Desempenho de alunos de engenharia de produção no enade: uma análise estatística de diversidade étnico-racial e de gênero

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i3.44965

Palavras-chave:

Equidade Educacional, Desigualdade Racial, Análise Estatística

Resumo

A equidade educacional é crucial para o desenvolvimento social e econômico. Este estudo teve como objetivo realizar uma análise estatística étnico-racial e de gênero do desempenho dos alunos no ENADE para o curso de Engenharia de Produção, considerando dados dos anos de 2014, 2017 e 2019. A metodologia envolveu a coleta de dados do INEP, incluindo variáveis demográficas e acadêmicas. Após a limpeza e filtragem dos dados para incluir apenas alunos com presença confirmada no ENADE, foram calculadas estatísticas descritivas discriminadas por ano e categorias étnico-raciais e de gênero. Para investigar diferenças significativas no desempenho entre os grupos, foram utilizadas estatísticas descritivas e uma análise de variância (ANOVA). Adicionalmente, foi realizada uma regressão linear, dentro do recorte racial estabelecidos aqui, para prever o desempenho dos alunos com base em características demográficas e acadêmicas, avaliando a eficiência do modelo preditivo. Os resultados mostraram disparidades significativas no desempenho acadêmico entre diferentes raças e gêneros, sugerindo desigualdades no acesso a recursos educacionais e experiências de discriminação. Essas descobertas sublinham a necessidade de políticas educacionais mais inclusivas para promover a equidade no ensino superior

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Biografia do Autor

Alex Fernandes de Souza, Universidade Federal de Itajubá

Possui graduação em Projetos e Estruturas Aeronáuticas - FATEC JESSEN VIDAL (2020) e mestrado em Pesquisa Operacional pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) e Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) (2022). No mestrado trabalhei com ciência de dados, aprendizado de máquina e séries temporais.

Filipe Alves Neto Verri, Instituto Tecnológico de Aeronáutica

Formou-se, em primeiro lugar da turma, como Bacharel em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), Universidade de São Paulo (USP), em 2014. Recebeu o título de doutor do programa de Ciências de Computação e Matemática Computacional do ICMC/USP com bolsa FAPESP, em 2018. Durante o doutorado, desenvolveu estágio sanduíche na School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University, Tempe, EUA. Sua tese recebeu Menção Honrosa no 8º Prêmio Destaque USP na grande área Ciências Exatas e da Terra. Atualmente, é Professor Adjunto da Divisão de Ciência da Computação (IEC), Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), em São José dos Campos/SP. Atua principalmente nos seguintes temas: ciência de dados, aprendizado de máquina, redes complexas e sistemas complexos.

Pedro Paulo Balestrassi, Universidade Federal de Itajubá

Professor Titular do Instituto de Engenharia de Produção e Gestão (IEPG) da Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI). Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq (Nível 1C). Professor visitante da Universidade Politécnica da Catalunha (BarcelonaTECH) (2017). Professor visitante da University of Tennessee at Knoxville em Industrial Engineering (2010-2011). Professor visitante da University of Texas at Austin (USA) (2005-2006). Fez doutorado em Engenharia de Produção na Universidade Federal de Santa Catarina (2000) com doutorado-sanduíche em Industrial Engineering na Texas A&M University (USA). Fez mestrado em Engenharia Elétrica na Universidade Federal de Itajubá (1992). Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Espírito Santo (1988). Atua principalmente nas áreas de Engenharia da Qualidade, Estatística, Projeto de Experimentos, Previsão e Redes Neurais Artificiais. Website: https://pedro.unifei.edu.br/

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Publicado

01.08.2024

Como Citar

Souza, A. F. de, Verri, F. A. N., & Balestrassi, P. P. (2024). Desempenho de alunos de engenharia de produção no enade: uma análise estatística de diversidade étnico-racial e de gênero. Brazilian Journal of Production Engineering, 10(3), 185–197. https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i3.44965

Edição

v. 10 n. 3 (2024): Número Regular (Julho - Setembro)

Seção

EDUCAÇÃO EM ENGENHARIA

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Copyright (c) 2024 Brazilian Journal of Production Engineering

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