Data Warehouse Educacional: Uma visão sobre a Evasão no Ensino Superior
Resumo
A evasão mostra-se como um dos principais desafios das instituições de ensino. Nesse sentido, este trabalho apresenta a implementação de um Data Warehouse para análise de dados e auxílio à tomada de decisão em uma instituição de ensino superior do Brasil. O Data Warehouse apresentado permite visões integradas que auxiliam em análises de: 1) distribuição do coeficiente de desempenho dos alunos; 2) identificação dos perfis dos estudantes e 3) um dashboard sobre o rendimento dos alunos por localidade. Essas análises têm como propósito auxiliar a gestão acadêmica na identificação de padrões que acarretam na evasão e, desta forma, promover direcionamentos para medidas preventivas e, principalmente, expandir o uso deste banco de dados analítico para desenvolver novas soluções, como por exemplo, modelos preditivos.
Referências
INEP (2016). Censo da educação superior - notas estatísticas 2016. In Diretoria de Estatísticas Educacionais (DEED)- Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP). Acessado em 13 de Outubro de 2018.
Inmon, W. H. and Linstedt, D. (2014). Data architecture: a primer for the data scientist: big data, data warehouse and data vault. Morgan Kaufmann.
OECD (2016). Education at a Glance 2016. DOI: . https://doi.org/10.1787/eag-2016-en
Olszak, C. M. and Ziemba, E. (2007). Approach to building and implementing business intelligence systems. Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management, 2(1):135–148. DOI: https://doi.org/10.28945/105
Shim, J. P., Warkentin, M., Courtney, J. F., Power, D. J., Sharda, R., and Carlsson, C. (2002). Past, present, and future of decision support technology. Decision support systems, 33(2):111–126. DOI: https://doi.org/10.1016/S0167-9236(01)00139-7
Speller, P., Robl, F., and Meneghel, S. M. (2012). Desafios e perspectivas da educação superior brasileira para próxima década. Oficina de Trabalho. p. 164, 2012. ISBN: 978-85-7652-171-6