Detecção de padrões de desempenho académico no ensino superior

O paradigma de avaliação do ensino superior foi alterado em 2005 para ter em conta, para além do número de entradas, o número de alunos diplomados. Esta alteração pressiona as instituições académicas a melhorar o desempenho dos alunos. Um fenómeno perceptível ao analisar esse desempenho é que a performance registada não é nem uniforme nem constante ao longo da estadia do aluno no curso. Estas variações não estão a ser consideradas no esforço de melhorar o desempenho académico e surge motivação para detectar os diferentes perfis de desempenho e utilizar esse conhecimento para melhorar a o desempenho das instituições académicas. Este documento descreve o trabalho realizado no sentido de propor uma metodologia para detectar padrões de desempenho académico, num curso do ensino superior. Como ferramenta de análise são usadas técnicas de data mining, mais precisamente algoritmos de agrupamento. O caso de estudo para este trabalho é a população estudantil da licenciatura em Eng. Informática da FCT-UNL. Propõe-se dois modelos para o aluno, que servem de base para a análise. Um modelo analisa os alunos tendo em conta a sua performance num ano lectivo e o segundo analisa os alunos tendo em conta o seu percurso académico pelo curso, desde que entrou até se diplomar, transferir ou desistir. Esta análise é realizada recorrendo aos algoritmos de agrupamento: algoritmo aglomerativo hierárquico, k-means, SOM e SNN, entre outros.