O primeiro procedimento adotado foi verificar a existência de estudos que correlacionam os fatores “inovação” e “evasão no ensino superior” na literatura mundial. Esta verificação inicial foi realizada mediante o Google Acadêmico e o Scielo, utilizando os seguintes termos de busca: “evasão no ensino superior”, “graduação”, “universidade”, “inovação no ensino superior”. Para isso, utilizou-se o caractere “*” para abranger maior volume de resultados com variações das palavras-chave e os caracteres para abrir (“) e fechar (“) aspas quando se tratou de expressão, e, dessa forma, obter os dados bibliométricos mais significativos.

Ao ser identificada uma lacuna nos estudos bibliométricos a respeito do tema aqui proposto, iniciou-se a fase de pesquisa que será detalhada no próximo tópico.

As buscas na Web of Science foram feitas nos meses de julho a dezembro de 2025, usando os termos retention e dropout no título dos artigos separados pelo booleano or. Percebeu-se que a busca inicial com termos amplos trouxe uma variedade de documentos os quais não contemplavam a pesquisa imediatamente. Daí em diante, as field tags “TI” e “TS” foram usadas como instrumento para filtro entre título e tópicos, respectivamente, a fim de extrair resultado mais próximo do tema proposto.

Na sequência, por meio dos termos de busca citados no subitem anterior, desta vez, vertidos para a língua inglesa, no formato da string TI=(retention or dropout) AND TI=("higher education" or undergraduate or college) and TS=(innovat* or creat* or invent* or insight), realizou-se nova coleta na Web of Science. Observa-se o uso dos booleanos or dentro de cada expressão e separadas pelo booleano and. Nota-se, ainda, o emprego de aspas para conectar as palavras higher education visando à pesquisa da expressão completa para incorporar resultados refinados relacionados aos termos de busca.

Salienta-se que, nesta pesquisa, não foram adotados quaisquer critérios de exclusão, portanto, não houve restrições quanto data das publicações, área do conhecimento ou tipo de documento, obtendo, em primeiro resultado, 110 artigos, e, após o filtro pela lista marcada, foi possível catalogar 72 relevantes artigos que permitiu desenhar o escopo desta pesquisa.

A partir da lista marcada de artigos gerada no formato .txt, foi utilizada a ferramenta RStudio, que consiste em uma linguagem de programação para computação estatística e criação de gráficos, permitindo acesso à ferramenta Bibliometrix. Dessa maneira, o carregamento da base de dados extraída da WoS possibilitou geração de gráficos, tabelas e figuras que revelaram a interligação de pesquisadores de diferentes países que estudaram o tema.

Além das plataformas descritas, utilizou-se, também, a ferramenta Journal Citation Report (JCR), da Clarivate Analytics, para mapear dados métricos de periódicos científicos que avaliam os fatores de impacto da pesquisa nos níveis da revista e da categoria e mostra a relação entre citações e revistas citadas (Clarivate [...], 2023).

Nesta fase, os registros e metadados foram baixados e importados para o software Bibliometrix por meio de arquivo .txt extraído da WoS. Diante disso, a ferramenta foi estimulada para geração de figuras, gráficos e tabelas, envolvendo toda a base de dados culminando no quociente desta pesquisa.

Nesse sentido, os dados foram organizados seguindo critérios pertinentes à máxima colaboração de pesquisa entre países, autores e instituições; artigos, autores e países mais citados; periódicos mais relevantes; artigos de maior influência conforme suas citações; redes de colaboração na comunidade científica assim como a coocorrência segundo a percepção da frequência e intensidade das palavras-chave identificadas nos artigos; relação de ascendência e declínio de clusters e verbetes, além daqueles em destaque na atualidade.

A fase seguinte apontará a forma como foi realizado o cruzamento dos dados e informações organizados.

De posse dos dados organizados, a análise das pesquisas foi iniciada com auxílio do Google Notebook LM, assistente de inteligência artificial para pesquisas e anotações (Google [...], 2025), utilizado de maneira estratégica para fichamento dos artigos.

Desse modo, a condução da análise deu-se em torno da comparação dos objetivos e metodologias das pesquisas, assim como identificação e esclarecimento dos principais pontos revelados nos referenciais teóricos considerando as convergências e os pontos contrapostos, além da leitura e interpretação das figuras, gráficos e tabelas obtidos pelo Bibliometrix. Esta fase possibilitou relacionar riscos e ameaças de evasão no ensino superior e verificar ferramentas, inovadoras ou não, utilizadas para mitigar a ocorrência do evento.

