MINERAÇÃO EM BASES DE DADOS DO INEP: uma análise exploratória para nortear melhorias no sistema educacional brasileiro

Authors

  • Stella Oggioni da Fonseca Aluna de Doutorado do Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional - Universidade do Estado do Rio de Janeiro
  • Anderson Amendoeira Namen Professor da Universidade do Estado do Rio de Janeiro e da Universidade Veiga de Almeida

Keywords:

Educação Básica, Aprendizagem de Matemática, Mineração de Dados.

Abstract

O Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) contém bases de dados provenientes das avaliações de diversos níveis e modalidades de ensino, incluindo a educação básica, cuja avaliação é denominada Prova Brasil. Por intermédio da aplicação de provas e questionários aos alunos, professores e diretores, é possível extrair informações relevantes para identificação de caminhos visando à melhoria da qualidade do ensino. Mediante o desafio de explorar esta base, constituída de um grande volume de dados, este estudo aplica o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases – KDD) com o intuito de identificar fatores que relacionam o perfil de professores que lecionam Matemática com a proficiência obtida por seus alunos. São apresentados os passos deste processo no contexto desta aplicação, explicitando, principalmente, a Mineração de Dados (Data Mining). Por fim são tecidos comentários sobre os padrões descobertos. 

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Stella Oggioni da Fonseca, Aluna de Doutorado do Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional - Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Anderson Amendoeira Namen, Professor da Universidade do Estado do Rio de Janeiro e da Universidade Veiga de Almeida

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Published

2023-05-30

How to Cite

Fonseca, S. O. da, & Namen, A. A. (2023). MINERAÇÃO EM BASES DE DADOS DO INEP: uma análise exploratória para nortear melhorias no sistema educacional brasileiro. Educação Em Revista, 32(1). Retrieved from https://periodicos.ufmg.br/index.php/edrevista/article/view/21235

Issue

Vol. 32 No. 1 (2016)

Section

Artigos

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