PREVENDO O DESEMPENHO NO ENADE: UMA APLICAÇÃO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

Resumo

O objetivo deste estudo foi prever o desempenho de novos alunos do curso de administração de empresa do Centro Universitário Cidade Verde (UNIFCV), com base no Questionário do Estudante e dados do Exame Nacional de Desempenho do Estudantes (ENADE) 2018. Para tanto, foi utilizado base de dados formada por informações socioeconômicas e acadêmicas submetida aos classificadores de Regressão Logística, Randon Forest, Arvores de decisão e Naive Bayes. Os resultados apontaram vantagens no uso da Regressão Logística nos dados analisados, apresentado uma acurácia de 63,04% e significância estatística. Além disso, diferentes características individuais apresentaram, segundo o algoritmo de Regressão Logística, probabilidades diferentes de o aluno obter desempenho acima da média no ENADE.