Dissertação - Análise das características determinantes para o bom desempenho dos concluintes de Engenharias no Enade

Autor: Eric Laurino Gondran (Currículo Lattes)

Resumo

Nas últimas duas décadas, o Brasil fez investimentos na expansão do acesso ao nível superior de ensino, mas este é um fenômeno observável em todo o mundo e não somente no país. Todos estes investimentos fizeram-se necessários, pois a carência de profissionais, mais especificamente nas Engenharias, mostrava-se evidente. No entanto, atualmente esse cenário inverteu-se devido ao fato do fluxo de recém-formados ter sido mais elevado do que o crescimento da demanda. Tendo em vista que para avaliar a qualidade do sistema educacional brasileiro nos diferentes cursos superiores, o Exame Nacional do Desempenho dos Estudantes (ENADE) é aplicado anualmente, este trabalho aplica diferentes técnicas de seleção de características nas bases de dados do ENADE ao longo dos anos. O objetivo principal é analisar como os aspectos pessoais e socioeconômicos são variáveis significativas na explicação da performance dos concluintes de graduação de engenharias ao longo dos anos. As técnicas de seleção de características utilizadas incluem as seguintes medidas: ganho de informação, taxa de ganho, incerteza simétrica, correlação de Pearson e alívio F. Os dados utilizados dizem respeito ao ciclo avaliativo do Ano II, sendo eles: 2005, 2008, 2011, 2014 e 2017. Pode-se concluir, dentre outros resultados, que quatorze atributos foram considerados importantes ao longo de todos os anos analisados. Com destaque para o atributo Idade, que foi importante nos cinco anos analisados. Outros atributos também considerados importantes foram: Situação de Trabalho, Bolsa Acadêmica e Escolarização da Mãe, que se destacaram em quatro anos dentre aqueles do ciclo avaliativo. Por fim, percebeu-se que alguns atributos perderam importância, enquanto outros ganharam relevância com o passar dos anos.

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Palavras-chave: Engenharia de computaçãoMineração de dadosExame nacional de desempenho de estudantes (ENADE)Mineração de dados educacionaisSeleção de atributos