Uma análise da mudança do perfil dos ingressantes do ensino superior brasileiro

  • Doglas W. Sorgatto UFMS
  • Edson Norberto Cáceres UFMS

Resumo

Neste trabalho foi utilizado Learning Analytics (LA) para analisar a mudança do perfil dos ingressantes nas Instituições de Ensino Superior brasileiro (IES). Para isso, foi criado uma extensão ao modelo de dados para uso com datawarehouse multidimensional, que permitiu analisar os dados do Censo da Educação Superior no período de 2009 a 2021, e utilizadas estratégias de mineração de dados educacionais. Com isso, foi possível identificar que houve uma mudança expressiva no perfil dos ingressantes das IES. Assim, esse conhecimento pode ser utilizado para a definição de novas políticas educacionais pelas IES.

Referências

Arruda, E. P. and Arruda, D. E. P. (2015). Educação à distância no brasil: políticas públicas e democratização do acesso ao ensino superior. Educação em revista, 31:321–338.

Baker, R., Isotani, S., and Carvalho, A. (2011). Mineraçao de dados educacionais: Oportunidades para o brasil. Revista Brasileira de Informática na Educação, 19(02):03–13.

Bakhshinategh, B., Zaiane, O. R., ElAtia, S., and Ipperciel, D. (2018). Educational data mining applications and tasks: A survey of the last 10 years. Education and Information Technologies, 23(1):537–553.

Borges, V. A. (2017). Definição de um modelo de referência de dados educacionais para a descoberta de conhecimento. PhD thesis, USP ICMC, São Carlos SP.

Borges, V. A., Nogueira, B. M., and Barbosa, E. F. (2016). A multidimensional data model for the analysis of learning management systems under different perspectives. In Frontiers in Education Conference (FIE), pages 1–8, Erie, PA, USA. IEEE.

Campbell, J. P., DeBlois, P. B., and Oblinger, D. G. (2007). Academic analytics: A new tool for a new era. EDUCAUSE review, 42(4):40.

Chatti, M. A., Dyckhoff, A. L., Schroeder, U., and Thüs, H. (2012). A reference model for learning analytics. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(56):318–331.

Corrêa, A. K., Prebill, G. M., Ruiz, J. C., Mello e Souza, M. C. B. d., and Santos, R. A. d. (2018). O perfil do aluno ingressante em um curso de bacharelado e licenciatura em enfermagem de uma instituição de ensino superior pública. Educação em Revista, 34.

Costa, E., Baker, R. S., Amorim, L., Magalhães, J., and Marinho, T. (2013). Mineração de dados educacionais: conceitos, técnicas, ferramentas e aplicações. Jornada de Atualização em Informática na Educação, 1(1):1–29.

de Brito, B. C. P., Mello, R. F. L. d., and Alves, G. (2020). Identificação de atributos relevantes na evasão no ensino superior público brasileiro. Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020), pages 1032–1041.

Di Domenico, J. A. (2001). Definição de um ambiente data warehouse em uma instituição de ensino superior. Dissertação de mestrado, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis SC. Disponível em [link].

Fonseca, S. O. d. and Namen, A. A. (2016). Mineração em bases de dados do inep: uma análise exploratória para nortear melhorias no sistema educacional brasileiro. Educação em Revista, 32(1):133–157.

INEP (2022). Censo da educação superior: Microdados. [link]. Acessado em Março de 2023.

Magalhães, H. d. F. and Cardoso, L. d. A. (2016). Análise de dados abertos sobre o ensino superior brasileiro. Trabalho de conclusão de curso, Universidade de Brasília, Brasília - DF. Disponível em [link].

Mandinach, E. B., Honey, M., and Light, D. (2006). A theoretical framework for data-driven decision making. In annual meeting of the American Educational Research Association, San Francisco, CA, USA. Teachers College Press.

Marques, A. C. H. and Cepêda, V. A. (2012). Um perfil sobre a expansão do ensino superior recente no brasil: Aspectos democráticos e inclusivos. Perspectivas: Revista de Ciências Sociais, 42:161–192.

MEC (2018). Universidade aberta do brasil. [link]. Acessado em Junho de 2023.

Ornai, A. d. J. (2014). Das bases de dados aos sistemas de apoio à decisão: ensaios de aplicação a uma instituição do ensino superior. Dissertação de mestrado, Universidade de Évora, Évora Portugual. Disponível em [link].

Rigo, S. J., Cambruzzi, W., Barbosa, J. L., and Cazella, S. C. (2014). Aplicações de mineração de dados educacionais e learning analytics com foco na evasão escolar: oportunidades e desafios. Revista Brasileira de Informática na Educação, 22(01):132.

Romero, C. and Ventura, S. (2007). Educational data mining: A survey from 1995 to 2005. Expert systems with applications, 33(1):135–146.

Siemens, G. and Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE review, 46(5):30.
Publicado
2023-11-06
Como Citar
SORGATTO, Doglas W.; CÁCERES, Edson Norberto. Uma análise da mudança do perfil dos ingressantes do ensino superior brasileiro. Anais do Workshop de Aplicações Práticas de Learning Analytics em Instituições de Ensino no Brasil (WAPLA), [S.l.], p. 32-41, nov. 2023. ISSN 0000-0000. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/wapla/article/view/26126>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/wapla.2023.236120.