Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina
Main Author: | |
---|---|
Publication Date: | 2025 |
Format: | Master thesis |
Language: | por |
Source: | Repositório Institucional da Udesc |
dARK ID: | ark:/33523/0013000005392 |
Download full: | https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/22154 |
Summary: | 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. |
id |
UDESC-2_0553387a3acf21a82864afd35ee7d243 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.udesc.br:UDESC/22154 |
network_acronym_str |
UDESC-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da Udesc |
repository_id_str |
6391 |
spelling |
Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa CatarinaAbandono EscolarEnsino MédioPrediçãoCiência de DadosMachine LearningO 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.Juliani, Jordan PauleskyFabrin, Alexsandra Schmidt2025-07-16T11:06:32Z2025info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis236 p.application/pdfFABRIN, Alexsandra Schmidt. <b>Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina</b>. 2025. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação) - Udesc, Florianópolis, 2025. Disponível em: https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/22154. Acesso em: insira aqui a data de acesso ao material. Ex: 18 fev. 2025.https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/22154ark:/33523/0013000005392Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Udescinstname:Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)instacron:UDESC2025-07-17T06:00:37Zoai:repositorio.udesc.br:UDESC/22154Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://pergamumweb.udesc.br/biblioteca/index.phpPRIhttps://repositorio-api.udesc.br/server/oai/requestri@udesc.bropendoar:63912025-07-17T06:00:37Repositório Institucional da Udesc - Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina |
title |
Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina |
spellingShingle |
Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina Fabrin, Alexsandra Schmidt Abandono Escolar Ensino Médio Predição Ciência de Dados Machine Learning |
title_short |
Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina |
title_full |
Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina |
title_fullStr |
Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina |
title_full_unstemmed |
Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina |
title_sort |
Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina |
author |
Fabrin, Alexsandra Schmidt |
author_facet |
Fabrin, Alexsandra Schmidt |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Juliani, Jordan Paulesky |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Fabrin, Alexsandra Schmidt |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Abandono Escolar Ensino Médio Predição Ciência de Dados Machine Learning |
topic |
Abandono Escolar Ensino Médio Predição Ciência de Dados Machine Learning |
description |
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. |
publishDate |
2025 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2025-07-16T11:06:32Z 2025 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
FABRIN, Alexsandra Schmidt. <b>Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina</b>. 2025. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação) - Udesc, Florianópolis, 2025. Disponível em: https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/22154. Acesso em: insira aqui a data de acesso ao material. Ex: 18 fev. 2025. https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/22154 |
dc.identifier.dark.fl_str_mv |
ark:/33523/0013000005392 |
identifier_str_mv |
FABRIN, Alexsandra Schmidt. <b>Machine learning aplicado à predição do abandono escolar dos alunos no ensino médio da rede estadual de ensino de Santa Catarina</b>. 2025. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação) - Udesc, Florianópolis, 2025. Disponível em: https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/22154. Acesso em: insira aqui a data de acesso ao material. Ex: 18 fev. 2025. ark:/33523/0013000005392 |
url |
https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/22154 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
236 p. application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da Udesc instname:Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) instacron:UDESC |
instname_str |
Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) |
instacron_str |
UDESC |
institution |
UDESC |
reponame_str |
Repositório Institucional da Udesc |
collection |
Repositório Institucional da Udesc |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da Udesc - Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) |
repository.mail.fl_str_mv |
ri@udesc.br |
_version_ |
1842258088328953856 |