IDENTIFICAÇÃO DO COMPORTAMENTO DOS ESTUDANTES EVADIDOS DE CURSOS TÉCNICOS UTILIZANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS

por Renata Gomes Cordeiro publicado 20/02/2021 21h58, última modificação 20/10/2023 16h30

Henrique Rego Monteiro da Hora (Orientador)

Contexto: O grande volume de dados armazenados na área educacional requer a utilização de técnicas que propiciem a interpretação e análise desses dados com objetivo de agregar valor à gestão e aos educadores. A mineração de dados educacionais é uma área emergente para a descoberta de conhecimento em grandes volumes de dados.

Objetivo: O objetivo desta pesquisa é analisar os trabalhos publicados na área da mineração de dados educacionais com foco na evasão escolar.

Metodologia: É realizado um estudo bibliométrico na base de dados Scopus a partir da definição de conceitos chave com o intuito de analisar a produção acadêmica na área pesquisada.
Resultados: A partir das buscas combinando as quatro palavras chave definidas, são realizadas análises sobre principais autores, trabalhos mais citados, periódicos e conferências além de uma análise cronológica de produção.

Conclusões: É verificada a ausência de trabalhos que abordem a utilização de mineração de dados para análise da evasão no ensino técnico. Mesmo para as outras buscas realizadas foi verificado que é uma área com potencial a ser explorado em que a maioria das publicações são posteriores ao ano 2000.

Palavras-chave: Mineração de dados; Educação; Evasão; Ensino Técnico.

Context: The large volume of data stored in the educational area requires the use of techniques that allow the interpretation and analysis of such data in order to add value to the management and to educators. Educational data mining is an emerging area for knowledge discovery in large volumes of educational data.

Objective: The objective of this research is to analyze the published works in the field of educational data mining with focus on truancy.

Methodology: A Bibliometric study on Scopus database from the definition of key terms in order to analyze the academic production in the area searched.

Results: From the search combining the four keywords defined, are performed analyses on major authors, most cited papers, journals and conferences as well as a chronological analysis of production.

Conclusions: It is verified the absence of works that address the use of data mining to analysis of avoidance in technical education. Same for the other searches checked which is an area with potential to be explored when most publications are post-year 2000.

Keywords: Data mining; education; Dropout; Technical education.

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