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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) H0: µ até (R$ 4.216,51) = µ maior que (R$ 4.216,51) H1: µ até (R$ 4.216,51) ≠ µ maior que (R$ 4.216,51) Teste 02 – Tipo de sexo (TP_SEXO) H0: µM = µ F H1: µM ≠ µF Probabilidade e Estatística Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP Teste 03 – Alguém da família possui ensino superior concluído (QE_I21) H0: µsim = µnão H1: µsim > µnão 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 H0 quando ele é verdadeiro; ● Tipo II = Aceitar H0 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, α1 = 0.025 e α2 = -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 H0 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 Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP • 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 Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 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 Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 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 Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP 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 Probabilidade e Estatística Graduação em Engenharia da Computação - ECOMP
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