Resumo

TIMARAN-BUCHELY, Andrea; TIMARAN-PEREIRA, Silvio-Ricardo  e  HIDALGO-TROYA, Arsenio. Aplicação de árvores de decisão para prever o desempenho de leitura crítica. Rev. Fac. ing. [online]. 2021, vol.30, n.58, e101.  Epub 22-Dez-2021. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v30.n58.2021.13792.

Na Colômbia, todos os alunos de graduação, independentemente do programa de treinamento profissional que estejam cursando, devem apresentar os testes de habilidades genéricas do exame Saber Pro que incluem: Leitura Crítica, Raciocínio Quantitativo, Competências Cidadãs, Comunicação Escrita e Inglês. Este artigo apresenta a aplicação da técnica de classificação baseada em árvores de decisão para predizer o desempenho na prova de Leitura Crítica do exame Saber Pro apresentada pelos alunos da Pontificia Universidad Javeriana Cali nos anos de 2017 e 2018. Foi utilizado o CRISP- Metodologia DM. A partir dos dados socioeconômicos, acadêmicos e institucionais armazenados nas bases de dados do ICFES, um repositório de dados foi construído, limpo e transformado. Foi obtida uma vista lavrável composta por 2.052 registros e 17 atributos. O algoritmo J48 da ferramenta Weka foi usado para construir a árvore de decisão. De acordo com os resultados obtidos, os programas de Filosofia, Matemática Aplicada e Medicina destacaram-se por ter o melhor desempenho nesta prova. Entre as variáveis ​​preditivas associadas ao desempenho na competência Leitura Crítica, encontram-se o corpo docente, a faixa etária e o índice de transporte do aluno, três importantes variáveis ​​relacionadas ao bom ou baixo desempenho acadêmico dos alunos da Universidad Javeriana Cali. O conhecimento gerado nesta pesquisa constitui-se em informação de qualidade para subsidiar a tomada de decisão das diretrizes da universidade no sentido de melhorar a qualidade do ensino superior que é oferecido nesta instituição.

Palavras-chave : algoritmo J48; árvores de decisão; leitura crítica; performance acadêmica; Saber Pro.

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