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A predição da evasão escolar dos cursos técnicos de nível médio : um estudo de caso no SENAI

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(1)

Pró-Reitoria Acadêmica

Escola Politécnica

Programa de Pós-Graduação

Stricto Sensu

em

Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação

A PREDIÇÃO DA EVASÃO ESCOLAR DOS CURSOS TÉCNICOS

DE NÍVEL MÉDIO: UM ESTUDO DE CASO NO SENAI

Brasília - DF

2015

(2)

LUANDO ANDRADE VELOSO

A PREDIÇÃO DA EVASÃO ESCOLAR DOS CURSOS TÉCNICOS DE NÍVEL MÉ-DIO: UM ESTUDO DE CASO NO SENAI

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Gestão do Co-nhecimento e da Tecnologia da Informação da Universidade Católica de Brasília, como requi-sito parcial para obtenção do Título de Mestre em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação.

Orientador: Prof. Dr. Fábio Ferreira Batista

(3)

Ficha elaborada pela Biblioteca Pós-Graduação da UCB

V443p Veloso, Luando Andrade.

A predição da evasão escolar dos cursos técnicos de nível médio: um estudo de caso no SENAI. / Luando Andrade Veloso – 2015.

94 f.; il.: 30 cm

Dissertação (Mestrado) Universidade Católica de Brasília, 2015. Orientação: Prof. Dr. Fábio Ferreira Batista

1. Gestão do conhecimento. 2. Tecnologia da informação. 3. Eva-são escolar. 4. Educação profissional. 5. Mineração de dados. 6. Cur-sos técnicos. I. Batista, Fábio Ferreira, orient. II. Título.

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Dissertação de autoria de Luando Andrade Veloso, intitulada "A PREDIÇÃO DA E-VASÃO ESCOLAR DOS CURSOS TÉCNICOS DE NÍVEL MÉDIO: UM ESTUDO DE CASO NO SENAI", apresentada como requisito para obtenção do grau de Mestre em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação, defendida e aprovada, em 29 de junho de 2015, pela banca examinadora constituída por:

_____________________________________________________________ Prof. Dr. Fábio Ferreira Batista

Orientador

Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação – UCB

_____________________________________________________________ Prof. Dr. Hércules Antônio do Prado

Examinador Interno

Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação – UCB

____________________________________________________________ Prof. Dr. Edilson Ferneda

Examinador Interno

Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação – UCB

_____________________________________________________________ Prof. Dr. Fernando Antonio Hello

Examinador Externo

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária

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AGRADECIMENTOS

Agradeço, imensamente, a minha esposa Tatiana, pela paciência, benevolência e cum-plicidade, por entender minhas ausências durante o tempo destinado a este trabalho;

Ao meu orientador Prof. Dr. Fábio Ferreira Batista, pelo acompanhamento e sugestões apresentadas durante a minha caminhada;

Agradeço também ao Prof. Dr. Hércules Antonio Prado, Prof. Dr. Edilson Ferneda e Prof. Dr. Fernando Antonio Hello, pelo aceite em compor a banca avaliadora deste trabalho e por tudo que pude aprender com eles;

Ao Prof. Dr. Souza Neto, pelo apoio dado ao longo destes anos e pela confiança em mim depositada;

Ao Sistema Indústria (DIRET/UNIGEST), em particular Cristiana Almeida, pelo grande e decisivo apoio na realização deste trabalho;

À instituição SENAI, por ser exemplo de Educação Profissional Técnica de Nível Mé-dio no Brasil;

E acima de tudo, agradeço a Deus, que deu-me força interior para perseverar, a fim de contribuir para a edificação do saber científico.

(7)

“Em ciência, o que diferencia o pesquisador genuíno do fanático dogmático é que o primei-ro é um humilde peregrino pela busca da ver-dade, enquanto o segundo considera-se o pro-prietário da verdade, porque foi iludido pela simples posse de uma certeza”.

(8)

VELOSO, Luando Andrade. A predição da Evasão Escolar dos Cursos Técnicos de Nível Médio: um estudo de caso no SENAI. 2015. 94 f. Dissertação (Mestrado em Gestão do Co-nhecimento e Tecnologia da Informação) – Universidade Católica de Brasília, Brasília, 2015.

A baixa escolaridade da população brasileira e a baixa qualidade da educação são fatores que interferem na capacidade dos trabalhadores de interagir com as novas tecnologias e métodos de produção, o que causa efeitos negativos na produtividade e na competitividade da indús-tria. O presente estudo dá ênfase no combate à evasão escolar utilizando o processo de KDD para identificar o perfil de alunos com maior propensão a abandonar os cursos técnicos de nível médio. Por meio da mineração de dados, busca-se identificar padrões ou correlações armazenadas em uma base de dados específica. Apesar de a mineração ser aplicada em situa-ções de alunos já evadidos, seus resultados são úteis para a predição deste fenômeno. Se apli-cada para alunos matriculados, a mineração de dados possibilita predizer o perfil de alunos com maior risco de evasão dos cursos técnicos. A ideia para este trabalho surgiu a partir da crença de que o perfil dos alunos já evadidos ao longo do tempo poderia fornecer padrões ou correlações relativamente seguras quanto à possibilidade de um aluno enquadrado em um determinado perfil se evadir do curso técnico de nível médio. O trabalho se caracterizou pela utilização do método de estudo de caso, para tanto a análise foi efetuada aplicando a técnica de classificação e teve como principal meta auxiliar o processo de tomada de decisão no combate à evasão escolar. A metodologia CRISP-DM foi utilizada de forma a permitir um bom acompanhamento do projeto e criar uma documentação que possibilitará a execução de outros projetos deste nível futuramente. O experimento utilizou dados reais armazenados no Sistema SCOP e englobou apenas os cursos técnicos de nível médio do SENAI. Os resultados mostram que é possível aplicar o processo de KDD para mineração de dados educacionais e também pode ser usado como uma ferramenta de previsão de evasão escolar e auxiliar educa-dores em diferentes áreas.

(9)

ABSTRACT

The low education level of the population and the low quality of education are factors that interfere in workers ability to interact with new technologies and methods of production, which causes negative effects on the productivity and competitiveness of industry. This study emphasizes the fight against truancy using the KDD process to identify the profile of students with higher propensity to leave the technical courses in high school. Through data mining, we seek to identify patterns or correlations stored in a specific database. Although mining be applied in situations already dropout students, their results are useful for the prediction of this phenomenon. If applied for students enrolled, data mining enables predict the profiles of students with higher risk of circumvention of technical courses. The idea for this work came from the belief that the profile of the students have already escaped over time could provide relatively safe patterns or correlations as to whether a student framed in a certain profile to escape the mid-level technical course. The work was characterized by the use of the case study method, therefore the analysis was performed by applying classification technique and had as main goal to assist the decision-making process to combat truancy. The CRISP-DM methodology was used to allow a good follow up the project and create a document that will enable the execution of other projects of this level in the future. The experiment used actual data stored in SCOP system and encompassed only the mid-level technical courses of SENAI. The results show that it is possible to apply the process of KDD for mining educational data and can also be used as a forecasting tool truancy and help educate pain in different areas.

(10)

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Fluxo de evasão de alunos ... 19

Figura 2 - Visão geral das etapas que constituem o processo de KDD ... 43

Figura 3 - Pesquisa: Metodologia de mineração de dados ... 45

Figura 4 - Fases do Modelo de Referência CRISP-DM ... 46

Figura 5 - Processo de apuração da produção do SENAI ... 49

Figura 6 - Atividades para extração dos dados do SCOP e migração para o WEKA ... 51

Figura 7 - Estrutura de entrada de dados da educação profissional no SCOP ... 54

Figura 8 - Atividades do pré-processamento... 57

Figura 9 - Dimensões da análise de perfil ... 58

Figura 10 - Análise da relação dos atributos “Origem Escolar” e “Financiamento” contido na visão Brasil ... 61

Figura 11 - Análise dos atributos contidos na visão do estado de Minas Gerais ... 63

Figura 12 - Representação do método de validação cruzada dividido em três subconjuntos .... 66

Figura 13 – Área sob a curva ROC para a classe Evadida ... 70

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(12)

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Quantidade de artigos recuperados pela pesquisa por palavras-chave ... 26

Tabela 2 - Matriz de Confusão e Predições da visão do estado de Minas Gerais ... 68

Tabela 3 - Matriz de Confusão e Predições da visão da região Sudeste ... 68

(13)

