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Título: Análise do desempenho acadêmico Enem/Enade como instrumento de qualificação dos cursos de engenharia de produção no Brasil
Título(s) alternativo(s): Enem/Enade academic performance analysis as a qualification instrument for production engineering courses in Brazil
Autor(es): Almeida Filho, Roberto Lemos
Orientador(es): Tondato, Rogério
Palavras-chave: Ensino superior - Avaliação - Brasil
Engenharia de Produção
Análise de regressão
Education, Higher - Evaluation - Brazil
Production engineering
Regression analysis
Data do documento: 26-Nov-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Londrina
Referência: ALMEIDA FILHO, Roberto Lemos. Análise do desempenho acadêmico Enem/Enade como instrumento de qualificação dos cursos de engenharia de produção no Brasil. 2018. 59 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2018.
Resumo: O presente estudo visou mapear a possibilidade de se criar uma métrica avaliativa do desempenho acadêmico pelo perfil do estudante. Também se propôs a analisar a classificação da qualidade dos cursos de Engenharia de Produção no Brasil.Essa pesquisa buscou entender se o conceito utilizado no Enade, para classificar a qualidade dos cursos de Engenharia de Produção, realmente indica a realidade do curso, ou se esse indicador reflete outros desempenhos acadêmicos, não ligados diretamente a qualidade do curso.Para tanto, foi criada uma regressão da métrica utilizada na classificação da qualidade do curso para ser aplicada a nível aluno e, primeiramente, verificar se o resultado é relevante para identificar a qualidade do curso, e posteriormente, se a qualidade do curso está atrelada a categoria administrativa da IES, ou se está atrelada ao perfil do estudante.Concluiu-se que a proporção de alunos classificados pelo desempenho dos mesmos no Enem é mais relevante para a classificação da qualidade de um curso do que a categoria administrativa da IES, e que não há diferença de performance entre estudantes de IES de categoria administrativa Federal ou Particular, ou seja, o resultado da qualidade do curso é mais dependente do desempenho no Enem dos alunos que estão sendo avaliados no curso do que da categoria da IES. Também é possível predizer, com 72% de assertividade, a classificação dos alunos no Enade baseado apenas nas notas do Enem. Esse resultado pode ser obtido de duas formas: por regressão linear múltipla ou por machine learning, pelo método da Árvore de Decisão, sendo o segundo, o que melhor explica o comportamento dos dados.
Abstract: The present study aimed at mapping the possibility of creating an evaluation metric of academic performance by the student profile. It was also proposed to analyze the quality classification of Production Engineering courses in Brazil.This research sought to understand if the concept used in Enade, to classify the quality of the courses of Production Engineering, really indicates the reality of the course, or if this indicator reflects other academic performances, not directly linked to the quality of the course. To do so, a regression of the metric used to classify the quality of the course to be applied at the student level was created, and first, to verify if the result is relevant to identify the quality of the course, and later, if the quality of the course is linked to IES administrative category, or if it is linked to the student profile.It was concluded that the proportion of students classified by their performance in the Enem is more relevant to the classification of the quality of a course than the administrative category of the HEI, and that there is no difference in performance between students of HEIs of the Federal administrative category or Particular, that is, the quality of the course result is more dependent on the Enem performance of the students being evaluated in the course than in the HEI category.It is also possible to predict, with 72% assertiveness, the student ranking in Enade based only on the Enem grades. This result can be obtained in two ways: by multiple linear regression or by machine learning, by the Decision Tree method, the second being the one that best explains the behavior of the data.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10541
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