Mineração de dados educacionais para identificar a influência de fatores socioeconômicos no desempenho dos estudantes em exames avaliativos nacionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kojio, Kazuhiro Daiti [UNIFESP]
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFESP
Texto Completo: https://hdl.handle.net/11600/72209
Resumo: A mineração de dados educacionais é uma ferramenta de extrema importância e pode auxiliar governos no desenvolvimento de políticas públicas efetivas na área da educação. No Brasil uma rica fonte de informações na área de educação são os microdados de exames nacionais, como o Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) e o Enade (Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes), disponibilizados anualmente, que contém diversas informações dos candidatos. Portanto, este trabalho explora o processo do KDD (Knowledge Discovery in Databases) para extrair conhecimentos a partir dos dados do ENEM e do Enade. Utilizou-se o algoritmo Apriori para extrair regras que associam os fatores socioeconômicos com o desempenho dos candidatos. A análise foi feita utilizando os dados do ENEM entre os anos de 2019 a 2022 e os dados do Enade entre os anos de 2016 a 2019, o que possibilitou verificar quais regras persistiram em todos estes anos. Assim, este trabalho identifica quais fatores socioeconômicos desempenham grande influência no desempenho dos candidatos.
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