Banca de DEFESA: NEIDE MARIA PALHANO DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : NEIDE MARIA PALHANO DOS SANTOS
DATA : 05/12/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Banca Remota
TÍTULO:

INDICADORES DE EVASAO EM CURSOS DE ESPECIALIZACAO EAD/ON-LINE

PALAVRAS-CHAVES:

Educação à distância. Indicadores de evasão. Estudo metodológico.

PÁGINAS: 70
RESUMO:

A evasão em cursos de Educação a Distância (EaD) representa um desafio significativo para a qualidade e a sustentabilidade dos sistemas educacionais, especialmente no contexto da formação de profissionais de saúde no Sistema Único de Saúde (SUS). Diante disso, o presente estudo metodológico teve como objetivo principal a identificação dos indicadores de evasão através de desenvolvimento de um protótipo de painel de monitoramento de baixa resolução para o risco de evasão em cursos de especialização online ofertados no Ambiente Virtual de Aprendizagem do SUS (AVASUS). O processo metodológico, baseado no referencial de Polit e Beck (2019), iniciou-se com uma revisão de escopo para a identificação e categorização dos fatores de evasão, seguida pelo mapeamento dos recursos de dados disponíveis no AVASUS e, por fim, o desenvolvimento do protótipo a partir de Estórias de Usuário priorizadas. Os resultados mais importantes revelaram que a evasão é um fenômeno multifatorial, com 50 indicadores identificados e distribuídos em três categorias: Aspectos Institucionais (48%), Aspectos Pessoais (40%) e Aspectos Sociais (12%). A análise de frequência nos artigos revisados demonstrou que os aspectos pessoais e institucionais são os mais abordados, com 100% e 72,72% de prevalência, respectivamente. A discussão do tema reforça a interdependência desses fatores, indicando que a retenção do aluno na EaD depende tanto da qualidade do suporte acadêmico e pedagógico (institucional) quanto da capacidade de autogestão e do bem-estar psicossocial (pessoal) do estudante, sendo o protótipo desenvolvido uma ferramenta estratégica para validar a transformação de dados de interação em alertas visuais e acionáveis. Em conclusão, o estudo entregou um artefato conceitual que permite a identificação precoce de alunos em risco, contribuindo para a gestão eficiente dos cursos e para o fortalecimento da qualificação profissional no SUS. Como proposta para futuros estudos, sugere-se a implementação da solução, a aplicação de Learning Analytics para a criação de um modelo preditivo de risco mais robusto e a avaliação do impacto das intervenções personalizadas na redução das taxas de evasão.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1422699 - HERTZ WILTON DE CASTRO LINS
Interno - 1204045 - JOSE ADAILTON DA SILVA
Externa ao Programa - 2087603 - ROSIRES MAGALI BEZERRA DE BARROS - UFRNExterna à Instituição - TALITA HELENA MONTEIRO DE MOURA