
são aqueles que têm
características distintas dos
tradicionais e podem estar
acima da faixa etária
regularmente considerada
adequada ao nível
estudado.
Price (1977) – evasão de
trabalhadores na indústria
Seis variáveis sob controle da
organização: integração social
no emprego, pagamento,
participação na tomada de
decisões, rotina de trabalho,
conhecimento do que deveria
fazer no trabalho e tratamento
justo.
Adaptado e muito usado na
educação.
Kamens (1971, 1974) –
tamanho da instituição
Dados multi-institucionais para
demonstrar como instituições de
ensino superior de grande porte
e complexidade têm,
comparativamente, menor taxa
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de evasão.
McNeely (1973) –
desistência de estudante
do ensino superior
Múltiplos fatores, inclusive o
tempo do curso até a graduação,
quando ocorre a evasão e
impacto do tamanho da
instituição.
Spady (1970) - interação Interação entre características
de estudantes e ambiente
institucional.
Summerskill (1962) –
atributos pessoais
Relação de atributos pessoais e
razões para evadir.
Tinto (1975, 1993) –
integração social e
acadêmica.
Integração acadêmica e social
formal e informal com ambos os
sistemas – acadêmico e social –
da instituição educativa.
Modelo largamente usado
nas pesquisas sobre
educação presencial e a
distância.
Fonte: (FREITAS, 2009)
3. Metodologia
O estudo proposto configura-se como uma pesquisa qualitativa-quantitativa de caráter
exploratório, com o objetivo de contribuir para a identificação de fatores que levam o aluno à
evasão. A coleta de dados para a pesquisa qualitativa foi realizada em etapas distintas, porém
complementares. As amostras foram obtidas a partir de alunos ativos e inativos que
ingressaram no período compreendido entre o primeiro semestre de 2011 e o primeiro
semestre de 2012.
Na análise qualitativa, foram aplicadas Ferramentas da Qualidade, visando à organização,
estruturação e tratamento dos dados. Já para a abordagem quantitativa utilizou-se o
Coeficiente de Correlação de Spearman, o qual permitiu verificar a correlação entre as
variáveis independentes e a variável dependente SIT (situação do aluno).
O estudo foi realizado a partir de amostras compostas apenas por alunos dos três primeiros
períodos do referido curso. Tal procedimento pode ser justificado pela afirmativa de Lobo
2007, segundo a qual a taxa de evasão é de duas a três vezes maior no primeiro ano de curso
que nos demais.
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A seguir, faz-se a descrição de como foram realizadas as coletas de dados para cada
abordagem do estudo apresentado, bem como as ferramentas utilizadas e os resultados
obtidos.
3.1. Abordagem qualitativa
3.1.1. Diagrama de Causa e efeito
O diagrama de Causa e efeito (Figura 1), também conhecido por diagrama de Ishikawa ou
ainda espinha de peixe, devido ao seu formato, é um método bastante efetivo de ajudar a
pesquisar as raízes de um problema. (SLACK, 2002)
Para a confecção do Diagrama de Causa e Efeito foi realizada uma sessão de
brainstorming com tutor coordenador do curso, e mais dois tutores presenciais. A ferramenta
auxiliou na organização de possíveis causas e subcausas que possam auxiliar a explicar o
fenômeno da evasão.
Conforme se observa na Figura 1, o problema (efeito) pode ser identificado do lado
direito do diagrama e as causas potenciais, com suas respectivas subcausas encontram-se
distribuídas ao longo de todo o lado esquerdo.
Figura 1: Diagrama de Ishikawa
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Fonte: Autor
3.1.2 Diagrama de Correlação
O objetivo desta ferramenta é permitir que sejam identificadas e analisadas, as relações
de causa e efeito existentes entre todas as questões críticas envolvendo o problema, de modo
que as forças motoras ou resultados possam se converter em uma solução eficaz. Para a
confecção do diagrama, os dados foram coletados em duas etapas.
A partir do diagrama de causa e efeito elaborou-se uma pesquisa de opinião com 18
questões fechadas. As perguntas foram enviadas por e-mail a 50 alunos ativos e inativos, que
ingressaram no primeiro semestre deste ano de 2012.
Apenas 18 estudantes responderam às questões que tinham por objetivo conhecer o perfil
dos estudantes, bem como a percepção que os mesmos tinham em relação à qualidade do
curso oferecido.
Através das informações obtidas nesta etapa, constatou-se que:
A qualidade das tutorias presenciais é boa para excelente;
A qualidade das tutorias à distância é regular para boa;
A qualidade do material didático impresso é bom; e
A Infra-estrutura do pólo também é considerada boa para eles.
