Determinantes do desempenho de estudantes no ENEM em São Paulo

Paulo, Determinantes do Desempenho de Estudantes no Enem em São

doi:10.22167/2675-6528-202603290

Artigo

13 de outubro de 2026

Determinantes do desempenho de estudantes no ENEM em São Paulo

Determinantes do Desempenho de Estudantes no Enem em São Paulo

Muriel Figueiredo Maia; José Erasmo Silva

DOI: 10.22167/2675-6528-202603290

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

O estudo analisou fatores associados ao desempenho de estudantes no Exame Nacional do Ensino Médio (Enem), considerando a relevância histórica da avaliação educacional no Brasil. Seu objetivo foi avaliar o desempenho preditivo do modelo XGBoost e identificar as variáveis mais associadas ao desempenho médio dos participantes. Utilizaram-se microdados do Enem de 2015 a 2023, restritos ao estado de São Paulo, organizados em níveis de aluno, escola e questionário socioeconômico. Após limpeza e padronização, construiu-se uma base final com 1.886.735 registros. O modelo XGBoost foi configurado com hiperparâmetros para equilibrar capacidade preditiva e generalização, incluindo tratamento nativo de variáveis categóricas. Os resultados indicaram que o XGBoost apresentou desempenho compatível com estudos educacionais. A interpretação por valores de contribuição internos revelou a predominância de fatores institucionais e socioeconômicos na explicação do desempenho, com destaque para a dependência administrativa da escola e variáveis relacionadas ao contexto familiar. A pesquisa demonstrou que abordagens preditivas baseadas em árvores foram capazes de capturar padrões relevantes sem a necessidade de modelos hierárquicos tradicionais, oferecendo uma alternativa metodológica para a compreensão de desigualdades educacionais. Concluiu-se que a combinação de grande volume de dados, técnicas de aprendizado de máquina e interpretação por contribuições permitiu identificar fatores relevantes para o desempenho no Enem e forneceu subsídios para reflexões sobre políticas educacionais.

Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Desempenho educacional; Enem; Fatores socioeconômicos; XGBoost.

1. Introdução

O processo de avaliação possui uma trajetória extensa, com registros de práticas iniciadas na China voltadas à seleção de oficiais, e ao longo do tempo passou a assumir diferentes funções, incluindo a mensuração do desempenho de estudantes. Esse processo se consolidou com estudos realizados na Inglaterra e na França e, com o desenvolvimento de modelos influentes nos Estados Unidos ao longo do século XX (Carvalho, 2017). Na América Latina, as pesquisas sobre desempenho escolar avançaram mais tardiamente, entre as décadas de 1980 e 1990, quando o Brasil passou a desenvolver instrumentos voltados não apenas à verificação do desempenho dos alunos, mas também à análise dos fatores que o influenciam. Nesse contexto, surgiram avaliações como o Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica [SAEB] e, como uma de suas vertentes, o Exame Nacional do Ensino Médio [Enem] (Carvalho, 2017).

Criado em 1998, o Enem tinha como objetivo inicial avaliar estudantes ao final da educação básica, sendo posteriormente reformulado em 2009 para também servir como mecanismo de acesso ao ensino superior (INEP, 2025). O desempenho escolar, por sua vez, tem sido amplamente estudado, e um dos modelos mais reconhecidos é o de Walberg (1984), que identificou nove fatores determinantes do rendimento dos alunos, organizados em três dimensões: características individuais, fatores escolares e fatores ambientais.

A influência desse modelo pode ser observada em estudos posteriores, como a análise de fatores socioeconômicos e demográficos por meio de ANOVA, destacando o impacto de gênero, raça, renda familiar, tipo de escola, região e escolaridade dos pais sobre o desempenho (Carvalho, 2017). Estudos adicionais, como os realizados na região Nordeste, identificaram elementos que favorecem ou dificultam o rendimento, incluindo escolaridade dos pais, acesso a recursos tecnológicos, idade e renda, por meio de regressão linear (Souza et al., 2021). Além desses trabalhos, há também pesquisas que utilizaram modelos multinível para analisar o desempenho de estudantes da terceira série do Ensino Médio, evidenciando a importância de considerar a estrutura hierárquica dos dados (Andrade et al., 2007).