LISTA DE QUADROS

Quadro 1 - Esquematização da sequência de decisões no planejamento dos objetivos

específicos ... 21 Quadro 2 - Estudos sobre as causas de evasão escolar ... 32 Quadro 3 - Documentos devotados à aplicação de técnicas de Mineração de Dados

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LISTA DE ABREVIATURAS

BI – Inteligência de Negócio

Capes – Fundação de Aperfeiçoamento de Pessoa de Nível Superior CBO – Classificação Brasileira de Ocupações

CNAE – Código Nacional de Atividade Econômica CNI – Confederação Nacional da Indústria

CRISP-DM –Cross Industry Standard Process for Data Mining

DBMS –Database Management System

DMS – Sistema de Mineração de Dados DR – Departamento Regional

EAD – Ensino a Distância

EBEP – Educação Básica Articulada com Educação Profissional EDM – Mineração de Dados Educacionais

ERIC – Centro de Informações de Recursos Educativos ETL – Extração, Transformação e Carga

IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística KDD – Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados LDB – Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional MEC – Ministério da Educação

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OCDE – Organização para a Cooperação e o Desenvolvimento Econômico PEP – Programa de Educação Profissional

ProJovem – Programa Nacional de Inclusão de Jovens

Pronatec – Programa Nacional de Acesso ao Ensino Técnico e ao Emprego ROC – Característica de Operação do Receptor

SAE – Sistema de Apoio Educacional

SCOP – Sistema de Controle da Produção do SENAI

SEE – Superintendência de Ensino Médio e Educação Profissional

SEMMA – Metodologia SEMMA: Method - Sample, Explore, Modify, Model, Assess

SENAI – Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial SESI – Serviço Social da Indústria

SIGA – Sistema Integrado de Gestão da Arrecadação SQL – Linguagem de Consulta Estruturada

SSD – Sistema de Suporte a Decisão STI – Sistema Tutor Inteligente TI – Tecnologia da Informação

UNESCO –Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura WEKA –Waikato Environment for Knowledge Analysis

(16)

Sumário

1 INTRODUÇÃO ... 16

1.1 DEFINIÇÃOECONTEXTUALIZAÇÃODAPESQUISA ... 16

1.2 DESCRIÇÃODOPROBLEMA ... 18

1.3 OBJETIVOS ... 20

1.3.1 Geral ... 20

1.3.2 Específicos ... 20

1.4 JUSTIFICATIVA ... 21

1.5 ORGANIZAÇÃODOTRABALHO ... 22

2 REVISÃO DE LITERATURA ... 24

2.1 PESQUISAPORLITERATURARELEVANTESOBREEVASÃOESCOLAR ... 24

2.2 EVASÃOESCOLAR ... 27

2.3 MINERAÇÃODEDADOSEDUCACIONAIS ... 34

2.4 AINDÚSTRIA,OSENAIEAEDUCAÇÃOPROFISSIONAL ... 38

3 METODOLOGIA ... 41

3.1 CLASSIFICAÇÃODAPESQUISA ... 41

3.2 DESCOBERTADECONHECIMENTOEMBANCODEDADOS ... 42

3.3 METODOLOGIACRISP-DM ... 44

4 ESTUDO DE CASO ... 48

4.1 AKDDAPLICADAÀEVASÃOESCOLARNOSENAI ... 48

4.2 COMPREENSÃODONEGÓCIO ... 48

4.3 DESCRIÇÃODABASEDEDADOS ... 53

4.4 PREPARAÇÃODOSDADOS ... 56

4.5 MODELAGEM ... 65

4.6 INTERPRETAÇÃODOSRESULTADOS ... 71

5 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ... 73

6 CONCLUSÃO ... 76

(17)

1

INTRODUÇÃO

1.1

DEFINIÇÃO E CONTEXTUALIZAÇÃO DA PESQUISA

A necessidade de se enfrentar a falta de mão de obra vem sendo um dos gargalos mais graves que impede o fortalecimento da competitividade da indústria brasileira. Estimativas do SENAI (2011, p. 14) dão conta de que 15 milhões de trabalhadores terão que ser qualificados nos próximos cinco anos para atender à demanda de todos os setores da economia. O fenôme-no da evasão escolar dos cursos técnicos de nível médio, caso se aprofunde, representa um agravante para esta realidade. Neste sentido, a taxa de evasão desses cursos torna-se um im-portante indicador que aponta para modificações – agravamento ou melhora – neste quadro (KIRSCHNER, 1993, p. 10).

Nessa perspectiva, as taxas de evasão podem ser percebidas ao se observar o pequeno número de concluintes comparado com o grande número de matrículas. Durante a década de 50, com a matrícula anual média da ordem de 18.500 alunos, sem variação importante, o nú-mero médio anual de concluintes era de 2.800 alunos, o que dá uma taxa da ordem de 15%. As reprovações eram também elevadas, atingindo, em 1960, 80% dos alunos dos cursos bási-cos industriais (CUNHA, 1973, p. 69). Diz Fonseca (1961, p. 297) a respeito da evasão: “[...] A maior causa da evasão escolar é econômica. Geralmente as famílias retiram os filhos das escolas quando eles já têm certos conhecimentos profissionais que os habilitam a trabalhar e, dessa maneira, a ajudar os orçamentos domésticos”.

Gaioso (2005, p. 9) define a evasão como sendo a “[...] interrupção no ciclo de estudo

[...]”. Segundo Barroso e Falcão (2004, p. 151), as condições que motivam a evasão escolar são classificadas sob três agrupamentos: i) econômico – impossibilidade de permanecer no curso por questões socioeconômicas; ii) vocacional – o aluno não se identifica com o curso; iii) institucional – abandono por fracasso nas disciplinas iniciais, deficiências prévias de con-teúdos anteriores, inadequação aos métodos de estudo e dificuldades de relacionamento com colegas ou com membros da instituição. “Os índices de evasão podem ser medidos em diver-sos níveis de abrangência, por exemplo, o índice em uma disciplina em um período específico [...]” (HAMALAINEN et al. 2004, p. 1-11).

(18)

tomadores de decisão a se apoiarem em ferramentas inteligentes que os auxiliem a fazerem as melhores escolhas dentro de um conjunto de variáveis que se alinhem aos objetivos perseguidos. É nesse momento que entra a ajuda do Sistema de Suporte à Decisão (SSD), que

segundo McCarthy e Perreault (1997, p. 101), é “[...] um programa de computador que permi-te ao gerenpermi-te obpermi-ter e usar informações no momento que for tomar decisões. Tipicamenpermi-te, o SSD ajuda a transformar dados brutos em informações mais úteis”.

Nesse contexto, entende-se ser importante o desenvolvimento de ferramentas que permitam auxiliar a identificação de alunos que apresentam tendências a abandonar os estu-dos, possibilitando ao professor e à instituição educacional tomarem as devidas providências para reduzir a evasão desses alunos (MARTINS; LOPES; RAAB, 2012). Desta forma, as a-bordagens de predição à evasão discente apoiada pela mineração de dados, geralmente, fazem uso das informações provenientes das bases de dados de registros acadêmicos armazenados sobre os estudantes(SANTOS; SANTOS; RISSOLI, 2013; COBBE, 2012).

Esta pesquisa tem a finalidade de caracterizar o perfil de alunos com maior propensão a abandonar os cursos técnicos de nível médio. Utilizando o processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) para identificar padrões ou correlações presentes nos dados

armaze-nados em uma base de dados específica que ajudem a revelar, por meio da mineração de da-dos, as causas de evasão escolar de seus alunos, o que dará entendimento que possibilite faci-litar a tomada de decisão para reduzir a taxa de evasão e, conseguintemente, elevar a produti-vidade e a competitiproduti-vidade da indústria.

Para Weidner (2002) o conhecimento é descrito como o “Entendimento obtido por meio da experiência, análise e comportamento”. Entendimento pode ser obtido através de

informação devidamente organizada . Em uma base de dados, encontra-se a matéria -prima

para a obtenção de entendimento, que pode ser realizada utilizando o processo de descoberta de conhecimento em bases de dados.

Neste cenário de evasão escolar caracterizado inicialmente, um dos desafios das orga-nizações é que dados e informações são úteis ao seu processo de comunicação e formação de conhecimentos. Segundo Davenport (1998), à medida que as organizações aprimoraram sua capacidade de distinguir entre dados, informação e conhecimento, estarão, gradativamente, selecionando desta matéria-prima intangível, o que, de fato, poderá agregar valor ao processo de tomada de decisão.

