Análise preditiva da evasão escolar no ensino médio integrado do Instituto Federal de Alagoas
dc.citation.issue | ALPAYDIN, E. Introduction to machine learning. [S.l.]: MIT press, 2020. Citado na página 20. BARBETTA, P. A. (2014). Estatística aplicada às ciências sociais (9a ed). Editora da UFSC. BARI, Anasse; CHAOUCHI, Mohamed; JUNG, Tommy. Análise Preditiva para leigos. Alta Books, 2020. BRASIL, Ministério da Educação. Catálogo Nacional de Cursos Técnicos (CNTC). Distrito Federal, DF, 2014. Disponível:<http://portal.mec.gov.br/catalogos-nacionais-de-cursos-tecnicos> Acessado em 18/11/2021. _______. Lei no 11.892, de 29 de dezembro de 2008. Institui a Rede Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica, cria os Institutos Federais de Educação, Ciência e Tecnologia, e dá outras providências. Brasília, DF: Presidência da República, [2008]. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2007- 2010/2008/lei/l11892.htm. Acesso em 06 jul. 2021. _______. Decreto Federal no 5.154, de 23 de julho de 2004. Disponível em < http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2004-2006/2004/Decreto/D5154.htm> Acesso em 20 mai. 2018. _______. Lei no 9.394/1996, de 20 de dezembro de 1996. Estabelece as diretrizes e bases da educação nacional. Brasília, DF: 20 de dezembro de 1996. _______. Decreto n. 5.154, de 23 de julho de 2004. Regulamenta o § 2o do art. 36 e os arts. 39 a 41 da Lei no 9.394, de 20 de dezembro de 1996, que estabelece as diretrizes e bases da educação nacional, e dá outras providências. Publicado no D.O.U. de 26.07.2004. _______. Lei no 4.024, de 20 de dezembro de 1961. Fixa as diretrizes e bases da educação nacional. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 27 dez. 1961. Seção 1, p. 11429. BRASIL; MEC; CNE. Resolução no 1, de 05 de janeiro de 2021. Define as Diretrizes Curriculares Nacionais Gerais para a Educação Profissional e Tecnológica. Disponível em:<https://www.in.gov.br/en/web/dou/-/resolucao-cne/cp-n-1-de-5-de-janeiro-de-2021-297767578>. Acesso em: 23/03/2022. BRASIL. Ministério da Educação. Documento Orientador para a Superação da Evasão e Retenção na Rede Federal de Educação Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica. Brasília, DF, 2014. CNE/CEB. Resolução no 6, de 20 de setembro de 2012. Define Diretrizes Curriculares Nacionais para a Educação Profissional Técnica de Nível Médio. ________. Resolução no 1, de 05 de dezembro de 2014. Atualiza e define novos critérios para a composição do Catálogo Nacional de Cursos Técnicos, disciplinando e orientando os sistemas de ensino e as instituições públicas e privadas de Educação Profissional e Tecnológica quanto à oferta de cursos técnicos de nível médio em caráter experimental, observando o disposto no art. 81 da Lei no 9.394/96 (LDB) e nos termos do art. 19 da Resolução CNE/CEB no 6/2012. CIAVATTA, Maria. A formação integrada: a escola e o trabalho como lugares de memória. In: FIGROTTO, Gaudêncio; CIAVATTA, Maria; RAMOS, Marise (org.). Ensino Médio Integrado: Concepções e contradições. São Paulo, Cortez, 2010. CORDÃO, F. A. Educação Profissional: Cidadania e Trabalho. Entrevista concedida a Carlos Roberto Jamil Cury. Boletim Técnico do Senac, Rio de Janeiro, v. 32, n. 1, p. 46 a 55, jan./abr. 2006. DORE, Rosemary; LÜSCHER, Ana Zuleima. Permanência e evasão na educação técnica de nível médio em Minas Gerais. Cadernos de pesquisa, v. 41, p. 770-789, 2011. ESCOTT, C. M.; MORAES, M. A. C. História da Educação Profissional no Brasil: as políticas públicas e o novo cenário de formação de professores nos Institutos Federais de Educação Ciência e Tecnologia. IX SEMINÁRIO NACIONAL DE ESTUDOS E PESQUISAS “HISTÓRIA, SOCIEDADE E EDUCAÇÃO NO BRASIL”, João Pessoa, Anais... João Pessoa: HISTEDBR, 2012. ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de Dados. 7. ed. São Paulo: Pearson, 2019. FÁVERO, L. P. (2015). Análise de dados: Modelos de Regressão com Excel, Stata e SPSS. Elsevier, 2015. FAYYAD, U.; SHAPIRO, G. P. – From Data Mining to knowledge Discovery in databases. AI. Magazine, 17, Fall 1996. FONSECA, Celso Sucko da. História do ensino industrial no Brasil. 2a. ed., 5 v. Rio de Janeiro: SenaiDN, 1986. FORNARI, L. T. Reflexões a cerca da reprovação escolar e evasão escolar e os determinantes do capital. Revista Espaço Pedagógico, Passo fundo, RS, 2010. FRIGOTTO, Gaudencio. Educação e a construção democrática no Brasil: da ditadura civil-militar à ditadura do capital. Democracia e construção do público no pensamento educacional brasileiro. Petrópolis: Vozes, p. 53-67, 2002. FRIGOTTO, Gaudêncio; CIAVATTA, Maria; RAMOS, Marise (orgs.). Ensino Médio Integrado: concepções e contradições. São Paulo: Cortes, 2005. 