Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Chieh, Liao Yu |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
Melhorar o desempenho acadêmico e aumentar a taxa de conclusão são objetivos almejados por coordenadores das escolas, professores e estudantes. Examinando a relação de diversos fatores, incluindo nota de teste padronizado de raciocínio lógico e quantitativo similar ao GMAT, notas de provas individuais de uma disciplina-chave, qualidade e tipo do curso de graduação, além de dados demográficos, este estudo sugere modelos de previsão de desempenho usando regressões linear e quantílica, e de taxa de conclusão usando regressão logística para um programa de pós-graduação em Finanças. Os resultados indicam que as notas de raciocínio lógico e quantitativo e as notas de provas da disciplina-chave são significantes e positivamente relacionados ao desempenho global dos estudantes e à probabilidade de conclusão do programa. Os resultados também mostram que o gênero do aluno impacta o desempenho acadêmico e a idade impacta se ele conclui ou abandona a pós. Usando o modelo de regressão quantílica, este estudo sugere um critério para apontar estudantes que se preveem que tirarão notas insuficientes para se formarem, e usando o modelo de regressão logística que classificou corretamente 86% da amostra, um critério para apontar aqueles que têm alta probabilidade de abandonar a escola de negócios brasileira analisada.
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| Link de acesso: |
https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2204
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Resumo: |
Melhorar o desempenho acadêmico e aumentar a taxa de conclusão são objetivos almejados por coordenadores das escolas, professores e estudantes. Examinando a relação de diversos fatores, incluindo nota de teste padronizado de raciocínio lógico e quantitativo similar ao GMAT, notas de provas individuais de uma disciplina-chave, qualidade e tipo do curso de graduação, além de dados demográficos, este estudo sugere modelos de previsão de desempenho usando regressões linear e quantílica, e de taxa de conclusão usando regressão logística para um programa de pós-graduação em Finanças. Os resultados indicam que as notas de raciocínio lógico e quantitativo e as notas de provas da disciplina-chave são significantes e positivamente relacionados ao desempenho global dos estudantes e à probabilidade de conclusão do programa. Os resultados também mostram que o gênero do aluno impacta o desempenho acadêmico e a idade impacta se ele conclui ou abandona a pós. Usando o modelo de regressão quantílica, este estudo sugere um critério para apontar estudantes que se preveem que tirarão notas insuficientes para se formarem, e usando o modelo de regressão logística que classificou corretamente 86% da amostra, um critério para apontar aqueles que têm alta probabilidade de abandonar a escola de negócios brasileira analisada. |
