RESUMO: O Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) possui bases de dados provenientes de levantamentos estatísticos e avaliativos em diversos níveis e modalidades de ensino, incluindo a Educação Básica, cuja avaliação é efetuada pelo Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb). Com o intuito de analisar o Ensino Fundamental público brasileiro, o Saeb é composto de uma avaliação denominada Prova Brasil, que, por intermédio da aplicação de testes e questionários aos alunos, professores e diretores, torna possível a extração de informações relevantes para identificação de caminhos visando à melhoria da qualidade do ensino. Mediante o desafio de explorar esta base, constituída de um grande volume de dados, este estudo aplica o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD) com o intuito de identificar fatores que relacionam o perfil de professores que lecionam Matemática com a proficiência obtida por seus alunos. São apresentados os passos deste processo no contexto desta aplicação, explicitando, principalmente, a Mineração de Dados (Data Mining). Por fim são tecidos comentários sobre os padrões descobertos.
<p>Este trabalho propõe uma metodologia para identificação de padrões relacionados ao aprendizado de matemática e às características do ambiente escolar, a qual foi aplicada aos dados da Prova Brasil 2013, com ênfase nos estudantes do 9º ano do ensino fundamental do estado do Rio de Janeiro. A abordagem, apoiada pelo conhecimento de especialistas em educação, consistiu na proposição de um processo de redução de dimensionalidade integrado à mineração de dados, sendo sua avaliação efetuada por intermédio de medidas técnicas em conjunto com medidas de interesse do domínio educacional. Foi possível identificar ações, bem como analisar sua viabilidade para solução das questões educacionais. A metodologia, orientada pela área de aplicação e cuja avaliação não se restringiu ao uso de métricas técnicas da mineração de dados, pode servir como referência – uma prova de conceito – a outras pesquisas em ações e políticas educacionais.</p><p><strong>Palavras-chave</strong>: Prova Brasil, Mineração de Dados, Políticas Educacionais, Rendimento Escolar. </p><p><strong><br /></strong></p><p><strong>Minería de datos orientada por el domínio educativo: una prueba de concepto</strong></p><p>Este trabajo tiene el objetivo de proponer una metodología para identificar patrones relacionados con el aprendizaje de matemáticas y con las caracteristicas del ambiente escolar, que fue aplicada a los datos de la Prova Brasil 2013, específicamente a los alumnos del 9º año de la educación fundamental del estado de Rio de Janeiro. El enfoque, apoyado por el conocimiento de especialistas en el área de educación, consistió en proponer un proceso de reducción de dimensionalidad integrado a la minería de datos, y su evaluación fue efectuada por medio de medidas técnicas en conjunto con medidas de interés del dominio educativo. Este abordaje permitió identificar acciones y analizar su viabilidad para solucionar algunos problemas de la educación básica. La metodología, orientada por el área de aplicación y cuya evaluación no se restringió al uso de métricas técnicas de la mineria de datos, puede servir de referencia – una prueba de concepto – a otras investigaciones en acciones y políticas educativas.</p><p align="left"><strong>Palabras clave</strong>: Prova Brasil; Minería de Datos; Políticas Educativas; Rendimiento Escolar.</p><p> </p><p><strong>Data mining guided by the educational domain: a proof of concept</strong></p><p>This paper aims to propose a methodology for identifying patterns related to learning mathematics and the characteristics of the school environment. It was applied to the data of the Prova Brasil 2013, focusing on students in their 9<sup>th</sup> year of education, in the state of Rio de Janeiro. The approach, supported by education experts, consists of proposing a dimensionality reduction process integrated to data mining. Its evaluation was conducted using technical measures together with measures of interest to the educational domain. This approach made it possible to identify actions, as well as to analyze their viability, to solve educational issues. The methodology, guided by the area of application and the evaluation of which is not restricted to the use of technical metrics of data mining, can serve as a reference – a proof of concept – for other studies of educational actions and policies.</p><p><strong>Keywords</strong>: Prova Brasil, Data Mining, Educational Policies, School Performance.</p><p> </p><p> </p><p><strong><br /></strong></p><p> </p><p align="left"> </p><p> </p><p> </p>
