| Título: | Descoberta de conhecimento através da análise e mineração em dados do Enem |
| Autor(es): | Porto, Klark Gable Souza |
| Orientador(es): | Corrêa, Jan Mendonça |
| Assunto: | Mineração de dados
Dados estatísticos
Análise estatística |
| Data de apresentação: | 9-Jul-2019 |
| Data de publicação: | 14-Out-2021 |
| Referência: | PORTO, Klark Gable Souza. Descoberta de conhecimento através da análise e mineração em dados do Enem. 2019. 94 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | O Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) pode ser usado como parâmetro de avali-
ação de desempenho e servir como indicador de qualidade do ensino básico no Brasil.
Esse trabalho tem como objetivo fazer uma análise sobre os microdados do Enem 2017
e descobrir padrões de desempenho, médias de nota, questões com maior acerto e erro,
estatísticas por regiões do país, entre outras.
O Enem é um requisito de entrada para algumas Instituições de Ensino Superior e
é feito por milhões de candidatos anualmente. Além dos indicativos de desempenho em
diversas áreas de conhecimento, esse exame coleta informações importantes dos inscritos,
como idade, gênero, raça, estado de residência, escola onde concluiu o ensino médio e
também dados socioeconômicos.
Por meio do processo de mineração de dados e análise estatística, esse trabalho tenta
descobrir os fatores que têm impacto no desempenho do Enem. Os dados foram retirados
do portal do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira.
Foi possível retirar informações acerca do nível de conhecimento dos estudantes através
da avaliação de desempenho de questão por questão em partes da prova do Enem, além
de realizar comparativos sobre a distribuição de inscritos, sobre notas entre as regiões do
Brasil, e sobre as notas separadas por gênero, raça/cor, renda e tipo de escola. |
| Abstract: | The National High School Examination (Enem) can be used as a parameter of per-
formance evaluation and serve as an indicator of the quality of basic education in Brazil.
The purpose of this work is to analyze the Enem 2017 microdata and discover patterns
of performance, grade average, questions with greater accuracy or error, among others.
Enem is a requirement for entry into some Higher Education Institutions and is taken
by millions of candidates. In addition to performance indicators in several areas of knowl-
edge, this exam collects important information from enrollees, such as age, gender, race,
state of residence, high school, and socioeconomic data.
Through the process of data mining and statistical analysis, this paper attempts to
discover the factors that have an impact on Enem’s performance. The data were taken
from the portal of the Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio
Teixeira.
It was possible to withdraw information about students’ level of knowledge through the
evaluation of performance of question-by- question in parts of the Enem test, in addition
to comparing the distribution of enrollees, grades between Brazilian regions, and grades
separated by gender, race/color, income and type of school. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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