@MASTERSTHESIS{ 2023:1690969628, title = {Minerando dados para entender o impacto da pandemia da COVID-19 no Exame Nacional do Ensino Médio}, year = {2023}, url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/4743", abstract = "No Brasil, o principal exame de avaliação do desempenho da educação básica é o Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), que também é utilizado para o ingresso de alunos no ensino superior. Em 2020, com a chegada da COVID-19, as instituições de educação básica precisaram mudar seu modelo educacional com ensino presencial para a utilização de metodologias de ensino à distância, o que pode ter afetado a qualidade da educação recebida. Portanto, há uma necessidade por entender os efeitos que a pandemia da COVID- 19 causaram ao ENEM. Esta dissertação de mestrado tem o objetivo de identificar os principais impactos causados pela pandemia no ENEM, considerando todo o Brasil. Para tanto, foi realizado o processo completo de Mineração de Dados Educacionais (MDE), baseado na metodologia Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP- DM), no ENEM em 5 anos diferentes, a fim de compreender os anos pré-pandemia e os dois primeiros anos da pandemia. Em particular, esse estudo usou técnicas de análise exploratória descritiva, correlação e agrupamento hierárquico para identificar os impactos causados no ENEM. Os resultados mostram que os participantes com maiores rendas tiveram melhor desempenho, as escolas privadas tiveram um desempenho superior aos outros tipos de escolas, o número de presentes e ausentes no exame foi menor nos anos da pandemia, e houve uma mudança nas características socioeconômicas dos participantes. Por fim, a pandemia não impactou negativamente no desempenho dos estudantes, mas as características dos participantes que realizaram o exame mudaram e o número de ausentes e presentes no exame foi drasticamente impactado.", publisher = {Universidade Federal do Maranhão}, scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET}, note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET} }