Apesar da diversidade metodológica, observa-se uma lacuna: grande parte desses estudos concentra-se em modelos explicativos tradicionais, enquanto abordagens preditivas capazes de lidar com relações não lineares e interações complexas ainda são menos exploradas na análise do desempenho no Enem. Além disso, embora os dados apresentem estrutura hierárquica envolvendo alunos e escolas, o objetivo deste estudo não é estimar efeitos aleatórios, mas identificar padrões gerais e variáveis mais associadas ao desempenho médio.

Nesse cenário, torna-se importante compreender quais fatores se destacam na explicação do desempenho médio dos participantes do Enem e de que maneira um modelo preditivo baseado em árvores, como o XGBoost, consegue capturar esses padrões mesmo sem recorrer a modelos hierárquicos tradicionais. A relevância dessa abordagem está no fato de que, embora modelos multiníveis sejam amplamente utilizados em pesquisas educacionais, métodos preditivos capazes de lidar com relações não lineares e interações complexas ainda são menos explorados nesse tipo de análise. O uso do XGBoost oferece uma alternativa metodológica que permite explorar a estrutura dos dados de forma flexível, contribuindo para a compreensão dos fatores associados ao desempenho e fornecendo evidências que podem apoiar discussões sobre políticas educacionais e estratégias voltadas à redução das desigualdades. Assim, o estudo tem como objetivo avaliar o desempenho preditivo do XGBoost na identificação das variáveis mais associadas ao desempenho médio dos estudantes, considerando simultaneamente informações individuais e institucionais presentes nos microdados do exame.

2. Material e Métodos

O estudo foi conduzido no ambiente de desenvolvimento integrado Visual Studio Code (VS Code), empregando a linguagem de programação Python. Utilizaram-se bibliotecas como pandas e NumPy para manipulação e tratamento de dados, scikit-learn para divisão em conjuntos de treino e teste, validação cruzada e cálculo de métricas, e XGBoost para a construção do modelo preditivo. Os dados empregados originaram-se dos microdados do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem), disponibilizados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP/MEC), contendo informações sobre aluno, escola, localidade da prova, resultados e perfil socioeconômico dos participantes.

A coleta de dados abrangeu o período de 2015 a 2023, com restrição aos participantes vinculados a escolas do estado de São Paulo. A amostra considerou estudantes do ensino médio que não haviam concluído essa etapa no ano de referência ou que a concluíram no ano da aplicação do exame, visando uniformizar o grupo de análise. A base de dados foi organizada em camadas hierárquicas, abrangendo informações do aluno, da escola, da prova e do questionário socioeconômico.

Procedimentos de limpeza foram aplicados, incluindo a exclusão de participantes ausentes em todas as provas, a remoção de registros com notas zero em todas as áreas e a eliminação de linhas com valores nulos na coluna referente ao nome do município. As variáveis do questionário socioeconômico, originalmente codificadas por letras, foram convertidas para valores numéricos. Similarmente, a variável de gênero foi padronizada, convertendo “F” e “M” para 0 e 1.

Essas conversões tiveram finalidade operacional, adequando as variáveis categóricas ao ambiente de execução do modelo sem alterar suas relações intrínsecas. A variável alvo, denominada MEDIA_GERAL, foi calculada como a média aritmética das notas obtidas pelos participantes nas cinco áreas avaliadas do exame. Após o pré-processamento, a base de dados final consistiu em 1.886.735 registros e 39 variáveis, sendo a média geral a única numérica.

Realizou-se uma exploração estatística da variável alvo, observando-se uma distribuição aproximadamente contínua e simétrica, sem necessidade de transformações adicionais para o treinamento do modelo. A multicolinearidade entre as variáveis socioeconômicas foi avaliada pelo cálculo do Fator de Inflação da Variância (VIF), com valores abaixo do limite de 5, critério adotado para garantir a estabilidade da estimação (O’Brien, 2007).

Correlações moderadas entre variáveis socioeconômicas foram observadas, especialmente aquelas relacionadas à posse de bens duráveis e à estrutura residencial, bem como entre a escolaridade dos pais. Essas correlações indicaram a necessidade de interpretar a importância das variáveis no modelo XGBoost de forma conjunta, e não isoladamente.

Optou-se pelo modelo XGBoost, uma abordagem baseada em árvores, por sua capacidade de lidar com relações não lineares e por não depender de baixa colinearidade entre preditores. O XGBoost, uma implementação eficiente de “boosting”, constrói sequencialmente árvores de decisão, corrigindo erros das anteriores e incorporando mecanismos de regularização (Bruce et al., 2025).