(19)

não seja a intenção desta pesquisa uma proposta de intervenção, conhecer o perfil com maior risco de evasão e mais profundamente suas causas, permitiria um planejamento para orienta-ção das unidades de ensino em seu combate. Isso poderia ser feito desde o processo seletivo, quando da divulgação de informações sobre os cursos e profissões; na identificação dos perí-odos e eventos mais críticos, o que possibilitaria: (i) propor intervenções e formas de apoio; (ii) aperfeiçoar os currículos, buscando maior aderência entre curso, profissão e expectativa

de mercado; (iii) identificar pontos de atenção na gestão acadêmica, o que poderia levar à

criação de novos procedimentos ou à adoção de medidas corretivas em procedimentos inade-quados; e (iv) indicar ao professor a situação de possível evasão discente.

1.2 DESCRIÇÃO DO PROBLEMA

O problema de pesquisa está baseado no fato de que, para se enfrentar a crise de eva-são escolar, requer-se uma melhor compreeneva-são do porquê de os alunos se evadirem. No en-tanto, a identificação das causas da evasão escolar é difícil, pois, além da diversidade de situ-ações que podem ser vistas como evasão escolar, existe também o problema de entender as suas causas. A evasão escolar é influenciada por um conjunto de fatores relacionados tanto ao estudante e à sua família quanto à escola e à comunidade em que vive (BAGGI; LOPES, 2010; DORE; LÜSCHER, 2011; RUMBERGER; LIM, 2008; BATISTA; SOUZA; OLIVEI-RA, 2009).

Entre muitos dos problemas ligados à evasão escolar, a CNI (2011) destaca como o maior desafio do sistema educacional formal e profissional brasileiro é preparar os jovens e adultos para um mercado de trabalho em profunda mutação tecnológica e organizacional. O índice de evasão, porém, é alto e tal fenômeno vem se configurando como uma constante pre-ocupação da escola.

Um exemplo disso é apresentado em matéria publicada sobre as faculdades privadas provedoras de cursos técnicos do Programa Nacional de Ensino Técnico e Emprego (Prona-tec) – uma das vitrines da campanha da presidente Dilma Rousseff. Nesta matéria, fica claro que essas faculdades estão tendo de lidar com taxas de evasão que podem chegar a 50% ou 60%, segundo relataram alguns de seus coordenadores à BBC Brasil.

Os alunos são constituídos da “população” do país. Uma parte da “população” decide

realizar uma qualificação visando conseguir uma atividade profissional, constituindo-se nos

(20)

p-tos a se tornarem “Trabalhadores da Indústria”. Esta transição é ditada pelo “conhecimento adquirido por unidade de sala de aula”. Quanto maior a capacidade, maior a velocidade de qualificação, conforme Figura 1.

Este processo, contudo, experimenta perdas ao longo do tempo. Uma parte dos alunos

passa a integrar o grupo “Evasão de Alunos” (composto pela mobilidade evasão), numa

velo-cidade medida pela “Taxa de evasão” (É a relação entre o somatório de alunos evadidos sobre a matrícula total de turmas concluídas, em um determinado período), gerando escassez de mão de obra qualificada (Figura 1).

Figura 1 - Fluxo de evasão de alunos

Alunos

População Potenciais

alunos Alunos qualificados

Conhecimento adquirido por unidade de sala de aula. Trabalhador da

Indústria

Evasão de alunos

Escassez mão de obra qualificada

Atração de alunos

(21)

sobretudo, as de menor porte. O problema atinge empresas de todos os setores da indústria de transformação e da indústria extrativa (CNI, 2011, p. 3).

O problema desta pesquisa é:falta compreensão sobre as causas da evasão escolar nos cursos técnicos de nível médio.

1.3 OBJETIVOS

1.3.1 Geral

O objetivo principal deste trabalho é caracterizar o perfil de alunos propensos a se e-vadirem dos cursos técnicos de nível médio.

1.3.2 Específicos

Para a elaboração dos objetivos específicos, foi utilizado o esquema desenvolvido por Luna (2011, p.83). Nele, perpassamos a sequência de decisões de planejamento da pesquisa, trazendo fluidez e uma interação entre os campos: (i) teoria, (ii) problema, (iii) perguntas a

serem respondidas, (iv) informações necessárias, (v) fontes de informação e (vi)

procedimen-tos gerais. Para cada pergunta é relacionada uma informação (ou mais de uma) que pode con-tribuir para responder a mesma pergunta, visto que diferentes fontes podem gerar o mesmo tipo de informação e uma mesma técnica pode ser aplicada a diferentes fontes.

O esquema proposto pelo autor nos proporcionou revisitar a pesquisa em todas as suas fases, ou seja, dos problemas motivadores da investigação à análise dos dados obtidos. O re-sultado foi a elaboração de um quadro composto de quatro colunas de análise que nos permi-tiu identificar os objetivos específicos da pesquisa. Esta tabela foi constituída de três linhas de análise desenvolvida a partir das questões formuladas que integram a problematização moti-vadora desta pesquisa e Dissertação de Mestrado.

(22)

Quadro 1 - Esquematização da sequência de decisões no planejamento dos objetivos específicos Problema

Falta compreensão sobre as causas de evasão escolar nos cursos técnicos de nível médio.

Objetivo Geral

O objetivo principal deste trabalho é caracterizar o perfil de alunos propensos a se evadirem dos cursos técni-cos de nível médio.

Objetivos Específicos

Pergunta Informações Necessárias Fontes de

Informa-ção Procedimentos

O que é evasão escolar e quais são as prin-cipais causas de acordo com a literatura?

Entendimento da comuni-dade cientifica sobre

eva-são escolar

Artigos e Livros Pesquisa bi-bliográfica

Quais entendimentos sobre métodos, técni-cas e ferramentas de KDD são necessários para a execução das atividades propostas no estudo?

Entendimento sobre méto-dos, técnicas e ferramentas

de KDD

Livros, Artigos, Manuais,

Disserta-ções e Sites

Análise do-cumental; Pesquisa

bi-bliográfica. Quais são as características do perfil dos

alunos evadidos dos cursos técnicos de nível médio do SENAI?

Dados sobre os alunos evadidos

Base de dados do SCOP

Mineração de Dados Fonte: Luna (2011), adaptado pelo autor.

Como objetivos específicos, o trabalho pretende: a) apreender o estado-da-arte sobre evasão escolar;

b) criar um modelo preditivo para evasão escolar a partir de uma base de dados específica;

c) apresentar os resultados obtidos no referido modelo, segundo características i-dentificadas;

d) analisar os resultados obtidos no modelo como fonte de dados relevantes para a tomada de decisão.

1.4 JUSTIFICATIVA

Até recentemente, as instituições de ensino não possuíam meios para estimar o risco de abandono do curso por seus alunos, antecipando tal situação à gestão da organização. Com a evolução tecnológica, novos processos surgiram, trazendo novas demandas por informações nas instituições de ensino.

(23)

Diante deste contexto, o uso de técnicas de mineração de dados aplicados por meio de sistemas baseados em conhecimento podem proporcionar decisões inteligentes no combate a evasão escolar (LIAO; CHU; HSIAO, 2012, p. 11303-11311). O estudo de SSD em institui-ções de ensino possui ampla relevância, tanto acadêmica, quanto aplicada e social.

A presente pesquisa visa investigar alternativas para o problema enfrentado pelas insti-tuições de ensino relacionado à evasão escolar, utilizando o processo de KDD para caracteri-zar o perfil de alunos propensos a se evadirem dos cursos técnicos de nível médio.

Desta forma, esta pesquisa contribui para obter entendimento a fim de se tomar deci-sões para reduzir a taxa de evasão nos cursos técnicos de nível médio. Também contribui, indiretamente, para o combate da escassez da mão de obra qualificada na indústria.

Nesse contexto, seus resultados são úteis para a geração de conhecimento que serve de suporte para a tomada de decisão e contribui para soluções sinérgicas no combate a este fe-nômeno e também possibilita a transformação da realidade social. Batista e Alvares (2007) argumentam que as ações voltadas para elevação da qualidade da educação e para a criação de condições para o acesso ao estoque e ao consequente uso de suas informações disponíveis fazem com que o futuro da economia esteja intimamente ligado à educação e ao conhecimen-to.

Um exemplo da utilização de técnicas de KDD para o combate à evasão escolar está acontecendo com apoio de sistemas computacionais, e alguns métodos de mineração de dados podem ser vistos no artigo em questão (SANTOS; SANTOS; RISSOLI, 2013).

