Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina - Fabrin, Alexsandra Schmidt (2025)
O abandono escolar no ensino médio compromete o direito à educação e gera perdas sociais e econômicas expressivas, evidenciando a necessidade de estratégias eficazes para enfrentamento do problema. Diante desse cenário, esta pesquisa teve como objetivo propor um modelo de predição do abandono escolar para os alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina por meio do Machine Learning. Para isso, buscou-se responder à seguinte pergunta: como a Ciência de Dados, por meio do Machine Learning, pode suportar o processo de predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina? Caracterizada como de natureza aplicada ou primária, com objetivos exploratórios e descritivos, abordagem quantitativa e qualitativa e procedimentos técnicos documentais, a pesquisa desenvolveu e avaliou três modelos preditivos (M0, M1 e M2), com base em dados educacionais disponíveis em diferentes momentos do ano letivo. Utilizou-se o algoritmo Random Forest Classifier e a análise de conteúdo para seleção de variáveis. Os dados foram provenientes da base de dados administrativa da Secretaria de Estado da Educação de Santa Catarina e de fontes públicas nacionais. Os resultados indicaram melhora progressiva na capacidade preditiva dos modelos, com destaque para o modelo M2, que alcançou acurácia de 91,85%. Observou-se que fatores ligados ao aluno e à escola mantêm papel relevante na predição do abandono escolar ao longo do ano letivo. A exportação estruturada dos produtos gerados e a atuação da pesquisadora na Secretaria de Estado da Educação de Santa Catarina favorecem a aplicabilidade e reprodutibilidade da proposta.