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Título: Análise de dados estruturados do ENEM para aprimorar políticas educacionais públicas
Autor(es): Miranda Júnior, Edison
Orientador(es): Neumann, Clóvis
Assunto: Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM)
Aprendizado de máquina
Educação
Data de apresentação: 7-Jul-2023
Data de publicação: 22-Jul-2024
Referência: MIRANDA JÚNIOR, Edison. Análise de dados estruturados do ENEM para aprimorar políticas educacionais públicas. 2023. 86 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) —Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: O presente trabalho de conclusão de curso consistiu em desenvolver uma análise de dados a partir dos dados do ENEM 2021 e tem como objetivo analisar como as variáveis socioeconômicas influenciam na nota final dos candidatos. Por meio de estudos estatísticos, buscou-se compreender as relações existentes entre os fatores socioeconômicos e o desempenho dos estudantes em cada uma das provas do exame. A coleta de dados foi realizada a partir das informações disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP), órgão responsável pela aplicação do ENEM. A metodologia adotada consiste em uma análise estatística dos dados e métodos de aprendizado de máquina, empregando técnicas como regressão linear e árvore de decisão. Estas técnicas permitem estabelecer relações estatísticas entre as variáveis socioeconômicas e as notas finais dos candidatos, identificando quais fatores exercem maior influência no desempenho dos estudantes. Neste trabalho, buscou-se apresentar uma metodologia de análise de dados para a produção de conhecimentos a partir dos dados oficiais do ENEM e com isso oferecer informações úteis que possam guiar novos estudos na área de educação uma vez que compreender as relações existentes entre as variáveis socioeconômicas e o rendimento dos estudantes ajuda na tomada de decisão em processos de promoção de políticas públicas voltadas à melhoria da qualidade da educação no país.
Abstract: The present undergraduate thesis consisted of developing a data analysis based on the ENEM 2021 data and aims to analyze how socioeconomic variables influence the final scores of the candidates. Through statistical studies, we sought to understand the relationships between socioeconomic factors and students' performance in each of the exam's tests. Data collection was carried out using information made available by the National Institute for Educational Studies and Research Anísio Teixeira (INEP), the organization responsible for administering the ENEM. The adopted methodology consists of statistical analysis of the data and machine learning methods, employing techniques such as linear regression and decision trees. Through these techniques, it is possible to establish statistical relationships between socioeconomic variables and candidates' final grades, identifying which factors have the greatest influence on students' performance. In this work, we aimed to present a data analysis methodology for generating knowledge from official ENEM data and thereby provide useful information that can guide new studies in the field of education. Understanding the relationships between socioeconomic variables and students' performance helps in making decisions regarding the promotion of public policies aimed at improving the quality of education in the country.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, 2023.
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.
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