Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: GONÇALVES, Lilian Maria
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/42433
Resumo: A evasão e a retenção são investigadas em vários estudos pelo mundo e com a tecnologia, é possível identificar quando ocorrem nas instituições de ensino, sejam da educação básica ou da educação superior. O Business Intelligence (BI) aplicado na educação pode propor- cionar às instituições de ensino conhecimentos estratégicos que auxiliam na identificação da evasão e retenção a partir dos dados originados nos sistemas institucionais, subsidi- ando assim ações de mitigação da retenção e evasão. A SETEC/MEC criou o projeto da Plataforma Nilo Peçanha (PnP), o qual apresenta os indicadores da Rede EPT, através de metodologia própria, mas não apresenta o detalhamento das informações necessárias para se fazer o acompanhamento do curso. A PnP também possui regras de consistência que excluem dados, não apresentando os dados completos e consequentemente a realidade das instituições federais de ensino. E qual a melhor maneira de se visualizar os dados de uma instituição de ensino para fazer acompanhamento de seus cursos? Para tanto, este trabalho propõe a utilização da base de dados da PnP sem a exclusão de dados, em uma estrutura de BI, para análise dos dados históricos das instituições, através de ferramentas de análise de dados (OLAP) desenvolvendo novos conhecimentos e informações estratégi- cas para ações de mitigação da evasão e retenção de estudantes das instituições de ensino. Como resultado, através do Power BI, foi possível proporcionar ao IFMT uma nova visão de acompanhamento de seus cursos, contendo o histórico de ingresso de estudantes, eva- são e retenção, de maneira global (todos os campi) e de forma individualizada (campus a campus).
id UFPE_d0e3584e24c968547033bdc06a360d07
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/42433
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling GONÇALVES, Lilian Mariahttp://lattes.cnpq.br/5137235051070087http://lattes.cnpq.br/6390018491925933FIDALGO, Robson do Nascimento2022-01-06T17:47:30Z2022-01-06T17:47:30Z2021-07-28GONÇALVES, Lilian Maria. Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/42433A evasão e a retenção são investigadas em vários estudos pelo mundo e com a tecnologia, é possível identificar quando ocorrem nas instituições de ensino, sejam da educação básica ou da educação superior. O Business Intelligence (BI) aplicado na educação pode propor- cionar às instituições de ensino conhecimentos estratégicos que auxiliam na identificação da evasão e retenção a partir dos dados originados nos sistemas institucionais, subsidi- ando assim ações de mitigação da retenção e evasão. A SETEC/MEC criou o projeto da Plataforma Nilo Peçanha (PnP), o qual apresenta os indicadores da Rede EPT, através de metodologia própria, mas não apresenta o detalhamento das informações necessárias para se fazer o acompanhamento do curso. A PnP também possui regras de consistência que excluem dados, não apresentando os dados completos e consequentemente a realidade das instituições federais de ensino. E qual a melhor maneira de se visualizar os dados de uma instituição de ensino para fazer acompanhamento de seus cursos? Para tanto, este trabalho propõe a utilização da base de dados da PnP sem a exclusão de dados, em uma estrutura de BI, para análise dos dados históricos das instituições, através de ferramentas de análise de dados (OLAP) desenvolvendo novos conhecimentos e informações estratégi- cas para ações de mitigação da evasão e retenção de estudantes das instituições de ensino. Como resultado, através do Power BI, foi possível proporcionar ao IFMT uma nova visão de acompanhamento de seus cursos, contendo o histórico de ingresso de estudantes, eva- são e retenção, de maneira global (todos os campi) e de forma individualizada (campus a campus).Evasion and retention are investigated in several studies around the world and with tech- nology, it is possible to identify when they occur in educational institutions, whether in basic education or higher education. Business Intelligence(BI) applied in education can provide educational institutions with strategic knowledge that helps identify evasion and retention based on data originated in institutional systems, thus subsidizing retention and evasion mitigation actions. The Secretary of Professional and Technological edu- cation(SETEC/MEC) created the Nilo Peçanha Platform project(PnP), which presents the indicators of the Education Professional Tecnology Network (EPT), through its own methodology, but does not present the details of the information necessary to monitor the course. PnP also has consistency rules that exclude data, not presenting complete data and consequently the reality of federal educational institutions. And what is the best way to view data from an educational institution to follow up on their courses? Therefore, this work proposes the use of the PnP database without excluding data, in a BI framework, to analyze the historical data of institutions, through data analysis tools (OLAP) developing new knowledge and strategic information for actions to mitigate evasion and retention of students from educational institutions. As a result, through Power BI, it was possible to provide the IFMT with a new vision of monitoring its courses, containing the history of student enrollment, evasion and retention.