Resumo

O objetivo geral dessa pesquisa é propor um modelo de tomada de decisão utilizando técnicas de mineração de dados, visando tratar e analisar os dados dos alunos de graduação que participaram dos programas de mobilidade internacional da UFPE.

Este estudo apresenta um modelo de tomada de decisão adaptado do framework CRISP-DM e do processo KDD, utilizando técnicas de mineração de dados. A solução integra fontes de dados fragmentadas para identificar padrões no desempenho dos estudantes, auxiliando na tomada de decisão.

Foi adotada a abordagem de estudo de caso descritivo, com metodologia predominantemente quantitativa. A pesquisa envolveu análise bibliográfica, coleta de dados junto à Diretoria de Relações Internacionais da UFPE e aplicação de mineração de dados com os softwares SPSS Statistics e Weka.

O framework CRISP-DM permitiu identificar padrões significativos de desempenho, destacando fatores-chave como conquistas acadêmicas, participação em programas e características demográficas. Esses insights fornecem uma base para refinar os critérios de seleção e melhorar a alocação de recursos para programas de mobilidade.

Um modelo adaptado do CRISP-DM e do processo KDD aplicado à gestão universitária, validando o uso de mineração de dados no ensino superior e oferecendo metodologia para análise de informações descentralizadas em instituições públicas, com base em teorias de decisão.

Apresenta uma metodologia replicável para o gerenciamento de dados descentralizados em instituições públicas, aprimorando os processos decisórios e alinhando os programas de mobilidade aos objetivos institucionais. Além de estruturar políticas públicas para internacionalização da pós-graduação e graduação da instituição.

To propose a decision-making model based on data mining techniques to process and analyze information on undergraduate students who participated in UFPE’s international mobility programs, supporting strategic decision-making in university management.

Presents a model adapted from CRISP-DM and the KDD process, integrating fragmented data to identify academic performance patterns, contributing to more precise decision-making in student mobility management and enhancing institutional efficiency.

Descriptive case study with a quantitative approach, involving literature review, data collection from UFPE’s International Relations Directorate, and data mining using SPSS Statistics and Weka, applying both predictive and exploratory techniques.

The CRISP-DM framework revealed performance patterns related to academic achievements, program participation, and demographic factors, enabling refinement of selection criteria and optimization of resource allocation for international mobility programs.

An adapted model of CRISP-DM and the KDD process applied to university management, validating the use of data mining in higher education and providing a methodology for analyzing decentralized information in public institutions, based on decision-making theories.

Presents a replicable methodology for managing decentralized data in public institutions, improving decision-making processes and aligning mobility programs with institutional objectives. Additionally, it structures public policies for the internationalization of the institution’s undergraduate and graduate programs.