Estudo sobre Docentes do Ensino Básico através de Indicadores Educacionais e Modelos de Regressão

This work uses educational databases provided by INEP and applies regression techniques with the purpose of estimating the indicator of teachers with higher education in the scenario of basic education. This application of Educational Data Mining is based on the phases of the CRISP-DM methodology. After correlational analyzes of the variables, linear and robust regression models were applied in order to compare the performance and provide a model that minimizes the prediction error. The models were evaluated by absolute mean error in addition to graphs and statistical tests. The results indicate that the robust regression obtained better results in the estimation of the variable listed in this study. Resumo. Este trabalho utiliza bases de dados educacionais fornecidas pelo INEP e aplica técnicas de regressão com o objetivo de estimar o indicador de docentes com curso superior no cenário da educação básica. Essa aplicação de Mineração de Dados Educacionais segue como base as fases da metodologia CRISP-DM. Após análises correlacionais das variáveis, modelos de regressões linear e robusta foram aplicados com a finalidade de comparar o desempenho e fornecer um modelo que minimize o erro de previsão. Os modelos foram avaliados pelo erro médio absoluto além de gráficos e testes estatı́sticos. Os resultados indicam que a regressão robusta obteve melhores resultados na estimação da variável elencada nesse estudo. 1. Introdução Os indicadores educacionais atribuem valor estatı́stico à qualidade do ensino, atendo-se não somente ao desempenho dos alunos mas também ao contexto econômico e social em que as escolas estão inseridas [INEP 2018]. Eles consideram informações como o acesso, permanência, a aprendizagem dos alunos. No Brasil, o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anı́sio Teixeira (INEP) é responsável pelo levantamento e divulgação de informações sobre a educação no paı́s, em todas etapas de ensino, por meio de avaliações, exames e indicadores. Por meio do levantamento e estudo desses dados coletados em ambientes educacionais pode-se desenvolver métodos para explorar tais dados utilizando Mineração de DOI: 10.5753/cbie.wcbie.2018.379 379 Anais dos Workshops do VII Congresso Brasileiro de Informática na Educação (WCBIE 2018) VII Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2018)