Modelos de programação matemática para aprendizado não supervisionado e suas aplicações na clusterização de dados de escolas brasileiras
A análise de dados educacionais é importante para compreender o desempenho das instituições de ensino e identificar áreas para melhorias. Nesse contexto, a clusterização de dados é um recurso amplamente utilizado, em particular com algoritmos modelados como problemas de programação matemática. Nest...
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| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS)
2025-05-01
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| Series: | REMAT |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/7421 |
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| author | Victor Augusto do Carmo Duarte Erito Marques de Souza Filho |
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| author_sort | Victor Augusto do Carmo Duarte |
| collection | DOAJ |
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A análise de dados educacionais é importante para compreender o desempenho das instituições de ensino e identificar áreas para melhorias. Nesse contexto, a clusterização de dados é um recurso amplamente utilizado, em particular com algoritmos modelados como problemas de programação matemática. Neste trabalho, é proposta a utilização e a implementação de três algoritmos de aprendizado não supervisionado, modelados com Programação Inteira Binária e Programação Linear Inteira Mista, para clusterização de dados sobre o desempenho médio de escolas brasileiras do Exame Nacional do Ensino Médio, divulgados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Tem-se por objetivo validar os modelos por investigar as características das instituições em cada cluster, contrapondo seu Indicador de Nível Socioeconômico e sua dependência administrativa a seu desempenho escolar. Os resultados encontrados apontam o desempenho superior de escolas públicas federais e escolas privadas quando comparadas a escolas públicas municipais e estaduais.
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| format | Article |
| id | doaj-art-5348fc32afc64d3f86b6c9fbdb22d1eb |
| institution | Kabale University |
| issn | 2447-2689 |
| language | English |
| publishDate | 2025-05-01 |
| publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) |
| record_format | Article |
| series | REMAT |
| spelling | doaj-art-5348fc32afc64d3f86b6c9fbdb22d1eb2025-08-20T03:48:10ZengInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS)REMAT2447-26892025-05-011110.35819/remat2025v11id7421Modelos de programação matemática para aprendizado não supervisionado e suas aplicações na clusterização de dados de escolas brasileirasVictor Augusto do Carmo Duarte0https://orcid.org/0009-0005-6807-7500Erito Marques de Souza Filho1https://orcid.org/0000-0002-0381-3344Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, Petrópolis, RJ, BrasilUniversidade Federal Fluminense (UFF), Programa de Pós-Graduação em Ciências Cardiovasculares, Niterói, RJ, Brasil A análise de dados educacionais é importante para compreender o desempenho das instituições de ensino e identificar áreas para melhorias. Nesse contexto, a clusterização de dados é um recurso amplamente utilizado, em particular com algoritmos modelados como problemas de programação matemática. Neste trabalho, é proposta a utilização e a implementação de três algoritmos de aprendizado não supervisionado, modelados com Programação Inteira Binária e Programação Linear Inteira Mista, para clusterização de dados sobre o desempenho médio de escolas brasileiras do Exame Nacional do Ensino Médio, divulgados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Tem-se por objetivo validar os modelos por investigar as características das instituições em cada cluster, contrapondo seu Indicador de Nível Socioeconômico e sua dependência administrativa a seu desempenho escolar. Os resultados encontrados apontam o desempenho superior de escolas públicas federais e escolas privadas quando comparadas a escolas públicas municipais e estaduais. https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/7421aprendizado não supervisionadoclusterizaçãoprogramação inteira bináriaprogramação linear inteira mistadados educacionais brasileiros |
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