As fases demonstradas anteriormente descrevem os procedimentos adotados neste estudo para assegurar a análise bibliométrica proposta e visam representar os resultados obtidos baseados na discussão das seguintes seções: colaboração entre países, periódicos de maior relevância na perspectiva do assunto tratado, autores mais significativos que abordaram o tema, referências mais citadas dentro da comunidade científica, colaboração entre autores, cocitação que permite a interligação dos estudos entre os anos 1975 e 2024, rede de coocorrência dos termos encontrados com mais frequência, representação cartesiana dos clusters no formato de mapa temático e artigos mais citados globalmente.

O mapa reproduzido na figura 1 oferece uma representação visual das relações de colaboração entre países de acordo com suas produções científicas. A densidade das linhas que interligam as nações indica uma maior concentração de parceria entre instituições estabelecidas naqueles territórios. Paralelamente, os países cujas cores se apresentam mais intensas possuem maior recorrência no desenvolvimento de publicações.

O mapeamento revela que o polo mais significativo de produção de artigos está concentrado nos Estados Unidos, que estabelece conexões diretas com a China e a Malásia. Na sequência, percebe-se um forte volume de parcerias entre países da Europa. Mediante esse bloco, a colaboração entre instituições estrangeiras propaga-se para outros territórios, englobando parcerias como México e Hungria, e Índia e Chile.

A tabela 1, estruturada com dados estatísticos exportados da WoS e tratados no Biblioshiny, aponta os 10 países com maior índice de citação na literatura mundial, auxiliando na compreensão da divisão geográfica dessa produção científica.

O resultado da Média de Citação por Artigo (MCA) é obtido dividindo-se o total de citações (TC) pela quantidade de artigos publicados pelo país. A título de exemplo, foram localizados 25 artigos publicados por instituições dos Estados Unidos na base da WoS entre 2007 e 2025; a operação entre essa quantidade e o volume total de citações gera o valor correspondente ao MCA.

Os 72 artigos identificados na base de dados da WoS foram publicados em 65 revistas científicas que possuem fator de impacto significativo na literatura internacional. A tabela a seguir exibe os 10 periódicos mais relevantes de acordo com o mapeamento realizado no Biblioshiny:

O Fator de Impacto do Periódico (Journal Imapct Factor - JIF) contabiliza as citações recebidas no Journal Citation Reports (JCR) por textos publicados pela revista nos dois anos anteriores, independentemente do tipo de item citado (Relatórios [...], 2025). Essa frequência de citações reflete diretamente o impacto e a relevância do periódico em sua respectiva área de pesquisa. Para o cálculo do JIF de 2025 neste estudo, adotou-se como base os anos de 2023 e 2024.

O segundo índice de medição apresentado é o Indicador de Citação de Periódico (Journal Citation Indicator - JCI) baseado no impacto médio de citação normalizada da categoria para o periódico (Central [...], 2025). Vale destacar que o valor médio de referência do JCI é igual a 1 para qualquer categoria, logo, índices superiores a esse valor indicam um desempenho de citações acima do esperado para a área.

A rede de colaboração mostra como autores, instituições e países interagem no campo da pesquisa científica. Os nós visíveis na figura 2 representam os autores e as relações estabelecidas a partir de suas coautorias (Aria; Cuccurullo, 2017). Esse mapeamento permite visualizar a estrutura metodológica de um determinado campo, servindo de referência para pesquisadores que buscam direcionar seus recursos e investigações.

O Cluster Rosa reúne pesquisadores vinculados a instituições holandesas que investigaram a progressão e a retenção de alunos autistas no primeiro ano da graduação. O Cluster Azul indica a colaboração entre pesquisadores italianos que analisaram a previsibilidade da evasão escolar no ensino superior integrando dados da Itália e da Holanda, questionando as diferenças encontradas.

O Cluster Verde demonstra a parceria entre Allen et al. (2008), de instituições estadunidenses, voltada a investigar os efeitos do desempenho acadêmico, a motivação e da conexão social no comportamento de retenção, transferência e evasão no terceiro ano da graduação. O Cluster Roxo propôs um novo modelo de retenção adaptado ao ambiente acadêmico, fundamentado na interação entre criatividade, inteligência emocional e autonomia do estudante.

O Cluster Vermelho revela outra parceria italiana, cujos autores buscaram compreender as motivações para a matrícula e o abandono de estudantes de enfermagem do primeiro ano por meio de um estudo piloto multimétodo. O Cluster Marrom concentra-se na adaptação de estudantes na Holanda à Terapia Cognitivo-Comportamental (TCC), relacionando a abordagem terapêutica ao fenômeno da evasão. As altas taxas de evasão e o atraso na conclusão do ensino superior no México a custos pessoais e sociais são abordados no Cluster Laranja.

