Cálculo preditivo de classificação das notas do ENADE utilizando Redes Neurais Artificiais

Ricardo Tocantins Modugno Nunes
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Abstract

Este artigo tem como escopo o desenvolvimento de um modelo classificatorio com finalidade preditiva de calcular o Conceito Final do Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (ENADE) por meio de uma Rede Neural Artificial (RNA), que atraves do seu mecanismo de aprendizado supervisionado forneca com precisao de 99,997% de acerto os Conceitos ENADE para toda e qualquer Instituicoes de Ensino Superior (IES) que se pretenda avaliar. Desta forma, a situacao problema reside nas quantidades de variaveis e consideracoes necessarias a se fazer quando se deseja calcular o Conceito Final do ENADE. Ancorado em analise quantitativa adotada realizou-se um estudo visando a praticidade destes calculos, a possibilidade de elaborar simulacoes e criar cenarios relevantes, de forma a fornecer aos gestores e coordenadores das IES – Instituicoes de Ensino Superior, indicadores que facilitem eliminar falhas preventivamente durante o processo de formacao dos alunos. Neste desenvolvimento, foi utilizado a base de dados fornecida pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anisio Teixeira (INEP) e o software MATLABversao 2017a ( MathWorks, Inc .) – Neural Networks Toolbox .
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利用人工神经网络对ENADE评分进行预测计算
这篇文章有作用域的发展classificatorio模型预测计算的概念和目的的国家考试成绩的学生(ENADE)通过人工神经网络(RNA),通过其监督学习机制和99.997%的调整精度概念ENADE forneca对所有高等教育机构(iss)的任何评价。因此,问题在于在计算ENADE的最终概念时需要考虑的变量和因素的数量。停泊在定量分析了实现了的一篇研究报告,这些数学的实用性,制定相关模拟创建场景的可能性,提供管理者和协调员的空间站—高等教育机构改革,消除缺陷预防过程指标背景的学生。在这个开发中,我们使用了国家教育研究所Anisio Teixeira (INEP)提供的数据库和MATLABversao 2017a软件(MathWorks, Inc .) -神经网络工具箱。
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