APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS NA BASE DE DADOS DO ENADE COM ENFOQUE NOS CURSOS DE MEDICINA

O Exame Nacional de Avaliação do Estudante - ENADE tem como função avaliar o grau de conhecimento dos estudantes referente aos conteúdos programáticos previstos nas diretrizes curriculares de seus respectivos cursos a partir do desempenho destes no exame. O processo de KDD compreende um conjunto de técnicas capaz de analisar e extrair informações úteis de grandes bases de dados através da criação de padrões. Este artigo tem como objetivo extrair conhecimento da base de dados ENADE do curso de medicina, bem como a resposta sobre o nível de dificuldade do componente específico da prova. Foram utilizadas as etapas do processo de KDD, técnicas de Mineração de Dados e o software WEKA. Após a aplicação das técnicas, foi possível observar a influência da categoria e dos tipos das instituições de ensino superior na criação dos perfis, sendo diretamente ligadas ao nível de desempenho dos estudantes e sua opinião sobre o nível do exame. Foi possível constatar que os estudantes, tanto do Rio de Janeiro, quanto de São Paulo, quando oriundos de universidades sem fins lucrativos, obtiveram em sua maioria, um resultado ruim, com nota menor que sessenta. Ainda em São Paulo, os estudantes de faculdade de instituições municipais, além de receberem um rendimento negativo, também responderam como “fácil” o grau de dificuldade do componente específico do exame. Espera-se que as informações geradas neste trabalho possam ser utilizadas para o aprimoramento dos cursos de medicina, bem como na tomada de decisões referentes aos projetos dos cursos.