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Desempenho ENADE 2017 - Engª de Controle e Automação

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UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO – UPE 
ESCOLA POLITÉCNICA DE PERNAMBUCO – POLI 
CURSO DE ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO 
 
 
DENNYS JOSÉ, LUÍS HENRIQUE, MATHEUS PHELIPE, NILTON VIEIRA 
RICHARD JEREMIAS 
 
 
 
 
 
DESEMPENHO DO CURSO DE ENGª DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO NO 
ENADE 2017 
 
 
 
 
 
 
 
 
Recife 
2019 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
 ​Dennys José, Luís Henrique, Matheus Phelipe, Nilton Vieira, Richard Jeremias 
 
 
 
 
 
 
 
DESEMPENHO DO CURSO DE ENGª DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO NO 
ENADE 2017 
 
 
 
 
 
 
 
 
Orientador: Cezar Augusto Cerqueira. 
 
 
 
Recife 
2019 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
RESUMO 
Este trabalho é resultado da análise dos banco de dados do ENADE, e tem como 
propósito expor os resultados obtidos da análise dos resultados do ENADE (​Exame 
Nacional de Desempenho de Estudantes) 2017 dos alunos do curso de Engenharia de 
Controle e Automação da Escola Politécnica de Pernambuco – UPE. Tal relato tem 
como objetivo principal disponibilizar, de maneira coerente e coesa, todas as etapas que 
levaram à conclusão final da investigação realizada. Foi procurado, também, identificar 
a relação, caso ela exista, entre a nota obtida e o perfil do aluno de Engenharia de 
Controle e Automação da Escola Politécnica de Pernambuco. Os resultados apontaram 
que relações do perfil socioeconômico e acadêmico do aluno não serve para explicar a 
nota obtida pelo aluno na prova do ENADE. 
Palavras-chave​: ENADE 2017. Engenharia. Controle e Automação. UPE. Análise. 
Banco de Dados. 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
ABSTRACT 
This work is the result of the analysis of the ENADE database, and its purpose is to 
present the results obtained from the analysis of the results of the ENADE (National 
Examination of Student Performance) 2017 of the students of the Control and 
Automation Engineering course of the Polytechnic School of Pernambuco - UPE. The 
main objective of this report is to make available, in a coherent and cohesive way, all 
the steps that led to the final conclusion of the research carried out. It was also sought to 
identify the relationship, if any, between the grade obtained and the student profile of 
Control Engineering and Automation of the Polytechnic School of Pernambuco. The 
results showed that the student's socioeconomic and academic profile does not explain 
the grade obtained by the student in the ENADE test. 
Keywords​: ENADE 2017. Engineering. Control and Automation. UPE. Analysis. Data 
Base. 
 
 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
SUMÁRIO 
 
1. INTRODUÇÃO 5 
2. METODOLOGIA 6 
2.1 TIPO DE METODOLOGIA 6 
2.2 PROCEDIMENTO PARA ANÁLISE E COLETA DOS DADOS 6 
3. RESULTADOS 6 
3.1 PERFIL DO ALUNO 6 
3.2 FATORES INFLUENTES NO DESEMPENHO 7 
3.3 MODELO DE REGRESSÃO DO CURSO 9 
4. CONCLUSÕES 9 
5. ANEXOS 9 
5.1 EQUAÇÕES 
5.2 GRÁFICOS 
5.3 ANÁLISE REGRESSIVA 9 
6. REFERÊNCIAS 9 
 
 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
1 INTRODUÇÃO 
 
O referido estudo apresenta o perfil do aluno da Escola Politécnica de 
Pernambuco do curso de engenharia de controle e automação para que se compreenda o 
impacto do perfil socioeconômico e acadêmico no desempenho da prova do ENADE 
referente ao ano de 2017. Este trabalho é resultado de uma análise do banco de dados 
disponibilizado pelo ENADE, realizada durante o primeiro semestre de 2019. 
O ENADE é uma prova acompanhada de um questionário individual instituído 
pelo Ministério da Educação (MEC), que é um componente obrigatório do Sistema 
Nacional de Avaliação da Educação Superior (SINAES). O ENADE tem por objetivo 
verificar o desempenho acadêmico dos estudantes dos cursos de graduação e assim 
avaliar os cursos e suas instituições de ensino. Com base em outras pesquisas sociais , é 
esperado que cursos onde existam uma maior concentração de pessoas com condições 
privilegiadas obtenham uma nota mais elevada. Diante desse cenário, surgiu o problema 
que norteou esse estudo: Como o perfil socioeconômico e acadêmico do aluno 
influencia na nota da prova do ENADE? 
Sobre essa ótica, justifica-se dizer que: os alunos que possuem condições 
privilegiadas conseguem um melhor desempenho no curso por terem menos problemas 
e preocupações ao decorrer de suas graduações. 
Sendo assim, objetivou-se especificamente, através deste estudo, identificar a 
relação, caso ela exista, entre a nota obtida e o perfil do aluno de Engenharia de 
Controle e Automação da Escola Politécnica de Pernambuco. 
A organização subsequente do trabalho está constituída da seguinte forma: 
metodologia, resultados e discussões e, por fim, suas considerações finais. 
 
