Mineração de dados educacionais dos alunos de graduação da UFPE : um estudo de caso da mobilidade e internacionalização

• Autor(a) principal: FIALHO, Alexandre Magno Gurgel
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/00130000028p3
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38941
• topic: Mineração de dados; Tomada de decisão; Mobilidade internacional

Esta dissertação de mestrado propôs um modelo de tomada de decisão utilizando uma adaptação do framework CRISP-DM e as fases do processo KDD da mineração de dados para tratar dados de alunos de graduação que participaram de programas de mobilidade internacional na UFPE. Bem como estudar sobre a internacionalização da instituição e contribuir com novas estratégias para futuros Planos de desenvolvimentos Institucionais (PDI). Baseou-se, principalmente, em referências sobre gestão da informação, processo decisório, mineração de dados e suas aplicações na administração pública. A pesquisa é um estudo de caso com natureza descritiva, o método de abordagem predominante quantitativa por meio de pesquisa bibliográfica, coleta de dados e realizado no setor de Diretoria de Relações Internacionais da UFPE. O trabalho é norteado em atender os objetivos específicos: (a) avaliar procedimento, técnicas e algoritmos para mineração de dados; (b) estruturar dados para mineração; (c) encontrar padrões e descobrir conhecimentos nos dados de mobilidade internacional; (d) realizar levantamento sobre ações de internacionalização; (e) realizar diagnóstico de gestão. Os dados coletados dos alunos que participaram de mobilidade foram registrados de maneira descentralizada, manual e consequentemente ocorrendo perdas de dados. Este estudo tratou tais dados usando ferramentas de mineração, fez junção destes dados com dados da instituição, demonstrou na prática o uso da adaptação do framework CRISP-DM e possibilita que outros setores ou instituições possam usar tal método. Esta pesquisa contribui de maneira inovadora, extraindo conhecimento de dados para as novas tomadas de decisões de instituições públicas e privadas, propondo aplicar metodologia em lugares que podem estar com dados descentralizados, incorrendo em “esconder” conhecimentos valiosos.