Cobbe (2013) destaca, de forma pragmática, como sistemas de Business Intelligence (BI) e de mineração de dados podem ser utilizados na compreensão da realidade das Institui-ções de Ensino Superior e na gestão de risco, com ênfase na evasão escolar. Entretanto, iden-tifica-se a necessidade de uma abordagem que integre de forma mais ampla o estudo prévio dos fatores a serem monitorados por técnicas de Mineração de Dados Educacionais, de modo a compor cenários coerentes com os conhecimentos acerca do processo de evasão escolar, assim garantir uma melhor utilização do conhecimento acerca deste fenômeno, como pode ser visto no presente estudo.

1.5 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO

(24)

revi-são de literatura com abordagem sobre os conceitos de Evarevi-são Escolar, Mineração de Dados Educacionais, Indústria, SENAI e Educação Profissional.

Na metodologia, Capítulo 3, é feita a contextualização sobre a Classificação da Pesqui-sa, Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados e Metodologia CRISP-DM.

No Capítulo 4, no caso estudado, é aplicado o processo de KDD para revelar as caracte-rísticas do perfil de alunos propensos a se evadirem dos cursos técnicos de nível médio do SENAI. A particularidade de estudos exploratórios que se coaduna com esta pesquisa é que o processo da descoberta não é suficientemente enunciado para que o pesquisador possa seguir um conjunto prescrito de regras. Entretanto, neste trabalho, são acatadas as recomendações de estudiosos que estruturaram o processo investigativo, de tal modo a torná-lo mais robusto, isto é, para que a probabilidade da descoberta seja aumentada. Assim, para cobrir possíveis lacu-nas de padronização, julgou-se coerente utilizar a metodologia CRISP-DM para suportar a execução das atividades na interação com o processo.

(25)

2

REVISÃO DE LITERATURA

2.1 PESQUISA POR LITERATURA RELEVANTE SOBRE EVASÃO ESCOLAR

Após a definição do tópico “Evasão”, foi iniciada a busca de literatura a ele relaciona-da. O objetivo principal desse procedimento foi extrair as palavras-chave dos artigos para, num segundo momento, identificar a literatura relevante.

A busca por referencial teórico relevante foi realizada utilizando-se a palavra “Evasão”

e as expressões “Fracasso Escolar”, “Exclusão Educacional”, “Abandono Escolar”, “Evasão

Escolar” e, na língua inglesa, “School Dropout”, nas seguintes fontes:

a) portal de Periódicos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes). Trata-se de uma biblioteca virtual que reúne e disponibiliza às instituições de ensino e pesquisa no Brasil o melhor da produção científica internacional. Conta com um acervo de mais de 36 mil títulos com textos com-pletos, 126 bases referenciais e 11 bases dedicadas exclusivamente a patentes, além de livros, enciclopédias e obras de referência, normas técnicas, estatísti-cas e conteúdo audiovisual;

b) banco de dados do Centro de Informações de Recursos Educativos (ERIC), ins-tituição patrocinada pelo Departamento de Educação dos EUA. Visa fornecer amplo acesso à literatura relacionada ao campo da educação. O ERIC propor-ciona acesso imediato à literatura educapropor-cional para enriquecer os recursos edu-cacionais norte-americanos e facilitar o uso da pesquisa educacional e das in-formações otimizando as práticas do aprendizado, do ensino e do processo de decisões relacionadas à educação e à pesquisa. Apresenta cobertura de artigos de periódicos, conferências, congressos, documentos governamentais, teses, dissertações, relatórios, mídia audiovisual, bibliografias, livros e monografias; c) mecanismo de busca do Google Acadêmico, ferramenta gratuita que permite

(26)

Identificadas as palavras-chave, foi observada a quantidade de ocorrências e avaliada a aderência do conteúdo do documento ao estudo proposto. A aderência foi feita a partir da lei-tura do resumo dos artigos.

Diante dessas observações, as palavras-chave “Evasão Escolar” e “School Dropout”

foram escolhidas para realização das pesquisas por literatura relevante relacionada à evasão. Também se verificou a quase inexistência de publicações sobre o tema da evasão na educação técnica de nível médio. Assim, a pesquisa foi ampliada para artigos que tratassem de evasão em qualquer nível de educação.

Para identificar literatura relevante a partir das palavras-chave “Evasão Escolar” e “ S-chool Dropout”, foram aplicados os critérios apresentados abaixo:

a) tipo de material: artigos;

b) foram consultados os artigos publicados entre 2009 e 2014; c) foi aplicado o filtro para periódicos revisados por pares;

d) foram priorizados os periódicos qualificados nos estratos Qualis A1 a B2. Es-ses estratos são os indicativos de qualidade dos periódicos mais bem qualifica-dos;

e) colocação das palavras-chave entre aspas duplas a fim de que o Portal de Peri-ódicos fizesse a procura.

Também foram utilizados artigos identificados a partir das referências bibliográficas dos arquivos recuperados. Estes arquivos não passaram pelos critérios de identificação de literatura relevante. Foram selecionados com base em sua quantidade de citações.

A pesquisa foi realizada em dias diferentes, pois um único dia não é suficiente para avaliar todo conteúdo identificado. A consulta foi iniciada em 10/7/2014 e a pesquisa por lite-ratura relevante foi realizada no Portal de Periódicos da CAPES, sendo utilizadas as

palavras-chave “Evasão Escolar” e “School Dropout” e aplicados os critérios definidos para a identifi-cação de literatura relevante. Foram recuperadas 37 ocorrências utilizando a palavra-chave

“Evasão Escolar” e 1.847 ocorrências utilizando a palavra-chave “School Dropout”, resultan-do em um total de 1.884 ocorrências.

Os documentos recuperados estão distribuídos nas bases de dados: (i) OneFile

(GA-LE), (ii) Directory of Open Access Journals (DOAJ), (iii) SciELO Brasil (Scientific

Electro-nic Library On-line), (iv) SciELO (CrossRef), (v) Dialnet, (vi) MEDLINE (NLM), (vii)

Sprin-gerLink, (viii) Sage Publications (CrooRef), (ix) Project MUSE, (x) Oxford Journals, (xi)

E-RIC (U.S. Dept. of Education), (xii) SciVerse ScienceDirect (Elsevier) e (xiii) Wiley Online

(27)

Além dos documentos identificados no Portal da CAPES, repetiu-se o protocolo de consulta também para a base de dados do ERIC e no mecanismo de busca do Google Acadê-mico.

Concluído o levantamento dos artigos, procedeu-se à seleção dos documentos que fo-ram utilizados no estudo. Os documentos fofo-ram selecionados a partir da leitura do título e do resumo. Contudo, é importante salientar que, dependendo da base de dados onde os documen-tos estão armazenados, é possível identificar gratuitamente um documento relevante, mas po-de não ser possível acessá-lo na íntegra, gratuitamente.

Combinando os documentos identificados através do portal de periódicos, banco de dados e mecanismo de busca, tem-se 26 documentos únicos. Esses são os 26 documentos mais relevantes para esta pesquisa, conforme critérios utilizados para seleção dos documen-tos: (i) tipo de material, (ii) artigos publicados entre 2009 e 2014, (iii) periódicos revisados

por pares, (iv) periódicos qualificados nos estratos Qualis A1 a B2, (v) quantidade de citações.

A Tabela 1 mostra o número de documentos encontrados por estratos Qualis e área de avalia-ção.

Tabela 1 - Quantidade de artigos recuperados pela pesquisa por palavras-chave Estrato/Área de

Avalia-ção Qtd. Documentos

A1

Educação 7

A2

Educação 2

Interdisciplinar 2

B1

Educação 2

Não identificado

Não identificado 10

B4

Educação Interdisciplinar

1 1

C

Interdisciplinar 1

Total de Documentos 26

Fonte: Elaboração do autor

(28)

2.2 EVASÃO ESCOLAR

O fenômeno da evasão escolar consiste em um problema educacional que atinge insti-tuições públicas e privadas causando prejuízos para o indivíduo e para a sociedade. Trata-se de um fenômeno de difícil definição por se tratar do resultado da interação de vários fatores como proposta de ensino, modelos de avaliação, interação entre pares, contexto social e fami-liar entre outros.

Esta seção visa levantar as definições de evasão e identificar as causas da evasão pro-postas pelos autores.

Entende-se evasão escolar como sendo a interrupção ou abandono pelo aluno de um curso ou programa em caráter definitivo (Glossário da Educação Profissional, www.senai.br/glossario).

Em termos gerais, pode-se entender a evasão escolar como a situação do aluno que a-bandonou a escola ou reprovou em determinado ano letivo e que, no ano seguinte, não efetuou a matrícula para dar continuidade aos estudos. Neste contexto, a evasão e a reprovação podem gerar outro desafio para a instituição escolar: minimizar as taxas de distorção idade-série (FARIA, 2011, p. 5). Por sua vez, Gaioso (2005, p. 38) entende que há evasão quando o

estudante “deixou o curso por qualquer motivo que não seja a obtenção da titulação”.