O modelo XGBoost foi configurado para equilibrar o desempenho preditivo e a generalização. Utilizou-se uma taxa de aprendizado reduzida para mitigar o sobreajuste e limitou-se a profundidade máxima das árvores. Técnicas de amostragem de observações e variáveis foram empregadas para aumentar a robustez e a estabilidade do modelo. O tratamento nativo de variáveis categóricas foi ativado, e configurações foram adotadas para garantir a reprodutibilidade (XGBoost Developers, 2024).

Para fins de comparação, desenvolveu-se um modelo de Regressão Linear, treinado e avaliado com o mesmo conjunto de dados (70% treino, 30% teste) e semente aleatória do XGBoost. As variáveis categóricas foram convertidas em códigos numéricos ordinais para a Regressão Linear, o que representou uma simplificação metodológica para essa comparação (Souza et al., 2021).

Adicionalmente, um modelo-base ingênuo (“baseline”), que previa a média da variável alvo observada no conjunto de treino, foi utilizado como referência para quantificar o ganho preditivo do XGBoost em relação à ausência de qualquer modelo preditivo. Essa abordagem permitiu contextualizar o desempenho dos modelos mais complexos.

A estabilidade dos resultados foi avaliada por meio de validação cruzada do tipo k-fold, com cinco partições (k = 5), aplicada ao modelo XGBoost, mantendo os hiperparâmetros originais. Esse procedimento assegurou a confiabilidade das estimativas, minimizando a dependência de uma única divisão dos dados e reforçando a robustez da avaliação.

A importância das variáveis foi estimada por meio dos valores SHAP (SHapley Additive exPlanations), uma técnica que quantifica a contribuição de cada variável para a previsão do modelo. Esses valores foram calculados internamente pelo XGBoost, permitindo mensurar o impacto médio das variáveis na predição, inclusive as categóricas tratadas nativamente, garantindo consistência com o modelo treinado.

3. Resultados e Discussão

A avaliação do desempenho preditivo do modelo XGBoost revelou um coeficiente de determinação (R²) de aproximadamente 0,32, indicando que o modelo foi capaz de explicar cerca de 31% da variabilidade observada no desempenho dos estudantes. Em termos práticos, isso significa que aproximadamente um terço das diferenças no desempenho entre os participantes pode ser atribuído às variáveis incluídas no modelo, como o perfil socioeconômico, as características da escola e os dados demográficos. Os dois terços restantes da variabilidade decorrem de fatores não capturados pela base de dados, como aspectos pedagógicos, emocionais e o preparo individual de cada estudante. Embora este R² não represente um nível de explicação extremamente elevado, ele é compatível com os resultados de modelos iniciais na área da educação, onde o desempenho é influenciado por uma multiplicidade de fatores que nem sempre são diretamente observáveis nos dados disponíveis.

As métricas de erro forneceram uma compreensão mais detalhada da precisão do modelo. O erro quadrático médio (MSE) foi de aproximadamente 6.539, e a raiz do erro quadrático médio (RMSE) foi de cerca de 80,86 pontos. Embora o MSE, por estar em escala quadrática, não tenha uma interpretação direta, o RMSE, ao retornar o erro à escala original da nota, facilita a compreensão. Um RMSE de 80,86 pontos sugere que a nota prevista pelo modelo se distancia da nota real do estudante, em média, em aproximadamente 80 pontos, para mais ou para menos. Por exemplo, um estudante com nota real de 550 pontos tenderia a ter uma previsão entre 470 e 630 pontos.

O erro absoluto médio (MAE) foi de aproximadamente 59,29 pontos, medindo a distância média entre a nota prevista e a nota real sem elevar as diferenças ao quadrado. A distinção entre o MAE e o RMSE é relevante: o MAE reflete melhor o erro que a maioria dos estudantes enfrenta, enquanto o RMSE, mais sensível a erros grandes, tende a ser mais alto quando há casos de erro elevado. Neste estudo, o fato de o MAE (59,29) ser visivelmente menor que o RMSE (80,86) indica que, embora a maioria das previsões apresente uma margem de erro relativamente pequena, existe um grupo menor de estudantes para os quais o modelo erra por margens consideravelmente maiores, o que eleva o RMSE.

