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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorJucá, Paulyne Matthews-
dc.contributor.authorCrispim Neto, Wilton Ribeiro-
dc.date.accessioned2021-06-07T14:15:12Z-
dc.date.available2021-06-07T14:15:12Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationCRISPIM NETO, Wilton Ribeiro. O uso de mineração de dados educacionais sob o ENADE como apoio ao processo de tomada de decisão de gestores do ensino superior. 2020. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software)-Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/58835-
dc.description.abstractThe large amount of data, found at the base of the ENADE exam, is the collection of information from all students who took the exam and their results. Discover new knowledge from this mass of data can ensure a better understanding of students, courses and universities they attend. The focus of this research is on discovering institutional characteristics that have the greatest impact on the final performance of the exam. Related to this, Educational Data Mining can help and lead managers and coordinators to plan better actions that aim at good decision making. For this purpose, educational data mining techniques were applied to the real dataset of Information Technology courses present in the 2014 and 2017 exam editions. As a result, the adopted schemes and some analysis of the results obtained are shown.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectMineração de Dadospt_BR
dc.subjectExame Nacional de Desempenho dos Estudantespt_BR
dc.subjectExploração de dados (Computação)pt_BR
dc.titleO uso de mineração de dados educacionais sob o ENADE como apoio ao processo de tomada de decisão de gestores do ensino superiorpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrA grande quantidade de dados, encontradas na base do ENADE, é a coleta das informações de todos os alunos que fizeram o exame e seus resultados. Descobrir um conhecimento novo a partir dessa massa de dados pode garantir um melhor entendimento sobre os alunos, os cursos e universidades que frequentam. O foco dessa pesquisa é na descoberta de características institucionais que tem maior impacto no desempenho final do aluno no exame. Nisso, a Mineração de Dados Educacionais pode direcionar gestores e coordenadores ao planejamento de melhores ações que visem boas tomadas de decisões, ao saber quais características precisam de maior investimento para alcançar a excelência desejada. Foram aplicadas técnicas de mineração de dados educacionais sobre conjunto de dados reais dos cursos de Tecnologia da Informações presentes nas edições do exame de 2014 e 2017. Como resultado, são mostrados os esquemas adotados e análises dos resultados obtidos.pt_BR
Aparece nas coleções:ENGENHARIA DE SOFTWARE - QUIXADÁ - TCC

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