Estudo Exploratório através de Análises Longitudinais aplicado à Ciência da Computação a partir da Base de Dados do ENADE

Eliene Ribeiro Rosa, D. Ferreira, N. F. D. Silva, A. Assis
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Abstract

Em busca da qualidade na educação, diversas pesquisas no âmbito educacional são realizadas, no entanto, análise de grandes bases de dados em busca de informações úteis é uma tarefa desafiadora. Nesta pesquisa, foram identificados aspectos relacionados ao desempenho acadêmico dos alunos, utilizando como base as provas do ENADE aplicados ao curso de Ciência da Computação. A pesquisa foi regida pela metodologia que tange o Estudo Longitudinal Transversal Repetido, buscando analisar os dados ao longo do tempo, para verificar seu comportamento nos anos estudados. Os anos analisados foram 2011, 2014 e 2017. Foram aplicadas técnicas de mineração de dados nos microdados fornecidos pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. A contribuição desta pesquisa é mostrar que dentre os algoritmos utilizados nos experimentos, o que melhor classificou os dados em relação ao desempenho dos alunos foi a árvore de decisão, a qual possibilitou identificar que algumas características socioeconômicas como por exemplo renda familiar, escolaridade do pai, situação de trabalho do discente em conjunto com a categoria administrativa e o turno de graduação impactam no desempenho acadêmico.
通过纵向分析应用于计算机科学的探索性研究
在追求教育质量的过程中,在教育领域进行了一些研究,但分析大型数据库以寻找有用的信息是一项具有挑战性的任务。在本研究中,以计算机科学课程的ENADE测试为基础,确定了与学生学业成绩相关的方面。该研究采用重复纵向横断面研究的方法,试图分析随时间推移的数据,以验证其在研究年份的行为。分析的年份是2011年、2014年和2017年。数据挖掘技术应用于国家教育研究所anisio Teixeira提供的微数据。本研究的贡献是证明算法应用于实验中,最好将学生表现方面的数据是在决策树,可以确定一些大的特征例如家庭收入,父亲的教育,学生的工作态度和管理类别和移位的程度影响的学术表现。
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