Análise de dados do ENEM baseada em data warehousing, mineração de dados, estatística inferencial e processamento paralelo e distribuído

• Autor(a) principal: Noguera, Viviana Elizabeth Romero
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10042023-104306/
• topic: : ENEM; análise de dados; data analysis; data mining; data warehousing; data warehousing; ENEM; mineração de dados; parallel and distributed processing.; processamento paralelo e distribuído.

Em 1998, o Ministério da Educação criou o ENEM, um exame nacional brasileiro padronizado que visa avaliar as competências e habilidades básicas dos alunos. O ENEM é uma avaliação que tem forte influência nas políticas educacionais, nos currículos dos diferentes níveis de ensino e também no futuro dos avaliados. Considerando o escopo da educação, setor fundamental para o crescimento e desenvolvimento de um país, a análise dos dados do ENEM pode revelar informações relevantes para subsidiar a tomada de decisão das instituições de ensino, a definição de investimentos governamentais e planos estratégicos e a formulação de políticas públicas de educação com base no desempenho cognitivo dos alunos. A análise dos dados do ENEM é uma questão desafiadora devido ao grande número de variáveis coletadas e ao grande volume de dados disponibilizados. Essas variáveis referem-se aos dados pessoais e às notas obtidas por cada participante, às respostas das questões de múltipla escolha e às respostas dos questionários. Com o objetivo de auxiliar os gestores educacionais no processo de tomada de decisão educacional, nesta tese é proposta uma arquitetura baseada em data warehousing, mineração de dados, estatística inferencial e processamento paralelo e distribuído voltada à análise de dados do ENEM. A arquitetura é composta por cinco camadas: (i) conexão de dados, relacionada com a extração e tratamento dos dados do ENEM; (ii) gerenciamento de dados, voltada ao armazenamento dos dados e metadados relacionados em repositórios especializados, de acordo com as necessidades das análises educacionais; (iii) análise de dados, que tem como objetivo extrair informações úteis e auxiliar na tomada de decisão estratégica; (iv) apresentação de dados, composta por ferramentas de visualização que permitem que cientistas de dados e gestores educacionais visualizem graficamente os resultados de suas análises; e (v) gerenciador de fluxo de trabalho, voltada à automação das tarefas complexas que são executadas na manipulação do grande volume de dados do ENEM. Adicionalmente, são apresentados dois pipelines, os quais exemplificam a instanciação da arquitetura proposta com tecnologias e ferramentas de código aberto relacionadas. A arquitetura foi validada por meio de quatro cenários de uso, cada qual com um objetivo de análise específico. Para cada cenário de uso, foi feita uma discussão relacionada aos impactos das análises dentro do contexto educacional. Os resultados demonstraram a aplicabilidade da arquitetura no suporte ao processo da tomada de decisão educacional.