Usando Mineração de Dados para Identificar Fatores mais Importantes do Enem dos Últimos 22 Anos
The national high school exam (Enem) is a test required by most Brazilian universities to select students. In this exam, several characteristics about the candidates are collected. Some of these characteristics do not contribute significantly to the performance prediction, thus representing an excessively large dataset, requiring exponential computational resources to identify them. To solve this problem, this work applies algorithms for the selection and classification of attributes, identifying twenty main characteristics that contribute to the high or low performance of students in this exam, in the last twenty-two years (1998-2019).
Usando Mineração de Dados para Identificar Fatores mais Importantes do Enem dos Últimos 22 Anos
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DOI: 10.22533/at.ed.84921180826
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Palavras-chave: Enem, Mineração de Dados Educacionais, Experimentos, Algoritmos de seleção
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Keywords: Enem, Educational Data Mining, Experiments, Feature selection Algorithms
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Abstract:
O Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) é uma prova requerida pela maioria das universidades brasileiras para seleção de estudantes. Neste exame, são coletadas várias características sobre os candidatos. Algumas dessas características não contribuem de forma significativa para a predição de desempenho, representando assim, um conjunto demasiadamente grande de dados, o que requer recursos computacionais exponenciais para identificá-las. Para solucionar tal problema, este trabalho aplica algoritmos de seleção e de classificação de atributos, identificando as vinte principais características que contribuem para o desempenho alto ou baixo dos estudantes neste exame, nos últimos vinte e dois anos (1998-2019).
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Número de páginas: 13
- Fernanda Luzia de Almeida Miranda
- Davi Stiegler
- Felipe Rodrigues Dantas
- Jacques Duílio Brancher
- Tiago do Carmo Nogueira
- Jacinto José Franco