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Num segundo momento através de contatos telefônicos, foram entrevistados 12 alunos
evadidos do primeiro semestre de 2011, os quais responderam a apenas uma questão sobre
a(s) causas que os teriam levado a abandonar o curso.
São elas:
Dificuldades com a plataforma;
Dificuldades com a organização do tempo;
Preferência pela modalidade presencial;
Falta de identificação com o curso;
Mudanças na vida pessoal/profissional;
Dificuldades de adaptação à modalidade à distância;
As informações obtidas na pesquisa telefônica foram agrupadas às das etapas anteriores
bem como às informações encontradas em pesquisas bibliográficas e a partir de então foi
construído o diagrama de correlação (Figura 2).
Etapas para a construção do diagrama:
a) Formulação da questão ou do problema: Foi identificado pela própria instituição
analisando os índices de evasão. Quais as causas de evasão dos alunos dos três primeiros
períodos do curso de Administração do Cederj?
b) Formulação do grupo adequado: Tutor coordenador do curso e mais dois tutores
presenciais se reuniram. Todos com mais de cinco anos de experiência em EAD e na
instituição.
c) Lista das ideias trazidas: através do contato telefônico e da pesquisa de opinião.
Figura 2: Diagrama de Correlação
Insuficiente domínio
técnico computador/Net
p/ o item: 0 p/ fora: 4
Necessidade de trabalhar
p/ o item: 1 p/ fora: 1
Dificuldade interação com
tutores, alunos
p/ o item: 1 p/ fora: 1
Dificuldades com a
plataforma
p/ o item: 1 p/ fora: 3
Dificuldade expor ideias
comunicação escrita à
distância
p/ o item: 2 p/ fora: 1
Preferência pela
modalidade presencial
p/ o item: 2 p/ fora: 0
Dificuldades adaptação à
modalidade
p/ o item: 2 p/ fora: 1
Baixa frequência tutorias
presenciais
p/ o item: 1 p/ fora: 2
Família
p/ o item: 0 p/ fora: 1
Baixo rendimento
p/ o item: 8 p/ fora: 0
Instituição que cursou
Ensino Médio
p/ o item: 0 p/ fora: 2
Tempo de conclusão do
Ensino Médio
p/ o item: 0 p/ fora: 2
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Fonte: Autor
Analisando o diagrama de Correlação, observa-se que a causa “Insuficiente domínio
técnico do computador/internet” possui o maior número de setas apontando para fora (4), o
que indica ser esta a raiz ou força motora e, portanto, a que deve ser atacada em primeiro
lugar. Em segundo lugar, deve-se combater a causa “dificuldades com o uso da plataforma”.
As causas que viriam em terceiro lugar não estão relacionadas com problemas da instituição,
são aspectos externos ao curso. O Resultado-chave encontrado foi o Baixo rendimento dos
alunos.
Tal resultado vai ao encontro do que Freitas (2007), fala a cerca das possíveis causas da
evasão. Segundo ela, uma grande parte da população que se inscreve nos cursos de educação a
distância ainda não tem a base desejada ou a intimidade suficiente com as novas tecnologias
ou com as plataformas, ferramentas muito utilizadas em cursos via internet.
3.2. Abordagem quantitativa
3.2.1. Coeficiente de correlação de Spearman
Nesta abordagem utilizou-se o software SPSS para tratamento dos dados. O coeficiente
de correlação de Spearman foi o método estatístico utilizado para verificar a correlação entre
as variáveis independentes e a variável dependente SIT (situação do aluno).
Para a coleta de dados extraiu-se uma amostra de 85 alunos ativos e inativos através do
próprio sistema acadêmico da universidade pesquisada. Tais alunos ingressaram na
universidade entre o primeiro semestre de 2011 e o primeiro de 2012, estando assim
compreendidos nesse intervalo três semestres.
A partir de tais dados foi feita análise dos histogramas, através da qual verificou-se a
inexistência de normalidade dos dados. Desta forma, a correlação deveria ser feita com
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estatísticos não-paramétricos. Na avaliação de correlação entre os dados, uma alternativa
não-paramétrica para o Coeficiente de Correlação de Pearson é o Coeficiente de Correlação
de Spearman. Assim, este foi o estatístico utilizado para verificar a correlação entre as
variáveis independentes e a variável dependente SIT.
Outro ponto importante que não pode ser ignorado nesta análise é a colinearidade.
Espera-se que haja alta correlação entre a variável dependente e as variáveis independentes
analisadas. Entretanto, não é desejável uma correlação entre as variáveis dependentes. Este
fato leva a um problema de colinearidade.
