Mineração de dados educacionais: um estudo sobre a proficiência em matemática no Ceará
Educational data mining: a study on mathematics proficiency in Ceará
DOI:
https://doi.org/10.34117/bjdv8n10-214Keywords:
KDD, mineração de dados educacionais, árvore da decisão, SPAECE, proficiência em matemáticaAbstract
Este artigo utilizou o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados - KDD e Mineração de Dados, aplicado à integração do banco de dados de diferentes fontes: os Indicadores Educacionais (IE) formulados pelo INEP e dados de Proficiência em Matemática nos municípios cearenses. Por meio do processo KDD, esta investigação buscou desenvolver um Modelo de Conhecimento baseado em mineração de dados, que pudesse classificar e prever o desempenho dos municípios cearenses na Avaliação Matemática do SPAECE/2019, com base no contexto estabelecido pelos Indicadores Educacionais. O resultado foi a construção de um modelo de Árvore de Decisão com acurácia de 85,86%, estruturado e que aponta os IE relevantes para o problema investigado.
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