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

Jacqueline Mayumi Akazaki, Francielli Freitas Moro, Liane Margarida Rockenbach Tarouco, Patricia Alejandra Behar, Leticia Rocha Machado, Silvio César Cazella

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.


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