Análises classificatórias de aprendizado de máquina para identificação de fatores de abandono escolar

• Daniella Martins Vasconcellos Universidade do Estado de Santa Catarina https://orcid.org/0000-0001-9250-8116
• Rafael Ferreira Mello Universidade Federal Rural de Pernambuco https://orcid.org/0000-0003-3548-9670
• Thales Vieira Universidade Federal de Alagoas https://orcid.org/0000-0001-7775-5258
• Elaine H. T. Oliveira CESAR School / Universidade Federal do Amazonas https://orcid.org/0000-0003-2884-9359
• Isabela Gasparini Universidade do Estado de Santa Catarina https://orcid.org/0000-0002-8094-9261

DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2024.242559

Resumo

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.

Palavras-chave: Aprendizado de Máquina Educacional, Evasão, Fatores de risco, Aprendizado de Máquina, Análise Classificatória, Análise Estatística

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