Estimação de Índices de Aprovação e Reprovação Escolar do Ensino Médio - das Neves Junior, Ricardo B.; do Nascimento, Rafaella L. S.; Fagundes, Roberta A. A.; de Mattos Neto, Paulo S. G. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2019: Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/cbie.sbie.2019.339, 2019)
A mineração de dados educacionais busca estudar e contribuir com resultados que expliquem variáveis e encontrem possíveis soluções para problemas na área da educação. Tendo em vista essa motivação, este artigo descreve um estudo com base em dados educacionais fornecidos pelo INEP e a construção de modelos de predição utilizando a regressão quantílica não paramétrica com e sem otimizador de parâmetros. Apresenta-se um estudo descritivo das variáveis explicativas do modelo, o qual é utilizado para predizer a aprovação e reprovação escolar. Os resultados obtidos mostram que a regressão quantílica com otimização obteve menor erro de predição. O estudo mostra a relevância na aplicação de técnicas não paramétricas de regressão.