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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1171468Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | MARETTI, L. C. L. | |
| dc.contributor.author | VILLAS BOAS, P. R. | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-13T19:47:23Z | - |
| dc.date.available | 2025-01-13T19:47:23Z | - |
| dc.date.created | 2025-01-13 | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | In: III WORKSHOP DE MATEMÁTICA, ESTATÍSTICA E COMPUTAÇÃO APLICADAS À INDÚSTRIA - WMECAI, 2024, São Carlos, SP. | |
| dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1171468 | - |
| dc.description | No Brasil, o Exame Nacional do Ensino Medio (Enem) é uma das principais ferramentas de avaliação do nível de aprendizado dos estudantes de ensino médio, podendo ser utilizado tanto para acesso ao ensino superior quanto para medir a qualidade do ensino ofertado. A relacão entre desempenho acadêmico e fatores socioeconômicos tem sido amplamente discutida na literatura, evidenciando que condicões sociais, econômicas e culturais afetam diretamente as oportunidades educacionais dos estudantes. Este trabalho tem como objetivo utilizar técnicas estatísticas como análise exploratória, aprendizado de maquina e inferência para mineração de dados e extração de informações de grandes bases de dados publicas usando como objeto para este estudo os microdados do Enem 2023, tendo como objetivo identificar os principais determinantes socioeconômicos e geográficos que influenciam o desempenho dos estudantes na prova. | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Avaliação do nível de aprendizado | |
| dc.subject | Técnicas estatísticas | |
| dc.title | Influências socioeconômicas e geográficas no desempenho do ENEM 2023: Um estudo estatÍstico e de aprendizado de máquina. | |
| dc.type | Artigo em anais e proceedings | |
| dc.format.extent2 | 4 p. | |
| riaa.ainfo.id | 1171468 | |
| riaa.ainfo.lastupdate | 2025-01-13 | |
| dc.contributor.institution | ICMC-USP; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA. | |
| Aparece en las colecciones: | Artigo em anais de congresso (CNPDIA)  | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| P-Influencias-socioeconomicas-e-geograficas-no-desempenho-do-ENEM-2023-Um-estudo-estatistico-e-de-aprendizado-de-maquina-.pdf | 206.92 kB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
