Predição de desempenho de escolas privadas usando o ENEM como indicador de qualidade escolar

Resumo

Este artigo traz uma solução de mineração de dados para avaliar a qualidade da educação secundária privada no Brasil, a partir das bases do ENEM e do Censo Escolar. Essas bases foram transformadas para o grão da decisão embutindo o conhecimento dos dados e especialistas, integradas e os formatos compatibilizados com cada técnica de IA. Regressão logística gerou o escore de propensão ao sucesso, árvore de decisão expôs a decisão seqüencial humana ideal e a indução gerou as regras para apoiar a decisão baseada no escore. As métricas AUC_ROC e Max_KS avaliaram o desempenho do escore de propensão e, cobertura, confiança e lift, mediram a qualidade das regras. Os resultados mostraram que essa abordagem (domain-driven data mining) teve muito sucesso na resolução do problema e na validação de políticas públicas.