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Title: Modelo para evidenciar aprendizado no ensino fundamental e médio no RN
Other Titles: Statistical model to explain learning in fundamental and medium level in RN
Authors: Souza, Gustavo Fontoura de
Keywords: ENEM;ENEM;Floresta Aleatória;Random Forest;IDEB;IDEB;Regressão;Regression
Issue Date: 5-Dec-2017
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: SOUZA, Gustavo Fontoura de. Modelo para evidenciar aprendizado no ensino fundamental e médio no RN. 2017. 95f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.
Portuguese Abstract: O Processo de escolarização pública do Brasil é complexo e compartilhado pelas três esferas do governo. O Ensino Fundamental é de responsabilidade dos Municípios, o Ensino Médio dos Estados e o Ensino Superior da União. Eles são avaliados periodicamente e são obtidos índices dessas avaliações. Neste trabalho propomos explicar a nota média do ENEM no âmbito municipal em 2014, que é obtido avaliando alunos do final do Ensino Médio em 2014, a partir de variáveis obtidas três anos antes (2011), isto é, quando os mesmos alunos estavam no final do Ensino Fundamental. Essas variáveis explicativas são obtidas a partir dos dados do Ideb e de informações sobre os próprios municípios. Foram empregadas as técnicas de regressão linear múltipla e floresta aleatória. Os resultados mostram que os modelos utilizados explicam mais de 63% da variância dos dados.
Abstract: The process of public schooling in Brazil is complex and shared by the three government branches. Elementary School is provided by the Municipality, High School by the State Government and College is responsibility of the Federal Government. They are periodically evaluated providing data and indexes. This work aims at explaining the average score of ENEM in the municipal domain in the year 2014. It is obtained through evaluating the students graduating from High School at the end of 2014 from variables of the three previous years (2011), when they finished Elementary School. These variables are obtained from IDEB data and information on the cities. We used multiple linear regression and random forest to model. The results show models that explains more than 63% of the data variance.
URI: http://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/5530
Other Identifiers: 2012039727
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