Abstract

TIMARAN-PEREIRA, Ricardo; CAICEDO-ZAMBRANO, Javier  and  TIMARAN-BUCHELY, Andrea. Mineração preditiva aplicada à descoberta de fatores associados ao desempenho na competência linguística de alunos do ensino fundamental. Rev. Fac. ing. [online]. 2022, vol.31, n.62, e207.  Epub Jan 26, 2023. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v31.n62.2022.14814.

Neste artigo, técnicas preditivas de mineração de dados são aplicadas para descobrir padrões de desempenho acadêmico na competência linguística dos testes Saber 5 apresentados por alunos de escolas primárias colombianas em 2017. Para isso, foi usada a metodologia CRISP-DM e o socioeconômico, foram consideradas as informações acadêmicas e institucionais das bases de dados do ICFES. Um conjunto de dados mineráveis foi obtido usando técnicas de limpeza e transformação de dados e uma árvore de decisão foi construída com o algoritmo J48 da ferramenta Weka. Entre os preditores dos padrões descobertos estão a natureza e a localização da escola, se os alunos foram ou não reprovados, a faixa etária, a escolaridade da mãe e as taxas de TIC e eletrodomésticos nas residências. O conhecimento produzido nesta pesquisa é informação de qualidade para a tomada de decisões nos MEN e nas secretarias de educação e para os diretores de instituições de educação primária definirem planos de melhoria que resultem na qualidade da educação na Colômbia.

Keywords : árvores de decisão; classificação; mineração de dados; modelo preditivo; padrões de desempenho; testes Saber 5º.

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