Usando Mineração de Dados para Identificar Fatores mais Importantes do Enem dos Últimos 22 Anos

  • Jacinto José Franco Instituto Federal do Mato Grosso
  • Fernanda Luzia de Almeida Miranda IFMT
  • Davi Stiegler IFMT
  • Felipe Rodrigues Dantas IFMT
  • Jacques Duílio Brancher UEL
  • Tiago do Carmo Nogueira Instituto Federal Baiano

Resumo


The national high school exam (Enem) is a test required by most Brazilian universities to select students. In this exam, several characteristics about the candidates are collected. Some of these characteristics do not contribute significantly to the performance prediction, thus representing an excessively large dataset, requiring exponential computational resources to identify them. To solve this problem, this work applies algorithms for the selection and classification of attributes, identifying twenty main characteristics that contribute to the high or low performance of students in this exam, in the last twenty-two years (1998-2019).
Palavras-chave: Enem, Mineração de Dados Educacionais, Experimentos, Algoritmos de seleção

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Concurso de Trabalhos de Iniciação Cientı́fica da SBC. SBC.
Publicado
24/11/2020
FRANCO, Jacinto José; MIRANDA, Fernanda Luzia de Almeida; STIEGLER, Davi; DANTAS, Felipe Rodrigues; BRANCHER, Jacques Duílio; NOGUEIRA, Tiago do Carmo. Usando Mineração de Dados para Identificar Fatores mais Importantes do Enem dos Últimos 22 Anos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 31. , 2020, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 1112-1121. DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2020.1112.