
Análise da mudança de processo seletivo para ingresso no ensino superior usando ferramentas de mineração de dados
Author(s) -
Joel F Gaya,
Sidnei Pereira,
Paula F Schiavo,
Eduardo Nunes Borges,
Silvia C Botelho
Publication year - 2017
Publication title -
scientia plena
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 1808-2793
DOI - 10.14808/sci.plena.2017.049919
Subject(s) - humanities , psychology , philosophy
Mineração de Dados é um processo de extração de informação implícita, previamente desconhecida e potencialmente útil de bases de dados. O resultado da extração é conhecimento que pode ser analisado para planejamentos futuros e para maior entendimento de um processo. Neste artigo, 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. Com isso, observou-se que o impacto desta mudança foi negativo no desempenho acadêmico dos estudantes. Também durante a pesquisa buscamos identificar quais modelos de dados demonstram se o aluno conclui ou não o curso. Pôde-se observar que a idade, as notas de ingresso e o número de repetições nas disciplinas são fatores preponderantes, para que aluno obtenha a graduação.