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Previous issue date: 2009-11-27 / The process of urban progress, cause the disordered regions growth with some or without structure. In case of school's location, this process can generate excess of school places in some regions while in others there is a de_cit, thus subjecting the students, in some cases, the displacement of several hours. Trying to solve these problems, governments have been investing in programs such as _nancing school transportation, for the conduct of students from more remote regions. This study examined the spatial distribution of public schools comparing with the level of income, education and age of the population, using GIS techniques associated with Knowledge Extraction from Databases (Data Mining). This practice allows for the discovery of hidden information in large databases that may be considered interesting, as you con_rm, extend, or challenges the existing knowledge on the subject. Additionally, it allows a more elaborated on the educational services provided, given the existing demands, contributing to a critical analysis of the situation of these towns, in educational point of view, searching the assignment of a better quality of life for people. The city of Araraquara-SP, is a medium size city, and considering the availability of data and the importance for future applications of the results extracted, was chosen as the object of study. This study used techniques of Spatial Data Mining, allowing the discovery of important information, such as the fact that poor people reside far away from public schools. Besides, the analysis of the data presented de_cit and bad distribution of high schools in the city of Araraquara. These evidences indicated the feasibility of the methodology used also for large databases. / Do processo de crescimento urbano, ocorre o inchaço desordenado de regiões dotadas de pouca ou nenhuma estrutura. No caso de localização de escolas públicas esse processo pode gerar situações inusitadas, nas quais ocorre excesso de vagas escolares, em algumas regiões, enquanto em outras tem-se d_e_cit, sujeitando assim os alunos, em alguns casos, a deslocamentos de várias horas. A fim de sanar tais problemas os governos têm investido em programas como o de financiamento ao transporte escolar, para a condução de alunos oriundos de regiões mais afastadas. Este estudo foi realizado com intuito de verificar a distribuição espacial de escolas públicas frente ao nível de renda, escolaridade e idade da população, utilizando Sistemas de Informação Geográfica associado a técnicas de Extração de Conhecimento a partir de Bases de Dados (Mineração de Dados). Esta prática possibilita a descoberta de informações ocultas dentro de grandes bases de dados, que podem ser consideradas interessantes, a medida que conforme, amplie ou conteste o conhecimento já existente sobre o assunto. Adicionalmente, viabiliza uma avaliação mais elaborada sobre o atendimento educacional, face às demandas existentes, contribuindo assim para uma análise crítica da situação destas cidades, do ponto de vista educacional, na busca da atribuição de melhor qualidade de vida à população. A cidade de Araraquara-SP, por ser de médio porte, e considerando a disponibilidade dos dados e a importância para aplicações futuras dos resultados extra__dos, foi escolhida como objeto de estudo. Este estudo utilizou técnicas de Mineração de Dados Espaciais, possibilitando a descoberta de informações importantes, como por exemplo o fato de pessoas de baixa renda habitarem áreas periféricas distantes de escolas públicas. Além disso, a análise dos dados apresentou deficit e má distribuição de escolas de ensino médio no município de Araraquara. Estas evidências demonstram a viabilidade da metodologia empregada também para grandes bases de dados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4283 |
| Date | 27 November 2009 |
| Creators | Tagliatti, Clarissa |
| Contributors | Röhm, Sergio Antonio |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Engenharia Urbana, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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