dc.contributor.author | Novaes, Adenilson Almeida de | |
dc.date.accessioned | 2021-02-11T18:17:36Z | |
dc.date.available | 2021-02-11T18:17:36Z | |
dc.date.issued | 2021-01-07 | |
dc.identifier.citation | NOVAES, Adenilson Almeida de. Uma proposta de análise de desempenho de estudantes do ENEM. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Matemática) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13840. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13840 | |
dc.description.abstract | In the international education field, it is relevant to predict the students' performance for future courses and/or disciplines. In that matter, Rajalaxmi et al. (2019), Abledu (2012) and Gadhavi, Patel (2017) works show a statistic-mathematical approach by multiple regression which generates predictives models that may help educational politics, professors and managers in decision making. Starting from Educational Data Science, this Undergraduate Thesis uses real data from the Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). Starting from a sample of 26,731 participants, it shows that it is possible to model the student performance, to then correlate multidimensionally the four knowledge pillars of the ENEM, and, on top of that, provide a discussion about the students' performance from public and private schools. Results show that Educational Data Science is a fundamental field to Mathematics professors' formation, elucidating, from the quantitative point of view, the educational variables. | por |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Enem | por |
dc.subject | Previsão de desempenho | por |
dc.subject | Regressão múltipla | por |
dc.subject | Formação de professores | por |
dc.title | Uma proposta de análise de desempenho de estudantes do ENEM | por |
dc.title.alternative | A performance analysis of ENEM students | por |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Piton-Gonçalves, Jean | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6280496667549925 | por |
dc.description.resumo | No campo educacional internacional, uma preocupação é predizer o desempenho do estudante para futuros cursos e/ou disciplinas. Nesse aspecto, os trabalhos de Rajalaxmi et al. (2019), Abledu (2012) e Gadhavi, Patel (2017) demonstram que uma abordagem estatístico-matemática via regressão múltipla geram modelos preditivos que podem auxiliar políticas educacionais, professores e gestores em tomadas de decisão. Partindo da Ciência de Dados Educacional, esse Trabalho de Conclusão de Curso utiliza dados reais do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). Partindo de uma amostra de 26.731 participantes, mostra-se que é possível modelar o desempenho do estudante, de forma a correlacionar, multidimensionalmente, as quatro áreas de conhecimento do ENEM e, somado à isso, prover uma discussão do desempenho de estudantes oriundos de escolas públicas e particulares. Resultados mostram que a Ciência de Dados Educacional é um campo fundamental para a formação de professores de Matemática, elucidando, do ponto de vista quantitativo, as variáveis educacionais. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAO::PLANEJAMENTO E AVALIACAO EDUCACIONAL | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAO::TOPICOS ESPECIFICOS DE EDUCACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/9460678073731551 | por |
dc.publisher.course | Matemática - MN | por |