DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 339

Aluno: Rodrigo Antonio da Silva Lira

Título: "Evasão Escolar na Educação Básica: análise dos fatores de risco com modelos preditivos de Machine Learning"

Orientadora: Fernanda Maria Ribeiro de Alencar

Examinadora Externa: Ana Claudia Ribeiro Tavares (UPE)

Examinador Externo: Ricardo Argenton Ramos(UNIVASF)

Examinadora Interna: Maria Lencastre Pinheiro M Cruz

Data-hora: 06 de outubro de 2025 às 8h

Local: Formato remoto - Google meet

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Resumo:

         "A evasão escolar na educação brasileira é um fenômeno que representa um dos maiores desafios sociais e educacionais no país, mais ainda quando se trata da evasão na educação básica. Muitas vezes, essa evasão está associada à infraestrutura das escolas. Dessa forma, tem-se como objetivo central, nesta dissertação, analisar os fatores de risco associados à evasão escolar a partir da infraestrutura das escolas, aplicando modelos preditivos de machine learning. A pesquisa utilizou dados do Censo Escolar 2023, abrangendo mais de 217 mil escolas públicas e privadas, integrados por meio do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD). Foram implementados e comparados três algoritmos preditivos Regressão Linear, Random Forest e XGBoost avaliados segundo métricas como R², RMSE e MAE. Os resultados apontaram que o XGBoost apresentou o melhor desempenho preditivo, com R² de até 0,92, superando os demais modelos. A análise revelou que variáveis de infraestrutura, como existência de bibliotecas, refeitórios, quadras esportivas e laboratórios de ciências, constituem fatores de proteção relevantes contra a evasão, sobretudo nos anos finais do Ensino Fundamental e no Ensino Médio. Além disso, observou-se uma concentração regional da evasão escolar nas regiões Norte e Nordeste, evidenciando desigualdades estruturais que exigem políticas públicas específicas e territorialidades. O estudo conclui que o uso de técnicas de aprendizado de máquina pode oferecer subsídios concretos e baseados em evidências para a formulação de estratégias de prevenção da evasão, fortalecendo a permanência dos estudantes e contribuindo para a redução das desigualdades educacionais no Brasil."