Classifier evaluation to relate school characteristics to educational indicators

• Doglas W. Sorgatto Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
• Bruno M. Nogueira Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
• Edson N. Cáceres Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
• Henrique Mongelli Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2021.218427

Abstract

In Brazil, we have a significant amount of data about the Basic Education. Among these data, those that make up the School Census and educational indicators stand out. In this work, we propose an evaluation of nine classification algorithms that relate the characteristics of schools in Mato Grosso do Sul with educational indicators - IDEB, ENEM and approval rate -, using machine learning techniques. The results were analyzed for accuracy and indicated that there is a relationship between the characteristics of the schools and the educational indicators analyzed.

Keywords: Educational Data Mining, Machine Learning, Educational Indicators, Basic Edication

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