Uma Análise Experimental Usando Mineração de Dados Educacionais sobre os Dados do ENEM para Identificação de Causas do Desempenho dos Estudantes | Anais do Workshop sobre as Implicações da Computação na Sociedade (WICS)
Uma Análise Experimental Usando Mineração de Dados Educacionais sobre os Dados do ENEM para Identificação de Causas do Desempenho dos Estudantes
Maicon Ribeiro Banni UFF
Marcos Vinicius dos P. Oliveira UFF
Flavia Cristina Bernardini UFF
DOI: https://doi.org/10.5753/wics.2021.15964
O Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) é uma das maneiras utilizadas para mensurar o nível de conhecimento dos estudantes no fim da educação básica. Este artigo apresenta uma análise experimental baseada em Mineração de Dados Educacionais, incluindo o uso de técnicas de visualização de dados e construção de modelos preditivos para identificar os atributos mais relacionados ao desempenho dos estudantes. Foram usados dados do ENEM de 2018 de todo o Brasil, com um total de mais de 5 milhões de registros. Nossos resultados mostraram que os atributos sócio-econômicos de fato apresentam uma relação significativa com o resultado dos estudantes no ENEM.
Palavras-chave: Mineração de Dados Educacionais, Visualização de Dados, ENEM
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