 
 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
2 TIPO DE METODOLOGIA 
 
A metodologia escolhida para trabalhar os dados foi a descritiva. Esta fora 
escolhida dado o seu caráter expositivo, imparcial, e de construção de uma conclusão 
diante da interpretação, análise e escrutínio dos dados disponibilizados. Estas 
características andam lado a lado com os ideais do grupo para o presente relatório. 
 
2.1 PROCEDIMENTO PARA ANÁLISE E COLETA DOS DADOS 
 
Após a obtenção dos dados, que são livremente disponibilizados no banco de 
dados do MEC (vide Referências), os dados referentes aos alunos de Engª de Controle e 
Automação foram extraídos ​(n=79). Destes, então, as variáveis interessantes ao estudo 
foram selecionadas, copiadas e inseridas numa tabela, que se tornou a fonte e base para 
as operações de teste de hipóteses e de regressão aplicados ao estudo. 
 
Para um resultado satisfatório, também foram filtrados os alunos que tinham 
algumas das variáveis a serem trabalhadas com valor nulo, pois acreditamos que estes 
poderiam causar interferências indesejáveis nos cálculos aplicados, invalidando ou 
tornando dúbia sua exatidão. 
 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
3 RESULTADOS E DISCUSSÕES 
 
3.1 PERFIL DO ALUNO 
“Quem é o aluno de Engenharia de Controle e Automação da Escola 
Politécnica de Pernambuco que realizou o ENADE 2017?” 
Esta foi a principal pergunta que motivou e norteou todo o grupo na análise 
preliminar realizada. Com base nela, foram usados os métodos contidos no ramo da 
Probabilidade e Estatística para que seja possível responder a pergunta acima da 
maneira mais objetiva possível. 
Para isso, foi necessário consultar variáveis quantitativas e qualitativas referentes 
à população em questão. Do banco de dados em disposição, foram selecionadas as 
seguintes variáveis: 
● Tipo de Sexo; 
● Grau de dificuldade da prova na parte de Formação geral; 
● Cor ou Raça; 
● Onde e com quem o aluno reside; 
● Situação de trabalho, exceto estágios e bolsas; 
● Auxílio permanência; 
● Modalidade de Ensino Médio concluída; 
● Idade do inscritoem 26.11.2017; 
● Renda total da família, incluindo rendimentos; 
● Quantas pessoas da família do aluno vivem com ele; 
● Livros lidos no ano, excetuando-se a bibliografia indicada; 
● Horas de estudo semanais, excetuando-se as horas de aula. 
 
A escolha das 10 variáveis acima se baseou numa discussão com todos os 
integrantes do grupo – foram selecionadas as variáveis que estão intimamente 
relacionadas e refletem, de modo mais evidente, o aluno do referido curso. 
 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
Desse modo, o aluno de Controle e Automação tem, em sua maioria, homens 
90% - refletindo uma alta disparidade entre os sexos no curso. Em contrapartida, o sexo 
feminino tem uma média de idade de conclusão do curso mais baixa que o sexo 
masculino. Em termos de cor ou raça, somente um dos alunos se declarou negro (a); a 
cor branca se faz predominante 57,9%. 
No que tange o fator econômico, 25% dos alunos tem renda familiar em torno de 
4,5 a 6 salários mínimos. É sabido, também, que a maioria estuda cerca de 13 horas 
semanais e que a média de leitura de livros é de um a dois livros por um período de um 
ano. 
Dos alunos analisados, apenas um solicitou e foi contemplado com o auxílio 
moradia, auxiliando-o nas diversas questões diárias (assuntos pessoais, trajeto, 
acomodação e alimentação). 
A respeito da moradia e situação de trabalho, tem-se que: a grande maioria mora 
em casa ou apartamento, com pais ou parentes e há duas concentrações de dados quando 
o assunto é situação de trabalho. 32 alunos de Engenharia de Controle e Automação não 
trabalham e 17 trabalham 8 horas por dia ou mais. 
 
