Mineração de dados educacionais : um estudo de caso nos departamentos de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação

Abstract

A crescente preocupação com a eficiência do ensino, principalmente no nível superior, tem motivado a busca por formas de se compreender e aplicar melhor conceitos pedagógicos e fenômenos educacionais. Com isso, diversas áreas começaram a colaborar na busca de soluções para o processo educacional. Nesse contexto, a solidificação da área Educational Data Mining ao longo da década dos anos 2000 se mostra como uma ferramenta poderosa. Neste trabalho, são apresentadas métricas estatísticas que permitem analisar informações sobre os estudantes do curso de Engenharia da Computação, sobre as disciplinas cursadas por esses estudantes e todas as disciplinas ofertadas pelos departamentos de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação da Universidade de Brasília. Essas métricas buscam correlacionar informações, a fim de descobrir relações mais complexas e assim possibilitar a tomada de decisões em diversos âmbitos com base neste estudo. Além disso, foi desenvolvido um modelo preditivo da desistência dos estudantes que, de forma automática, estima a probabilidade de um determinado estudante concluir ou não a sua graduação. O modelo preditivo desenvolvido, baseado em árvores de decisão, busca não só oferecer uma forma de se identificar estudantes com altas chances de sair do curso, mas também prover in formações qualitativas sobre a correlação do desempenho dos estudantes ao longo dos semestres analisados e a sua desistência.