A Prova Brasil é uma avaliação que, por intermédio da aplicação de testes e questionários, coleta informações sobre o ensino fundamental. O presente trabalho objetiva apresentar uma metodologia capaz de identificar aspectos, relacionados ao ambiente educacional, que possam ter influenciado positiva ou negativamente no resultado obtido pelos alunos nos testes de Matemática, aplicados em 2013. A abordagem proposta consiste, essencialmente, de um processo de redução de dimensionalidade com posterior aplicação de mineração de dados visando à descoberta de conhecimento nas bases. A partir das conclusões obtidas é possível fomentar a discussão que busquem o alcance de melhorias no processo de ensino-aprendizagem, bem como estimular pesquisas acerca dos dados disponibilizados pelo Governo Federal.Prova Brasil is an evaluation that, through the application of tests and questionnaires, collects information about elementary education. The present work aims to present a methodology for the extraction of aspects related to the educational environment that may have influenced positively or negatively students’ results in the Mathematics tests applied in 2013. The proposed approach consists of a dimensionality reduction process followed by data mining, aiming to get knowledge discovery in databases. Based on the conclusions obtained, discussions about actions for improvements in the teaching-learning process can be made, as well the fostering of researches on the data provided by the Federal Government.
Instituto Politécnico, UERJ, Nova Friburgo, RJ Resumo. O artigo apresenta um estudo exploratório em bases de dados provenientes do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes (Enade), queé um instrumento para avaliar e gerar informações acerca dos concluintes dos cursos de graduação do Brasil. Por intermédio dos dados coletados, este trabalho visa identificar fatores que possam influenciar no processo de aprendizagem dos discentes do curso de Licenciatura em Matemática. Inicialmente são apresentadas as tarefas de pré-processamento destes dados e os conceitos do algoritmo de Mineração Naïve Bayes, presente na abordagem utilizada. Por fim, são tecidas algumas conclusões a respeito dos resultados obtidos.Palavras-chave. Mineração de Dados, Enade, Licenciatura em Matemática 1 Introdução O Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) realiza um diagnóstico do sistema educacional em diversos níveis e modalidades de ensino, incluindo a Educação Superior, cuja avaliaçãoé feita pelo Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior (Sinaes). Com o objetivo de realizar um acompanhamento do processo de ensino-aprendizagem dos estudantes dos cursos de graduação, o Sinaes possui, dentre os seus instrumentos de avaliação, o Exame Nacional de Desempenho de Estudantes (Enade) [2].O Enade, que teve a sua primeira edição em 2004 e tem periodicidade máxima trienal para cadaárea do conhecimento,é aplicado a todos os concluintes dos cursos de graduação, sendo um componente curricular obrigatório. O Exameé composto por uma prova, bem como um questionário aplicado aos alunos com o intuito de coletar informações quanto ao seu perfil socioeconômico e aspectos relacionadosà sua formação. Portanto, o Enade gera um grande volume de dados que permite estudos visandoà melhoria da qualidade do ensino.
Resumo A simulação numérica do escoamento deágua no soloé de grande importância para entender e melhorar muitos processos de drenagem e infiltração. Neste trabalho, a abordagem numérica para a simulação do escoamentoágua-ar em uma zona subsaturada foi focada na resolução numérica da equação de Richards. Para resolver o sistema não linear decorrente da discretização da equação que modela o problema, foi utilizado um método numérico de busca direta que não utiliza derivadas, denominado DFSANE. Palavras-chave. Equação de Richards, Meios Porosos, DFSANE, Zona Subsaturada. 1 Introdução O escoamento de fluidos em meios porososé um complexo fenômeno que vem sendo analisado há anos [3], sendo de grande importância para diversasáreas da engenharia e ciência, por exemplo, hidrologia deáguas subterrâneas, engenharia de reservatórios, ciência dos solos, mecânica dos solos e engenharia química [1].
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