O Cluster Verde-Claro representado por Tang et al. (2025), trata da aplicação de modelos de aprendizagem de máquina, com foco em regressão logística e floresta aleatória, para prever a permanência de universitários em risco de evasão. A retenção de conhecimento na transição para a graduação como fator essencial para a permanência do aluno, proposto por Jones et al. (2015), é demonstrado pelo Cluster Cinza. Os autores apontam uma superficialidade em algumas abordagens de aprendizagem, destacando que a falta de retenção duradoura do conhecimento pode culminar no abandono do curso.

Os textos que compõem a base intelectual abordam a persistência e o abandono estudantil como desafios críticos para a gestão institucional. Heublein (2014), por exemplo, examina as taxas e razões do abandono na Alemanha, destacando os impactos decorrentes da introdução do programa de bacharelado, as disparidades entre as universidades e os grupos de risco baseados em fatores socioeconômicos e de desempenho. Em contrapartida, Delen (2010) explora técnicas de machine learning para prever e entender o abandono de calouros, priorizando variáveis educacionais e financeiras.

No campo teórico, Bean (1980) define evasão como um processo decisório envolvendo fatores individuais, institucionais e contextuais. O autor defende que as intenções de permanência ou abandono são delineadas pelas experiências e percepções dos alunos sobre a instituição, englobando a qualidade do ensino, o ambiente social e a orientação recebida. Esses modelos teóricos e análises são complementados pelas contribuições de Tinto (1975, 1993), que expandiu suas investigações para incluir a relevância das experiências vivenciadas em sala de aula. Finalmente, Olaya et al. (2020) propõem o uso de uplift modeling como ferramenta de apoio à decisão em campanhas de prevenção, identificando perfis discentes que mais se beneficiariam de intervenções institucionais específicas.

A tabela 3 a seguir representa as 10 referências mais citadas no rol desta pesquisa enumeradas por ordem decrescente de citações.

Os dados indicam que os trabalhos clássicos de Tinto (1975, 1993), Bean (1980), Bean e Metzner (1985) e Spady (1970, 1971) concentram a maioria das referências, somando 52 citações. Na sequência, revelam-se as publicações contemporâneas de Delen (2010), Heublein (2014), Kuh e Schuh (1991) e Olaya et al. (2020), que juntas acumulam 16 citações (perfazendo 68 citações no agregado analisado). Diante do universo de 3641 citações globais identificadas pelo Biblioshiny, nota-se que as 10 citações representam apenas 1,87% do total. Esse contexto evidencia como as produções científicas atuais continuam a expandir a linha de pesquisa correlacionando inovação e evasão, embora ainda busquem fundamentação teórica em referências clássicas do final do século XX. Esse resgate histórico permite compreender os pressupostos consolidados e adaptá-los à realidade contemporânea das instituições de ensino.

A rede de cocitação (figura 3) ilustra as interligações entre autores cocitados no período de 1975 a 2024, ressaltando a influência e o impacto dessas produções e sua contribuição em longo prazo para a quebra de paradigmas na academia.

Nota-se que o trabalho de Tinto (1975) figura como pioneiro no estudo da evasão e permanência. Yaghi (2024), por exemplo, ampara-se na teoria push-pull-mooring derivada dos preceitos de Tinto (1975) para sugerir seis fatores preditores do abandono: familiar, econômico, curricular, institucional, desempenho acadêmico e atitude pessoal. Assim, a pesquisa de 1975 constituiu-se e permanece como a fonte central para investigações da área, conectando-se diretamente aos autores de maior impacto global listados na tabela 4.

O mapa temático baseia-se em uma representação cartesiana de clusters com verbetes extraídos de uma rede de coocorrência. Nele, segundo (Cobo et al., 2011), a centralidade indica o volume de produção científica associado a um tema, delimitando sua importância no desenvolvimento do campo teórico. A densidade, por sua vez, reflete o grau de coesão interna e o nível de consolidação do assunto no conjunto dos estudos. A classificação proposta na figura 4 divide os temas em periféricos, emergentes/em declínio, motores e básicos/transversais.

O quadrante superior esquerdo (Niche Themes) abrange tópicos específicos e de importância secundária para a base de pesquisadores envolvidos. Os termos learning analytics, machine learnig, student dropout e dropout, predictors, college students situam-se aqui, revelando abordagens isoladas e com pouca repercussão no cenário macro.

O quadrante inferior esquerdo (Emerging or Declining Themes) reúne verbetes como program policy e attrition, affrican-american, nursing education. São temas marginais na literatura científica e com baixo grau de desenvolvimento atual.

O quadrante superior direito (Motor Themes) concentra os clusters centrais, bem desenvolvidos e estruturantes para o campo científico. Os verbetes outcomes, genders, job-satisfaction e performance, perceptions, engagement revelam forte atuação nas pesquisas recentes.