Segundo a definição do MEC no Censo 2009, evasão é a saída definitiva do curso de origem sem conclusão ou a diferença entre ingressantes e concluintes, após uma geração completa. Há três modalidades de evasão, conforme indica o MEC: (i) desligamento do curso superior em função de abandono (não matrícula), transferência ou reescolha, trancamento e/ou exclusão por norma institucional; (ii) desligamento da instituição na qual está matriculado (evasão da instituição); (iii) abandono definitivo ou temporário do ensino (evasão do sistema). A pesquisa de Baggi e Lopes (2010) revela que a evasão em sentido amplo é tratada pelos autores como a saída do aluno da instituição antes da conclusão do seu curso. As distin-ções entre os estudos de casos encontrados ocorrem em relação ao objeto de estudo, à teoria, ao método para identificação da evasão e aos resultados das pesquisas realizadas. Diante dis-so, a evasão escolar tem sido associada a situações tão diversas quanto à retenção e repetência do aluno na escola, à saída do aluno da instituição, à saída do aluno do sistema de ensino, à não conclusão de um determinado nível de ensino, ao abandono da escola e posterior retorno (DORE; LÜSCHER, 2011, p. 775).

(29)

estudan-tes que iniciam, mas não terminam seus cursos são desperdícios sociais, acadêmicos e econô-micos.

Nesta perspectiva, tem-se argumentado que sua ocorrência na educação técnica é uma das razões mais significativas para a baixa qualificação e habilitação profissionais apresenta-das pelos jovens em suas tentativas de ingresso no mercado de trabalho (OECD, 2003, 2004, 2004a). Além disso, a situação é alarmante principalmente por se tratar de uma parcela jovem da população que se encontra fora do mercado de trabalho por não atender às exigências da sociedade hodierna, cada vez mais integrada à globalização e aos ditames do projeto neolibe-ral no que diz respeito à qualificação da mão de obra (BATISTA; SOUZA; OLIVEIRA, 2009, p. 6).

Por sua vez, Silva, Pelissari e Steimbach (2013, p. 403-417) entendem que as investi-gações a respeito dos fatores que se relacionam com o abandono e a permanência dos jovens na escola, sobretudo no ensino médio regular e na educação profissional técnica de nível mé-dio, têm importância significativa para a compreensão da dinâmica social desse segmento da população brasileira – a juventude.

Para Rumberger e Lim (2008, p. 36), entender as causas da evasão é a chave para en-contrar soluções para o problema. Contudo, as possíveis causas da evasão são extremamente difíceis de serem identificadas porque, de forma análoga a outros processos vinculados ao desempenho escolar, a evasão é influenciada por um conjunto de fatores que se relacionam tanto com o estudante e com sua família quanto com a escola e com a comunidade em que o estudante vive. Existem fatores exteriores que determinam a tomada de decisão dos discentes em abandonar a escola, tais como: as condições sociais, culturais, econômicas e históricas que permeiam a problemática da evasão escolar (BATISTA; SOUZA; OLIVEIRA, 2009, p. 17).

Nesta seção são apresentadas as causas da evasão escolar identificadas pelos autores.

Causas da evasão escolar associadas a fatores sociais

(30)

Em um estudo efetuado sobre o Programa ProJovem de responsabilidade da Secretaria Geral da Presidência da República que visa a promover a inclusão social dos jovens brasilei-ros com idade compreendida entre 18 e 29 anos, que saibam ler e escrever e não tenham con-cluído o Ensino Fundamental, observou-se elevada percentagem de evasão dos participantes mais jovens. O odds ratio da evasão por sexo é 1.5, ou seja, para cada duas alunas que se

eva-dem do curso, há três alunos que também se evaeva-dem.

As estimativas obtidas também sugerem que há um padrão na evasão que está associa-do à idade. Observa-se que o odds ratio é maior quanto menor a faixa etária, sugerindo que se

verifica maior evasão entre os mais jovens comparativamente com o grupo dos alunos com 25 anos ou mais (SOARES; FERRÃO; MARQUES, 2011, p. 841-860).

Pode observar-se que, ao aumentar a idade da escolaridade obrigatória, reduz-se a eva-são escolar (CABUS; WITTE, 2010, p. 1384-1398). De acordo com Lyche (2010, p. 15), e-xiste correlação entre o desempenho educacional e o abandono do ensino. A autora entende que as notas dos alunos são fortemente influenciadas por fatores sociais como raça, sexo, et-nia, educação dos pais, mercado de trabalho e capital cultural. Assim, a condição social do aluno tem um efeito indireto sobre a conclusão do ensino por meio de desempenho educacio-nal (MARKUSSEN, 2010, p. 16-20).

Causas da evasão escolar associadas a fatores educacionais

Conforme relatório de pesquisa elaborado por Rumberger e Lim (2008, p. 61), há um amplo debate na comunidade de pesquisa sobre o grau de contribuição das características es-truturais da escola (tamanho da escola e o tipo de escola pública versus escola privada) para o

desempenho escolar. Não obstante, é difícil estabelecer uma relação causal entre as caracterís-ticas estruturais das escolas e dos resultados dos alunos, porque as caracteríscaracterís-ticas estruturais das escolas são altamente correlacionadas entre si e com outros insumos escolares principal-mente no que diz respeito ao estudante e à composição dos recursos educacionais.

(31)

desde a dificuldade de aprender até a reprovação em determinadas disciplinas (SILVA; PE-LISSARI; STEIMBACH, 2013, p. 414).

O estudo de Batanero (2010, p. 5) identificou que, para se reduzir o abandono escolar é necessário uma escola que promova um ensino de qualidade. Em primeiro lugar, a eficácia da escola é operacionalizada em termos de valor agregado: compreendida pela eficácia do progresso dos estudantes, considerando o seu desempenho passado e sua história sócio-cultural; isso se refere ao que o aluno traz para a escola. Em segundo lugar, considera-se a equidade, entendida como a eficácia da escola em promover o desempenho educacional posi-tivo de um aluno ou grupo de alunos. Assim, não há eficácia sem equidade. Finalmente, nota-se que o objetivo da escola é o denota-senvolvimento integral dos alunos. Isto é, não é somente o desenvolvimento da compreensão de leitura ou cálculo, mas também a felicidade dos alunos, sua autoconfiança, ou atitude criativa e crítico.

Do ponto de vista de Araújo e Santos (2012, p. 8), a relação entre a educação básica (ensino fundamental e médio) e a educação técnica é um dos contextos mais significativos da pesquisa sobre a evasão na educação técnica no Brasil. Muitos alunos não estão preparados para absorver o conteúdo do ensino profissional porque a educação básica não foi eficiente. Em média, os cursos da área tecnológica são aqueles que apresentam, ao mesmo tempo, alta procura e elevado abandono. A partir da investigação do ponto de vista do jovem, os fatores que configuram tal quadro são: a influência da família; a influência de discursos ideológicos como mercado aquecido, falta de profissionais qualificados, garantia de altos salários; e a vi-são do jovem sobre tecnologia. (SILVA, PELISSARI e STEIMBACH, 2013, p. 411-412).

Causas da evasão escolar associadas a fatores de localização

Silva, Pelissari e Steimbach (2013, p. 414) entendem que as causas do abandono estão ligadas a fatores como a incompatibilidade entre os horários das aulas e o horário de trabalho ou entre o local da escola e o local de moradia e a transferência para outra escola técnica na qual procuravam vaga prioritariamente.

(32)

aban-dono. Nessa perspectiva, os alunos das escolas rurais apresentaram melhor desempenho e taxas de evasão em relação aos estudantes dos centros urbanos.

Causas da evasão escolar associadas a fatores econômicos

Segundo Araújo e Santos (2012, p. 8), dentre os fatores relacionados à evasão, encon-tramos os relativos às conjunturas econômicas específicas da desvalorização da profissão, ao desemprego, à empregabilidade no horário escolar, à ausência de políticas públicas consisten-tes para a educação profissionalizante e à efetivação das políticas já existenconsisten-tes.

O estudo realizado por Sousa et al. (2011, p. 25-37) aponta para o fato de que os alu-nos de nível socioeconômico mais baixo terem um menor índice de rendimento. Aponta, tam-bém, para o fato de que os que estudam no período noturno são obrigados a trabalhar para o sustento próprio e da família. Por isso, exaustos por causa da maratona diária e desmotivados pela baixa qualidade do ensino, muitos adolescentes desistem dos estudos sem completar o curso secundário.

