Resumo

GUALHANO, Mariana Abreu  e  VASCONCELOS, Aline Pires Vieira de. Análise dos cursos de licenciatura da Rede Federal utilizando mineração de dados. Educ. Pesqui. [online]. 2020, vol.46, e219576.  Epub 26-Nov-2020. ISSN 1678-4634.  https://doi.org/10.1590/s1678-4634202046219576.

A extração do conhecimento, também conhecida como processo KDD (Knowledge Discovery in Databases), é um conjunto de técnicas (Seleção, Pré-processamento, Tratamento, Mineração e Interpretação de Dados) que tem como objetivo analisar e extrair padrões e informações potencialmente úteis de grandes bases de dados. A avaliação da qualidade dos cursos de graduação no Brasil é feita por meio do Conceito Preliminar de Cursos (CPC), que é um indicador de qualidade que avalia esses cursos. Portanto, a presente pesquisa insere-se no discutido contexto, buscando utilizar técnicas de mineração de dados para extrair conhecimento das avaliações do CPC dos anos de 2014 e 2017 e identificar os principais critérios e resultados da avaliação dos cursos de graduação em Licenciatura, fazendo uma análise dos dados da Rede Federal de todo o Brasil. Para isso, utilizou-se a base de dados disponibilizada no portal do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) e foram utilizadas as etapas do processo KDD, com foco na mineração de dados para extração de conhecimento da base. Os resultados permitiram realizar a identificação dos critérios de avaliação com maior impacto para a avaliação do CPC dos cursos de Licenciatura, além de uma comparação entre a avaliação de 2014 e 2017. Espera-se que as informações extraídas a partir do presente trabalho possam ser úteis e subsidiar a gestão educacional, além de serem utilizadas para o aprimoramento dos cursos de graduação.

Palavras-chave : Avaliação; Rede Federal; CPC; Mineração de dados; Licenciatura.

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