Studies on dropout in different educational environments and their relationships with gender and diversity
DOI:
https://doi.org/10.5753/reic.2023.3424Keywords:
PortuguêsAbstract
The analysis of educational data is essential for understanding the academic context and supporting the creation of public policies. This work presents: (1) a systematic mapping on dropout prediction; (2) a questionnaire to identify possible reasons for dropout; (3) a proposal for an educational data visualization tool; (4) an analysis of female dropout rates in computer science courses in Santa Catarina; (5) an overview of diversity in computer science courses at public universities in Santa Catarina; (6) a collaborative tool for dropout prediction in disciplines. These studies are relevant in the field of computer science as they address academic issues and contribute to the development of prediction systems and policies to reduce dropout rates.
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