摘要：Resumo A qualidade na educação tem sido objeto de muita discussão, seja nas escolas e entre seus gestores, seja na mídia ou na literatura. No entanto, uma análise mais profunda na literatura parece não indicar técnicas que explorem bancos de dados com a finalidade de obter classificações para o desempenho escolar, nem tampouco há um consenso sobre o que seja “qualidade educacional”. Diante deste contexto, neste artigo, é proposta uma metodologia que se enquadra no processo KDD (Knowledge Discovery in Databases, ou seja, Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados) para a classificação do desempenho de instituições de ensino, de forma comparativa, com base nas notas obtidas na Prova Brasil, um dos itens integrantes do Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB) no Brasil. Para ilustrar a metodologia, esta foi aplicada às escolas públicas municipais de Araucária, PR, região metropolitana de Curitiba, PR, num total de 17, que, por ocasião da pesquisa, ofertavam Ensino Fundamental, considerando as notas obtidas pela totalidade dos alunos dos anos iniciais (1º. ao 5º. ano do ensino fundamental) e dos anos finais (6º. ao 9º. ano do ensino fundamental). Na etapa de Data Mining, principal etapa do processo KDD, foram utilizadas três técnicas de forma comparativa para o Reconhecimento de Padrões: Redes Neurais Artificiais; Support Vector Machines; e Algoritmos Genéticos. Essas técnicas apresentaram resultados satisfatórios na classificação das escolas, representados por meio de uma “Etiqueta de Classificação do Desempenho”. Por meio desta etiqueta, os gestores educacionais poderão ter melhor base para definir as medidas a serem adotadas junto a cada escola, podendo definir mais claramente as metas a serem cumpridas.
其他摘要：Abstract Quality in Education is an issue that has been discussed in schools and among their managers, in the media, and in the literature. However, a deeper review of the literature has failed to present techniques dealing with database information techniques capable of obtaining classifications for school performance; nor is there a consensus regarding the definition of “educational quality”. To address the situation, in this paper, we propose a methodology that fits the KDD (Knowledge Discovery in Databases) process to classify teaching in schools. This is done by comparing the grades of the “Prova Brasil”, which is part of the Development Index of Basic Education (IDEB) in Brazil. To illustrate the methodology, it was applied to 17 public elementary schools in the municipality of Araucária, located in the metropolitan region of Curitiba, Parana state. The grades achieved by all students of the initial years (1st to 5th year of fundamental teaching) and final years (6th to 9th years of fundamental teaching) were considered. In the Data Mining phase, the main phase of the KDD process, three techniques were used comparatively: Artificial Neural Networks, Support Vector Machines, and Genetic Algorithms. Those techniques presented acceptable results in classifying each school represented by a “Performance Classification Label”. Based on this label, the educational managers can have a greater input for procedures to be adopted in each school, and thus set more accurate targets.
关键词：Desempenho escolar;Processo KDD;Reconhecimento de padrões;Estudo de um caso real
其他关键词：School performance;KDD process;Pattern recognition;Real case study
