CÁLCULO PREDITIVO DE CLASSIFICAÇÃO DAS NOTAS DO ENADE UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Resumo

Este artigo tem como escopo o desenvolvimento de um modelo classificatório com finalidade preditiva de calcular o Conceito Final do Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (ENADE) por meio de uma Rede Neural Artificial (RNA), que através do seu mecanismo de aprendizado supervisionado forneça com precisão de 99,997% de acerto os Conceitos ENADE para toda e qualquer Instituições de Ensino Superior (IES) que se pretenda avaliar. Desta forma, a situação problema reside nas quantidades de variáveis e considerações necessárias a se fazer quando se deseja calcular o Conceito Final do ENADE. Ancorado em análise quantitativa adotada realizou-se um estudo visando à praticidade destes cálculos, a possibilidade de elaborar simulações e criar cenários relevantes, de forma a fornecer aos gestores e coordenadores das IES – Instituições de Ensino Superior, indicadores que facilitem eliminar falhas preventivamente durante o processo de formação dos alunos. Neste desenvolvimento, foi utilizado a base de dados fornecida pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) e o softwareMATLABversão 2017a (MathWorks, Inc.) – Neural Networks Toolbox.