Content analysis of Enade exams for Computer Science
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2021.29.0.385Keywords:
Enade, Educational data analysis, Predictive areas of success, Content analysis, Analysis methodology, Computer scienceAbstract
The analysis of educational data makes it possible to observe the performance of both the student and the institutions, providing opportunities for decision-making to improve the teaching-learning process. The National Student Performance Exam (Enade) assesses and monitors this process. Education is a fundamental area for the growth and development of a country. Therefore, the challenge of this research is to detect possible flaws in training students from the content analysis of Enade, in addition to identifying the areas of knowledge that are predictive of success in the final exam result. Thus, this text describes the implementation of a methodology for the content analysis of Enade, to identify the disciplines that most impact the result of this exam. As a case study, we used data from all students and tests applied to the Computer Science area, for the years 2005, 2008, 2011, 2014, and 2017. The questions of the tests were classified according to the subareas of Computer Science. Besides, statistical tests were applied to the results obtained by students at Enade to identify predictors and structure of the exam. The final result was a report based on content analysis that allows Enade to be analyzed by theme. Based on the generalization of the results obtained, the methodology can be applied to other areas of knowledge, expanding the scope of possible analyzes, using data from Enade.
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