[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-128691-pt":3,"doc-seo-128691-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":91},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},128691,962084926284,"Aurora","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_29158cc5080c5b710cf443261637dec0",32,"Pesquisa e Relatórios","Análise comparativa de algoritmos de machine learning para prever a evasão escolar - Uma revisão sistemática da literatura","A evasão escolar é tratada como um problema educacional crítico, com maior gravidade em países em desenvolvimento e sob influência de mudanças econômicas, políticas e educacionais. O trabalho apresenta resultados de uma Revisão Sistemática da Literatura voltada à identificação de técnicas de Machine Learning, com foco em modelos de previsão para detectar a evasão no ensino médio. A avaliação dos modelos usa a métrica Erro Médio Absoluto (EMA) e confirma estatisticamente o desempenho com teste t-student, comparando regressão linear, árvore de decisão e regressão robusta.","362  \nCINTED-UFRGS  \nRevista Novas Tecnologias na Educação  \n____________________________________________________________________________________________  \nAnálise comparativa de algoritmos de machine learning para prever a evasãoescolar: Uma revisão sistemática da literatura  \nJoão A. S. Lima, PPGEC-Universidade de Pernambuco, [jasl@ecomp.poli.br](jasl@ecomp.poli.br), [https://orcid.org/0000-0001-5010-0024](https://orcid.org/0000-0001-5010-0024)[ ](https://orcid.org/0000-0001-5010-0024)Roberta A. A. Fagundes, Universidade de Pernambuco, [roberta.fagundes@upe.br](roberta.fagundes@upe.br)[ ](roberta.fagundes@upe.br)[https://orcid.org/0000-0002-7172-4183](https://orcid.org/0000-0002-7172-4183)  \nResumo: A evasão dos alunos das instituições de ensino são questões que merecem atenção, principalmente nos países em desenvolvimento que foi agravado, por todamudança econômica, política e educacional. Para investigar este evento, este artigo temo objetivo de apresentar os resultados de uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) identificando as técnicas de Machine Learning (ML), especialmente os modelos de previsão, para prever a evasão escolar dos alunos no ensino médio utilizando os dados do Inep do ano de 2020 das escolas brasileiras. Para avaliar os principais modelos, foi utilizada a métrica de Erro Médio Absoluto (EMA) . Como resultado se obteve entre os principais modelos utilizados, sendo: a regressão linear (EMA - 7,321462), árvore dedecisão (EMA - 7,0665218) e regressão robusta (EMA - 6,785051), foi comprovadoestatisticamente com o teste de hipótese t-student.  \nPalavras-chave: Evasão Escolar; Machine Learning; Mineração de Dados; Predição  \nComparative analysis of regression models applied to school dropout: A systematic  \nreview of the literature  \nAbstract: The evasion of students from educational institutions are issues that deserve attention, especially in developing countries, which has been aggravated by all economic, political and educational changes. To investigate this event, this article aims to present the results ofa Systematic Literature Review (SLR) identifying Machine Learning (ML) techniques, especially prediction models, to predict school dropout of students in highschool using Inep data for the year 2020 for Brazilian schools. To evaluate the main models, the Mean Absolute Error (EMA) metric was used. As a result, it was obtained among the main models used, namely: linear regression (EMA-7.321462), Decision Tree (EMA-7.0665218) and robust regression (EMA-6, 785051), it was statistically proven with the t-student test.  \nKeywords: Dropout School; Machine Learning; Data Mining; Prediction  \n1. Introdução  \nUma instituição de ensino (IE) precisa de ter foco em algumas questões básicasque são: ter alunos devidamente matriculados e bom desempenho acadêmico, no intuitode influenciar no desenvolvimento destes alunos que são elementos chave na sociedade. Freitas (2011) entende o papel da escola como um agente de transformação, que possibilita o desenvolvimento de determinadas habilidades intelectuais fortalecendo sua capacidade de reflexão, pensamento, análise, síntese, criação, classificação,  \nV. 21 Nº 2, dezembro, 2023 RENOTE  \n363  \nCINTED-UFRGS  \nRevista Novas Tecnologias na Educação  \n____________________________________________________________________________________________  \nargumentações dentre outros. Ao contextualizar a evasão deve-se observar que este termopermite diversas interpretações e em alguns casos pode ser compreendido como adesistência do estudante do curso, independentemente do número de participações destena instituição (FERREIRA, 2014) . No entanto, o abandono por parte destes alunos as IE podem ter fatores, em muitos casos, e passa a sofrer influência a partir do momento que ocorre o ingresso deste indivíduo na referida instituição, observa-se três comportamentos: a permanência (percurso), a conclusão (sucesso) ou a desistência (insucesso) (INEP, 2017, p.9). No entanto, podemos afirmar qu","cbCaitBYM54002HZ","https://ap.wps.com/l/cbCaitBYM54002HZ","pdf",2339706,1,10,"Portuguese","pt",112,"# Introdução\n## Definição e contexto da evasão escolar\n## Uso de TICs e mineração de dados na educação\n## Objetivo e proposta do artigo","[{\"question\":\"Qual é o objetivo central da revisão sistemática apresentada no artigo?