175 p. GIL, Antonio Carlos et al. Como elaborar projetos de pesquisa. São Paulo: Atlas, 2010. GODOY, Arilda Schmidt. Introdução á pesquisa qualitativa e suas possibilidades. Revista de Administração de Empresas. São Paulo: v.35, n.2 p. 57-63, abril 1995. Disponível em: http://www.scielo.br/pdf/rae/v35n4/a08v35n4.pdf. Acesso em: 15 abr. 2023. HAIR, J. F., BLACK, W. C., BABIN, B. J., ANDERSON, R. E., & TATHAM, R. L. (2009). Análise multivariada de dados (6a ed). Bookman. HAN, J.; PEI, J.; KAMBER, M. Data mining: concepts and techniques. [S.l.]: Elsevier, 2011. HOSMER, D. W.; LEMESHOW, S. Applied logistic regression. New York: John Wiley & Sons, 1989. INSTITUTO FEDERAL DE ALAGOAS. Plano de Desenvolvimento Institucional. Maceió, 2013. Disponível em: <https://www2.ifal.edu.br/acesso-a-informacao/institucional/arquivos/pdi-2014-2018.pdf/view>. Acesso em: 12 fev. 2022. KUHN, Max; JOHNSON, Kjell. Uma introdução à seleção de recursos. In: Modelagem preditiva aplicada. Springer, New York, NY, 2013. p. 487-519. LINOFF, G. S.; BERRY, M. J. Data mining techniques: for marketing, sales, and customer relationship management. [S.l.]: John Wiley & Sons, 2011. MACHADO, F. RODRIGUES, N. Big Data: O futuro dos dados e aplicações, Saraiva, São Paulo, 2018. MARCONI, Marina de Andrade; LAKATOS, Eva Maria. Fundamentos de metodologia científica. 5. ed.-São Paulo: Atlas, 2003. MEC. Centenário da rede federal de educação profissional e tecnológica. 2009. Disponível em: <http://portal.mec.gov.br/setec/arquivos/centenário/histórico_educação_profissional.pdf>. Acesso em: 7 de fev. 2022. MATTAR, F. N. Pesquisa de marketing. 3.ed. São Paulo: Atlas, 2001. PROVOST, F., FAWCETT, T. Data science para negócios: o que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016. QUEIROZ, Lucileide Domingos. Um estudo sobre a evasão escolar: para se pensar na inclusão escolar. Rev Bras Estudos Pedag, v. 64, n. 147, p. 38-69, 2006. RAMOS, Marise. Concepção do ensino médio integrado. 2008. Mímeo. RAMOS, Marise N. Ensino Médio Integrado: lutas históricas e resistências em tempos de regressão. Adilson Cesar Araújo e Cláudio Nei Nascimento da Silva (orgs.) – Brasília: Ed. IFB, 2017. 569 p. ROIGER, R. J. Data mining: a tutorial-based primer. [S.l.]: CRC press, 2017. SANTOS, J. A. A trajetória da educação profissional. In. LOPES, E. M. T.; FARIA FILHO, L. M.; VEIGA, C. G. (org.) 500 anos de educação no Brasil. 3. Ed. Belo Horizonte: Autêntica, 2003. p. 205-224. SALES, Paula Elizabeth Nogueira e OLIVEIRA, Maria Auxiliadora Monteiro. Políticas de educação profissional no Brasil: trajetórias, impasses e perspectivas. In:____. Cultura, saberes e práticas: memórias e histórias da Educação Profissional. São Paulo: Centro Paulo Sousa, 2011. SALES, P. E. N.; CASTRO, T. L. de; DORE, R. Educação Profissional e evasão escolar: estudo e resultado parcial de pesquisa sobre a rede federal de educação profissional e tecnológica de Minas Gerais. In: COLÓQUIO INTERNACIONAL SOBRE EDUCAÇÃO PROFISSIONAL E EVASÃO ESCOLAR, 3, Belo Horizonte - MG: 2013. TCU. Tribunal de Contas da União. Evasão Acórdão no 506/2013 – TCU – Plenário, de 13 de março de 2013. Brasília, DF: 13 de março de 2022. TEMPLE-RASTON, D. – NPR – Predicting The Future: Fantasy or a Good Algorithm? 2012 – Disponível em: http://www.npr.org/2012/10/08/162397787/predicting-the-future-fantasy-or-a-good-algorithm. Acessado em: 15 de novembro de 2021. TEIXEIRA, A. Bases preliminares para o plano de educação referente ao Fundo Nacional de Ensino Primário. Revista Brasileira de Estudos Pedagógicos, Rio de Janeiro, v. 38, n. 88, p.97-107, out./dez. 1962. THIOLLENT, Michel. Metodologia da pesquisa-ação. São Paulo: Cortez, 2008. | |
dc.contributor.advisor1 | Lima Filho, Adalberon Moreira de | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5204293561529304 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Lima, Cosmo Rufino de | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9005310724269606 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Pontes , Edel Alexandre da Silva | |
dc.creator | Cunha, Fabrício Willian da | |
dc.date.accessioned | 2023-09-01T13:36:48Z | |
dc.date.available | 2023-08-30 | |
dc.date.available | 2023-09-01T13:36:48Z | |
dc.date.issued | 2023-04-26 | |
