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Fatores Docentes E Discentes Na Proficiência Escolar: Uma Abordagem Multinível De Aprendizado De Máquina E Ia Explicável Nos Microdados Do Saeb

Year: 2026
Type: article
Abstract: Estudos em mineração de dados educacionais e em sociologia da educação costumam examinar o desempenho escolar sob a dicotomia entre fatores individuais e fatores sistêmicos, sem isolar a contribuição específica das camadas docente e discente como dimensões próprias de análise. Este trabalho revisita, sob esse recorte, um modelo multinível de aprendizado de máquina construído a partir dos microdados do SAEB 2023, que integra o perfil socioeconômico discente, o perfil profissional docente, indicadores escolares e o perfil de gestão diretiva, com mais de 6,4 milhões de registros de estudantes do 9º ano e do Ensino Médio. Entre os quatro algoritmos comparados, o Random Forest apresentou o melhor desempenho, com acurácia de 90,17% e AUC de 0,967 no conjunto de teste. A interpretação via SHAP evidenciou que, na camada discente, a escolaridade dos pais e os bens do domicílio influenciam a proficiência, enquanto, na camada docente, o percentual de professores com formação adequada e o vínculo trabalhista figuram entre os preditores institucionais mais relevantes, ainda que subordinados ao nível socioeconômico médio da escola. Esses achados dialogam com a literatura sobre percepções docentes, clima escolar e desempenho, que indica capacidade preditiva limitada das variáveis subjetivas de percepção em relação às variáveis objetivas de perfil aqui analisadas. O estudo estende a análise sistêmica original de Tertulino e Alencar (2026), evidenciando as camadas docente e discente do modelo multinível e oferecendo subsídios para políticas de formação docente e de apoio socioeconômico ao corpo discente.
DOI: 10.47820/recima21.v7i9.9005
Language: Portuguese
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7204766638
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