Uma Análise Experimental Usando Mineração de Dados Educacionais sobre os Dados do ENEM para Identificação de Causas do Desempenho dos Estudantes | Zendy

Maicon Ribeiro Banni | Zendy; Marcos Vinicius dos P. Oliveira | Zendy; Flávia Bernardini | Zendy

Open Access

Uma Análise Experimental Usando Mineração de Dados Educacionais sobre os Dados do ENEM para Identificação de Causas do Desempenho dos Estudantes

Author(s) -

Maicon Ribeiro Banni,

Marcos Vinicius dos P. Oliveira,

Flávia Bernardini

Publication year - 2021

Language(s) - Portuguese

Resource type - Conference proceedings

DOI - 10.5753/wics.2021.15964

Subject(s) - computer science

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.

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