A comparação do desempenho do XGBoost com outros modelos revelou sua superioridade. Em relação ao modelo-base ingênuo, que prevê a média geral para todos os estudantes, o RMSE do XGBoost caiu de 99,05 para 82,35 pontos, uma redução de 16,9%. Essa melhoria demonstra que a inclusão de informações socioeconômicas, escolares e demográficas melhora consistentemente a previsão. Comparado à Regressão Linear, o XGBoost também obteve um ajuste superior, com R² de 0,3088 contra 0,2514 e RMSE de 82,35 contra 85,70 pontos. Esse resultado era esperado, pois o XGBoost é capaz de capturar relações não lineares e interações entre variáveis que um modelo linear não consegue representar.

Ainda assim, a diferença moderada entre o XGBoost e a Regressão Linear sugere que uma parte significativa da relação entre as variáveis explicativas e o desempenho é aproximadamente linear, sendo capturada mesmo por uma abordagem mais simples. A correlação de Pearson entre os valores reais e os previstos pelo XGBoost foi de 0,56, indicando uma associação entre moderada e forte. Esse valor, em um patamar intermediário favorável, reforça que o modelo acompanha de maneira consistente a variação observada nas notas, mesmo com um R² moderado, o que é importante para a compreensão dos padrões gerais de desempenho.

Para verificar a estabilidade dos resultados e garantir que o desempenho não fosse um artefato de uma divisão específica dos dados, foi realizada uma validação cruzada do tipo k-fold, com cinco partições. O R² médio obtido nas cinco rodadas foi de 0,3080, com um desvio padrão de 0,0018, e o RMSE médio foi de 82,33 pontos, com desvio padrão de 0,23. Essa variação mínima entre as rodadas, com o R² variando entre 0,3062 e 0,3098 e o RMSE entre 82,10 e 82,56 pontos, indica que o desempenho do modelo se manteve estável independentemente de como os dados foram divididos. Essa consistência reforça a confiabilidade da avaliação realizada e a robustez do modelo XGBoost para este conjunto de dados.

A interpretação da importância das variáveis foi realizada por meio dos valores SHAP (SHapley Additive exPlanations), uma técnica que estima a contribuição média de cada variável para a previsão da nota de um estudante em relação à nota média geral. Quanto maior o valor SHAP de uma variável, maior sua influência nas previsões do modelo. Os valores foram obtidos através do cálculo interno de contribuições do XGBoost, permitindo mensurar o impacto médio de cada variável mesmo com variáveis categóricas tratadas nativamente pelo algoritmo, o que garante consistência entre o modelo e a interpretação dos resultados.

A análise da importância das variáveis revelou uma predominância de fatores institucionais e socioeconômicos. A variável TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC, que representa a dependência administrativa da escola, apresentou a maior influência no modelo, com um impacto médio de 23,23 pontos na nota prevista. Isso significa que, em média, a dependência administrativa da escola de um estudante altera a nota prevista pelo modelo em cerca de 23 pontos, para mais ou para menos, um efeito consideravelmente maior do que o de qualquer outra variável analisada. Esse achado reforça a relevância da gestão escolar como fator determinante no desempenho dos estudantes.

A distribuição da nota geral por dependência administrativa da escola corrobora essa observação, evidenciando que escolas federais e privadas apresentam medianas de desempenho mais altas do que escolas estaduais e municipais. Embora as dispersões de desempenho entre os grupos sejam semelhantes, a diferença nas medianas é coerente com a magnitude do impacto identificado pelo SHAP para essa variável. Esse padrão sugere que a estrutura administrativa da instituição de ensino desempenha um papel crucial no desempenho dos alunos, possivelmente refletindo diferenças em recursos, infraestrutura e abordagens pedagógicas.

Entre os demais fatores de destaque, apareceram variáveis socioeconômicas do questionário do estudante, como Q006 (renda familiar), Q024 (posse de computador), Q001 (escolaridade do pai) e Q002 (escolaridade da mãe), e Q013 (posse de freezer). As contribuições dessas variáveis variaram entre 4,56 e 9,31 pontos, indicando que o contexto familiar e as condições de vida exercem influência significativa sobre os resultados. A escolaridade dos pais (Q001 e Q002) e a renda familiar (Q006) são indicadores clássicos do capital cultural e econômico que podem influenciar o ambiente de estudo e o acesso a recursos educacionais complementares, corroborando a literatura existente sobre desigualdades educacionais.