Há diferentes opiniões sobre a significância dos coeficientes de correlação. Para Cohen e
Holliday (1982) apud Bryman e Cramer (1995):
Tabela 1: Coeficiente de correlação
Correlação
≤ 0,20 Muito fraca e sem significância
0,20 < ρ ≤ 0,39 Fraca
0,40 < ρ ≤ 0,69 Moderada
0,70 < ρ ≤ 0,89 Forte
0,90 < ρ ≤ 1,0 Muito Forte
Fonte: Cohen e Holliday (1982) apud Bryman e Cramer (1995)
A matriz de correlação (em anexo) aponta uma correlação forte entre SIT e CR (coeficiente de
rendimento). Além disso, a correlação entre CR e demais variáveis independentes é fraca.
Pode-se verificar também uma correlação fraca entre SIT e demais variáveis independentes
que não o CR. Este fato pode indicar que não há correlação significativa entre a situação do
aluno (ativo/evadido) e sua idade, sexo, estado civil, estado onde reside, distância do pólo ou
mesmo a rede de ensino onde concluiu o ensino médio.
4. Considerações Finais
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Este estudo buscou identificar as causas da evasão em um curso de graduação superior em
Administração na modalidade à distância, a partir da aplicação de Ferramentas da Qualidade e
do método estatístico, Coeficiente de Correlação de Spearman.
Ao analisar as resultados obtidos em todas as fases do estudo, verificou-se que fatores
externos, influenciam na decisão do aluno de evadir. O maior deles seria o insuficiente
domínio técnico do computador/internet. Em segundo lugar foi diagnosticada a dificuldade
que o aluno tem com uso da plataforma, instrumento indispensável nesta modalidade de
educação. Dessa forma, alunos que não sabem utilizar o computador/net, provavelmente
apresentarão grandes dificuldades no uso da plataforma, que é o ambiente virtual de
aprendizagem.
Nesse sentido, a instituição vem tomando medidas para minorar tais dificuldades como: a
introdução de uma disciplina de informática básica obrigatória a todos os alunos do primeiro
período e a redução do número de disciplinas que faziam parte da grade do primeiro período.
Esse processo é recente e ainda não se sabe o quanto está sendo eficaz no combate à
evasão. Tais iniciativas, contudo, devem ser trabalhadas pela instituição continuamente, a fim
de viabilizar a permanência do aluno.
As demais causas detectadas pelo estudo também não estão relacionadas com problemas
da instituição. São elas: a baixa frequência do aluno nas tutorias, a necessidade de trabalhar, o
pouco tempo para os estudos, a dificuldade dele se comunicar na escrita, família, a rede de
ensino em que cursou o ensino médio e o tempo de conclusão deste.
Todos esses fatores se inter-relacionam conforme apresentado no diagrama 2, e acabam
contribuindo para que este aluno tenha um baixo rendimento e não permaneça na
universidade, seja por sua própria iniciativa, ou através desligamento, iniciativa da própria
instituição.
Quanto aos resultados obtidos na pesquisa quantitativa, observa-se uma correlação forte
entre SIT e CR (coeficiente de rendimento). Além disso, a correlação entre CR e demais
variáveis independentes é fraca. Pode-se verificar também uma correlação fraca entre SIT e
demais variáveis independentes que não o CR.
No que diz respeito à correlação existente entre rede de ensino que o aluno concluiu seu
ensino médio e a sua situação, deve-se atentar para o aspecto de que quase 100% da amostra
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era composta por estudantes de escolas públicas. O que impossibilita qualquer conclusão a
respeito da influência da qualidade do ensino médio como fator relevante para a evasão.
Os resultados deste trabalho não são conclusivos, apenas apontam para a necessidade de
um estudo mais aprofundado dos fatores que envolvem a evasão dos alunos. Para abordar este
tema faz-se necessário examinar toda a complexidade política, administrativa e social que o
envolve não sendo possível abraçar em um só estudo todas as variáveis que influenciam o
fenômeno da evasão.
Sendo assim, não se tem o objetivo de identificar todas as causas da evasão. A proposta
do presente estudo é a de colaborar para uma melhor compreensão delas, contribuindo para
um processo de qualidade já iniciado pelo Centro Educacional a distância do Estado do Rio de
Janeiro (Cederj) no ano de 2009.
