Análise de dados educacionais
aplicação de técnicas de mineração de dados para o estudo da evasão escolar
DOI:
https://doi.org/10.26853/Refas_ISSN-2359-182X_v12n05_01Palavras-chave:
Educação, Inteligência artificial, Clusterização, Abandono escolarResumo
A evasão escolar é um problema social persistente que afeta o desenvolvimento da educação no Brasil. Resolver esse problema exige enfrentar outros desafios relacionados, que influenciam na permanência ou não da criança nos estudos. Nesse contexto, as tecnologias de análise de dados e inteligência artificial oferecem ferramentas poderosas para identificar fatores que influenciam o abandono dos estudos. Assim, o objetivo deste trabalho foi utilizar técnicas de mineração de dados para identificar padrões e analisar os principais fatores associados à evasão escolar. Para isso, realizou-se uma pesquisa quantitativa, exploratória e descritiva, com posterior interpretação qualitativa dos resultados. Inicialmente, foi realizada uma pesquisa bibliográfica para levantamento dos conceitos-chave: Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, Clusterização e algoritmo k-means; e de trabalhos relacionados. Os dados foram coletados da PNAD Contínua de 2021 a 2024, em seguida foi realizada a limpeza e transformação desses dados, a clusterização e, por fim, a análise dos clusters. Os resultados demonstraram que, por meio das etapas de preparação dos dados e da aplicação de uma técnica de mineração de dados, foi possível identificar padrões relevantes relacionados à evasão escolar. Entre os resultados obtidos, destacou-se a relação entre a evasão escolar e a necessidade de conciliar trabalho e estudo, evidenciando esse fator como um elemento relevante no abandono escolar. Nesse sentido, essa pesquisa pode contribuir para que gestores educacionais e instituições de ensino desenvolvam estratégias voltadas à permanência escolar, como ações de acompanhamento ou medidas de apoio aos estudantes que trabalham.
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