Performance Analysis of People with Disabilities at the National High School Examination - ENEM
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Tear: Revista de Educação Ciência e Tecnologia |
Texto Completo: | https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/tear/article/view/4038 |
Resumo: | Abstract: Currently, admission to higher education takes place mainly by conducting the National High School Examination (ENEM), which reaches five million participants per year. This test made it easy to attend a university, be it public or private, however, for disabled people, being a university student is still a major obstacle. This article presents an analysis of the participants who have physical and psychological disabilities who provided the ENEM, through a predictive model, in order to assist in understanding the candidate's final performance. Using data mining techniques applied in the database related to the test held in 2018, a machine learning algorithm, C4.5, was used, which generates an interpretable pattern through a decision tree, to predict what was the candidate's final performance, according to some characteristics, such as: socioeconomic, demographic, ethnic, age group and academic background, checking whether such attributes influence the final performance. Keywords: Mining of educational data. ENEM. C4.5. Disabled people. |
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Performance Analysis of People with Disabilities at the National High School Examination - ENEMAnálisis del desempeño de las personas con discapacidad que tomaron el Examen Nacional de Preparatoria - ENEMAnálise do desempenho de pessoas com deficiência que prestaram o exame nacional do ensino médio - ENEMAbstract: Currently, admission to higher education takes place mainly by conducting the National High School Examination (ENEM), which reaches five million participants per year. This test made it easy to attend a university, be it public or private, however, for disabled people, being a university student is still a major obstacle. This article presents an analysis of the participants who have physical and psychological disabilities who provided the ENEM, through a predictive model, in order to assist in understanding the candidate's final performance. Using data mining techniques applied in the database related to the test held in 2018, a machine learning algorithm, C4.5, was used, which generates an interpretable pattern through a decision tree, to predict what was the candidate's final performance, according to some characteristics, such as: socioeconomic, demographic, ethnic, age group and academic background, checking whether such attributes influence the final performance. Keywords: Mining of educational data. ENEM. C4.5. Disabled people. Actualmente, la admisión a la educación superior se lleva a cabo principalmente mediante el Examen Nacional de Escuelas Secundarias (ENEM), que llega a cinco millones de participantes por año. Esta prueba facilitó la asistencia a una universidad, ya sea pública o privada, sin embargo, para las personas con discapacidad, ser un estudiante universitario sigue siendo un obstáculo importante. Este artículo presenta un análisis de los participantes que tienen discapacidades físicas y psicológicas que proporcionaron el ENEM, a través de un modelo predictivo, para ayudar a comprender el desempeño final del candidato. Utilizando técnicas de minería de datos aplicadas en la base de datos relacionadas con la prueba realizada en 2018, se utilizó un algoritmo de aprendizaje automático, C4.5, que genera un patrón interpretable a través de un árbol de decisión, para predecir cuál fue el rendimiento final del candidato, de acuerdo con algunas características, tales como: socioeconómico, demográfico, étnico, grupo de edad y antecedentes académicos, verificando si tales atributos influyen en el rendimiento final. Resumo: Atualmente o ingresso no ensino superior acontece de forma majoritária pela realização do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), que chega a contar com cinco milhões de participantes por ano. Essa prova trouxe facilidade para cursar uma universidade, seja ela pública ou privada, porém, para pessoas com deficiência, ser um universitário ainda é um grande obstáculo. É apresentado nesse artigo uma análise dos participantes que possuem deficiências físicas e psicológicas que prestaram o ENEM, por meio de um modelo preditivo, com o intuito de auxiliar na compreensão do desempenho final do candidato. Utilizando técnicas de mineração de dados aplicado na base de dados referente à prova realizada em 2018, fez-se o uso de um algoritmo de aprendizagem de máquina, o C4.5, que gera um padrão interpretável através de uma árvore de decisão, para predizer qual foi o desempenho final do candidato, de acordo com algumas características, tais como: socioeconômicas, demográficas, étnicas, faixa-etária e formação acadêmica, verificando se tais atributos influenciam no rendimento final. Palavras-chave: Mineração de dados educacionais. ENEM. C4.5. Pessoas com deficiência.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul2020-07-02info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/tear/article/view/403810.35819/tear.v9.n1.a4038#Tear: Journal of Education, Science and Technology; Vol. 9 No. 1 (2020): SOCIOSCIENTIFIC CONTROVERSIES ON THE INTERDISCIPLINARY PERSPECTIVE FOR TEACHER TRAINING#Tear Revista de Educación, Ciencia y Tecnología; Vol. 9 Núm. 1 (2020): CONTROVERSIAS SOCIOCIENTÍFICAS EN LA PERSPECTIVA INTERDISCIPLINARIA DE FORMACIÓN DE PROFESORES#Tear: Revista de Educação, Ciência e Tecnologia; v. 9 n. 1 (2020): CONTROVÉRSIAS SOCIOCIENTÍFICAS NA PERSPECTIVA INTERDISCIPLINAR DE FORMAÇÃO DE PROFESSORES2238-807910.35819/tear.v9.n1reponame:Tear: Revista de Educação Ciência e Tecnologiainstname:Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS)instacron:IFRSporhttps://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/tear/article/view/4038/2656Copyright (c) 2020 #Tear: Revista de Educação, Ciência e Tecnologiainfo:eu-repo/semantics/openAccessde Oliveira, Caue GomesBarwaldt, ReginaLucca, Giancarlo2020-07-13T13:01:01Zoai:ojs2.periodicos.ifrs.edu.br:article/4038Revistahttps://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/tearPUBhttps://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/tear/oai||tear@canoas.ifrs.edu.br2238-80792238-8079opendoar:2020-07-13T13:01:01Tear: Revista de Educação Ciência e Tecnologia - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS)false |
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