DETERMINANTES DAS VAGAS REMANESCENTES EM ENGENHARIA MECÂNICA: UM ESTUDO DE REGRESSÃO NAS UNIVERSIDADES FEDERAIS
Palavras-chave:
vagas remanescentes, Engenharia Mecânica, análise de regressãoResumo
O Ensino Superior brasileiro enfrenta desafios e oportunidades para seu aperfeiçoamento, sendo um dos principais desafios a existência de vagas remanescentes nas Universidades Federais, onde, de um total de 107 mil vagas anuais, cerca de 20% não são preenchidas. Diante desse cenário, este estudo tem como objetivo identificar e analisar os fatores que influenciam a estimativa do índice de vagas remanescentes nos cursos presenciais de graduação em Engenharia Mecânica. A partir da aplicação da análise de regressão múltipla, obteve-se um modelo com ajuste de 64,18%, valor considerado satisfatório para estudos que envolvem aspectos humanos. Os resultados mostram que as variáveis anos de funcionamento do curso, índice da carga horária do curso, nota do ENADE, avaliação do mercado e índice de vagas anuais oferecidas em relação às vagas autorizadas apresentam associação inversa com a variável resposta; ou seja, o aumento desses fatores está associado à redução do índice de vagas remanescentes. Por outro lado, a nota do programa de pós-graduação stricto sensu da CAPES apresentou associação direta, indicando que notas mais altas para essa variável correspondem a maiores índices de vagas remanescentes. Este é um resultado controverso, pois sugere que cursos de pós-graduação com melhor avaliação estão associados à existência de vagas remanescentes no cenário analisado. Esses fatores devem ser considerados os principais direcionadores das ações de qualidade do curso, visando à redução das vagas remanescentes.
Referências
AKMEŞE, Ö. F.; KÖR, H.; ERBAY, H. Use of machine learning techniques for the forecast of student achievement in higher education. Information Technologies and Learning Tools, v. 82, n. 2, p. 297-311, 2021.
ANDRADE, J. B. C. et al. Contexto de formação e sofrimento psíquico de estudantes de medicina. Revista Brasileira de Educação Médica, v. 38, n. 2, p. 231-242, 2014.
BARNETT, R. Para una transformación de la universidad: nuevas relaciones entre investigación, saber y docencia. Barcelona: Octaedro, 2008.
BERGO, M. M. de R.; COSTA, B. L. D.; RIANI, J. de L. R. Gestão de vagas remanescentes sob a ótica da gestão administrativa das Instituições Federais de Ensino Superior. Revista Internacional de Educação Superior, Campinas, SP, v. 11, p. e025015, 2025.
CABRAL, A. M. R.; LINS, I. D. Aplicação de bootstrap para teste de Durbin-Watson: uma contribuição para cenários na economia. Economia Política do Desenvolvimento, Maceió, v. 4, n. 12, p. 69-90, 2011.
CATANI, A. M.; OLIVEIRA, J. F. de; DOURADO, L. F. Política educacional, mudanças no mundo do trabalho e reforma curricular dos cursos de graduação no Brasil. Educação & Sociedade, v. 22, p. 67-83, 2001.
CHATTERJEE, S.; HADI, A. S. Regression analysis by example. Hoboken: John Wiley & Sons, 2006.
COBO, B.; BATANERO, C. La mediana en la educación secundaria obligatoria: ¿un concepto sencillo? UNO: Revista de Didáctica de las Matemáticas, v. 23, p. 85-96, 2000.
CORTELAZZO, A. L. Oferta de vagas remanescentes como política institucional para a remediação da ociosidade e do abandono escolar. In: CONFERENCIA LATINOAMERICANA SOBRE EL ABANDONO EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR (CLABES), 8., 2018, Panamá. Anais [...]. Panamá: Universidad Tecnológica de Panamá, 2018. p. 857-865.
CUNHA, M. I. da. A qualidade e ensino de graduação e o complexo exercício de propor indicadores: é possível obter avanços? Avaliação: Revista da Avaliação da Educação Superior, v. 19, n. 2, p. 453-462, 2014.
DOMBROSKI, L.; SANTOS, M. R. dos; VOESE, S. B. Relação entre indicadores de desempenho de gestão das universidades federais e os rankings Índice Geral de Cursos e Ranking Universitário Folha. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CUSTOS, 26., 2019, Curitiba. Anais [...]. Curitiba: ABC, 2019.
DURBIN, J.; WATSON, G. S. Testing for serial correlation in least squares regression II. Biometrika, v. 38, n. 1/2, p. 159-177, 1951.
FLORES, V.; HERAS, S.; JULIAN, V. Comparison of predictive models with balanced classes using the SMOTE method for the forecast of student dropout in higher education. Electronics, v. 11, n. 3, p. 457, 2022.