O quadrante inferior direito (Basic Themes) é representado pelos agrupamentos retention, achievement, education e model, persistence, impact. Esta posição mostra alta centralidade e baixa densidade, indicando a relevância do tema para a área, mas que ainda demandam maior adensamento teórico e empírico para progredir no sentido das lacunas existentes.

O cluster central (Higher Education, Student, Retention, College Student), manifestado pelos verbetes high education, student retention, college students, indica um tema intermediário. Não se encontra à margem, mas também não ocupa uma posição estruturante ou dominante na literatura. Em termos analíticos, esse ponto de centralização aponta uma temática em fase de consolidação, com potencial para migrar para o quadrante de temas motores à medida que ganhe profundidade teórica.

Esta seção detalha os 10 artigos mais citados no rol da lista marcada da WoS. Eles abrangem os múltiplos fatores que impactam a retenção em diferentes países e destaca a importância das intervenções acadêmicas e sociais, como sistemas de resposta em sala de aula e programas de mentoria hierárquica, voltadas ao aperfeiçoamento do ambiente de aprendizagem, da motivação e do desempenho acadêmico. Além disso, os artigos discutem a relação entre crença de autoeficácia, propósito de vida e persistência acadêmica, avaliando a aplicação de modelos teóricos, ferramentas inovadoras de análises de aprendizagem e crachás digitais para identificação precoce e apoio a estudantes em situação de risco.

A retenção acadêmica constituiu uma preocupação substancial para as instituições de ensino superior, dado que as taxas de desistência chegam a alcançar 30% nos países membros da OCDE. O primeiro ano de graduação destaca-se como período mais delicado, concentrando a maior parcela de abandono. De acordo com as pesquisas de Doucet, Vrins e Harvey (2009), Russo-Gleicher (2014), Mah (2016), Holmegaard, Madsen e Ulriksen (2017), e Meyer e Marx (2014), a garantia da permanência estudantil passa, necessariamente, pela articulação de ferramentas tecnológicas de aprendizagem, novas abordagens pedagógicas e o desenvolvimento de habilidades genéricas (soft-skills).

Em áreas correlatas à ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM) a sub-representação feminina é frequentemente acentuada pelo aumento da evasão à medida que se avança nos níveis acadêmicos. Dennehy e Dasgupta (2017) demonstraram que programa mentoria entre pares femininos geram impactos significativos no sentimento de pertencimento, na autoeficácia e na motivação das estudantes. Esses aspectos psicossociais atuam como preditores de retenção mais expressivos do que o próprio desempenho acadêmico isolado.

Tinto (1975, 1993, 2012) propõe que persistência e desistência resultam do nível de integração do estudante aos sistemas social e acadêmico da instituição, dependendo do comprometimento mútuo entre o aluno e a universidade. Nesse modelo a experiência, ao longo do primeiro ano, exerce maior peso na decisão de permanência do que as características pré-universitárias do ingressante.

Adicionalmente, Bean e Metzner (1985) conceitua a síndrome do abandono como um processo em que a intenção latente de evadir resulta na desistência real, sendo influenciada por fatores acadêmicos, sociais-psicológicos e ambientais. Diante disso, Astin (1999) usa do envolvimento estudantil, argumentando que o esforço conjunto, o tempo despendido no campus, a participação em organizações estudantis e a interação estreita com professores e colegas potencializam o aprendizado e mitigam o risco de abandono por baixa integração social. A literatura também ressalta a interferência de variáveis como disparidades de gênero, suporte financeiro, engajamento em atividades extracurriculares e o incentivo de redes de apoio familiares e afetivas.

No plano individual, o rendimento acadêmico e a base educacional prévia refletem diretamente nas notas do primeiro ano, afetando a confiança e o sentimento de pertencimento do estudante. A falta de preparo para lidar com o rigor dos programas acadêmicos pode provocar frustrações, esgotamento emocional e perda de autodisciplina. Simultaneamente, fatores institucionais e contextuais impactam diretamente a decisão do aluno, destacam-se a qualidade dos serviços de apoio, a oferta de mentoria, a estrutura do ambiente de aprendizagem, além das condições socioeconômicas e do clima cultural da instituição

A retenção no ensino superior consolida-se, portanto, como um fenômeno multifacetado e dinâmico, influenciado por uma complexa interação de variáveis individuais, psicossociais e institucionais. Propor intervenções eficazes exige uma abordagem integrada, capaz de aliar o suporte acadêmico ao bem-estar social e emocional dos alunos, valendo-se de tecnologias preditivas para identificar e apoiar proativamente os perfis em situação de vulnerabilidade. Fortalecer esses afluentes e remover obstáculos ao longo do curso é essencial para guiar o estudante em direção ao êxito da graduação.