Resumo: O objetivo do presente estudo é identificar o papel preditivo de variáveis pessoais dos estudantes e do envolvimento acadêmico na evasão. Participaram do estudo 216 voluntários, de ambos os sexos, que responderam a um questionário de caracterização e a Escala de Envolvimento Acadêmico, entre a sexta e oitava semana de início do curso. Após dois anos da coleta inicial, identificou-se que 84 estudantes evadiram. O modelo composto pela idade, trabalho, turno no qual está matriculado no ensino superior e envolvimento com as atividades obrigatórias, analisado pela regressão logística, mostrou-se ajustado e com um bom poder preditivo da evasão. Destaca-se que os estudantes do diurno, os que trabalham e os que descrevem um menor envolvimento com as atividades nas semanas iniciais do curso têm um risco aumentado de evadir, sendo o peso do envolvimento na evasão menor do que o das demais variáveis. Tais resultados reafirmam a necessidade no aprimoramento de indicadores que possam auxiliar na identificação de estudantes em risco de evasão, com destaque para a incorporação de variáveis contextuais Ver menos

Abstract: This study aims to identify the predictive role of students' personal variables and academic involvement in dropout. In the study, 216 volunteers of both sexes participated, who answered a characterization survey and the Academic Involvement Scale, from the sixth to the eighth week of the course. After two years of the initial survey, 84 students were identified as dropout.The model composed by age, work, the turn in which he is enrolled in higher education and involvement with mandatory activities, analyzed by logistic regression, showed to be adjusted and with a good predictive power of dropout. It is highlighted that daytime students, those who work and those who describe less involvement in the initial weeks of the course have an increased risk of dropout, and the role of involvement in withdraw is less than that of other variables. These results reaffirm the need to improve indicators that can help identify students at risk of dropout, particularly the use of context variables Ver menos