HEINZE, G. et al. Regression without regrets: initial data analysis is a prerequisite for multivariable regression. BMC Medical Research Methodology, v. 24, p. 178, 2024.
INEP. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. SINAES: da concepção à regulamentação. 5. ed. rev. e ampl. Brasília, DF: Inep, 2009.
INEP. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Censo da Educação Superior 2021: divulgação dos principais resultados. Brasília, DF: Inep, 2022.
KNOP, M. N. H. A escolha de curso superior dos vestibulandos da Universidade Federal do Rio Grande do Sul: um estudo quantitativo com utilização de análise de correspondência múltipla. 2008. Dissertação (Mestrado em Sociologia) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2008.
LUCAS, C. J. American higher education: a history. New York: St. Martin’s Griffin, 1994.
MAGALHÃES, E. A. et al. Custo do ensino de graduação em instituições federais de ensino superior: o caso da Universidade Federal de Viçosa. Revista de Administração Pública, v. 44, n. 3, p. 637-666, 2010.
MARTINS, Y. S. et al. Analysis and forecast of Brazilian’s ISO 9001 certifications and its relationship with economic and social indicators. In: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON INDUSTRIAL ENGINEERING AND OPERATIONS MANAGEMENT (IJCIEOM), 26., 2020, Rio de Janeiro. Proceedings [...]. Rio de Janeiro: ABEPRO, 2020.
MONTGOMERY, D. C.; JENNINGS, C. L.; KULAHCI, M. Introduction to time series analysis and forecasting. 2. ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2015.
NAKASHIMA, F. Pesquisa da CNI aponta déficit de 75 mil engenheiros no mercado brasileiro. Correio Braziliense, Brasília, DF, 15 dez. 2024. Disponível em: https://www.correiobraziliense.com.br/euestudante/trabalho-e-formacao/2024/12/7007814-pesquisa-da-cni-aponta-deficit-de-75-mil-engenheiros-no-mercado-brasileiro.html. Acesso em: 3 jul. 2026.
OLIVEN, A. C. A marca de origem: comparando colleges norte-americanos e faculdades brasileiras. Cadernos de Pesquisa, v. 35, n. 125, p. 111-135, 2005.
PAUL, J.-J.; SILVA, N. V. Conhecendo o seu lugar: a auto-seleção na escolha de carreira. Revista Brasileira de Política e Administração da Educação, v. 14, n. 1, p. 115–130, 1998.
QUININO, R. C.; REIS, E. A.; BESSEGATO, L. F. O coeficiente de determinação R² como instrumento didático para avaliar a utilidade de um modelo de regressão linear múltipla. Belo Horizonte: UFMG, 1991.
SABANAL, D. et al. Predictive model for college students’ performance in higher mathematics. Social Sciences & Humanities Open, v. 10, p. 101134, 2024.
SÁNCHEZ-SÁNCHEZ, A. M. et al. Identifying the determinants of academic success: a machine learning approach in Spanish higher education. Systems, v. 12, n. 10, p. 425, 2024.
SANTOS, L. F. da S.; SILVA, E. V. C. da. Indústria 4.0 e as inovações para a Engenharia Mecânica. Research, Society and Development, v. 12, n. 10, p. e41121043411, 2023.
SAPNKEN, E. F. et al. Modeling and forecasting gasoline consumption in Cameroon using linear regression models. International Journal of Energy Economics and Policy, v. 8, n. 2, p. 111-120, 2018.
SAVIN, N. E.; WHITE, K. J. The Durbin-Watson test for serial correlation with extreme sample sizes or many regressors. Econometrica, v. 45, n. 8, p. 1989-1996, 1977.
SEN, D.; GÜNAY, M. E.; TUNÇ, K. M. M. Forecasting annual natural gas consumption using socio-economic indicators for making future policies. Energy, v. 173, p. 1106–1118, 2019.
SOBRAL, M. T. M. de C.; ROCHA, L. M. Teste de Durbin-Watson: aplicação para variável data do evento. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE AVALIAÇÕES E PERÍCIAS, 20., 2019, Salvador. Anais [...]. Salvador: IBAPE, 2019.
SRINIVASAN, N. et al. Predicting Indian GDP with machine learning: a comparison of regression models. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED COMPUTING AND COMMUNICATION SYSTEMS (ICACCS), 9., 2023, Coimbatore, Índia. Proceedings [...]. IEEE, 2023.
TEIXEIRA, A. O ensino superior no Brasil: análise e interpretação de sua evolução até 1969. Rio de Janeiro: Fundação Getúlio Vargas, 1989.
WEN-JIAN, Q. et al. An analysis for demand forecast and dynamic balance of supply and demand in higher education. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION MANAGEMENT, INNOVATION MANAGEMENT AND INDUSTRIAL ENGINEERING, 2011. Proceedings [...], p. 484-487, IEEE, 2011.