Para Esch et al. (2011), o aluno com prevalência de problemas psicossociais tem signi-ficativamente mais propensão a abandonar a escola do que seus pares. Eles são, também, mais propensos a relatar fundo socioeconômico pobre, experiências escolares negativas (repetência, medidas disciplinares, absenteísmo, relações problemáticas com autoridade e pares) e dificul-dades no funcionamento familiar (cumprimento de tarefas, desempenho do papel, comunica-ção, expressão afetiva, conectividade, controle de comportamento, valores e normas).

(33)

Considerações finais

A partir desta revisão, podemos identificar uma série de conceitos ou fatores-chave que explicam a evasão escolar e podem ser úteis para construção de um quadro conceitual acerca deste tópico. O Quadro 2 mostra as publicações encontradas e apresenta as causas de evasão escolar destacadas pelos autores.

Quadro 2 - Estudos sobre as causas de evasão escolar

Dimensão Causas de Evasão Escolar Referência

Econômico

Problemas financeiros GAIOSO (2005).

Baixa qualidade da formulação de políticas públicas, Ausên-cia de incentivo a bolsas de estudos, AusênAusên-cia da promoção da educação para os jovens e Ineficiência das atuais políti-cas.

CASTRO (2009); CABUS e WITTE (2010); BAGGI e LOPES (2011);

ARA-ÚJO e SANTOS (2012); SOUSA et al. (2011); ESCH et al. (2011). Problemas relacionados ao Trabalho: (i) baixa qualidade dos

empregos, (ii) necessidade de trabalhar o aluno e inseri-lo no

mercado de trabalho causando indisponibilidade de tempo para estudar, (iii) ausência de controle de emprego para os

jovens e (iv) trabalho infantil.

DORE e LÜSCHER (2011); VIANA e RULLÁN (2010); GAIOSO (2005); CARVALHO (2003); SOUSA et al.

(2011).

Nível e contexto econômico

VIANA e RULLÁN (2010); BAGGI e LOPES (2011); SOARES, FERRÃO e

MARQUES (2011).

Social

Problemas psicossociais (Crença do aluno em suas capaci-dades pessoais para motivar-se e acionar recursos cognitivos e cursos de ação necessários ao sucesso das atividades com que se compromete).

ESCH et al. (2011); MARKUSSEN (2010).

Idade, sexo, raça, classe e contexto social.

SOARES, FERRÃO e MARQUES (2011); CABUS e WITTE (2010);

CAR-VALHO (2003); BAGGI e LOPES (2011).

Ambientes familiares mais desfavoráveis, Grau de instrução familiar, Composição do agregado familiar, Contexto cultu-ral da família.

VIANA e RULLÁN (2010); CABUS e WITTE (2010); ESCH et al. (2011); FA-RIA (2011); GAIOSO (2005); RUM-BERGER e LIM (2008); LYCHE (2010);

ARAÚJO e SANTOS (2012); SOUSA et al. (2011); BAGGI e LOPES (2011);

MARKUSSEN (2010).

Violência no âmbito da escola e Delinquência juvenil.

VIANA e RULLÁN (2010); CARVA-LHO (2003); RUMBERGER e LIM

(2008); LYCHE (2010). Casamento e Gravidez não planejados. DORE e LÜSCHER (2011); VIANA e RULLÁN (2010); GAIOSO (2005). Problemas relacionados à saúde física e mental do aluno,

Qualidade da alimentação e problemas relacionados à Saúde pública.

DORE e LÜSCHER (2011); VIANA e RULLÁN (2010); SOUSA et al. (2011).

Educacional

Idade da escolaridade obrigatória CABUS e WITTE (2010).

Grau de satisfação e motivação do aluno em relação à escola e ao curso; apoio moral e incentivo; falta de oportunidade, de interesse; namoro e preguiça; nível de aspirações para o futuro em relação à empregabilidade na área do curso e a falta de parcerias e convênios com empresas.

VIANA e RULLÁN (2010); SILVA, PELISSARI e STEIMBACH (2013); GAIOSO (2005); LYCHE (2010);

ARA-ÚJO e SANTOS (2012); SOUSA et al. (2011); SOUSA et al. (2011);

(34)

Dimensão Causas de Evasão Escolar Referência

Deficiência do material de apoio para estudar. VIANA e RULLÁN (2010).

Deficiência da educação básica, Nível de proficiência em Matemática e Língua Portuguesa e Gap entre a preparação e as habilidades necessárias.

VIANA e RULLÁN (2010); SOARES, FERRÃO e MARQUES (2011); SILVA,

PELISSARI e STEIMBACH (2013); BATANERO (2010); FARIA (2011); GAIOSO (2005); OECD (2003, 2004,

2004a); MARKUSSEN (2010). Categoria acadêmica (pública e privada). Observando-se que

a ocorrência de evasão é mais elevada na educação pública.

VIANA e RULLÁN (2010); SILVA, MOTEJUNAS, HIPÓLITO e LOBO

(2007).

Ambiente físico da escola desfavorável. VIANA e RULLÁN (2010); LYCHE (2010); SOUSA et al. (2011).

Participação mais ativa dos alunos e professores, Compro-misso entre os professores e alunos e Relação pessoal entre o professor e os alunos.

VIANA e RULLÁN (2010); BATANE-RO (2010); CARVALHO (2003); OECD

(2003, 2004, 2004a); MARKUSSEN (2010).

Sobre a eficácia dos docentes: (i) baixa qualidade da

forma-ção didático-pedagógica dos docentes, (ii) necessidade de

adequação de plano de carreira do docente, (iii) falta de

liberdade acadêmica para o docente e (iv) docentes

desmoti-vados.

VIANA e RULLÁN (2010); ARAÚJO e SANTOS (2012); SOUSA et al. (2011).

Padrão curricular da escola: (i) poucas visitas técnicas, (ii)

poucas ou nenhuma aula prática, (iii) práticas escolares

como um ambiente altamente burocrático e impessoal, (iv)

baixa qualidade do ensino.

VIANA e RULLÁN (2010); BATANE-RO (2010); CABUS e WITTE (2010); SILVA, MOTEJUNAS, HIPÓLITO e LOBO (2007); BAGGI e LOPES (2011);

CARVALHO (2003); LYCHE (2010); ARAÚJO e SANTOS (2012); SOUSA et

al. (2011).

Experiências escolares negativas (repetência, medidas disci-plinares, absenteísmo, relações problemáticas com autorida-de e pares).

DORE e LÜSCHER (2011); VIANA e RULLÁN (2010); SILVA, PELISSARI e

STEIMBACH (2013); BATANERO (2010); CABUS e WITTE (2010);

RUM-BERGER e LIM (2008); CARVALHO (2003); LYCHE (2010); ARAÚJO e SANTOS (2012); ESCH et al. (2011);

FARIA (2011); GAIOSO (2005). Fatores relacionados ao curso: (i) falta de apresentação clara

a respeito do perfil do curso, (ii) visão essencialmente

posi-tiva, idealista e fetichizada sobre a tecnologia, (iii) falta de

identificação com o curso e (iv) falta de orientação

vocacio-nal para o aluno.

SILVA, PELISSARI e STEIMBACH (2013); ARAÚJO e SANTOS (2012); BATANERO (2010); DORE e LÜS-CHER (2011); SILVA, MOTEJUNAS,

HIPÓLITO e LOBO (2007); GAIOSO (2005).

Disponibilidade de tempo para estudar da parte do aluno que decide ingressar em um curso superior, no ensino médio regular ou, enquanto faz um ou outro, faz, também, um curso técnico.

DORE e LÜSCHER (2011); SILVA, PELISSARI e STEIMBACH (2013);

VIANA e RULLÁN (2010).

De Localiza-ção

Região metropolitana (2011); SILVA, MOTEJUNAS, HIPÓLI-SOARES, FERRÃO e MARQUES TO e LOBO (2007).

A instabilidade residencial e mudança de município VIANA e RULLÁN (2010); DORE e LÜSCHER (2011).

Incompatibilidade entre os horários das aulas e o horário de trabalho ou entre o local da escola e o local de moradia e a falta de transporte para onde está localizada a escola.

(35)

Um aspecto relevante evidenciado pela pesquisa refere-se ao grande número de estu-dos para explicar a evasão escolar. É bom salientarmos, contudo, que são poucos os estuestu-dos sobre evasão escolar na modalidade de Educação Profissional. A escassez de informações sobre evasão escolar na Educação Profissional no Brasil dificulta o aprofundamento do tema Lüscher (2011, p.157).

