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INFERÊNCIAS SOBRE OS PERFIS DE VESTIBULANDOS DOS CURSOS DE ENGENHARIA DO CEFET-MG UTILIZANDO A FERRAMENTA WEKA DE DATAMINING Aluna: Lúcia Salomé de Aguilar.

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2 INFERÊNCIAS SOBRE OS PERFIS DE VESTIBULANDOS DOS CURSOS DE ENGENHARIA DO CEFET-MG UTILIZANDO A FERRAMENTA WEKA DE DATAMINING Aluna: Lúcia Salomé de Aguilar Orientador: Prof. Heitor Garcia de Carvalho, Ph.D

3 INTRODUÇÃO Assim como o trabalho desenvolvido pelo bolsista PIBIC Minervino Martins Neto, este projeto avaliará dados recolhidos nos processos seletivos do CEFET-MG. Porém, a análise fatorial do conjunto de dados será substituída pela técnica de datamining com o intuito de captar bem certas informações em formato de texto e buscar padrões de dados em subconjuntos da população com cardinalidade reduzida.

4 O QUE É DATAMINING? A Mineração dos Dados, denominada Datamining, é uma das etapas principais dentro do Processo de Extração de Conhecimento em Base de Dados ( KDD – Knowledge Discovery Database). Através do uso de suas técnicas e algoritmos, padrões são “descobertos” dentro de uma Base de Dados, provendo assim, recursos para que o Analista do Conhecimento possa identificar informações relevantes e inteligentes no que antes, era uma massa de Dados.

5 O QUE É WEKA? WEKA (Waikato Enviroment for Knowledge Analysis) é uma ferramenta livre e disponível para download na Internet. Foi desenvolvida pela Universidade de Waikato na Nova Zelândia, sendo utilizada para Mineração de Dados.

6 1.Investigar os padrões implícitos nos conjuntos de dados numéricos e em variáveis textuais dos bancos de dados relativos ao vestibular dos cursos de engenharia do CEFET-MG ; 2.A partir da investigação, identificar características dos perfis dos alunos que demandam o ingresso na escola e confrontá-los com o dos aprovados; 3.Após identificar tais características, subsidiar medidas de interesse pedagógico e administrativo. OBJETIVOS

7 METODOLOGIA 1.Estudo da teoria, do software e dos métodos; 2.Obtenção de dados do exame vestibular e derivados de documentos, além das respostas aos formulários de inscrição, fornecidos pelos candidatos; 3.Adaptação dos dados obtidos aos formatos eletrônicos requeridos para utilização no software de mineração de dados; 4.Crítica e depuração do banco de dados obtidos de forma a adequá–lo aos requisitos da ferramenta de datamining (WEKA);

8 5.Elaboração de hipóteses de pesquisa de padrões de associação (estudo da probabilidade de um item ocorrer dado que outro item esteja presente) e de clusterização (identificação das classes dentro da base de dados e agrupamento de objetos em classes semelhantes); 6.Aplicação do software de datamining; 7.Interpretação e análise crítica dos resultados; 8.Elaboração de conclusões e de relatórios de pesquisa;

9 EXEMPLOS 1. QUESTIONÁRIO

10 2. DADOS PASSADOS PARA PLANILHA

11 3. LISTAGEM DAS RESPOSTAS POSSIVEIS

12 4. DADOS PRONTOS PARA O WEKA PROCESSAR

13 1.Informações sobre os perfis de alunos que demandam o ingresso nos cursos de engenharia do CEFET-MG contrastando-os com as características dos aprovados e que sejam relevantes para o seu atendimento pedagógico durante o curso; 2.Aquisição de proficiência pelo aluno bolsista em uma técnica aplicável a problemas no seu campo profissional. RESULTADOS ESPERADOS

14 BIBLIOGRAFIA OLIVEIRA, Araceli Garcia. Descoberta de Conhecimento na Base de Dados do Processo Seletivo do UNIFOR-MG. Formiga, MG: Monografia, MONTEIRO, Mário do Socorro Jardim; ROCHA, Vanderlene Covre. Descoberta de Conhecimento na Base de Dados do Processo Seletivo Seriado da UFPA – 2004, Usando Regras de Associação. Belém, PA: Monografia, 2005.


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