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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | pt |
| Published: |
Universidade de São Paulo
2020
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=29863344083 |
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| _version_ | 1866556711128530944 |
|---|---|
| author | Mariana Abreu Gualhano |
| author_facet | Mariana Abreu Gualhano |
| contents | Análise dos cursos de licenciatura da Rede Federal utilizando mineração de dados Mariana Abreu Gualhano Aline Pires Vieira de Vasconcelos Educación CPC Avaliação Rede Federal Licenciatura Mineração de dados A extração do conhecimento, também conhecida como processo KDD (Knowledge Discovery in Databases), é um conjunto de técnicas (Seleção, Pré-processamento, Tratamento, Mineração e Interpretação de Dados) que tem como objetivo analisar e extrair padrões e informações potencialmente úteis de grandes bases de dados. A avaliação da qualidade dos cursos de graduação no Brasil é feita por meio do Conceito Preliminar de Cursos (CPC), que é um indicador de qualidade que avalia esses cursos. Portanto, a presente pesquisa insere-se no discutido contexto, buscando utilizar técnicas de mineração de dados para extrair conhecimento das avaliações do CPC dos anos de 2014 e 2017 e identificar os principais critérios e resultados da avaliação dos cursos de graduação em Licenciatura, fazendo uma análise dos dados da Rede Federal de todo o Brasil. Para isso, utilizou-se a base de dados disponibilizada no portal do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) e foram utilizadas as etapas do processo KDD, com foco na mineração de dados para extração de conhecimento da base. Os resultados permitiram realizar a identificação dos critérios de avaliação com maior impacto para a avaliação do CPC dos cursos de Licenciatura, além de uma comparação entre a avaliação de 2014 e 2017. Espera-se que as informações extraídas a partir do presente trabalho possam ser úteis e subsidiar a gestão educacional, além de serem utilizadas para o aprimoramento dos cursos de graduação. 2020 artículo científico 1517-9702 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=29863344083 10.1590/S1678-4634202046219576 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=298 Educação e Pesquisa application/pdf Universidade de São Paulo Educação e Pesquisa (Brasil) Vol.46 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_29863344083 |
| language | pt |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Universidade de São Paulo |
| spellingShingle | Análise dos cursos de licenciatura da Rede Federal utilizando mineração de dados Mariana Abreu Gualhano Educación CPC Avaliação Rede Federal Licenciatura Mineração de dados Análise dos cursos de licenciatura da Rede Federal utilizando mineração de dados Mariana Abreu Gualhano Aline Pires Vieira de Vasconcelos Educación CPC Avaliação Rede Federal Licenciatura Mineração de dados A extração do conhecimento, também conhecida como processo KDD (Knowledge Discovery in Databases), é um conjunto de técnicas (Seleção, Pré-processamento, Tratamento, Mineração e Interpretação de Dados) que tem como objetivo analisar e extrair padrões e informações potencialmente úteis de grandes bases de dados. A avaliação da qualidade dos cursos de graduação no Brasil é feita por meio do Conceito Preliminar de Cursos (CPC), que é um indicador de qualidade que avalia esses cursos. Portanto, a presente pesquisa insere-se no discutido contexto, buscando utilizar técnicas de mineração de dados para extrair conhecimento das avaliações do CPC dos anos de 2014 e 2017 e identificar os principais critérios e resultados da avaliação dos cursos de graduação em Licenciatura, fazendo uma análise dos dados da Rede Federal de todo o Brasil. Para isso, utilizou-se a base de dados disponibilizada no portal do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) e foram utilizadas as etapas do processo KDD, com foco na mineração de dados para extração de conhecimento da base. Os resultados permitiram realizar a identificação dos critérios de avaliação com maior impacto para a avaliação do CPC dos cursos de Licenciatura, além de uma comparação entre a avaliação de 2014 e 2017. Espera-se que as informações extraídas a partir do presente trabalho possam ser úteis e subsidiar a gestão educacional, além de serem utilizadas para o aprimoramento dos cursos de graduação. 2020 artículo científico 1517-9702 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=29863344083 10.1590/S1678-4634202046219576 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=298 Educação e Pesquisa application/pdf Universidade de São Paulo Educação e Pesquisa (Brasil) Vol.46 |
| title | Análise dos cursos de licenciatura da Rede Federal utilizando mineração de dados |
| topic | Educación CPC Avaliação Rede Federal Licenciatura Mineração de dados |
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