Fatores Socioeconômicos e Desempenho Escolar: uma análise explicável e preditiva do ENEM no Rio Grande do Norte

Fatores Socioeconômicos e Desempenho Escolar: uma análise explicável e preditiva do ENEM no Rio Grande do Norte | SciELO Preprints window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'G-3TT8HYRH0Y'); Open Menu Registrar-se Acesso English Español Ir para o conteúdo principal Ir para o menu de navegação principal Ir para o rodapé Preprints Submissão Áreas do Conhecimento Ciências Agrárias Ciências Biológicas Ciências da Saúde Ciências Exatas e da Terra Ciências Humanas Ciências Sociais Aplicadas Engenharias Linguística, letras e artes Educação em Revista Memórias do Instituto Oswaldo Cruz 47º Encontro Anual da ANPOCS 48º Encontro Anual da ANPOCS 49º Encontro Anual da ANPOCS Sobre Sobre o Servidor Declaração de Privacidade Atualizações do Sistema Contato FAQ Ética no SciELO Preprints Avaliação de preprints Anotações em preprints (via Hypothesis) Avalie um preprint Notícias Início / Ciências Exatas e da Terra Preprint / Versão 1 Fatores Socioeconômicos e Desempenho Escolar: uma análise explicável e preditiva do ENEM no Rio Grande do Norte article.authors6a0c29895922e Rodrigo Tertulino Instituto Federal do Rio Grande do Norte image/svg+xml https://orcid.org/0000-0002-7594-9312 Conceptualization Formal Analysis Methodology Software Writing – Original Draft Preparation Writing – Review & Editing Ricardo Almeida Instituto Federal do Rio Grande do Norte image/svg+xml https://orcid.org/0009-0006-3447-7431 Supervision Writing – Review & Editing Laércio Alencar Instituto Federal do Rio Grande do Norte image/svg+xml https://orcid.org/0009-0007-5226-9019 Supervision Writing – Review & Editing Data Curation Visualization DOI: https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.14701 Palavras-chave: Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial Explicável (XAI), Desigualdade Educacional, ENEM, Rio Grande do Norte Resumo O Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) é um instrumento central para o acesso ao ensino superior no Brasil, mas seus resultados refletem profundas desigualdades. Compreender os fatores que determinam o desempenho, especialmente em nível regional, é fundamental. Contudo, modelos preditivos de Aprendizado de Máquina (ML), embora precisos, são frequentemente “caixas-pretas”, o que limita seu valor para a formulação de políticas. Este estudo aborda essa lacuna ao aplicar técnicas de ML (Random Forest) e de Inteligência Artificial Explicável (XAI), por meio de SHAP, para analisar o desempenho de 51.091 estudantes do Rio Grande do Norte (RN) no ENEM 2022. Os resultados confirmam que os fatores socioeconômicos são os preditores mais influentes. A análise SHAP identificou como variáveis-chave, notadamente a escolaridade dos pais, a renda familiar e o tipo de escola (pública vs. privada), que criam um “abismo de oportunidades” e polarizam os resultados. Ao desvendar o modelo preditivo, este trabalho fornece evidências regionais robustas sobre os determinantes da desigualdade educacional, oferecendo subsídios para o desenvolvimento de políticas de equidade voltadas a mitigar o impacto da origem socioeconômica no desempenho acadêmico futuro dos estudantes. Downloads Os dados de download ainda não estão disponíveis. Biografia do Autor Rodrigo Tertulino, Instituto Federal do Rio Grande do Norte Doutor em engenharia informática pela universidade de Coimbra, Portugal. Mestre em Ciência da Computação pela UERN/UFERSA. Possui graduação em Sistemas de Informação, também possui MBA em Gestão de Negócios pela UNP. Atualmente Professor Redes de Computadores no IFRN com dedicação exclusiva. Atua nas seguintes linhas de pesquisa: Redes e Sistemas Distribuídos, avaliação de desempenho de sistemas em rede, gerenciamento de redes. Engenharia de Software: Métodos ágeis e integração com abordagens tradicionais, desenvolvimento de software orientado a objetos, incluindo refatorações e frameworks. Segurança: Segurança em aplicações Web e PenTest. Atualmente desenvolve pesquisas sobre privacidade e segurança em sistemas Healthcare (EHR). PDF Postado 06/01/2026 Como Citar Fatores Socioeconômicos e Desempenho Escolar: uma análise explicável e preditiva do ENEM no Rio Grande do Norte. (2026). Em SciELO Preprints . https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.14701 Formatos de Citação ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver Baixar Citação Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX Série Ciências Exatas e da Terra Copyright (c) 2026 Rodrigo Tertulino, Ricardo Almeida, Laércio Alencar Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License . .citations-container { overflow-y: auto; overflow-x: hidden; max-height: 1000px; } Plaudit Declaração de dados Os dados de pesquisa estão contidos no próprio manuscrito Aviso de preprints Preprints são manuscritos não avaliados por um periódico científico ou já avaliados mas em processo de publicação. .block_announcements_article:not(:last-child) { padding-bottom: 1.5em; border-bottom: 1px solid; } .block_announcements_article { text-align: left; } .block_announcements #show-all{ font-style: italic; } Notícias SciELO Preprints adota obrigatoriedade de declaração de disponibilização de dados de pesquisa 19 agosto 2025 A partir de 1º de setembro de 2025 os manuscritos submetidos ao SciELO Preprints devem incluir uma declaração de disponibilidade de dados informando sobre onde e como os dados da pesquisa que deram origem ao artigo podem ser acessados. Atualização da Política Editorial e FAQ 21 maio 2025 Todos(as) os(as) autores(as) são solicitados(as) a consultarem a nossa Política Editorial e nossas FAQs antes de submeterem o seu manuscrito. Prêmio Ben Barres Spotlight: Inscrições abertas para 2024 20 maio 2024 Prêmios de até US$ 5.000 estão agora disponíveis para pesquisadores de origens sub-representadas ou países com financiamento limitado para apoiar sua pesquisa, carreira e comunidade. Preprints do SciELO Preprints nas ciências da vida ou biomédicas com pelo menos uma revisão disponível no Sciety são elegíveis! Show all announcements ... SciELO - Scientific Electronic Library Online Rua Dr. Diogo de Faria, 1087 – 9º andar – Vila Clementino 04037-003 São Paulo/SP - Brasil E-mail: [email protected] app = {"hypothesisHandlerUrl":"https:\/\/preprints.scielo.org\/index.php\/scielo\/$$$call$$$\/plugins\/generic\/hypothesis\/controllers\/hypothesis\/"}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.data = pkpUsageStats.data || {};pkpUsageStats.data.Submission = pkpUsageStats.data.Submission || {};pkpUsageStats.data.Submission[14701] = {"data":{"2026":{"1":"27","2":"15","3":"36","4":"47","5":"21"}},"label":"Todos os downloads","color":"79,181,217","total":146}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.locale = pkpUsageStats.locale || {};pkpUsageStats.locale.months = ["Jan","Fev","Mar","Abr","Mai","Jun","Jul","Ago","Set","Out","Nov","Dez"];pkpUsageStats.config = pkpUsageStats.config || {};pkpUsageStats.config.chartType = "bar"; (function (w, d, s, l, i) { w[l] = w[l] || []; var f = d.getElementsByTagName(s)[0], j = d.createElement(s), dl = l != 'dataLayer' ? 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