Análise da Política de Cotas do ENEM através da Clusterização de Dados de Desempenho
Resumo
A identificação de grupos vulneráveis é essencial para políticas educacionais eficazes. Este estudo mapeia perfis socioacadêmicos de ingressantes em instituições públicas e avalia o impacto das cotas na equidade de acesso. Aplicou-se uma técnica de agrupamento a 497.070 registros dos ciclos de 2023 e 2024, obtidos por acesso à informação pública, com notas nas cinco áreas do Exame Nacional do Ensino Médio. Os resultados revelam quatro perfis associados à origem socioeconômica e mostram que as cotas com recorte étnico-racial promovem a maior redução na barreira de entrada: 11,30% frente a 4,31% no grupo sem esse recorte. Conclui-se que tais políticas são centrais para a democratização do acesso, reforçando a necessidade de monitoramento contínuo.
Palavras-chave:
ENEM, Clusterização, Cotas, Equidade educacional
Referências
Almeida, S. (2019). Racismo Estrutural. Pólen Livros, São Paulo.
Artes, A. and Ricoldi, A. M. (2015). Acesso de negros no ensino superior: o que mudou entre 2000 e 2010. Cadernos de Pesquisa, 45(158):858–881.
Barros, A. S. X. (2014). Vestibular e cotas: o desempenho de alunos de escolas públicas e privadas. Revista Brasileira de Estudos Pedagógicos, 95(239):64–83.
Bholowalia, P. and Kumar, A. (2014). EBK-means: A clustering technique based on elbow method and K-means in WSN. International Journal of Computer Applications, 105(9):17–24.
Bourdieu, P. (1998). Escritos de Educação. Vozes, Petrópolis.
Brasil (2023). Lei n.º 14.723, de 13 de novembro de 2023. Altera a Lei n.º 12.711/2012, para dispor sobre o programa especial para o acesso às instituições federais de educação superior. Diário Oficial da União.
Campos, L. A., Feres Júnior, J., and Daflon, V. T. (2014). O desempenho dos cotistas no ENEM: comparando as notas de corte no SISU. Textos para Discussão GEMAA 4, GEMAA.
Feres Júnior, J., Campos, L. A., Daflon, V. T., and Venturini, A. C. (2018). Ação afirmativa: conceito, história e debates. EdUERJ, Rio de Janeiro.
Garcez Filho, A. C. L., Santos, S. P. d., Trevisan, M., Santos, L. A. d., and Kocourek, S. (2025). Influência da renda no desempenho dos estudantes no enem: Uma análise longitudinal. Gestão e Desenvolvimento, 22(2):202–225.
Gatti, B. A. (2010). Formação de professores no Brasil: características e problemas. Educação & Sociedade, 31(113):1355–1379.
Hair Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J., and Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis. Cengage Learning, 8 edition.
Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) (2024). Microdados do exame nacional do ensino médio (enem). [link]. Acesso em: 16 jul. 2026.
Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters, 31(8):651–666.
Jolliffe, I. T. (2002). Principal Component Analysis. Springer-Verlag New York, 2 edition.
Louzano, P., Rocha, V., Moriconi, G. M., and Oliveira, R. P. d. (2010). Quem quer ser professor? Perfil dos concluintes de pedagogia e licenciaturas. Estudos em Avaliação Educacional, 21(47):543–568.
Menezes-Filho, N. A. (2007). Os determinantes do desempenho escolar do Brasil. Instituto de Ensino e Pesquisa (Insper), São Paulo.
Moura, E. G., Cunha, H. L., and Moraes, B. R. S. d. (2025). Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para classificação do desempenho acadêmico no enem: Um estudo com dados do maranhão. In Knowledge Networks: Education as a Multidisciplinary Field. Seven Publicações Acadêmicas.
Oliveira, J. d. P. (2013). Acesso à educação superior pelo ENEM/SiSU: uma análise da implementação nas universidades sul-mato-grossenses. Dissertação (mestrado em educação), Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados.
Ristoff, D. (2014). O novo perfil do campus brasileiro: uma análise do perfil socioeconômico do estudante de graduação. Avaliação: Revista da Avaliação da Educação Superior (Campinas), 19(3):723–747.
Romero, C. and Ventura, S. (2010). Educational data mining: a review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 40(6):601–618.
Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20:53–65.
Santos, J. T. d. (2013). O impacto das cotas nas universidades brasileiras (2004–2012). Centro de Estudos Afro-Orientais (CEAO/UFBA), Salvador.
Sen, A. (2000). Desenvolvimento como Liberdade. Companhia das Letras, São Paulo.
Soares, J. F. and Delgado, V. M. S. (2016). Medida das desigualdades de aprendizado entre estudantes de ensino fundamental. Estudos em Avaliação Educacional, 27(66):754–780.