Também ficou evidente que existe uma ampla diversidade de significação associada

ao termo “Evasão” e que um único fator não pode ser completamente responsável pela

deci-são de um aluno continuar na escola ou dela se evadir.

Batista, Souza e Oliveira (2009, p. 4) corrobora essa análise ao afirmar que o abando-no à escola é composto da conjugação de variáveis e dimensões que interagem e se conflitam no interior dessa problemática.

Portanto, observa-se que a necessidade de criarem-se diversas estratégias para manter os alunos num curso são necessárias. Ações devem ser criadas e mantidas para atender às mais variadas necessidades dos alunos, que envolve os fatores educacional, social, econômico e de localização. Percebe-se ainda, que a evasão escolar denota o fracasso das relações soci-ais, expressas no nosso cotidiano por meio de nossas atitudes em todas as áreas.

Conclui-se que os estudos referentes à evasão escolar, apresentados no Quadro 2, con-tribuem para conhecermos as diversas causas do problema, e que só assim podemos traçar objetivos e estratégias para lidar com a temática dentro da escola técnica. Este estudo propõe a prevenção, identificação precoce do problema e o acompanhamento daqueles alunos enqua-drados no perfil que estão em situação de risco de evasão, identificados por meio de um Sis-tema de Suporte a Decisão – SSD.

2.3 MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS

Uma linha de pesquisa que apresenta potencial para melhorar a qualidade do ensino e que tem se consolidado nos últimos anos é conhecida como “Mineração de Dados Educacio-nais” ou EDM (do inglês, “Educational Data Mining”) (BAKER; ISOTANI; CARVALHO,

(36)

A comunidade internacional de mineração de dados educacionais (http://www.educationaldatamining.org) define a mineração de dados educacionais como uma disciplina emergente, preocupada com o desenvolvimento de métodos para explorar tipos de dados que vêm de contextos educativos e usar esses métodos para entender melhor os alunos e as configurações que eles empreendem.

A busca de causas de evasão escolar utilizando técnicas de mineração de dados educa-cionais tem sido objeto de muitas pesquisas. Cobbe et al. (2011) também corrobora estas defi-nições apresentadas anteriormente e entendem que a mineração de dados, aliada ao aprendi-zado de máquina, é uma poderosa ferramenta para a realização de análise de risco de evasão, porquanto permitem a identificação de alunos com elevado risco de evasão, uma vez que a seleção está livre de distorções causadas por influências ideológicas. Balaniuk at al. (2011) argumentam que a seleção de alunos com elevado risco de evasão proporciona à instituição a oportunidade de antecipar uma decisão antes de o aluno se evadir como, por exemplo, traçar estratégias de mitigação do problema.

Romero, Ventura e García (2008, p. 368-384) destacam que diversas técnicas de mine-ração de dados têm sido utilizadas no contexto educacional. Dentre as técnicas mais utiliza-das, esses autores destacam as que se enquadram no grupo “Previsão”.

Segundo Souza (2002, p. 26), as Regras de Classificação é a predição de um valor que um determinado atributo do conjunto assumirá dado um conjunto de valores dos demais atri-butos do conjunto. Sob forma de Árvores de Decisão, usando sequência hierárquica construí-da ao longo de uma estrutura de Árvore com nós e folhas representando as classes, a Árvore exprime diferentes Regras de Classificação. A utilização de algoritmo de classificação busca obter um modelo com elevado grau de confiabilidade.

O emprego dessa técnica tem o potencial de fornecer informações úteis para subsidiar o desenvolvimento de ações (ou seja, diminuir a evasão escolar e melhorar a qualidade do curso) ou estratégias pedagógicas específicas. Essas informações poderiam, também, eviden-ciar algumas características individuais ou coletivas de estudantes (GOTTARDO; KAEST-NER; NORONHA, 2012, p. 2).

(37)

Vale ressaltar que é relativamente novo o uso de técnicas de mineração de dados para predição da evasão discente (DEKKER et. al., 2009, p. 41-50). Os trabalhos que foram encon-trados que são devotados a analisar a evasão escolar, com emprego de técnicas de mineração de dados, são relacionados no Quadro 3.

Quadro 3 - Documentos devotados à aplicação de técnicas de Mineração de Dados Educacionais

Referência Resumo

Baker, Isotani e Carvalho (2011)

O artigo apresenta uma revisão das pesquisas realizadas na área de Mineração de Dados Educacional (EDM), dando ênfase aos méto-dos e aplicações que têm influenciado, com sucesso, a pesquisa e a prática da educação em vários países. Foram discutidas as condi-ções que viabilizam a pesquisa da EDM no cenário internacional e os desafios para consolidar a área no Brasil. Além disso, também será abordado o potencial impacto da EDM na melhora da qualida-de dos cursos na modalidaqualida-de educação a distância (EAD).

Cobbe at al. (2011)

O artigo apresenta, de forma pragmática, como sistemas de Busi-ness Intelligence (BI) e de mineração de dados podem ser utiliza-dos na compreensão da realidade das Instituições de Ensino Supe-rior e na gestão de risco, com ênfase na evasão escolar.

Dekker, Pechenizkiy e Vlee-shouwers (2009)

O artigo descreve os resultados da aplicação da Mineração de Da-dos Educacional realizado para o curso de Engenharia Elétrica (EE), com o objetivo de prever a desistência dos alunos após o primeiro semestre de estudo ou antes de entrarem no programa de estudo. Objetiva, também, identificar fatores de sucesso - específi-co para o programa de EE.

Gaioso (2005)

O artigo apresenta uma revisão sobre a evasão na Educação Supe-rior no contexto brasileiro. Analisa a produção acadêmica sobre o tema nos principais periódicos da área de Educação no país.

Gottardo, Kaestner e Noronha (2012)

Neste trabalho, técnicas de Mineração de Dados Educacionais fo-ram utilizadas para gerar inferências sobre o desempenho de estu-dantes a partir de dados coletados em séries temporais. O objetivo principal foi investigar a viabilidade de obtenção dessas informa-ções em etapas iniciais de realização do curso de forma a apoiar a tomada de ações pró-ativas.

Hamalainen at al. (2004)

A partir da análise dos dados recuperados dos cursos de educação a distância, foram realizadas análises, que incluem a tecnologia de um Sistema Tutor Inteligente, combinada com um Sistema de Mi-neração de Dados (DMS), para monitorar, intervir e aconselhar o especialista, neste caso o professor, no processo de aprendizagem.

Martins, Lopes e Raabe (2012)

(38)

Referência Resumo

STI Alice e de outras fontes. O artigo apresenta os modelos cria-dos, os experimentos realizados e discute os resultados obtidos.

Romero, Ventura e García (2008)

Este trabalho é um levantamento da aplicação específica de Mine-ração de Dados Educacionais visando aprender sistemas de gestão de educação a distância, em um estudo de caso com o sistema Mo-odle. O objetivo foi apresentá-lo tanto na teoria como na prática a todos os interessados nesta nova área de pesquisa.

Santos, Santos e Rissoli (2013)

Neste trabalho, foram realizadas análises significativas que inclu-em a tecnologia de um Sistinclu-ema Tutor Inteligente, denominado SAE, e alguns métodos de mineração de dados. Em sua proposta, almeja-se combinar essas duas tecnologias para o processamento adequado ao seu contexto de estudo (evasão no ensino superior), tendo como objetivo potencializar seus resultados a fim de comba-tê-la.

Apresentamos a seguir uma breve discussão das propostas identificadas no Quadro 3 e consideradas pelo autor como mais relevantes para esta pesquisa.

No estudo realizado por Hamalainen et al. (2004), foram utilizadas regras de associa-ção e modelos probabilísticos para identificar as características mais importantes para predizer os resultados finais. A análise foi realizada em duas disciplinas de programação ofertadas na modalidade educação a distância (EAD) em um curso de Ciência da Computação. Estas disci-plinas apresentavam altos índices de reprovações e abandono.

A dissertação de Santos (2013) aplica técnicas de mineração de dados aos dados de es-tudantes gerados pela interação em um Sistema de Apoio Educacional (SAE), o objetivo era identificar comportamentos e características de estudantes com risco de evasão no ensino su-perior; para tanto foi utilizado um comitê de preditores para extração de regras. O experimen-to utilizou a base de dados fornecida pelo SAE, experimen-totalizando 1.509 estudantes. Seu objetivo era combinar dois tipos de tecnologias, SAE e Mineração de dados, para desenvolver um sistema de alerta para os professores da disciplina.

