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ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA DE DADOS EDUCACIONAIS: uma abordagem para evasão e abandono escolar

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dc.contributor.author SOARES, Fernando Gualberto Silva
dc.date.accessioned 2023-11-30T19:25:41Z
dc.date.available 2023-11-30T19:25:41Z
dc.date.issued 2023-11-30
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/3532
dc.description Orientadora: Profa. Dra. Jackelya Araujo da Silva Examinadora interna: Profa. Dra. Clide Mayra Meneses Lima Examinadora interna: Profa. Dra. Valmária Rocha da Silva Ferraz pt_BR
dc.description.abstract Resumo A proposta da Base Nacional Comum Curricular(BNCC) é estabelecer um conjunto de aprendizagens fundamentais que devem ser desenvolvidas por todos os estudantes, independentemente da região do país ou da rede de ensino em que estejam matriculados. Isso visa assegurar uma educação de qualidade, equitativa e que atenda às necessidades da sociedade contemporânea. É fundamental que as unidades de ensino do país capitaniadas pelos seus gestores tenham acesso a dados que possam ajudar a monitorar a aplicação da BNCC. Como são geradas muitas informações educacionais, uma análise univariada contemplando somente aspectos quantitativos, pode não ser o suficiente para descrever o panorama educacional e verificar a completude da execução das propostas apresentadas na BNCC. Dessa forma, o presente estudo tem por objetivo apresentar, de maneira didática, uma análise multivariada de grandes conjuntos de dados educacionais. No estudo a metodologia de agrupamento K−means possibilitou descrever que a taxa de evasão apresentou menor variação para o ano de 2018, que o estado de Pernambuco apresentou maior taxa de mé dia de horas aula para rede pública de ensino, evidenciou que os ensinos da rede pública e privada possuem aspectos diferenciados, que o ensino público no Estado do Ceará para ano de 2022, apresentou similaridade ao ensino privado do Estado São Paulo. A metodologia auxiliou na identificação das variáveis que contribuíram para que o grupo dos estados do Rio Grande do Norte, Pará e Bahia apresentassem alta dissimilaridade em relação aos demais estados da unidade federativa do Brasil. Abstract The proposal of the National Common Curricular Base (BNCC) is to establish a set of fundamental learning that must be developed by all students, regardless of the region of the country or the education network in which they are enrolled. This aims to ensure a quality, equitable education that meets the needs of contemporary society. It is fundamental that the teaching units in the country headed by their managers have access to data that can help monitor the application of the BNCC. As a lot of educational information is generated, a univariate analysis contemplating only quantitative aspects, may not be enough to describe the educational panorama and verify the completeness of the execution of the proposals presented in the BNCC. Thus, the present study aims to present, in a didactic way, a multivariate analysis of large sets of educational data. In the study, the K−means grouping methodology made it possible to describe that the dropout rate showed a smaller variation for the year of 2018, that the state of Pernambuco had a higher rate of average class hours for the public school system, showed that Public and private education have different aspects, with public education in the State of Ceará for the year 2022. similar to private education in the State of São Paulo. The methodology helped to identify the variables that contributed to the group of the states of Rio Grande do Norte, Pará and Bahia presenting high dissimilarity in relation to the other states of the federative unit of Brazil. pt_BR
dc.language.iso other pt_BR
dc.subject Educação pt_BR
dc.subject BNCC pt_BR
dc.subject Dados educacionais pt_BR
dc.subject Matemática pt_BR
dc.subject Análise multivariada pt_BR
dc.subject Education pt_BR
dc.subject Educational data pt_BR
dc.subject Mathematics pt_BR
dc.subject Multivariate analysis pt_BR
dc.title ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA DE DADOS EDUCACIONAIS: uma abordagem para evasão e abandono escolar pt_BR
dc.type Preprint pt_BR


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