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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Abstract. Systems for detecting students at risk of dropout range from direct observation to those based on machine learning techniques. The purpose of the study was to develop and validate a self-detection tool for high school dropout risk. Characteristics or traits consistently mentioned in the literature about at-risk students, such as economic struggles, lack of commitment to school, broad social motives, and others, served as indicators for the development of a questionnaire, which was administered online and employs an additive scoring indicating dropout risk. So that, the higher the score, the greater the risk. A convenience sample of 1006 public high school students participated in the study. Reliability analysis showed strong internal consistency of the scale (a = 0.9187). Factor analysis identified three priority factors. This questionnaire offers students a reliable and valid gauge of dropout risk. In addition, it enables timely interventions by educational authorities to enhance student retention and graduation rate.]]></p></abstract>
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