(39)

2.4 A INDÚSTRIA, O SENAI E A EDUCAÇÃO PROFISSIONAL

A Constituição Federal estabelece:

“a educação, direito de todos e dever do Estado e da família, será promovida e incentivada com a colaboração da sociedade, visando ao pleno desenvol-vimento da pessoa, seu preparo para o exercício da cidadania e sua qualifi-cação para o trabalho” (CONSTITUIÇÃO FEDERAL, art. 205).

A educação abrange os processos formativos que se desenvolvem na vida familiar, na convivência humana, no trabalho, nas instituições de ensino e pesquisa, nos movimentos soci-ais, nas organizações da sociedade civil e nas manifestações culturais (LDB- Lei n.º 9.394/96, art. 1.º).

A educação profissional e tecnológica é a modalidade educativa que se integra aos di-ferentes níveis e modalidades de educação e às dimensões do trabalho, da ciência e da tecno-logia. Abrange os cursos de formação inicial e continuada ou os de qualificação profissional, de educação técnica de nível médio e de educação profissional tecnológica de graduação e pós-graduação (LDB, art. 39).

“A educação profissional técnica de nível médio destina-se a alunos matri-culados ou egressos do ensino médio, com o objetivo de proporcionar a ha-bilitação, qualificação, aperfeiçoamento e especialização, podendo ser estru-turada e oferecida segundo itinerários formativos que possibilitem qualifica-ções intermediárias” (LDB 9394/96 Art. 36-B e C).

A articulação entre a educação profissional técnica de nível médio e o ensino médio dar-se-á de forma:

I – integrada – oferecida somente a quem já tenha concluído o ensino fundamental, sendo o curso planejado de modo a conduzir o aluno à habilitação profissional técnica de ní-vel médio, na mesma instituição de ensino, contando com matrícula única para cada aluno;

II – concomitante– oferecida somente a quem já tenha concluído o ensino fundamen-tal ou esteja cursando o ensino médio. Aqui, a complementaridade entre a educação profissio-nal técnica de nível médio e o ensino médio pressupõe a existência de matrículas distintas para cada curso, podendo ocorrer:

a) na mesma instituição de ensino, aproveitando-se as oportunidades educacionais dis-poníveis;

b) em instituições de ensino distintas, aproveitando-se as oportunidades educacionais disponíveis; ou

(40)

III – subsequente– oferecida somente a quem já tenha concluído o ensino médio. De maneira complementar, a educação profissional é um meio de preparação para á-reas profissionais e para uma efetiva participação no mundo do trabalho, além de um aspecto de aprendizado ao longo da vida e uma preparação para uma cidadania responsável (UNES-CO, 2001).

A baixa escolaridade da população brasileira e a baixa qualidade da educação são fato-res que interferem na capacidade dos trabalhadofato-res de interagir com as novas tecnologias e métodos de produção, o que causa efeitos negativos na produtividade e na competitividade da indústria.

As políticas econômicas adotadas a partir de 1937 e as condições econômicas da 2ª Guerra Mundial lançaram as bases da industrialização no Brasil com a instalação das chama-das indústrias de base (aço, papel, cimento, produtos químicos). Durante todo o século XIX, desde o início da formação do Estado nacional até o fim da quarta década do século XX, a preparação da mão de obra industrial se fazia quase que exclusivamente nas próprias oficinas de produção por meio de aprendizagem assistemática. Trabalhadores menores aprendiam seu ofício através da observação e repetição das operações de trabalhadores adultos e experientes. A imigração de trabalhadores qualificados estrangeiros reforçava esse processo de reprodução da força de trabalho e era mais intenso nos momentos em que se instalava no país alguma indústria consumidora de qualificações até então inexistentes (TELSES, 1975, p. 84 e 85).

O governo federal instalou 19 escolas de aprendizes-artífices, uma em cada capital de estado. Essas escolas constituíram a infraestrutura material para a instalação da rede federal de escolas técnicas industriais, já na década de 40 (TELSES, 1975, p. 84 e 85).

Todavia, o pequeno número de escolas profissionais, as altas taxas deevasão e a pou-ca eficiência técnipou-ca das escolas contribuíram para resultados insatisfatórios neste processo. As escolas profissionais existentes, distantes do "ambiente" e das práticas industriais, sabidamente ineficazes, não responderiam à necessidade de expansão industrial, carente de contingentes adicionais de operários qualificados. Por essa época já havia, no Estado de São Paulo, uma experiência de aprendizagem sistemática, no "ambiente fabril", mantida pelas companhias ferroviárias. Esta experiência, já madura, incorporou a prática de aprendizagem vigente na Alemanha, principalmente a das suas ferrovias (CUNHA, 1973, p. 86).

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qualificador de profissionais, parceiro técnico e provedor de tecnologia para a indústria brasi-leira, o que pode ser atestado pelos dados apresentados a seguir e disponíveis no site do SE-NAI (http://www.portaldaindustria.com.br/senai/):

a) de 1942 a 2013, o SENAI qualificou e profissionalizou mais de 61 milhões de alunos em todo o país;

b) 3.417.579 matrículas em Educação Profissional e Tecnológica foram realizadas em 2013;

c) sua infraestrutura está presente nos 26 estados e no Distrito Federal, atuando com 817 Unidades Operacionais no Brasil, mantendo 69 parcerias internacionais com 34 países; d) cada colaborador do SENAI é responsável por uma parcela expressiva dos seus

resul-tados. Ao todo, incluindo profissionais terceirizados, são 23.151 profissionais em todo o Brasil;

e) sua missão é promover a educação profissional e tecnológica, a inovação e a transfe-rência de tecnologias industriais contribuindo para elevar a competitividade da indús-tria brasileira.

A presidente Dilma Rousseff, em 2012, em visita à sede do Sistema Indústria em Bra-sília, defendeu o fortalecimento da indústria como forma de dar continuidade ao crescimento brasileiro e destacou que é preciso investir em inovação, ciência, tecnologia e capacitação profissional.

“[...] País rico é país capaz de manter sua indústria crescendo, competitiva capaz de inovar e educar esse nosso povo. Tenho certeza que com a nossa flexibilidade característica, nossa capacidade de criação transformará o nos-so país num dos grandes celeiros de inovação do mundo”.

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3

METODOLOGIA

3.1 CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA

Fazer uma alegação de conhecimento significa que o pesquisador começa um projeto com determinadas suposições sobre como vai aprender e o que vai aprender durante a investi-gação. Além disso, operando em um nível mais aplicado, estão as estratégias de investigação que fornecem uma direção específica para procedimentos em um projeto de pesquisa. Essas estratégias de pesquisa contribuem para a técnica de pesquisa geral (CRESWELL, 2010, p. 30).

Frequentemente, o propósito deste tipo de estudo é demonstrar a viabilidade de um de-terminado programa ou técnica como uma solução em potencial para problemas práticos. Nesse sentido, este estudo classifica-se como sendo de natureza de pesquisa aplicada, ou seja, objetiva gerar conhecimentos para aplicação prática dirigida à solução de problemas específi-cos, uma vez que envolve verdades e interesses locais (SILVA, 2004, p. 14).

Do ponto de vista da forma de abordagem do problema, a pesquisa é considerada qua-litativa. Considerando a base constitutiva deste trabalho, utiliza-se também a abordagem quantitativa: considera que tudo pode ser quantificável, o que significa traduzir em números opiniões e informações para classificá-los e analisá-los. Requer o uso de recursos e de técni-cas estatístitécni-cas, matemátitécni-cas ou de aprendizado de máquina (GIL, 2006, p. 100). Por isso, entende-se ser uma pesquisa explicativa por visar identificar os fatores que determinam ou contribuem para a ocorrência dos fenômenos e aprofunda o conhecimento da realidade por explicar a razão, o “porquê” das coisas.

Este tipo de pesquisa, quando feita nas ciências naturais, requer o uso do método expe-rimental. Quando, nas ciências sociais, requer o uso do método observacional. Por isso, assu-me, de um modo geral, a forma de Pesquisa Experimental e Pesquisa Ex-post-facto (SILVA, 2004, p. 15).

Nem o método nem a teoria devem ser considerados como “setores autônomos”, uma

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Figura 1 - Fluxo de evasão de alunos
Tabela 1 - Quantidade de artigos recuperados pela pesquisa por palavras-chave  Estrato/Área de  Avalia-ção  Qtd
Figura 2 - Visão geral das etapas que constituem o processo de KDD
Figura 3 - Pesquisa: Metodologia de mineração de dados
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Referências

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