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Seeking to improve the quality of teaching is something that is desired more and more, because the better able the student leaves the university, the greater his chance of success in the job market. But how to know which aspects should be improved by institution? The article aims at applying the Data Mining technique called Hierarchical Grouping Analysis applied to ENADE microdata to extract information regarding the quality of the Computer Science course of Higher Education Institutions (HEIs) of the Consortium of Gauchas Community Universities (COMUNG). According to the results obtained, four distinct groups were formed following the performance of the HEIs of the COMUNG group in the general, general formation and specific knowledge in the ENADE grades. Resumo. Buscar melhorar a qualidade de ensino é algo que se deseja cada vez mais, pois quanto mais capacitado o aluno sai da universidade, maior será sua chance de sucesso no mercado de trabalho. Mas como saber quais aspectos devem ser melhorados pelas instituições? O artigo tem como objetivo a aplicação da técnica pertencente à Mineração de Dados chamada de Análise de Agrupamentos Hierárquicos aplicada aos microdados do ENADE para extrair informações referentes à qualidade do curso de Ciência da Computação das Instituições de Ensino Superior (IES) do grupo gaúcho Consórcio das Universidades Comunitárias Gaúchas (COMUNG). Com base nos resultados obtidos, foram formados quatro grupos distintos de acordo com o desempenho das IES do grupo COMUNG nas notas brutas geral, de formação geral e de conhecimento específico no ENADE.

Análise de Agrupamento Hierárquico aplicada aos microdados do ENADE do curso de graduação em Ciência da Computação