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O trabalho propõe avaliar técnicas de Aprendizado de Máquina para prever o Conceito ENADE de cursos de computação, empregando microdados do exame. Os experimentos comparam classificadores sob variações de conjunto de dados e analisam o efeito temporal do exame no desempenho preditivo. Os resultados indicam que a Support Vector Machine apresenta o melhor desempenho e que dados de treinamento mais antigos reduzem a capacidade de predição.",{"@graph":59,"@context":116},[60,77,99],{"@type":61,"itemListElement":62},"BreadcrumbList",[63,68,71,74],{"item":64,"name":65,"@type":66,"position":67},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":69,"name":9,"@type":66,"position":70},"https://docshare.wps.com/pt/document/",2,{"item":72,"name":35,"@type":66,"position":73},"https://docshare.wps.com/pt/document/pesquisa-e-relatórios/",3,{"item":75,"name":55,"@type":66,"position":76},"https://docshare.wps.com/pt/document/prediction-of-the-enade-concept-for-computing-courses-in-brazil/211907/",4,{"url":75,"name":55,"@type":78,"image":79,"author":84,"headline":55,"publisher":87,"fileFormat":90,"inLanguage":53,"description":57,"dateModified":91,"datePublished":92,"encodingFormat":90,"isAccessibleForFree":93,"interactionStatistic":94},"DigitalDocument",{"url":80,"@type":81,"width":82,"height":83},"https://docshare.wps.com/thumbnails/prediction-of-the-enade-concept-for-computing-courses-in-brazil/211907.png","ImageObject",300,407,{"name":85,"@type":86},"Ivy","Person",{"url":64,"name":88,"@type":89},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-09-28","2026-09-06",true,{"@type":95,"interactionType":96,"userInteractionCount":98},"InteractionCounter",{"@type":97},"ViewAction",5,{"@type":100,"mainEntity":101},"FAQPage",[102,108,112],{"name":103,"@type":104,"acceptedAnswer":105},"Qual é o objetivo principal do trabalho?","Question",{"text":106,"@type":107},"Avaliar técnicas de Aprendizado de Máquina para prever o Conceito ENADE de cursos de computação no Brasil e analisar o impacto do aspecto temporal do exame na predição.","Answer",{"name":109,"@type":104,"acceptedAnswer":110},"Quais dados são utilizados nos experimentos?",{"text":111,"@type":107},"São usados microdados do ENADE de edições de 2011, 2014, 2017 e 2021 na área de computação, com um processamento amplo para seleção, limpeza, integração e transformação para extração de características.",{"name":113,"@type":104,"acceptedAnswer":114},"Qual classificador obteve os melhores resultados e por quê?",{"text":115,"@type":107},"A Support Vector Machine produziu os melhores resultados de predição. 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A. Sakashita 1 , Diego Bertolini 1 , Andr Luis Schwerz 1  \n1Universidade Tecnolgica Federal do Paran (UTFPR) Campo Mouro-Paran -Brasil  \nAbstract. ENADE is a large-scale assessment applied to undergraduate students in Brazil. Their scores serve as a metric fpr assessing teaching quality, known as the ENADE Concept. A higher ENADE Concept rating can lead to increased visibility and investments in Higher Education Institutions. This work aims to evaluate the performance of Machine Learning techniques in predicting the ENADE Concept for computing courses in Brazil using microdata from the exam. Our experiments involve evaluating various classifiers with dataset va riations and considering the impact of the temporal aspect of the exam on the prediction performance. We have identified that the Support Vector Machine produces the best prediction results. Additionally, our findings suggest that older training data leads to a reduction in prediction performance, indicating that course features may change over time.  \nResumo. O ENADE e´ uma avaliac¸ a˜o em larga escala aplicada a estudantes de graduac¸ a˜o no Brasil. Suas pontuac¸ o˜es servem como me´trica para avaliara qualidade do ensino, conhecida como Conceito ENADE. Uma classificac¸ a˜omais elevada do Conceito ENADE pode levar a maior visibilidade e investimen tos nas Instituic¸ o˜es de Ensino Superior. Este trabalho tem como objetivo avaliar  \no desempenho de te´cnicas de Aprendizado deMa´quina na predic¸ a˜o do Conceito ENADE para cursos de computac¸ ˜ao no Brasil utilizando microdados do exame .  \nOs experimentos envolvem a avaliac¸ a˜o de va´rios classificadores com variac¸ o˜es no conjunto de dados e a considerac¸ a˜o do impacto do aspecto temporal do exame no desempenho da predic¸ a˜o. Identificou-se que o Support Vector Machine produz os melhores resultados de predic¸ a˜o. Ademais, os resultados sugerem que dados de treinamento mais antigos reduzem o desempenho da predic¸ a˜o, indicando que as caracter ´ısticas dos cursos mudam ao longo do tempo.  \n1. Introduc¸ o  \nO Exame Nacional deD˜ esempenho dosEstudantes (ENADE)  uma prova realizada pelosconcluintes de graduac¸ao no Brasil cujo o objetivo  avaliar seus cursos num˜ a escala de 1  \na 5, conhecida como Conceito ENADE (CE) [BRASIL 2023] . Esta avaliac¸ ao  realizada em um ciclo avaliativo de trs anos na qual, em cada ciclo,˜ uma das trs grandes reas de conhecimento  avaliada. A prova apresenta tanto q˜ uestoes espec´ıficas, relacionadas  \n Diretriz Curricular Nacional do curso, quanto questoes de escopo geral. Junto a ela, tambm  solicitado aos estudantes o preenchimento de um questionrio socioeconmico.  \nOs dados coletados do exame, do questionrio socioeconmico e do CE so disponibilizados de forma aberta em microdados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pes-  \nquisas Educacionais An´ısio Teixe˜ira (INEP) [INEP 2023] . Dessa forma,  poss´ıvel investigar o impacto das informac¸oes dispon´ıveis dos cursos e de seus estudantes ˜sobre o desempenho alcan˜c¸ado no exame. As descobertas podem ser ´uteis na ˜elaborac¸ao de  \npol´ıticas de Educac¸ao Superior que fomentem o investimento de formac¸ao de recursos humanos [Marinho 1998] .  \nOs resultados da prova do ENADE so utilizados em outros dois indicadores dequalidade: no Conceito Preliminar do Curso (CPC) e no Indicador de Diferenc¸a entre os Desempenhos Observado e Esperado (IDD) . O CPC atribui ao CE e ao IDD, em suafrmula, os pesos de 20% e 35%, respectivamente [Inep 2023] . Desse modo, desta˜ca-se  \na relevncia da prova e a importncia de obter-se um alto CE, visto sua participac¸ ao em outro importante indicador.  \nH diversos trabalhos que investigam os microdados do ENADE, como descritoem [Barbosa et al. 2023] . A grande maioria deles trata de forma individualizada o desempenho dos estudantes no exame, enquanto o CE ainda  pouco explorado.˜Alm disso, nomelhor do conhecimento, nenhum estudo invest","cbCaidhbZTws1Olv","https://ap.wps.com/l/cbCaidhbZTws1Olv","pdf",426688,12,"Portuguese","# Introdução\n# Trabalhos Relacionados\n# Método e Processamento dos Microdados\n# Resultados e Discussões\n# Conclusões","[{\"question\":\"Qual é o objetivo principal do trabalho?\",\"answer\":\"Avaliar técnicas de Aprendizado de Máquina para prever o Conceito ENADE de cursos de computação no Brasil e analisar o impacto do aspecto temporal do exame na predição.\"},{\"question\":\"Quais dados são utilizados nos experimentos?\",\"answer\":\"São usados microdados do ENADE de edições de 2011, 2014, 2017 e 2021 na área de computação, com um processamento amplo para seleção, limpeza, integração e transformação para extração de características.\"},{\"question\":\"Qual classificador obteve os melhores resultados e por quê?\",\"answer\":\"A Support Vector Machine produziu os melhores resultados de predição. 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