Utilização de técnicas de mineração de dados para diagnóstico de rendimento dos alunos do ensino básico do município de Indaiatuba.

Abstract

O principal objetivo do trabalho foi contextualizar e aplicar técnicas e métodos de Mineração de Dados a uma base dados composta por atributos na área educacional, cedida pela Secretaria Municipal de Educação de Indaiatuba, com a finalidade de identificar as variáveis que influenciam no rendimento dos alunos das escolas de Ensino Básico, podendo auxiliar os gestores da Secretaria da Educação nas tomadas de decisão. O trabalho iniciou com uma revisão bibliográfica sobre Knowledge Discovery in Databases – KDD e Mineração de Dados, definição das técnicas e tarefas. Em seguida foi realizada a organização da base de dados utilizando a ferramenta Microsoft Excel, para possibilitar a aplicação das tarefas de mineração de dados pela ferramenta WEKA. Foi utilizada inicialmente a tarefa de Clusterização, que particionou a base de dados em três diferentes clusters, utilizando o algoritmo K-means. Com os resultados gerados pela clusterização aplicou-se uma função estatística, o Histograma, para verificar a frequência de cada variável presente nos clusters, gerando gráficos para melhor análise. Assim foi possível identificar qual cluster obteve maior número de alunos reprovados e em qual série essa frequência foi maior. Após a análise dos resultados, aplicaram-se os principais algoritmos classificadores, para verificar a capacidade preditiva dos modelos gerados pela clusterização. A precisão do melhor algoritmo foi de aproximadamente 95%. Desta forma pode-se dizer que a Mineração de Dados pode ser aplicada para analisar as variáveis que influenciam no rendimento dos alunos do ensino básico.