3.2 FATORES INFLUENTES NO DESEMPENHO 
 
O uso de testes de hipóteses, estatístico ou significância tem grande utilidade 
para a tomada de decisões a respeito de uma dada hipótese formulada sob um conjunto 
de informações que remete a uma população. A partir de um espaço amostral podemos 
tirar considerações a respeito da veracidade das afirmações formuladas. 
Para esta etapa, foram usadas as variáveis quantitativas\qualitativas referentes às 
médias das notas dos alunos (µ) do ENADE 2017. As seguintes hipóteses foram 
levantadas: 
Teste 01 – Renda total da família (QE_I08) 
H​0: ​µ ​ até (R$ 4.216,51) = ​µ​ maior que (R$ 4.216,51) 
H​1: ​µ ​até (R$ 4.216,51)​ ≠ µ ​maior que (R$ 4.216,51) 
Teste 02 – Tipo de sexo (TP_SEXO) 
H​0: ​µ​M = ​µ ​F 
H​1: ​µ​M ≠ ​µ​F 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
 
Teste 03 – Alguém da família possui ensino superior concluído (QE_I21) 
H​0: ​µ​sim = ​µ​não 
H​1: ​µ​sim > ​µ​não 
 
Para se efetuar a determinação das regiões críticas de cada teste, utiliza-se o 
cálculo do desvio padrão e da estatística do teste (ver equação II) tendo como referência 
a fixação de um nível de significância (um certo α com valores usuais de 1%, 5% e 
10%) para cada teste proposto. Ao aplicarmos os valores na curva normal da população, 
poderemos inferir a veracidade das hipóteses testadas por meio de uma regra de decisão. 
Nesta etapa dois erros podem ser cometidos: 
● Tipo I = Rejeitar H​0 ​quando ele é verdadeiro; 
● Tipo II = Aceitar H​0 ​quando ele é falso. 
*Em todos os testes abaixo, foi fixado um nível de significância de 5%. 
Região crítica do teste 01 
O teste realizado apresenta a bilateralidade, desse modo, a determinação de sua 
região crítica tem como a razão do nível de significância em duas partes. Desse modo, 
temos que 0.05/2 = 0.025. Ou seja, α​1​ = 0.025 e α​2​ = -0.025; a partir disso, encontramos 
a região da curva normal onde a hipótese nula é aceita. 
Além disso, utilizando a tabela da distribuição normal, encontramos que os 
valores críticos são -1.96 e 1.96. Podemos, agora, definir a regra de decisão a respeito 
da hipótese proposta. 
calc .96 ou Zcalc .96Z > 1 < − 1 
Como, , conclui-se que a partir das condições de rejeição, a hipótese calc − .6750Z = 0 
H​0 é verdadeira. Nesse sentido, acordamos com a hipótese de que a média das notas de 
alunos com renda até 4,5 salários mínimos é igual às dos alunos com famílias de renda 
superior a 4,5 salários mínimos para a amostra analisada. 
Região crítica do teste 02 
De modo análogo ao teste anterior, temos um caráter bilateral. Então, temos que, 
calc − .2198.Z = 0 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
Portanto, é sabido que a hipótese de que a média dos alunos de sexo feminino é 
igual aos de sexo masculino é aceita com base na amostra analisada. 
Região crítica do teste 03 
Neste teste, temos um caráter lateral, desse modo, a condição para que H ​0 seja 
rejeitada é: .calc .65 Z > 1 
Como , a hipótese é verdadeira, tendo em vista os dados da calc 0.90472 Z = 
amostra analisada. Desse modo, a média dos alunos que possuem pelo menos um de 
seus familiares graduados é igual às do que não possuem nenhum familiar graduado. 
Levando em consideração o espaço amostral analisado, é possível afirmar que as 
variáveis escolhidas não influenciam na média das notas da população, no entanto, era 
esperado que renda familiar (QE_I08) e alguém da família ter graduação (QE_I21) 
contribuíssem para a diferença de médias, tendo respectiva diferença de: 2,27 e 4,05. 
Porém, ao fazer o teste de hipóteses, a hipótese nula é aceita, logo, é observado que as 
médias de cada amostra são iguais, portanto, as notas independem das variáveis 
escolhidas. 
3.3 MODELO DE REGRESSÃO DO CURSO 
 
Com base nas seções anteriores, se faz necessária a construção de um modelo que 
seja capaz de predizer o comportamento da nota dos alunos do curso de Engenharia de 
Controle e Automação da Escola Politécnica de Pernambuco. A partir da regressão, 
podemos efetuar a construção de modelos que visem relacionar uma variável 
(dependente) com outras variáveis (explicativas).  
Ao estimar valores da variável dependente referentes à sua população, pode-se 
encontrar alternativas para a resolução de dados impasses que impedem que os alunos 
apresentem um melhor desempenho. A regressões podem ser lineares, quadráticas, 
exponenciais, logarítmicas e etc. 
 
