Identificação dos fatores de melhorias no IDEB pelo uso de mineração de dados: Um estudo de caso em escolas municipais de Teotônio Vilela-Alagoas
DOI:
https://doi.org/10.22456/1679-1916.99469Palavras-chave:
Mineração de dados educacionais, Seleção de atributos, Aprendizagem de máquina, IDEB.Resumo
A Mineração de Dados Educacionais vem auxiliando educadores e gestores no apoio a tomada de decisões, permitindo extração de informações relevantes de bases de dados. O objetivo deste artigo é identificar os fatores que afetam o desempenho escolar dos alunos (IDEB) das escolas de ensino fundamental do município de Teotônio Vilela através dos resultados obtidos na Prova Brasil. Neste artigo explorou-se técnicas de seleção de atributos e mineração de dados, identificando quais fatores impactam no IDEB das escolas municipais de Alagoas para posteriores estudos e reflexões na área da educação. Para tanto, utilizou-se dados do SAEB das escolas públicas municipais de Teotônio Vilela, conduzindo um estudo experimental, produzindo relevantes resultados na tarefa de identificação de atributos relevantes para apoiar os gestores educacionais.
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