{"title":"Cálculo preditivo de classificação das notas do ENADE utilizando Redes Neurais Artificiais","authors":"Ricardo Tocantins Modugno Nunes","doi":"10.21714/2237-3713RTA2018V7N2P71","DOIUrl":null,"url":null,"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 .","PeriodicalId":380317,"journal":{"name":"Revista de Tecnologia Aplicada","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista de Tecnologia Aplicada","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21714/2237-3713RTA2018V7N2P71","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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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 .