dc.description.abstract | Professional and Technological Education in Brazil has developed in terms of the number of students enrolled. In addition to this development, there has been an increase in school dropout rates. This research generally intends to investigate the variables that can be used in the modeling of predictive analysis of school dropout in Integrated High School (Agricultural Course) of IFAL - Campus Satuba. The problem question that is intended to be answered is: what variable trends can be used in a predictive analysis model, according to the dropout student profile that can measure the probability of school dropout risk in the scope of Professional and Technological Education (EPT) at the average level offered by the Federal Institute of Alagoas (IFAL) - Campus Satuba? For this, a study was carried out in the technical course integrated to the high school in agriculture at IFAL - Campus Satuba. The methodology of this investigation was of the action-research type, since its methodological procedures are strongly linked to an interventionist action. The present research, regarding the approach and its nature, is of the mixed type, qualitative and quantitative. The data collection instruments were: official data from the academic system of the Academic Registration Coordination of the Campus, modalities applied to incoming students and interviews with the servants who attended directly in the course. The technique for analyzing the data used is predictive analysis, machine learning algorithms, binary logistic regression and statistical-mathematical model. The database was formed by the profile of students who dropped out from 2014 to 2019; A comparison was made with the profiles of students with active enrollment in the 2nd and 3rd years of the 2022 school year and also compared with the profile of students entering for the 2023 school year. | pt_BR |
dc.description.resumo | A Educação Profissional e Tecnológica no Brasil tem-se desenvolvido no que diz respeito ao número de matriculados. Tem-se aliado a esse desenvolvimento o aumento nos índices de evasão escolar. Esta pesquisa pretende de modo geral investigar as variáveis significativas que podem ser utilizadas na modelagem de análise preditiva da evasão escolar no Ensino Médio Integrado (Curso de agropecuária) do IFAL – Campus Satuba. A questão-problema que se pretende responder é: quais as variáveis predominantes podem ser utilizadas em uma modelo de análise preditiva, conforme o perfil do aluno evadido que possam mensurar a probabilidade de risco de evasão escolar no âmbito da Educação Profissional e Tecnológica (EPT) ao nível médio ofertado pelo Instituto Federal de Alagoas (IFAL) -Campus Satuba? Para isso, foi realizado um estudo no curso técnico integrado ao ensino médio em agropecuária do IFAL – Campus Satuba. A metodologia desta investigação foi do tipo pesquisa-ação, visto que os seus procedimentos metodológicos estão fortemente vinculados a uma ação intervencionista. A presente pesquisa, quanto à abordagem e a sua natureza é do tipo mista, qualitativa e quantitativa. Os instrumentos de coleta de dados foram: dados oficiais do sistema acadêmico da Coordenação de Registro Acadêmico do Campus, questionários aplicados aos alunos ingressantes e entrevistas com os servidores que atuam diretamente no curso. A técnica para análise dos dados utilizada, trata-se da análise preditiva, algoritmos de aprendizado de máquina, regressão logística binária e modelo estatístico-matemático. O banco de dados foi formado pelo perfil dos alunos evadidos de 2014 a 2019; realizado comparativo com os perfis dos alunos com matrícula ativa nos 2o e 3o anos do ano letivo de 2022 e compara também, com o perfil dos alunos ingressantes para o ano letivo de 2023. Como resultado destaca-se o levantamento das variáveis do perfil dos alunos evadidos no curso e o desenvolvimento do produto educacional: Guia de como elaborar um modelo preditivo para prevenir a evasão de alunos na EPT, capaz de estimar a probabilidade de evasão do aluno com matrícula ativa no curso. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Alagoas - IFAL | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ifal.edu.br/handle/123456789/302 | |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Alagoas | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Campus Benedito Bentes | pt_BR |
dc.publisher.program | ::Mestrado Profissional em Educação Profissional e Tecnológica/ProfEPT | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Educação | pt_BR |
dc.subject | Evasão escolar | pt_BR |
dc.subject | Modelo Preditivo | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAO::ENSINO-APRENDIZAGEM::METODOS E TECNICAS DE ENSINO | pt_BR |
dc.title | Análise preditiva da evasão escolar no ensino médio integrado do Instituto Federal de Alagoas | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |