Universidade Federal de Minas Gerais ICEx / DCC

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1 Universidade Federal de Minas Gerais ICEx / DCC Belo Horizonte, 15 de dezembro de 2006 Relatório sobre aplicação de Mineração de Dados Mineração de Dados em Bases de Dados de Vestibulares da UFMG Professor: Wagner Meira Alunos: André Cardoso de Souza e Newton Amaro de Oliveira Júnior

2 I Introdução A proposta de trabalho é a mineração de dados da base dos vestibulares de 2002 a 2005 da Universidade Federal de Minas Gerais para tentar descobrir padrões que ajudem na identificação da causa de retenção elevada de alunos no Instituto de Ciências Exatas ICEx. II - Identificação do problema A detecção de alto índice de reprovação (retenção) no ICEx UFMG tem preocupado o corpo docente e direção da universidade. O fenômeno, que aparentemente ocorre em outros campos universitários e em outros países, acarreta em problemas como abandono e desistência dos cursos pelos alunos e, para a universidade, o aumento do custo por aluno devido a repetência de disciplinas. Retenção e Desistências R R Total Total Global Nota=0 / Curso Nota = 0 Nota > 0 R Total GEOLOGIA 18% 26% 44% 100% 40% ENGENHARIA METALURGICA 19% 25% 43% 100% 43% ENGENHARIA CIVIL 14% 25% 38% 100% 36% MATEMATICA COMPUTACIONAL 21% 17% 37% 100% 55% ENGENHARIA DE MINAS 14% 22% 35% 100% 39% MATEMATICA/DIURNO 18% 17% 34% 100% 51% ESTATISTICA 18% 15% 33% 100% 55% ENGENHARIA ELETRICA 13% 19% 32% 100% 40% FISICA/DIURNO 14% 15% 29% 100% 48% MATEMATICA/NOTURNO 17% 11% 27% 100% 60% FISICA/NOTURNO 12% 15% 27% 100% 45% ENGENHARIA DE PRODUCAO 15% 11% 25% 100% 59% SISTEMAS DE INFORMACAO 14% 7% 21% 100% 67% BIBLIOTECONOMIA/DIURNO 16% 3% 20% 100% 84% BIBLIOTECONOMIA/NOTURNO 16% 4% 19% 100% 81% ENGENHARIA CONTROLE AUTOMACAO 8% 10% 19% 100% 43% CIENCIAS ATUARIAIS 11% 8% 18% 100% 58% QUIMICA/NOTURNO 12% 7% 18% 100% 64% CIENCIA DA COMPUTACAO 8% 9% 17% 100% 48% QUIMICA/DIURNO 9% 4% 14% 100% 68% ENGENHARIA QUIMICA 7% 6% 13% 100% 53% Total Global 12% 13% 25% 100% 46% Obs: A 2 a coluna representa os percentuais de retenção por cursos que freqüentam o ICEx;, com notas iguais a zero ou acima de zero pontos.

3 III Hipóteses Conforme estudos apresentados antes da realização do trabalho de mineração da base do vestibular, foram identificados os fatores que supostamente levam um aluno a ter sucesso no processo de aprendizagem. Diante de tais dados, podemos levantar algumas hipóteses para explicar o alto índice de retenção: 1ª hipótese alunos mal preparados no 2º grau, tanto com relação à maturidade quanto academicamente, adentram o ICEx sem os conceitos e habilidades necessárias. 2ª hipótese o vestibular, como ferramenta de predição do desempenho futuro do aluno no ICEx, tem sido mal elaborado e não aprova aqueles candidatos com o perfil mais adequado. 3ª hipótese os professores, por não conseguirem transmitir os conhecimentos necessários à aprovação dos alunos de maneira satisfatória, e devido à aplicação de avaliações de diferentes níveis por cada professor / disciplina.

4 IV Desafios da pesquisa Dados da investigação Foi-nos sugerido explorar a base de dados com a intenção de descobrir agrupamentos tais que identificaríamos relações entre questões e tópicos do vestibular com a aprovação de alunos nas Disciplinas de Grande Público (DGP) do ICEx. Para tal, foi-nos disponibilizada a base dos vestibulares de 2002 a 2005, com as questões da segunda etapa, as notas dos alunos por curso nas DGP s e informações sócio-econômicas dos mesmos. Clusters de boas questões; Clusters de bons tópicos; Vestibular ideal. Preparação dos dados Inicialmente, o desafio foi conhecer a base de dados e entender seus campos e valores. Segundo as técnicas de Descoberta do Conhecimento de Dados KDD a etapa de preparação da base para mineração é a mais importante. Pudemos comprovar na prática. Depois, desprezamos os dados sócio-econômicos da base por falta de informações necessárias à compreensão de todos os campos da tabela. Esta análise, com enfoque social, traria à luz outras questões importantes para se entender a dificuldade de entrada candidatos e retenção dos mesmos no ICEx. As informações que talvez pudéssemos minerar seriam respostas a questões tais como de que escola provém os alunos mais bem sucedidos? São de escolas públicas ou particulares? Qual a condição econômica das famílias dos alunos? Etc. Noutra análise posterior, inferimos que melhor seria unificar as informações da base relacionadas aos alunos, cursos, disciplinas, notas nas disciplinas, provas do vestibular e notas no vestibular. Estas informações seriam suficientes para predizer as relações de desempenho no vestibular com a performance dos alunos no ICEx e, de forma inversa, verificar se os melhores alunos do ICEx foram os que obtiveram melhores resultados no vestibular. Também decidimos utilizar apenas a base do vestibular 2003, uma vez que estaríamos verificando padrões, estas tendências poderiam estar sendo confirmados pelos demais alunos envolvidos na pesquisa, mas que estivessem utilizando outros vestibulares como 2002, 2004, 2005 ou 2006.

