Descoberta de conhecimento através da análise e mineração em dados do Enem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Porto, Klark Gable Souza
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: https://bdm.unb.br/handle/10483/28902
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.
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spelling Porto, Klark Gable SouzaCorrêa, Jan MendonçaPORTO, Klark Gable Souza. Descoberta de conhecimento através da análise e mineração em dados do Enem. 2019. 94 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://bdm.unb.br/handle/10483/28902Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.O Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) pode ser usado como parâmetro de avali- ação de desempenho e servir como indicador de qualidade do ensino básico no Brasil. Esse trabalho tem como objetivo fazer uma análise sobre os microdados do Enem 2017 e descobrir padrões de desempenho, médias de nota, questões com maior acerto e erro, estatísticas por regiões do país, entre outras. O Enem é um requisito de entrada para algumas Instituições de Ensino Superior e é feito por milhões de candidatos anualmente. Além dos indicativos de desempenho em diversas áreas de conhecimento, esse exame coleta informações importantes dos inscritos, como idade, gênero, raça, estado de residência, escola onde concluiu o ensino médio e também dados socioeconômicos. Por meio do processo de mineração de dados e análise estatística, esse trabalho tenta descobrir os fatores que têm impacto no desempenho do Enem. Os dados foram retirados do portal do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Foi possível retirar informações acerca do nível de conhecimento dos estudantes através da avaliação de desempenho de questão por questão em partes da prova do Enem, além de realizar comparativos sobre a distribuição de inscritos, sobre notas entre as regiões do Brasil, e sobre as notas separadas por gênero, raça/cor, renda e tipo de escola.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2021-10-14T12:12:52Z No. of bitstreams: 1 2019_KlarkGableSouzaPorto_tcc.pdf: 1276907 bytes, checksum: 1d31876949269c878924707ff2d77c0d (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2021-10-14T12:13:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2019_KlarkGableSouzaPorto_tcc.pdf: 1276907 bytes, checksum: 1d31876949269c878924707ff2d77c0d (MD5)Made available in DSpace on 2021-10-14T12:13:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2019_KlarkGableSouzaPorto_tcc.pdf: 1276907 bytes, checksum: 1d31876949269c878924707ff2d77c0d (MD5)The National High School Examination (Enem) can be used as a parameter of per- formance evaluation and serve as an indicator of the quality of basic education in Brazil. The purpose of this work is to analyze the Enem 2017 microdata and discover patterns of performance, grade average, questions with greater accuracy or error, among others. Enem is a requirement for entry into some Higher Education Institutions and is taken by millions of candidates. In addition to performance indicators in several areas of knowl- edge, this exam collects important information from enrollees, such as age, gender, race, state of residence, high school, and socioeconomic data. Through the process of data mining and statistical analysis, this paper attempts to discover the factors that have an impact on Enem’s performance. The data were taken from the portal of the Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. It was possible to withdraw information about students’ level of knowledge through the evaluation of performance of question-by- question in parts of the Enem test, in addition to comparing the distribution of enrollees, grades between Brazilian regions, and grades separated by gender, race/color, income and type of school.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. 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