Exploratory Study Through Longitudinal Analysis applied to Computer Science from ENADE Database
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2021.2073Keywords:
INEP, ENADE, Longitudinal Study, Educational Data Mining, Machine Learning, Decision TreeAbstract
In search of quality in education, several researches in the educational scope are carried out, however, analyzing large databases in search of useful information is a challenging task. In this research, we seek to identify aspects related to students’ academic performance, using the ENADE tests applied to the Computer Science course as a basis. The research was governed by the methodology that concerns the type of Longitudinal Analysis, of the Repeated Transversal type, seeking to analyze the data over time, to verify their behavior in the years studied. The years analyzed were the years 2011, 2014 and 2017, were data mining techniques were applied to microdata provided by the Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. The contribution of the research was to show that among the algorithms used in the experiments, the algorithm that best classified the data in relation to the students’ performance, was the decision tree, which made it possible to identify that some socioeconomic characteristics such as family income, education level father, the student’s work situation in conjunction with the administrative category and the undergraduate shift have an impact on academic performance.
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