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Aiming to investigate the gender gap in access to universities in the area of exact sciences, this paper analyzes, under several factors, the performance of the ENEM (National High School Examination) participants from 2013 to 2017. The results showed that the superiority performance of the male participants is not so evident when compared with the performance of the female participants. It is concluded that there is a need for educational public policies and more detailed analysis of a larger set of data, besides the integration of ENEM information with SISU (Unified Selection System) and ProUni (University for All Program) to help achieve the gender balance in accessing universities with a focus on exact sciences.Resumo. Visando investigar a diferença de gêneros no acesso às Universidades na área de ciências exatas, este artigo analisa, sob diferentes fatores, o desempenho dos participantes do ENEM (Exame Nacional do Ensino Médio) nos anos de 2013 a 2017. Os resultados obtidos mostraram que a superioridade de desempenho dos participantes masculinos não é tão evidenciada quando comparada ao desempenho das participantes femininas. Conclui-se que há a necessidade de realização de políticas públicas educacionais e de análises mais pormenorizadas de um conjunto maior de dados, além da integração entre as informações do ENEM com o SISU (Sistema de Seleção Unificada) e ProUni (Programa Universidade para Todos) para auxiliar na obtenção do equilíbrio entre gêneros no acesso às Universidades com foco em ciências exatas.

Em 1998, o Ministério da Educação criou o ENEM, um exame nacional brasileiro padronizado que visa avaliar as competências e habilidades básicas dos alunos. O ENEM é uma avaliação que tem forte influência nas políticas educacionais, nos currículos dos diferentes níveis de ensino e também no futuro dos avaliados. Considerando o escopo da educação, setor fundamental para o crescimento e desenvolvimento de um país, a análise dos dados do ENEM pode revelar informações relevantes para subsidiar a tomada de decisão das instituições de ensino, a definição de investimentos governamentais e planos estratégicos e a formulação de políticas públicas de educação com base no desempenho cognitivo dos alunos. A análise dos dados do ENEM é uma questão desafiadora devido ao grande número de variáveis coletadas e ao grande volume de dados disponibilizados. Essas variáveis referem-se aos dados pessoais e às notas obtidas por cada participante, às respostas das questões de múltipla escolha e às respostas dos questionários. Com o objetivo de auxiliar os gestores educacionais no processo de tomada de decisão educacional, nesta tese é proposta uma arquitetura baseada em data warehousing, mineração de dados, estatística inferencial e processamento paralelo e distribuído voltada à análise de dados do ENEM. A arquitetura é composta por cinco camadas: (i) conexão de dados, relacionada com a extração e tratamento dos dados do ENEM; (ii) gerenciamento de dados, voltada ao armazenamento dos dados e metadados relacionados em repositórios especializados, de acordo com as necessidades das análises educacionais; (iii) análise de dados, que tem como objetivo extrair informações úteis e auxiliar na tomada de decisão estratégica; (iv) apresentação de dados, composta por ferramentas de visualização que permitem que cientistas de dados e gestores educacionais visualizem graficamente os resultados de suas análises; e (v) gerenciador de fluxo de trabalho, voltada à automação das tarefas complexas que são executadas na manipulação do grande volume de dados do ENEM. Adicionalmente, são apresentados dois pipelines, os quais exemplificam a instanciação da arquitetura proposta com tecnologias e ferramentas de código aberto relacionadas. A arquitetura foi validada por meio de quatro cenários de uso, cada qual com um objetivo de análise específico. Para cada cenário de uso, foi feita uma discussão relacionada aos impactos das análises dentro do contexto educacional. Os resultados demonstraram a aplicabilidade da arquitetura no suporte ao processo da tomada de decisão educacional.Palavras-chave: ENEM, análise de dados, data warehousing, mineração de dados, processamento paralelo e distribuído.

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