Nesta etapa da análise, foram escolhidas as variáveis independentes abaixo: 
 
• Tipo de sexo (TP_SEXO) 
Probabilidade e Estatística 
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• Nota Específica (NT_CE) 
• Família com Ensino Superior (QE_21) 
• Livros lidos (QE_22) 
• Horas de Estudo (QE_I23) 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
Nesta análise utilizaremos a regressão linear simples e múltipla. Sua equação da reta, 
que melhor se aproxima da correlação entre as variáveis em questão é dada da seguinte 
forma: 
 
Para facilitar a visualização, traçamos o gráfico de dispersão da correlação dos atributos 
da população em questão. O gráfico é utilizado com o intuito de demonstrar o tipo de 
correlação entre as variáveis (dependente e explicativa). 
Os gráficos podem trazer as seguintes correlações: 
•Positiva; 
•Moderada positiva; 
•Ausência de correlação; 
•Moderada negativa; 
•Outliers.Probabilidade e Estatística 
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Como se pode ver nos anexos, é constatado que a variável horas de estudo e nota 
específica, para a amostra analisada, tem significância e contribui para a predição das 
notas dos alunos.(Ver tabelas de regressão no anexo). 
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS 
 
Os resultados analisados neste documento, apresentam, uma resposta estatística 
aos alunos avaliados na prova em questão. Além da estimação quantitativa decorrente 
do desempenho dos alunos na prova, a potencialidade da correlação entre indicadores 
quantitativos e qualitativos acerca das características desejadas à formação do perfil 
profissional pretendido, mostra como a estatística pode auxiliar na previsão de dados, e 
moldar o perfil de um grupo a partir de uma análise amostral. 
A partir dos dados obtidos neste trabalho, percebemos que exceto a nota 
específica, nenhuma das variáveis são significativas o suficiente para formar uma 
relação entre a nota geral do aluno no Enade e o seu perfil socioeconômico e acadêmico. 
A realização deste trabalho atendeu aos objetivos propostos, pois a partir dele 
tornou-se possível ir em busca do conhecimento do assunto, formando conhecimento 
sobre a relação do perfil socioeconômico do aluno e seu desempenho no ENADE, pois 
investigar minuciosamente o conhecimento sobre isso nos favorece uma grande e 
enriquecedora aprendizagem, formando assim, um entendimento a respeito de quão é 
importante é essa linha de estudo. 
 
 
 
 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
ANEXOS 
Equações 
 
Número Equação Descrição 
I x S = √ nσ2 Erro padrão da média 
II calcZ = Sx
x−μ Estatística do teste 
III 
x S = √ n1σ12 + n2σ22 
 
Erro padrão da média para 
duas amostras independentes. 
 
Gráficos 
 
 
5.2.1​ Gráfico da análise da variável ​tipo de sexo (TP_SEXO) 
 
Probabilidade e Estatística 
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 5.2.2 Gráfico da análise da variável ​Cor ou Raça (QE_I02) 
 
 
 
5.2.3 Gráfico da análise da variável Renda da Família ​(QE_I08) 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
 
5.2.4 Gráfico da análise da variável situação de Trabalho ​(QE_I10​) 
 
 
5.2.4 Gráfico da análise da variável situação de Trabalho ​(QE_I12​) 
 
5.3 Análise Regressiva dos Dados 
Nota geral x Nota específica 
Estatística de regressão 
R múltiplo 0,913346 
R-Quadrado 0,834201 
R-quadrado 
ajustado 0,831391 
Erro padrão 4,923089 
Observações 61 
 
 
 
 
 
 
 
 
Probabilidade e Estatística 
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ANOVA 
 gl SQ MQ F 
F de 
significaçã
o 
Regressão 1 
7194,78
2 
7194,78
2 
296,853
6 1,07E-24 
Resíduo 59 
1429,97
1 24,2368 
Total 60 
8624,75
3 
 
 
 
 
Coeficiente
s 
Erro 
padrão Stat t valor-P 
95% 
inferiores 
95% 
superiore
s 
Inferior 
95,0% 
Superior 
95,0% 
Interseção 12,62138 
1,83837
2 
6,86552
2 4,57E-09 8,942808 16,29995 
8,94280
8 16,29995 
Nota 
específica 0,795772 
0,04618
7 
17,2294
4 1,07E-24 0,703352 0,888191 
0,70335
2 0,888191 
 
 
5.3 Plotagem de probabilidade normal 
 
 
 
 
 
 
 
Probabilidade e Estatística 
Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 
 
 
REFERÊNCIAS 
 
http://download.inep.gov.br/educacao_superior/enade/relatorio_sintese/2017/Engenharia_d
e_Controle_e_Automacao.pdf 
 
https://www.fm2s.com.br/regressao-linear-economizar-milhoes/ 
 
https://www.ime.usp.br/~fmachado/MAE229/AULA10.pdf 
 
https://www.inf.ufsc.br/~andre.zibetti/probabilidade/teste-de-hipoteses.html 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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