Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/58835
Tipo: | TCC |
Título: | O uso de mineração de dados educacionais sob o ENADE como apoio ao processo de tomada de decisão de gestores do ensino superior |
Autor(es): | Crispim Neto, Wilton Ribeiro |
Orientador: | Jucá, Paulyne Matthews |
Palavras-chave: | Mineração de Dados;Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes;Exploração de dados (Computação) |
Data do documento: | 2020 |
Citação: | CRISPIM 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. |
Resumo: | A 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. |
Abstract: | The 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. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/58835 |
Aparece nas coleções: | ENGENHARIA DE SOFTWARE - QUIXADÁ - TCC |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
2021_tcc_wrcrispimneto.pdf | 1,01 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.