Estudo Exploratório através de Análises Longitudinais aplicado à Ciência da Computação a partir da Base de Dados do ENADE
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2021.2073Palavras-chave:
INEP, ENADE, Estudo Longitudinal, Mineração de Dados Educacionais, Aprendizagem de Máquina, Árvore de DecisãoResumo
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.
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