Análises classificatórias de aprendizado de máquina para identificação de fatores de abandono escolar - Vasconcellos, Daniella Martins; Mello, Rafael Ferreira; Vieira, Thales; Oliveira, Elaine H. T.; Gasparini, Isabela (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2024: Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2024)
A coleta de dados educacionais é essencial para a gestão eficiente de recursos e atendimento das necessidades da população, sendo amplamente utilizada por pesquisadores para compreender e melhorar a educação. Nesse contexto, este estudo visa identificar quais os fatores de risco de evasão escolar de maior impacto com base no Instrumento de Avaliação de Risco de Evasão Escolar (IAFREE). Foram realizadas análises estatísticas e classificatórias com aprendizado de máquina para compreender as variáveis com maior significância correlacional, ao final destacando-se as relações do estudante com o ambiente familiar e a distância da casa até a escola.