Divisão de Engenharia Civil Ano: 2021
(Turma 2021, TGs 2021)
Perfis familiares presentes nos ensinos fundamental e médio e suas influências na evasão escolar (pdf 1,17 MB)
Autor: Rafael Lima Gonzaga
Orientador(es): Giovanna Miceli Ronzani Borille
Relator(es): Evandro José da Silva
Ano: 2021
Resumo:
A educação básica tem sido um importante tópico referente ao desenvolvimento de um país na atualidade. No Brasil, o contexto atual tem-se mostrado frágil e preocupante, principalmente devido a como foi enfrentada a realidade da pandemia e como estão sendo dados os passos da gestão federal nesse ramo. Dito isso, esse trabalho busca analisar um aspecto crítico na educação básica global que é a evasão escolar. Nesse trabalho de graduação, busca-se encontrar correlações e previsões entre como a família e o aluno atuam na rotina escolar com a possível evasão ou mudança escolar do aluno no final do período letivo. O modelo de estudo aqui projetado utilizou uma escola modelo de São Paulo cuja representatividade não é significativa no âmbito federativo. Propôs-se uma abordagem sistemática e numérica de parâmetros-chave adquiridos da mineraçãao de dados escolares para clusterizar perfis familiares com a presença ou não de ruído e entender qual o impacto dos eventos em uma análise de transferência escolar. Nos modelos aqui implementados abordou-se algoritmos não-supervisionados e supervisionados para as análises de clusterização e de predição, respectivamente. Abstract:
Middle high school and high school levels of education have been an important topic when taking into consideration the development of a country. In Brazil, the current educational context is fragile and worrisome, especially when considering how the country responded to the pandemic, and what are the steps taken by the federal administration in the education field. With that being said, this work focuses on the analysis of a critical aspect in the basic levels of education globally, school evasion. In this work, correlations and predictions to the relations between the pair family and student, and how this pair acts on the school routine, taking into consideration a possible evasion scenario at the end of the school year, are done. The model projected here makes use of an existing model of a school in São Paulo, not representative of the country's reality. This work proposes a systematic and numerical approach of key parameters acquired from data mining from schools in order to cluster the family profiles (considering or not noise in the distribution), aiming to understand the impacts of a set of events in the school transfer and dropout rates. In the models discussed and implemented here, non-supervised and supervised algorithms were used in the cluster and prediction phases, respectively.
