Educational Data Mining for the profile of candidates from the Encceja in the state of Rio Grande do Sul – Brazil

Autores

Resumo

Abstract: This article aims to identify the socioeconomic profile of candidates from the National Examination for the Certification of Youth and Adult Skills (Encceja in portuguese) in the state of Rio Grande do Sul from an educational data mining approach. Encceja assesses students' competence in Youth and Adult Education (YAE), in order to verify and recognize the learning obtained. The database used in the process was INEP in 2017, since it is the last version released. To investigate these profiles, the clustering method was applied and the k-Means algorithm was used. As a result, it was discovered that the absence of a school close to the candidate's residence, as well as the absence of a place in a public school, and social and economic issues are not linked to school dropout. The contributions of this research are related to the reason why students interrupt their school trajectories, which is linked to the service, that is, the candidates reported that the Encceja test is the best way to reconcile studies with work.

Biografia do Autor

Jacqueline Mayumi Akazaki, Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Doutoranda em Informática na Educação na UFRGS.

Francielli Freitas Moro, Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Doutoranda em Informática na Educação na UFRGS.

Liane Margarida Rockenbach Tarouco, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutorada em Engenharia Elétrica e Sistema Digitais pela Universidade de São Paulo. Professora-titular do Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGIE/UFRGS).

Patricia Alejandra Behar, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutora em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Professora-titular da Faculdade de Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e dos Programas de Pós-Graduação em Educação (PPGEdu/UFRGS) e Informática na Educação (PPGIE/UFRGS). Possui bolsa de Produtividade em Pesquisa (DT/Cnpq), nível I. Coordena o Núcleo de Tecnologia Digital aplicada à Educação (NUTED/Cnpq) da Faculdade de Educação (FACED), vinculado ao Centro Interdisciplinar de Novas Tecnologias na Educação (CINTED). Membro do comitê IFIP (International Federation for Information Processing) Technical Committee 3-Education.

Leticia Rocha Machado, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).

Pós-Doutora pelo Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGIE/UFRGS). Doutora em Informática na Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e em Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). É coordenadora da Unidade de Inclusão Digital de Idosos (UNIDI/UFRGS), professora-colaboradora no PPGIE/UFRGS e professora-visitante no PPG em Tecnologias da Informação e Comunicação da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).

Silvio César Cazella, Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.

Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul  (UFRGS), com período de estudos na Universidade de Alberta (Canadá). Professor-associado Nível II na Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (UFCSPA), onde atua junto aos PPG em Ensino na Saúde e PPG em Tecnologias da Informação e Gestão em Saúde. Também é colaborador do PPG em Ciência da Saúde (UFCSPA) e do PPG em Informática na Educação (UFRGS).

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Publicado

2020-12-30

Edição

v. 9 n. 1 (2020): Redin - Práticas educacionais e inovação em tempo de isolamento social

Seção

Artigos (temáticas livres)