Análise e previsão da evasão escolar do ensino médio através de dados públicos

Abstract

A evasão é um dos principais desafios educacionais no Brasil e tem seu auge na transição do ensino fundamental para o ensino médio. Segundo estudo do Insper1[3], um a cada 4 jovens de 15 a 17 anos interrompem sua trajetória escolar nessa etapa. Diversos programas de combate à evasão surgiram nos últimos anos em diferentes estados e municípios, com foco na busca ativa de jovens fora da escola. O trabalho desenvolvido tem o intuito de explorar modelos para previsão desse fenômeno no universo de estudantes da 1ª série do E.M. de escolas estaduais no Rio de Janeiro com dados do Censo Escolar e geolocalização de escolas e comunidades fluminenses. Para contemplar a estrutura de agrupamento de estudantes em escolas, foram testados modelos de regressão e random forest multiníveis, e comparadas suas performances nos dados levantados.

School dropout is one of the main educational challenges in Brazil and has its peak in the transition from elementary to high school. According to a study by Insper [3], one in every 4 young people aged 15 to 17 interrupt their studies at this stage. Several dropout recovery programs have emerged in recent years in different states and municipalities, focusing on actively seeking out-of-school youth. The aim of this work is to explore models for predicting this phenomenon in the universe of students from the 1st year of the state high schools in Rio de Janeiro with data from the School Census, aggregated to schools and favelas geolocation. To contemplate the grouping structure of students in schools, multilevel regression and random forest models were tested, and their performances compared in the surveyed data.