Análise de dados: perfil e desempenho dos participantes das edições do ENEM 2019 a 2022 sob a perspectiva da COVID-19
| dc.contributor.advisor | Castro, Angélica Félix de | |
| dc.contributor.author | Rocha, Antônio Mádson | |
| dc.contributor.coadvisor | Oliveira, Amanda Gondim de | |
| dc.contributor.referee1 | Castro, Angélica Félix de | |
| dc.contributor.referee2 | Oliveira, Amanda Gondim de | |
| dc.contributor.referee3 | Silva, Lenardo Chaves e | |
| dc.contributor.referee4 | Alves Filho, Sebastião Emídio | |
| dc.coverage.spatial | Mossoró | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-18T13:34:30Z | |
| dc.date.available | 2024-01-18T13:34:30Z | |
| dc.date.issued | 2024-01-12 | |
| dc.description.abstract | A COVID-19 teve altos índices de óbitos no Brasil desde seu início em março de 2020, quando se tornou uma pandemia. Apesar dos desafios enfrentados desde então em todos os setores da sociedade, é possível ter um resultado do impacto da COVID-19 no desempenho dos candidatos no Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) de 2019 a 2022, pois, este último, foi o ano em que menos apresentou índices de óbitos. Visto isto, o objetivo deste trabalho é aplicar técnicas da ciência de dados para averiguar se houve ou não impacto da doença no desempenho dos participantes, realizando um estudo comparativo entre as edições mencionadas. Analisar, também, a possível mudança nos perfis dos candidatos, bem como os diversos grupos que estão inseridos. Para isso, foram utilizadas bibliotecas da linguagem Python, como Pandas, Numpy, Matplotlib e Seaborn para extrair informações do conjunto de dados e representá-los por meio de gráficos. Dos resultados encontrados, é possível notar um impacto no que diz respeito a quantidade de participantes por raça autodeclarada, no qual, de 2019 a 2021, a maior queda foi dos povos indígenas de 51,03% e a menor, 28,76%, dos candidatos que se autodeclaram brancos. De modo geral, a pandemia não impactou o desempenho dos candidatos, no qual de 2019 a 2022, houve um aumento de 508,39 pontos para 516,72 pontos, uma diferença de 2,97% na média dos participantes do exame. | |
| dc.description.abstract2 | COVID-19 has had high death rates in Brazil since its beginning in March 2020, when it became a pandemic. Despite the challenges faced since then in all sectors of society, it is possible to have a result of the impact of COVID-19 on the performance of candidates in the Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) from 2019 to 2022, as the latter was the year in which there were fewer death rates. Given this, the objective of this work is to apply data science techniques to determine whether there was an impact of the disease on the participants' performance by carrying out a comparative study between the editions mentioned. Also analyze the possible changes in the profiles of candidates as well as the different groups that are included. For this, Python language libraries such as Pandas, Numpy, Matplotlib and Seaborn extract information from the data set and represent it through graphs. From the results found, it is possible to notice an impact with regard to the number of participants by self-declared race, in which, from 2019 to 2021, the biggest drop was for indigenous peoples, at 51.03%, and the smallest, 28.76%, of candidates who declare themselves white. In general, the pandemic did not impact candidates performance. In general, the pandemic did not impact student performance; from 2019 to 2022, there was an increase from 508.39 points to 516.72 points, a difference of 2.97% in the average of exam participants. | |
| dc.description.physical | 53 f. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.bibliographicCitation | ROCHA, Antonio Mádson. Análise de dados: perfil e desempenho dos participantes das edições do ENEM 2019 a 2022 sob a perspectiva da COVID-19. 2023. 53 f. TCC (Graduação) - Curso de Ciência da Computação, Centro de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufersa.edu.br/home. Acesso em: 12 jan. 2024. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/10160 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Centro de Ciências Exatas e Naturais - CCEN | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.initials | UFERSA | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | |
| dc.subject.keyword | ENEM | |
| dc.subject.keyword | COVID-19 | |
| dc.subject.keyword | Ciência de Dados | |
| dc.subject.keyword | Python | |
| dc.subject.keyword | Data Science | |
| dc.title | Análise de dados: perfil e desempenho dos participantes das edições do ENEM 2019 a 2022 sob a perspectiva da COVID-19 | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