5 Desta forma, concentramos o foco no ICEx e escolhemos seis disciplinas desta unidade da UFMG cujo desempenho poderiam estar diretamente relacionado com as notas em matemática e física da segunda etapa do vestibular. As disciplinas escolhidas foram: Cálculo Diferencial e Integral I; Cálculo Diferencial e Integral II; Cálculo Diferencial e Integral III; Mecânica; Eletromagnetismo; Geometria Analítica e Álgebra Linear. Para importar a base para o Tamanduá, foi preciso discretizar as notas do vestibular em faixas, uma vez que não seria possível utilizar um atributo numérico. Para as notas nos cursos do ICEx, mantivemos o critério de conceitos A para notas de 90 a 100, B para notas de 80 a 89, C para notas de 70 a 79, e assim por diante. O total de registros utilizados na pesquisa foi de V Execução da mineração Realizamos três minerações diferentes em busca de regras interessantes e com suportes, confianças e lifts adequados à experimentação. Mineração 1 Utilizamos os seguintes atributos: Curso, escola, disciplina, conceito, freqüência, notas das questões das provas do vestibular, matéria da prova do vestibular e sexo do candidato. Resultado Foram encontradas mais de 50 mil regras; Obtivemos uma visualização difícil; Muitas regras eram semelhantes; Regras irrelevantes em demasia. Conclusão Tornou-se inviável a descoberta de alguma regra relevante, pois uma pesquisa desta natureza demanda muito tempo para uma investigação minuciosa. E como a quantidade de pontos era enorme, sentimos a necessidade de mudar a estratégia para melhorar nosso alcance. Também não foi possível estabelecer uma regra consistente que estabelecesse uma

6 relação determinante quanto a influência de uma certa questão de matemática do vestibular com a performance do aluno em Cálculo I no ICEx, por exemplo. Mineração 2 Utilizamos os seguintes atributos: Conceito, disciplina, freqüência, matéria da prova do vestibular, nota total do vestibular e sexo do candidato. Resultado Foram encontradas regras; Exemplo de regra selecionada: 43,64% dos registros em que: Freqüência em=s Conceito corr=b Nome da disc=calculo DIFER 1 tiveram como conseqüência: Nota total no=de a 66 ocorrendo em 1,37% dos dados. Esta regra: apresenta uma confiança 1,28% acima da esperada e tem uma convicção de 1,01 Conclusão Como na segunda etapa do vestibular são realizadas provas de física, química, matemática e redação, achamos que seria mais relevante olhar para o candidato sobre o ponto de vista de sua nota total em cada disciplina (ao invés de olhar para questões individualmente) e depois comparar as performances durante o vestibular e depois, já no ICEx. Desta forma, pudemos chegar a uma regra no mínimo intrigante. Que 43,64% dos alunos que foram freqüentes na disciplina Cálculo I e tiveram um conceito B, ou seja, tiveram bom rendimento na disciplina, conflitantemente com nossa crença, tiveram um desempenho mediano no vestibular, alcançando nota entre 48 e 66 pontos. Mineração 3 Eliminamos o atributo Freqüência porque ele gerava regras óbvias com o conseqüente Conceito. Então restaram os seguintes atributos: Conceito, disciplina, matéria da prova do vestibular, nota total do vestibular e sexo do candidato. Também utilizamos o filtro para provas de Física e Matemática dos vestibulares. Resultado Foram encontradas 110 regras; Exemplo de regras selecionadas:

7 1ª) regra 30,06% dos registros em que: Matéria da pr=matemática Nota total no=de a 47 tiveram como conseqüência: Conceito corr=d ocorrendo em 4,56% dos dados. Esta regra: apresenta uma confiança 6,93% acima da esperada e tem uma convicção de 1,03 2ª) regra 29% dos registros em que: Materia da pr=matematica Nota total no=de a 66 tiveram como conseqüência: Conceito corr=d ocorrendo em 4,56% dos dados. Esta regra: apresenta uma confiança 3,19% acima da esperada e tem uma convicção de 1,01 Conclusão Com os filtros das provas, de matemática e física, ligados, deparamos com seguintes resultados. Na primeira regra, 30,06% dos alunos que tiraram de 29 a 47 pontos na prova de matemática do vestibular, tiraram conceito D no ICEx. Este seria um resultado compreensível, nota até certo ponto decepcionante no vestibular e a repetição do padrão quando o aluno terminasse o seu ciclo da graduação no ICEx. No entanto, 29 % destes mesmos alunos, que tiveram um desempenho mediano no vestibular, quando tiraram nota entre 48 e 66 pontos, surpreendentemente tiveram o mesmo desempenho no ICEx, ou seja, foram conceituado com D. Estes resultados nos levam a acreditar que o problema não está nas provas do vestibular ou mesmo nos alunos, uma vez que tanto alunos com fraco desempenho em matemática no vestibular, quanto aqueles com desempenho mediano, tiveram o mesmo desempenho no ICEx. Sob este ponto de vista, a suspeição recairia sob a universidade. VI Considerações finais Os resultados não foram conclusivos, mas indicam tendências interessantes. Estas tendências podem ou não serem confirmadas. Acreditamos que seria necessário o emprego de mais recursos, tanto computacionais quanto de tempo para que pudéssemos realizar um trabalho mais criterioso. Uma preparação melhor da base poderia trazer resultados melhores. A falta de informações complementares limitou o descobrimento de mais padrões relevantes.

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