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilPlataforma Nilo PeçanhaEvasãoRetençãoIndicadoresAcompanhamentoUma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestrado profissionalinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Lilian Maria Gonçalves.pdf.txtDISSERTAÇÃO Lilian Maria Gonçalves.pdf.txtExtracted texttext/plain134830https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/42433/3/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Lilian%20Maria%20Gon%c3%a7alves.pdf.txt373c45d62d22792abd515715596740cfMD53THUMBNAILDISSERTAÇÃO Lilian Maria Gonçalves.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Lilian Maria Gonçalves.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1181https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/42433/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Lilian%20Maria%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpgf7a2fad223cdeb0d5a2f6e69cd32a232MD54ORIGINALDISSERTAÇÃO Lilian Maria Gonçalves.pdfDISSERTAÇÃO Lilian Maria Gonçalves.pdfapplication/pdf3774590https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/42433/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Lilian%20Maria%20Gon%c3%a7alves.pdfb61f126bbd073c4b4656c2dbf40056fdMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82142https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/42433/2/license.txt6928b9260b07fb2755249a5ca9903395MD52123456789/424332022-01-07 02:09:04.999oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212022-01-07T05:09:04Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT
title Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT
spellingShingle Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT
GONÇALVES, Lilian Maria
Plataforma Nilo Peçanha
Evasão
Retenção
Indicadores
Acompanhamento
title_short Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT
title_full Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT
title_fullStr Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT
title_full_unstemmed Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT
title_sort Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT
author GONÇALVES, Lilian Maria
author_facet GONÇALVES, Lilian Maria
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5137235051070087
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/6390018491925933
dc.contributor.author.fl_str_mv GONÇALVES, Lilian Maria
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv FIDALGO, Robson do Nascimento
contributor_str_mv FIDALGO, Robson do Nascimento
dc.subject.por.fl_str_mv Plataforma Nilo Peçanha
Evasão
Retenção
Indicadores
Acompanhamento
topic Plataforma Nilo Peçanha
Evasão
Retenção
Indicadores
Acompanhamento
description A evasão e a retenção são investigadas em vários estudos pelo mundo e com a tecnologia, é possível identificar quando ocorrem nas instituições de ensino, sejam da educação básica ou da educação superior. O Business Intelligence (BI) aplicado na educação pode propor- cionar às instituições de ensino conhecimentos estratégicos que auxiliam na identificação da evasão e retenção a partir dos dados originados nos sistemas institucionais, subsidi- ando assim ações de mitigação da retenção e evasão. A SETEC/MEC criou o projeto da Plataforma Nilo Peçanha (PnP), o qual apresenta os indicadores da Rede EPT, através de metodologia própria, mas não apresenta o detalhamento das informações necessárias para se fazer o acompanhamento do curso. A PnP também possui regras de consistência que excluem dados, não apresentando os dados completos e consequentemente a realidade das instituições federais de ensino. E qual a melhor maneira de se visualizar os dados de uma instituição de ensino para fazer acompanhamento de seus cursos? Para tanto, este trabalho propõe a utilização da base de dados da PnP sem a exclusão de dados, em uma estrutura de BI, para análise dos dados históricos das instituições, através de ferramentas de análise de dados (OLAP) desenvolvendo novos conhecimentos e informações estratégi- cas para ações de mitigação da evasão e retenção de estudantes das instituições de ensino. Como resultado, através do Power BI, foi possível proporcionar ao IFMT uma nova visão de acompanhamento de seus cursos, contendo o histórico de ingresso de estudantes, eva- são e retenção, de maneira global (todos os campi) e de forma individualizada (campus a campus).
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021-07-28
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-01-06T17:47:30Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-01-06T17:47:30Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv GONÇALVES, Lilian Maria. Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/42433
identifier_str_mv GONÇALVES, Lilian Maria. Uma plataforma de business intelligence para analisar a retenção e evasão do IFMT. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/42433
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/42433/3/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Lilian%20Maria%20Gon%c3%a7alves.pdf.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/42433/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Lilian%20Maria%20Gon%c3%a7alves.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/42433/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Lilian%20Maria%20Gon%c3%a7alves.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/42433/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 373c45d62d22792abd515715596740cf
f7a2fad223cdeb0d5a2f6e69cd32a232
b61f126bbd073c4b4656c2dbf40056fd
6928b9260b07fb2755249a5ca9903395
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1802310778806599680