Análise de Fatores de Risco para a Evasão Escolar na Educação Básica usando Modelos Preditivos de Machine Learning - Lira, Rodrigo Antonio da S.; Alencar, Fernanda Maria Ribeiro (Anais do Congresso sobre Tecnologias na Educação (Ctrl+e); 2025: Anais do IX Congresso sobre Tecnologias na Educação, 2025)
A evasão escolar segue como um dos principais desafios educacionais do Brasil, impactando o desenvolvimento social e econômico do país. Este estudo emprega técnicas de Machine Learning para prever a evasão escolar com base em dados do INEP, utilizando os algoritmos Regressão Linear, Random Forest e XGBoost. As análises foram conduzidas com dados do Censo Escolar 2023 e indicadores de rendimento, abrangendo os segmentos dos Anos Iniciais, Anos Finais e Ensino Médio. O modelo XGBoost obteve o melhor desempenho, com R² = 0,503 no Ensino Médio, demonstrando capacidade de explicar 50,3% da variabilidade na evasão. Variáveis de infraestrutura, como refeitório, biblioteca e quadra de esportes, apresentaram alta relevância preditiva. Os achados destacam disparidades regionais e apontam subsídios para políticas públicas mais direcionadas. O estudo ressalta que os resultados indicam correlação estatística, não causalidade, e discute as limitações do uso de dados públicos e ausência de variáveis socioemocionais.