APLICAÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS NA DESCOBERTA DOS FATORES SOCIOECONÔMICOS ASSOCIADOS COM O DESEMPENHO DOS PARTICIPANTES DO ENEM

Abstract

Realizado anualmente, o ENEM tem por objetivo avaliar o desempenho escolar ao fim do Ensino Médio. Além disso, a nota do exame permite aos participantes se candidatarem a vagas no Ensino Superior, em instituições públicas ou privadas. Porém as vagas são limitadas, e os resultados do participante são cruciais para seu sucesso neste objetivo. Ao realizar a inscrição e posteriormente o exame, os participantes fornecem dados referentes ao seu perfil socioeconômico, estes que podem ser aplicados na geração de conhecimento que revele a sua associação com o desempenho na prova. Diante deste cenário, buscou-se executar a atividade de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, o que inclui a etapa de Mineração de Dados, nas bases de dados do ENEM dos anos de 2016 a 2018, a fim de obter a associação entre os fatores socioeconômicos e as notas dos participantes do exame em Goiás, utilizando o algoritmo de regras de associação FP-Growth e sendo implementado com o auxílio de bibliotecas Python.