Construção de um modelo ontológico sobre evasão no ensino superior

Resumo

Nos últimos anos as taxas de evasão no ensino superior estão crescendo, de acordo com o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) cerca de 27% dos ingressantes em Instituições de Ensino Superior (IES) se evadem dos cursos por algum motivo (INEP, 2018). Esse elevado número de estudantes evadidos das IES, gera diversas consequências tais como: desqualificação profissional, diminuição dos salários, violência, consumo e tráfico de drogas, em outras palavras a evasão escolar gera o aumento da desigualdade social e a diminuição da qualidade de vida (CERATTI, 2008 apud BRASIL, 2006). Por tratar-se de um problema complexo, as instituições educacionais e o governo necessitam compreender o que é a evasão em si e conhecer quais são os principais fatores que geram este fenômeno, para então criar maneiras de solucionar ou mitigar este problema e suas consequências (SILVA FILHO e LIMA ARAÚJO, 2017). Dentro da Ciência da Computação, existe um conceito chamado de ontologia que de acordo com Studer, Benjamins e Fensel (1998) uma ontologia é “uma especificação explícita e formal de uma conceitualização compartilhada” e que através deste conceito de ontologia é possível construir modelos de dados que possam representar conceitos, entidades e seus relacionamentos dentro de um domínio, contexto ou área específica, no caso deste trabalho o fenômeno evasão. Tendo em vista o cenário apresentado, o presente trabalho tem como objetivo identificar quais são os fatores responsáveis pela evasão escolar no ensino superior e através destes fatores construir um modelo ontológico, que será utilizado para definir, estruturar, compreender e classificar o domínio da evasão escolar no ensino superior, possibilitando assim que soluções mais assertivas possam ser criadas para o problema da evasão. Para realizar o levantamento das causas da evasão no ensino superior foi feito um survey, que é um tipo de pesquisa quantitativa, com o objetivo de coletar dados e informações a partir de opiniões de grupos de indivíduos, e possivelmente extrapolar essas informações para uma população maior, normalmente utilizando um questionário estruturado (FREITAS, et al., 2000). Antes de iniciar survey propriamente dito, foram definidas 3 questões centrais que deveriam ser respondidas ao final da pesquisa, são elas: o que caracteriza a evasão de um estudante do ensino superior, quais fatores podem desencadear uma evasão no ensino superior e quais fatores podem desencadear a permanência até o final de um curso superior. A partir destas 3 questões, foi elaborado um questionário de coleta de dados contendo 13 questões a respeito da evasão e da permanência no ensino superior. O processo de busca foi executado de maneira automática nas bases de dados Scopus e WebOfScience utilizando a string de busca: “(“higher education” OR “undergraduate”) AND (“evasion” OR “dropout” OR “drop-out” OR “drop out” OR “dropping”) AND (“brasil” OR “brazil”)”, além disso só foram aceitos trabalhos que estivessem escritos em português, inglês ou espanhol e que as palavras da string de busca estivessem presentes no título, nas palavras-chave ou no resumo dos trabalhos retornados pelas bases de dados. Com relação aos critérios de inclusão dos artigos foram os seguintes: artigos publicados e disponíveis integralmente em alguma base de dados científica, artigos revisados por pelo menos dois especialistas (revisão por pares), artigos publicados em conferências, periódicos, revistas ou livros, artigos que discutem sobre o que caracteriza a evasão escolar no ensino superior, artigos que discutem sobre quais fatores podem desencadear evasão no ensino superior e artigos que discutem sobre quais fatores podem desencadear a permanência no ensino superior. Já os critérios de exclusão dos artigos foram os seguintes: artigos que não estão nos critérios de inclusão, artigos que não possuam resumo, artigos que não estão concluídos ou que o trabalho final não está disponível, artigos duplicados ou com mais de uma versão (será aceito somente o mais recente, excluindo-se os demais) e artigos em outros idiomas que não sejam português, espanhol ou inglês. O processo de seleção foi dividido em 3 fases: 1) Análise de títulos, palavras-chave e resumos, 2) Análise de introduções e conclusões e 3) Análise completa dos artigos. Cada uma dessas etapas de seleção foi realizada considerando os critérios de inclusão e exclusão, além de contar com mais de um pesquisador para a seleção dos artigos. No que diz respeito aos resultados, durante a execução da string de busca na Scopus e WebOfScience foram retornados 113 artigos, dos quais através da análise de títulos, palavras-chave e resumos foram classificados 50 como relevantes, já na fase de seleção por introduções e conclusões foram classificados 20 como relevantes, por fim, a partir dos trabalhos classificados como relevantes foi realizada a leitura completa dos mesmos e o preenchimento do formulário coleta de dados do survey. Devido ao número de trabalhos resultantes, no caso 20 trabalhos, foi decidido realizar a técnica de snowball, que consiste em buscar trabalhos que citam os trabalhos aprovados (snowball para frente) e buscar os trabalhos citados pelos trabalhos aprovados (snowball para trás), com o intuito de aumentar o número de trabalhos relevantes e melhorar a qualidade da pesquisa. Após a realização do procedimento de snowball para trás e para frente e de executar a mesmas etapas de seleção que foram aplicadas aos dados vindos da Scopus e da WefOfScience, a quantidade de trabalhos saltou de 20 para 113 trabalhos relevantes, além de incluir agora teses de doutorado, dissertações de mestrado e trabalhos de conclusão de curso, que não apareceram nos resultados das buscas automatizadas. A partir destes 113 trabalhos foi possível extrair as seguintes informações até o presente momento: 66 dos 113 trabalhos foram realizados considerando o contexto de universidades públicas, 18 considerando universidades privadas, 25 considerando universidades públicas e privadas, 1 uma universidade comunitária e 3 trabalhos não deixaram claro qual o tipo de universidade estava sendo considerada. Em relação aos cursos onde foram realizadas as análises dos trabalhos, foi possível constatar que a maioria dos trabalhos utilizam mais de um curso simultaneamente para a realização das análises, ficando muitas vezes inviável determinar quais cursos foram utilizados em cada trabalho. No que diz respeito às abordagens utilizadas para a identificação das causas da evasão, se destacam duas delas: a primeira a aplicação de questionários tanto para discentes evadidos quanto para discentes ainda matriculados e a segunda a revisão bibliográfica. Por fim, foram identificadas até o presente momento cerca de 50 fatores que podem gerar evasão com destaque aos fatores "Decepção com curso”, "Insatisfação com a estrutura física da universidade”, “Problemas Financeiros” e “O curso não ter sido a 1ª opção do discente”. Considerando os dados obtidos até o presente momento foi possível concluir que o fenômeno da evasão é extremamente complexo devido a quantidade de fatores identificados até o presente momento, o que corrobora com a literatura, também é possível constatar que as pesquisas possuem foco no cenário das universidades públicas e que normalmente são feitas pesquisas mais genéricas considerando vários cursos distintos. Por fim, tendo em vista que esta pesquisa ainda está em andamento, pretende-se como próximos passos concluir a sumarização dos dados coletados a partir dos formulários e coleta e a partir daí iniciar a construção de uma ontologia que possa representar o fenômeno da evasão no ensino superior.