Técnicas de mineração de dados aplicadas à base de dados do exame nacional de desempenho dos estudantes

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorGomes, Geórgia Regina Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/8966061799453364-
Autor(es): dc.contributorSemaan, Gustavo SIlva-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4519888592231795-
Autor(es): dc.contributorPacheco, Margarida dos Santos-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/0461598079812244-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2882641169289662-
Autor(es): dc.creatorSilva, Francisco de Assis Oliveira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:44:23Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:44:23Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-06-05-
Data de envio: dc.date.issued2023-06-05-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/29048-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/756518-
Descrição: dc.descriptionNa busca de um sistema educacional superior com qualidade, é preciso conhecer antes, as ocorrências que acometem a atual situação no processo de formação dos futuros profissionais, e traçar planos e estratégias, que busquem as melhores decisões na resolução destes problemas. O objetivo do trabalho é extrair conhecimento da Base de dados do ENADE, aplicando técnicas de Mineração de Dados. Com tais conhecimentos poderá ser realizada uma análise da situação do ensino nas Universidades e Faculdades do Brasil. A partir da análise do desempenho de estudantes no exame, por curso e região, pode-se interpretar a forma como o crescimento qualitativo do Ensino Superior do país, tem se desenvolvido. O software utilizado neste trabalho foi o WEKA, sendo este, um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de Mineração de Dados, desenvolvido em código aberto emitido sob o General Public License, e as tarefa aplicadas foram extração de regras de associação, e árvores de decisão com os algoritmos APRIORI e o J48GRAFT. Após a aplicação dos algoritmos foram extraídas várias regras, as mais relevantes foram à análise de que o conceito Regular, segundo a regra de associação, obteve a maior ocorrência dentre as instituições avaliadas no exame entre os anos de 2010 e 2013, e ainda, pode-se analisar que os melhores desempenhos foram alcançados pelos estados de Minas Gerais e Paraná, pertencentes a regiões do Sudeste e Sul. Junto a isso, com a aplicação do algoritmo foi possível dizer que as regiões, com exceção da região Sudeste e Sul, conseguiram conceitos Ruins no exame realizado, dentre os anos de 2010 e 2013. Nos estados Norte e Nordeste do país, pode-se concluir que há muitas deficiências que são refletidas nos desempenhos de baixo nível no exame, incluindo, algumas instituições públicas. Tendo o real conhecimento da qualidade educacional refletida pelos resultados do exame, tais órgãos responsáveis pelo Ensino Superior no Brasil, podem tirar proveito para construir novos métodos que levem as instituições de Ensino Superior, demonstrarem melhor qualidade, e principalmente, melhor desempenho em avaliações institucionais, em todo território nacional, a partir do conhecimento adquiro neste trabalho.-
Descrição: dc.descriptionIn search of a higher education system with quality, you need to know before the events that affect the current situation in the future professional training process, and make plans and strategies, to seek the best decisions in solving these problems. The objective is to extract knowledge of ENADE Database, using data mining techniques. With such knowledge can be performed an analysis of the situation of education in universities and colleges in Brazil. From the analysis of student performance on the exam, by course and region, can interpret how the qualitative growth of higher education in the country, has developed. The software used in this work was the WEKA, which is a set of machine learning algorithms for data mining tasks, developed in open source issued under the General Public License, and the applied task were extracting association rules, and decision trees with APRIORI and J48GRAFT algorithms. After application of the algorithms were extracted several rules, the most important were the analysis of the Regular concept, the association rule, had the highest occurrence among the institutions evaluated in the examination between the years 2010 and 2013, and also can If we consider that the best performances were achieved by the states of Minas Gerais and Paraná, belonging to regions of the Southeast and South. Next to that, with the application of the algorithm was possible to say that the regions except the Southeast and South, managed bad concepts in examination, from the years 2010 and 2013. In the northern states and the Northeast, it can be concluded that there are many shortcomings that are reflected in the low performance in the examination, including some public institutions. With real knowledge of educational quality reflected by the test results , such agencies responsible for higher education in Brazil , can take advantage of to build new methods that take the higher education institutions , demonstrate better quality, and most importantly, better performance in institutional evaluations , throughout the country , from the knowledge I acquire in this work.-
Descrição: dc.description84 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectENADE-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de Dados-
Palavras-chave: dc.subjectEducacional-
Palavras-chave: dc.subjectSuperior-
Palavras-chave: dc.subjectEnsino superior-
Palavras-chave: dc.subjectENADE-
Palavras-chave: dc.subjectData Mining-
Palavras-chave: dc.subjectEducation-
Palavras-chave: dc.subjectHigher-
Título: dc.titleTécnicas de mineração de dados aplicadas à base de dados do exame nacional de desempenho dos estudantes-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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