Modelagem descritiva e preditiva da mudança de processo seletivo para ingresso no ensino superior

Autores

  • Joel Felipe de Oliveira Gaya Universidade Federal do Rio Grande
  • Sidnei da Fonseca Pereira Jr Universidade Federal do Rio Grande
  • Paula Fernanda Schiavo Universidade Federal do Rio Grande
  • Eduardo Borges Universidade Federal do Rio Grande
  • Silvia Silva da Costa Botelho Universidade Federal do Rio Grande

DOI:

https://doi.org/10.13037/ria.vol13n1.173

Resumo

Um dos desafios para as instituições de ensino superior é obter métricas que auxiliem o acompanhamento do desempenho do discente tendo em vista as constantes transformações do ensino no país. A mineração de dados vem sendo uma das principais ferramentas utilizadas por conseguir extrair informação implícita, previamente desconhecida e potencialmente útil para tomada de decisão. Neste trabalho foi analisada uma base de dados de estudantes do curso de Engenharia de Computação da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), onde houve uma mudança na forma de avaliação para o ingresso dos alunos no ensino superior. Foram gerados modelos para avaliar o impacto desta alteração os quais mostram que o desempenho dos alunos diminuiu. Utilizando modelos de dados preditivos, percebeu-se que a idade, as notas de ingresso e o número de repetições nas disciplinas são fatores preponderantes para que aluno conclua o curso.

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Publicado

31-05-2020

Edição

Seção

Artigos