Referências
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Disponível em: < books.google.com.br/books?id=BciuHdHIHPwC&pg=PA27&hl=pt-
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ANEXOS
Tabela 2: Matriz de correlação de Spearman
Fonte: Autor
SIT CR IDA SEX CIV UF KM EM
Spearman's
(
SIT Correlation Coefficient
1,000 ,714** ,170 ,161 ,317
** ,127 ,099 ,072
Sig. (2-tailed) . ,000 ,121 ,141 ,003 ,245 ,366 ,515
N 85 85 85 85 85 85 85 85
CR Correlation Coefficient
,714** 1,000 ,162 ,086 ,356
** ,066 ,101 ,211
Sig. (2-tailed) ,000 . ,139 ,436 ,001 ,551 ,356 ,052
N 85 85 85 85 85 85 85 85
IDA Correlation Coefficient
,170 ,162 1,000 ,097 ,552** ,178 ,158 ,029
Sig. (2-tailed) ,121 ,139 . ,376 ,000 ,103 ,149 ,790
N 85 85 85 85 85 85 85 85
SEX Correlation Coefficient
,161 ,086 ,097 1,000 ,118 ,093 ,086 -,021
Sig. (2-tailed) ,141 ,436 ,376 . ,283 ,399 ,433 ,850
N 85 85 85 85 85 85 85 85
CIV Correlation Coefficient
,317** ,356
** ,552
** ,118 1,000 ,117 ,125 ,100
Sig. (2-tailed) ,003 ,001 ,000 ,283 . ,287 ,255 ,364
N 85 85 85 85 85 85 85 85
UF Correlation Coefficient
,127 ,066 ,178 ,093 ,117 1,000 ,524** -,102
Sig. (2-tailed) ,245 ,551 ,103 ,399 ,287 . ,000 ,352
N 85 85 85 85 85 85 85 85
KM Correlation Coefficient
,099 ,101 ,158 ,086 ,125 ,524** 1,000 -,007
Sig. (2-tailed) ,366 ,356 ,149 ,433 ,255 ,000 . ,952
N 85 85 85 85 85 85 85 85
EM Correlation Coefficient
,072 ,211 ,029 -,021 ,100 -,102 -,007 1,000
Sig. (2-tailed) ,515 ,052 ,790 ,850 ,364 ,352 ,952 .
N 85 85 85 85 85 85 85 85
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
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Tabela: 3 de Resumo dos Dados
(SIT) Situação Codigo Observação Freq. Abs. Freq. Rel.
Ativo 1 47 0,5529
Evadido 0 38 0,4471
(IDA) Idade Codigo Observação Freq. Abs. Freq. Rel.
menos de 20 1 3 0,0353
20 a 25 2 23 0,2706
26 a 30 3 21 0,2471
31 a 35 4 22 0,2588
36 a 40 5 8 0,0941
mais de 40 6 8 0,0941
(SEX) Sexo Codigo Observação Freq. Abs. Freq. Rel.
Marculino 1 50 0,5882
Feminino 0 35 0,4118
(CIV) Estado
Civil Codigo Observação Freq. Abs. Freq. Rel.
Casado 1 30 0,3529
Não Casado 0
O cadastro era composto
por elementos que não
declararam seu Estado
Civil. Analisando estes
dados percebeu-se uma
frequência de idade entre
20 e 30 anos nestes casos.
Assim, os NI (Não
Informaram) foram
considerados Não
Casados, dado que o
objetivo da pesquisa é
verificar se a família
interfere na evasão. 55 0,6471
(UF) Estado
Reside Codigo Observação Freq. Abs. Freq. Rel.
RJ 0 57 0,6706
MG 1 22 0,2588
ES 2 6 0,0706
(EM) Ensino Codigo Observação Freq. Abs. Freq. Rel.
XXXIV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Engenharia de Produção, Infraestrutura e Desenvolvimento Sustentável: a Agenda Brasil+10
Curitiba, PR, Brasil, 07 a 10 de outubro de 2014.
15
Médio
Particular 1 12 0,1412
Estadual 2 69 0,8118
Federal 3 4 0,0471
(CR) Coef.
Rend. Codigo Observação Freq. Abs. Freq. Rel.
0,0 a 2,0 1 33 0,3882
2,1 a 4,0 2 9 0,1059
4,1 a 6,0 3 15 0,1765
6,1 a 8,0 4 24 0,2824
8,1 a 10,0 5 4 0,0471
(KM) Distância Codigo Observação Freq. Abs. Freq. Rel.
0—| 32 1 29 0,3412
32—| 64 2 30 0,3529
64—| 96 3 10 0,1176
96—| 128 4 7 0,0824
128—| 160 5 2 0,0235
160—| 192 6 0 0,0000
192—| 224 7 4 0,0471
224—| 256 8 0 0,0000
256—| 288 9 0 0,0000
288—| 320 10 3 0,0353 Fonte: Autor