Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Doglas Wendll Sorgatto
Orientador(a): Edson Norberto Caceres
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8680
Resumo: Basic Education is the period of compulsory education for Brazilian citizens between the ages of 4 and 17, and the knowledge acquired in its three stages (early childhood education, elementary education, and high school) has an impact on the lives of students and society as a whole. Therefore, the analysis of available data on basic education, especially those related to the quality of this education, can provide important information to support decision-making. To this end, we used public education data and other databases to analyze some stages of national education in search of patterns, anomalies and trends. To achieve this, the Buriti framework was created, inspired by learning analytics, dimensional data modeling reference models, and a framework to support decision-making in education. Buriti was used in this work to analyze SAEB performance data, in its national values, comparatively by Federation Unit, specifically for the State of Mato Grosso do Sul and for a group of schools. These analyses, carried out in five case studies, showed that there are performance problems in basic education that cause an involution in learning, especially between the 5th and 9th grade, which are not resolved in high school and have an impact on the entry of students to higher education. It is also conveyed that there is a strong relationship between performance in SAEB and socioeconomic level, a weaker relationship between performance in SAEB and teacher training. Thus, this work has contributed to the identification of problems in basic education, the creation of Buriti and the expansion of the application of learning analytics processes.
id UFMS_c577a118a293f3a7b254f463fc74223c
oai_identifier_str oai:repositorio.ufms.br:123456789/8680
network_acronym_str UFMS
network_name_str Repositório Institucional da UFMS
repository_id_str
spelling 2024-04-19T15:09:37Z2024-04-19T15:09:37Z2024https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8680Basic Education is the period of compulsory education for Brazilian citizens between the ages of 4 and 17, and the knowledge acquired in its three stages (early childhood education, elementary education, and high school) has an impact on the lives of students and society as a whole. Therefore, the analysis of available data on basic education, especially those related to the quality of this education, can provide important information to support decision-making. To this end, we used public education data and other databases to analyze some stages of national education in search of patterns, anomalies and trends. To achieve this, the Buriti framework was created, inspired by learning analytics, dimensional data modeling reference models, and a framework to support decision-making in education. Buriti was used in this work to analyze SAEB performance data, in its national values, comparatively by Federation Unit, specifically for the State of Mato Grosso do Sul and for a group of schools. These analyses, carried out in five case studies, showed that there are performance problems in basic education that cause an involution in learning, especially between the 5th and 9th grade, which are not resolved in high school and have an impact on the entry of students to higher education. It is also conveyed that there is a strong relationship between performance in SAEB and socioeconomic level, a weaker relationship between performance in SAEB and teacher training. Thus, this work has contributed to the identification of problems in basic education, the creation of Buriti and the expansion of the application of learning analytics processes.A Educação Básica é o período de ensino obrigatório para os cidadãos brasileiros entre 4 e 17 anos e os conhecimentos aprendidos em suas três etapas (Educação Infantil, Ensino Fundamental e Ensino Médio) repercutem pela vida dos educandos e por toda a sociedade. Assim, analisar os dados disponíveis sobre a Educação Básica, especialmente aqueles relacionados à qualidade dessa educação, podem oferecer informações importantes para apoiar a tomada de decisão. Por isso, utilizando os dados educacionais públicos, e outras bases de dados, analisou-se algumas etapas da educação nacional em busca de padrões, anomalias e tendências. Para isso, foi criado o framework Buriti, inspirado em modelos de referência de Learning Analytics e de modelagem de dimensional de dados, e um framework de apoio a tomada de decisão na educação. O Buriti foi utilizado, neste trabalho, para analisar os dados de desempenho do SAEB, em seus valores nacional, comparativamente por Unidade da Federação, detalhadamente para o Estado de Mato Grosso do Sul e para um conjunto de escolas. Estas análises, conduzidas em cinco estudos de caso, comprovaram haver problemas de proficiência na Educação Básica que causam uma involução no aprendizado, especialmente entre o 5º e o 9º anos do Ensino Fundamental, que não são sanados no Ensino Médio e têm impacto o ingresso dos jovens no Ensino Superior. Também verificou-se que há uma relação forte entre o desempenho no SAEB e o nível socioeconômico, uma relação mais fraca entre o desempenho no SAEB e a formação dos professores. Assim, este trabalho contribuiu com a identificação de problemas na Educação Básica, a criação do Buriti e com a ampliação da aplicação dos processos de Learning Analytics.Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do SulUFMSBrasilLearning AnalyticsData WarehouseModelos de ReferênciaBuriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básicainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisEdson Norberto CaceresDoglas Wendll Sorgattoinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMSinstname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)instacron:UFMSORIGINALTese_final.pdfTese_final.pdfapplication/pdf12055716https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/8680/-1/Tese_final.pdfeca9a740c9214d76401bcca53ec3a6e3MD5-1123456789/86802024-04-19 11:09:37.964oai:repositorio.ufms.br:123456789/8680Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufms.br/oai/requestri.prograd@ufms.bropendoar:21242024-04-19T15:09:37Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica
title Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica
spellingShingle Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica
Doglas Wendll Sorgatto
Learning Analytics
Data Warehouse
Modelos de Referência
title_short Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica
title_full Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica
title_fullStr Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica
title_full_unstemmed Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica
title_sort Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica
author Doglas Wendll Sorgatto
author_facet Doglas Wendll Sorgatto
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Edson Norberto Caceres
dc.contributor.author.fl_str_mv Doglas Wendll Sorgatto
contributor_str_mv Edson Norberto Caceres
dc.subject.por.fl_str_mv Learning Analytics
Data Warehouse
Modelos de Referência
topic Learning Analytics
Data Warehouse
Modelos de Referência
description Basic Education is the period of compulsory education for Brazilian citizens between the ages of 4 and 17, and the knowledge acquired in its three stages (early childhood education, elementary education, and high school) has an impact on the lives of students and society as a whole. Therefore, the analysis of available data on basic education, especially those related to the quality of this education, can provide important information to support decision-making. To this end, we used public education data and other databases to analyze some stages of national education in search of patterns, anomalies and trends. To achieve this, the Buriti framework was created, inspired by learning analytics, dimensional data modeling reference models, and a framework to support decision-making in education. Buriti was used in this work to analyze SAEB performance data, in its national values, comparatively by Federation Unit, specifically for the State of Mato Grosso do Sul and for a group of schools. These analyses, carried out in five case studies, showed that there are performance problems in basic education that cause an involution in learning, especially between the 5th and 9th grade, which are not resolved in high school and have an impact on the entry of students to higher education. It is also conveyed that there is a strong relationship between performance in SAEB and socioeconomic level, a weaker relationship between performance in SAEB and teacher training. Thus, this work has contributed to the identification of problems in basic education, the creation of Buriti and the expansion of the application of learning analytics processes.
publishDate 2024
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-04-19T15:09:37Z
dc.date.available.fl_str_mv 2024-04-19T15:09:37Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2024
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8680
url https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8680
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFMS
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFMS
instname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron:UFMS
instname_str Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron_str UFMS
institution UFMS
reponame_str Repositório Institucional da UFMS
collection Repositório Institucional da UFMS
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/8680/-1/Tese_final.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv eca9a740c9214d76401bcca53ec3a6e3
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
repository.mail.fl_str_mv ri.prograd@ufms.br
_version_ 1801678662349619200