Raylan Barbosa Medeiros dos Santos

Qualificação

Predição de risco de absenteísmo escolar: uma abordagem interpretável com análises contrafactuais

Resumo

O absenteísmo escolar constitui um desafio para a permanência e o desenvolvimento educacional de crianças e adolescentes. No contexto da educação básica brasileira, a identificação de escolas com padrões elevados de absenteísmo pode subsidiar processos de monitoramento, diagnóstico e priorização de recursos. Entretanto, embora modelos preditivos possam sinalizar instituições com maior risco de absenteísmo, suas predições nem sempre oferecem elementos suficientes para orientar a interpretação dos fatores associados ao risco predito ou a exploração de alternativas compatíveis com o contexto de atuação das escolas e das redes de ensino. Esta dissertação propõe desenvolver e avaliar uma abordagem de predição de risco de absenteísmo em nível institucional, adotando a escola como unidade de análise e integrando dados relacionados à infraestrutura, aos recursos humanos, à organização escolar e ao contexto territorial. A abordagem busca ampliar a interpretabilidade das predições, explorando como diferentes atributos institucionais contribuem para a classificação do risco predito e como alterações hipotéticas nesses atributos podem modificar a classificação produzida pelo modelo. Para isso, articula aprendizado de máquina, explicabilidade, comparação entre perfis de escolas reais e análise visual. A exploração de cenários contrafactuais considera critérios de imutabilidade, acionabilidade e factibilidade, distinguindo atributos de contexto daqueles potencialmente modificáveis e examinando as restrições associadas às alterações. A existência de um perfil observado em outra escola não comprova, por si só, a factibilidade de sua adoção pela escola-alvo. A análise é conduzida como uma investigação de sensibilidade do modelo, permitindo examinar quais mudanças hipotéticas são suficientes para modificar o risco predito, sem pressupor efeitos causais sobre a frequência escolar. Dessa forma, a abordagem busca oferecer elementos para a interpretação das predições, a comparação de condições institucionais e a formulação de hipóteses por gestores e formuladores de políticas educacionais.

Palavras-chave

absenteísmo escolar; aprendizado de máquina; inteligência artificial explicável; explicações contrafactuais; análise visual; gestão educacional.

Membros da Banca

Thales Miranda de Almeida Vieira (Presidente)
UFAL
Diego Dermeval Medeiros da Cunha Matos (Interno(a))
UFAL
Cristian Cechinel (Externo(a) à Instituição)
UFSC
Emanuel Marques Queiroga (Externo(a) à Instituição)
UFSM
Informações da Sessão
Out 22
Data e Hora
Terça-feira, 14:00h
Candidato(a)
Raylan Barbosa Medeiros dos Santos
Local
Google Meet - https://meet.google.com/ezp-uhoz-cvp