Wainer, J. and Melguizo, T. (2018). Políticas de inclusão no ensino superior: avaliação do desempenho dos alunos baseado no Enade de 2012 a 2014. Educação e Pesquisa, 44:e162807.
Zoghbi, A. C. P., Rocha, F., and Mattos, E. (2013). Education production efficiency: evidence from Brazilian universities. Economic Modelling, 31:94–103.
Artes, A. and Ricoldi, A. M. (2015). Acesso de negros no ensino superior: o que mudou entre 2000 e 2010. Cadernos de Pesquisa, 45(158):858–881.
Barros, A. S. X. (2014). Vestibular e cotas: o desempenho de alunos de escolas públicas e privadas. Revista Brasileira de Estudos Pedagógicos, 95(239):64–83.
Bholowalia, P. and Kumar, A. (2014). EBK-means: A clustering technique based on elbow method and K-means in WSN. International Journal of Computer Applications, 105(9):17–24.
Bourdieu, P. (1998). Escritos de Educação. Vozes, Petrópolis.
Brasil (2023). Lei n.º 14.723, de 13 de novembro de 2023. Altera a Lei n.º 12.711/2012, para dispor sobre o programa especial para o acesso às instituições federais de educação superior. Diário Oficial da União.
Campos, L. A., Feres Júnior, J., and Daflon, V. T. (2014). O desempenho dos cotistas no ENEM: comparando as notas de corte no SISU. Textos para Discussão GEMAA 4, GEMAA.
Feres Júnior, J., Campos, L. A., Daflon, V. T., and Venturini, A. C. (2018). Ação afirmativa: conceito, história e debates. EdUERJ, Rio de Janeiro.
Garcez Filho, A. C. L., Santos, S. P. d., Trevisan, M., Santos, L. A. d., and Kocourek, S. (2025). Influência da renda no desempenho dos estudantes no enem: Uma análise longitudinal. Gestão e Desenvolvimento, 22(2):202–225.
Gatti, B. A. (2010). Formação de professores no Brasil: características e problemas. Educação & Sociedade, 31(113):1355–1379.
Hair Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J., and Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis. Cengage Learning, 8 edition.
Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) (2024). Microdados do exame nacional do ensino médio (enem). [link]. Acesso em: 16 jul. 2026.
Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters, 31(8):651–666.
Jolliffe, I. T. (2002). Principal Component Analysis. Springer-Verlag New York, 2 edition.
Louzano, P., Rocha, V., Moriconi, G. M., and Oliveira, R. P. d. (2010). Quem quer ser professor? Perfil dos concluintes de pedagogia e licenciaturas. Estudos em Avaliação Educacional, 21(47):543–568.
Menezes-Filho, N. A. (2007). Os determinantes do desempenho escolar do Brasil. Instituto de Ensino e Pesquisa (Insper), São Paulo.
Moura, E. G., Cunha, H. L., and Moraes, B. R. S. d. (2025). Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para classificação do desempenho acadêmico no enem: Um estudo com dados do maranhão. In Knowledge Networks: Education as a Multidisciplinary Field. Seven Publicações Acadêmicas.
Oliveira, J. d. P. (2013). Acesso à educação superior pelo ENEM/SiSU: uma análise da implementação nas universidades sul-mato-grossenses. Dissertação (mestrado em educação), Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados.
Ristoff, D. (2014). O novo perfil do campus brasileiro: uma análise do perfil socioeconômico do estudante de graduação. Avaliação: Revista da Avaliação da Educação Superior (Campinas), 19(3):723–747.
Romero, C. and Ventura, S. (2010). Educational data mining: a review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 40(6):601–618.
Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20:53–65.
Santos, J. T. d. (2013). O impacto das cotas nas universidades brasileiras (2004–2012). Centro de Estudos Afro-Orientais (CEAO/UFBA), Salvador.
Sen, A. (2000). Desenvolvimento como Liberdade. Companhia das Letras, São Paulo.
Soares, J. F. and Delgado, V. M. S. (2016). Medida das desigualdades de aprendizado entre estudantes de ensino fundamental. Estudos em Avaliação Educacional, 27(66):754–780.
Wainer, J. and Melguizo, T. (2018). Políticas de inclusão no ensino superior: avaliação do desempenho dos alunos baseado no Enade de 2012 a 2014. Educação e Pesquisa, 44:e162807.
Zoghbi, A. C. P., Rocha, F., and Mattos, E. (2013). Education production efficiency: evidence from Brazilian universities. Economic Modelling, 31:94–103.
Publicado
05/10/2026
Como Citar
DE LIRA, Humberto Nunes; PEREIRA, Vivianny Khatly Medeiros; BARBOSA, Yuri de Almeida Malheiros.
Análise da Política de Cotas do ENEM através da Clusterização de Dados de Desempenho. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 37. , 2026, Goiânia/GO.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 931-944.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2026.27411.