\",\"answer\":\"Identificar técnicas de Machine Learning, especialmente modelos de previsão, para prever a evasão escolar no ensino médio, usando dados do Inep 2020, e comparar modelos de predição.\"},{\"question\":\"Quais modelos de machine learning foram comparados e como foram avaliados?\",\"answer\":\"Foram comparados regressão linear, árvore de decisão e regressão robusta, avaliados com a métrica Erro Médio Absoluto (EMA).\"},{\"question\":\"Como o artigo valida estatisticamente os resultados dos modelos?\",\"answer\":\"A comparação e o desempenho foram comprovados estatisticamente por meio do teste de hipótese t-student.\"}]","Análise comparativa de algoritmos de machine learning para prever a evasão escolar - Uma revisão sistemática da literatura | PDF",1786002693,15,{"code":4,"msg":31,"data":32},"ok",{"site_id":24,"language":23,"slug":33,"title":13,"keywords":34,"description":14,"schema_data":35,"social_meta":86,"head_meta":88,"extra_data":90,"updated_unix":28},"comparative-analysis-of-machine-learning-algorithms-to-predict-school-dropout-a-systematic-literature-review","",{"@graph":36,"@context":85},[37,54,68],{"@type":38,"itemListElement":39},"BreadcrumbList",[40,44,48,51],{"item":41,"name":42,"@type":43,"position":20},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":45,"name":46,"@type":43,"position":47},"https://docshare.wps.com/pt/document/","Document",2,{"item":49,"name":12,"@type":43,"position":50},"https://docshare.wps.com/pt/document/pesquisa-e-relatórios/",3,{"item":52,"name":13,"@type":43,"position":53},"https://docshare.wps.com/pt/document/comparative-analysis-of-machine-learning-algorithms-to-predict-school-dropout-a-systematic-literature-review/128691/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":23,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":62,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":63,"interactionStatistic":64},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":41,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-06",true,{"@type":65,"interactionType":66,"userInteractionCount":4},"InteractionCounter",{"@type":67},"ViewAction",{"@type":69,"mainEntity":70},"FAQPage",[71,77,81],{"name":72,"@type":73,"acceptedAnswer":74},"Qual é o objetivo central da revisão sistemática apresentada no artigo?","Question",{"text":75,"@type":76},"Identificar técnicas de Machine Learning, especialmente modelos de previsão, para prever a evasão escolar no ensino médio, usando dados do Inep 2020, e comparar modelos de predição.","Answer",{"name":78,"@type":73,"acceptedAnswer":79},"Quais modelos de machine learning foram comparados e como foram avaliados?",{"text":80,"@type":76},"Foram comparados regressão linear, árvore de decisão e regressão robusta, avaliados com a métrica Erro Médio Absoluto (EMA).",{"name":82,"@type":73,"acceptedAnswer":83},"Como o artigo valida estatisticamente os resultados dos modelos?",{"text":84,"@type":76},"A comparação e o desempenho foram comprovados estatisticamente por meio do teste de hipótese t-student.","https://schema.org",{"og:url":52,"og:type":87,"og:title":13,"og:site_name":59,"og:description":14},"article",{"robots":89,"canonical":52},"index,follow",{"doc_id":7,"site_id":24},{"code":4,"msg":5,"data":92},[93,98,102,106,110,114,118,120,124,128],{"id":94,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":95,"show_sort_weight":96,"slug":97},26,"Contos e Romances",60,"story-novel",{"id":99,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":100,"show_sort_weight":96,"slug":101},46,"Estilo de Vida","lifestyle",{"id":103,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":104,"show_sort_weight":96,"slug":105},28,"Exames","exam",{"id":107,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":108,"show_sort_weight":96,"slug":109},47,"Geral","general",{"id":111,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":112,"show_sort_weight":96,"slug":113},29,"Histórias em Quadrinhos","comic",{"id":115,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":116,"show_sort_weight":96,"slug":117},27,"Literatura","literature",{"id":11,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":12,"show_sort_weight":96,"slug":119},"research-report",{"id":121,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":122,"show_sort_weight":96,"slug":123},33,"Religião e Espiritualidade","religion-spirituality",{"id":125,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":126,"show_sort_weight":96,"slug":127},31,"Saúde e Cuidados","healthcare",{"id":129,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":130,"show_sort_weight":96,"slug":131},45,"Tecnologia","technology"]