Reestruturação ética na mineração de dados educacionais superiores: conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados

Abstract

Este estudo aborda a reestruturação dos dados públicos educacionais do Ensino Superior promovida pelo INEP, alinhada à LGPD. Inspirado pelo estudo conduzido por Rodrigues (2021), que analisou concluintes de graduação, visando à construção de modelos de classificação utilizando fatores socioeconômicos e tempo estimado para conclusão da graduação em IES públicas. Este trabalho examina como as mudanças na configuração dos dados do ENADE e do Censo da Educação Superior afetam a realização de pesquisas científicas. Em resposta às mudanças nos microdados efetuadas pelo INEP, que impossibilitam a reprodução de trabalhos com finalidade de análise individual de discentes, este estudo direcionou seu enfoque para as informações dos cursos e tempo de graduação dos discentes nesses cursos, considerando medidas de tendência central. Consideraram-se os anos de 2016 a 2018 para dados do ENADE e 2018 para Censo da Educação Superior. Utilizou-se o processo de Knowledge Discovery in Database (KDD) ao longo do trabalho, desde a seleção até a interpretação de dados. Usando 5.170 registros de cursos, técnicas do Aprendizado de Máquina Supervisionado foram empregadas para construção de modelos de regressão e classificação. Essa abordagem visa superar os desafios éticos e metodológicos da reestruturação dos dados, garantindo a utilidade dos dados para fins de pesquisa científica. Resultados mostram que as mudanças permitiram o uso eficaz de modelos de Aprendizado de Máquina. O estudo destaca a importância da ética nos dados educacionais e na inteligência artificial, garantindo a proteção da privacidade e a responsabilidade na utilização dos dados para tomada de decisões futuras.