Elaboração do conjunto de dados agregados do censo da educação básica
Resumo
O Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) disponibiliza o Censo da Educação Básica, o maior levantamento anual de dados sobre a educação brasileira. Os dados são disponibilizados anualmente e com cerca de 370 colunas e pouco mais de 230 mil registros por ano. Este trabalho apresenta o processo que foi utilizado para criar um conjunto de dados que unificasse os anos de 2010-2021 e o disponibilizasse de forma a garantir boas práticas de disponibilização de dados na web. Foi gerado um conjunto de dados abrangendo todos os anos mencionados, posteriormente dividido em subconjuntos dada a natureza dos dados apresentados.
Referências
Balbinot, A. D. and Haubert, A. (2015). Análise temporal das matrículas em educação especial entre 2005 e 2013 no estado do Paraná. Revista Prâksis, 2:121-132.
Balbinot, A. D. and Haubert, A. (2017). Análise de matrículas como indicadores da evolução da educação especial no estado do Rio de Janeiro. REVISTA ELETRÔNICA PESQUISEDUCA, 9(19):663-673.
Conte, V. d. S. Mineração de dados educacionais para avaliar os fatores que influenciam no desempenho de candidatos do enem.
da Silva Pinto, G Junior, O. d. G. F., and de Barros Costa, E. (2019). Identificação dos fatores de melhorias no ideb pelo uso de mineração de dados: Um estudo de caso em escolas municipais de Teotônio Vilela-Alagoas. RENOTE, 17(3):183-193.
de Souza Barreto, I. M. and Freitas, A. E. S. (2020). Gerando inteligência através de microdados: uma proposta de business intelligence para a área de ensino do Instituto Federal da Bahia (IFBA).
Diniz, E. (1999). O censo escolar. Revista Brasileira de Estudos Pedagógicos, 80(194).
Ferreira, J., Miranda, M., Abelha, A., and Machado, J. (2010). O processo etl em sistemas data warehouse. In INForum, pages 757-765.
Filho, J. A. C., Isotani, S., and Penteado, B. E. Utilização de notas escolares para predição da nota enem em ciências humanas.
Freneda, F. C. B. et al. (2020). Múltiplos fatores do desempenho escolar: uma análise dos microdados do inep sobre a educação no Distrito Federal.
Gonçalves, M. V. F., dos Santos, J. S., Ferreira, C. Z., Zavaleta, J., da Cruz, S. M. S., and Sampaio, J. O. (2021). Datasets curados e enriquecidos com proveniência da campanha nacional de vacinação contra covid-19. In Anais do III Dataset Showcase Workshop, pages 148-159. SBC.
James, E. A., Milenkiewicz, M. T., and Bucknam, A. (2008). Participatory action research for educational leadership: Using data-driven decision making to improve schools. Sage.
Lai, M. K. and Schildkamp, K. (2013). Data-based decision making: An overview. Data-based decision making in education, pages 9-21.
Vasconcelos, F. F., Tavares, J. V., Ribeiro, M. U., Coutinho, F. J., and Clarindo, J. P. (2021). Candidata: um dataset para análise das eleições no Brasil. In Anais do III Dataset Showcase Workshop, pages 160-168. SBC.
WANDERLEY, P. F. et al. (2021). Uso de business intelligence para avaliação de indicadores de desempenho na educação básica: um estudo de caso no estado do Acre.
Balbinot, A. D. and Haubert, A. (2017). Análise de matrículas como indicadores da evolução da educação especial no estado do Rio de Janeiro. REVISTA ELETRÔNICA PESQUISEDUCA, 9(19):663-673.
Conte, V. d. S. Mineração de dados educacionais para avaliar os fatores que influenciam no desempenho de candidatos do enem.
da Silva Pinto, G Junior, O. d. G. F., and de Barros Costa, E. (2019). Identificação dos fatores de melhorias no ideb pelo uso de mineração de dados: Um estudo de caso em escolas municipais de Teotônio Vilela-Alagoas. RENOTE, 17(3):183-193.
de Souza Barreto, I. M. and Freitas, A. E. S. (2020). Gerando inteligência através de microdados: uma proposta de business intelligence para a área de ensino do Instituto Federal da Bahia (IFBA).
Diniz, E. (1999). O censo escolar. Revista Brasileira de Estudos Pedagógicos, 80(194).
Ferreira, J., Miranda, M., Abelha, A., and Machado, J. (2010). O processo etl em sistemas data warehouse. In INForum, pages 757-765.
Filho, J. A. C., Isotani, S., and Penteado, B. E. Utilização de notas escolares para predição da nota enem em ciências humanas.
Freneda, F. C. B. et al. (2020). Múltiplos fatores do desempenho escolar: uma análise dos microdados do inep sobre a educação no Distrito Federal.
Gonçalves, M. V. F., dos Santos, J. S., Ferreira, C. Z., Zavaleta, J., da Cruz, S. M. S., and Sampaio, J. O. (2021). Datasets curados e enriquecidos com proveniência da campanha nacional de vacinação contra covid-19. In Anais do III Dataset Showcase Workshop, pages 148-159. SBC.
James, E. A., Milenkiewicz, M. T., and Bucknam, A. (2008). Participatory action research for educational leadership: Using data-driven decision making to improve schools. Sage.
Lai, M. K. and Schildkamp, K. (2013). Data-based decision making: An overview. Data-based decision making in education, pages 9-21.
Vasconcelos, F. F., Tavares, J. V., Ribeiro, M. U., Coutinho, F. J., and Clarindo, J. P. (2021). Candidata: um dataset para análise das eleições no Brasil. In Anais do III Dataset Showcase Workshop, pages 160-168. SBC.
WANDERLEY, P. F. et al. (2021). Uso de business intelligence para avaliação de indicadores de desempenho na educação básica: um estudo de caso no estado do Acre.
Publicado
2022-09-19
Como Citar
BARROS, Abílio Nogueira et al.
Elaboração do conjunto de dados agregados do censo da educação básica.
Anais do Dataset Showcase Workshop (DSW), [S.l.], p. 35-45, set. 2022.
ISSN 0000-0000.
Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/dsw/article/view/21910>. Acesso em: 16 maio 2024.
doi: https://doi.org/10.5753/dsw.2022.225533.
Seção
Artigos