A posse de bens duráveis, como computador (Q024) e freezer (Q013), também se mostrou relevante, refletindo o nível socioeconômico da família e o acesso a recursos que podem facilitar o estudo e o desenvolvimento. A variável TP_ESCOLA, que indica o tipo de escola (pública, privada ou exterior), também apresentou impacto relevante, com média de 3,96 pontos, reforçando a importância do ambiente institucional. Já os atributos individuais, como faixa etária (6,09 pontos), raça ou cor (3,59 pontos), sexo (1,61 pontos) e nacionalidade, embora contribuam para a explicação do fenômeno, mostraram um peso relativo menor em comparação com os fatores institucionais e socioeconômicos.

A comparação dos resultados deste estudo com pesquisas anteriores demonstra convergências importantes sobre os fatores associados ao desempenho educacional. O estudo de Souza et al. (2021), realizado na região Nordeste, identificou diferenças expressivas entre grupos socioeconômicos, com uma distância de 88 pontos entre estudantes de baixa e não baixa renda. Esse padrão dialoga diretamente com os achados do presente trabalho, no qual a renda familiar (Q006) aparece entre as variáveis de maior contribuição no modelo. Além disso, Souza et al. (2021) identificaram que a escolaridade dos pais, o acesso a computador e internet, e o tipo de escola influenciam o desempenho, fatores que também surgem entre as variáveis mais importantes do XGBoost, como TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC, Q001, Q002, Q024 e TP_ESCOLA.

É importante notar que Souza et al. (2021) utilizaram Regressão Linear como método de análise, e, embora o XGBoost tenha apresentado desempenho preditivo superior ao da Regressão Linear neste trabalho, a diferença foi moderada. Isso sugere que parte considerável da relação entre as variáveis explicativas e o desempenho dos estudantes já é capturada por uma abordagem linear mais simples. O fato de fatores semelhantes despontarem como relevantes tanto na modelagem linear quanto na abordagem não linear adotada neste trabalho reforça a robustez desses achados, mais do que evidenciar uma vantagem metodológica acentuada do XGBoost em termos de acurácia preditiva isolada.

O estudo de Carvalho (2017), que analisou o desempenho na redação do Enem, também destacou fatores socioeconômicos e demográficos, incluindo renda familiar, escolaridade dos responsáveis, tipo de escola, raça e região. Embora o foco de Carvalho (2017) tenha sido uma área específica da prova, as variáveis que se mostraram relevantes são equivalentes às que apareceram entre as principais contribuições do modelo preditivo utilizado aqui. Isso reforça que as desigualdades socioeconômicas e institucionais se manifestam de forma consistente em diferentes componentes do Enem, indicando uma influência transversal desses fatores no desempenho geral dos estudantes.

Por fim, a pesquisa baseada em modelagem multinível de Andrade e Laros (2007) mostrou que 17% da variância do desempenho escolar pode ser atribuída ao nível da escola, evidenciando que diferenças institucionais explicam parte relevante dos resultados. Essa conclusão converge com o presente estudo, no qual a variável institucional mais influente foi justamente a dependência administrativa da escola (TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC). A capacidade do XGBoost de capturar relações não lineares e interações complexas entre as variáveis, sem a necessidade de modelos hierárquicos tradicionais, oferece uma alternativa metodológica valiosa para a compreensão de desigualdades educacionais, mesmo com a limitação de não estimar efeitos aleatórios.

Apesar da robustez do modelo XGBoost, algumas limitações metodológicas devem ser consideradas. A comparação com a Regressão Linear exigiu a conversão das variáveis categóricas em códigos ordinais, uma simplificação que pode ter subestimado o desempenho desse modelo. Além disso, a ausência de informações pedagógicas, emocionais e contextuais mais detalhadas na base de dados limitou o alcance preditivo do XGBoost, cujo R² de aproximadamente 0,31 reflete essa lacuna. No entanto, o valor do XGBoost neste trabalho reside menos em produzir previsões drasticamente melhores do que os métodos tradicionais e mais em oferecer uma abordagem capaz de capturar relações não lineares sem comprometer a identificação consistente dos fatores institucionais e socioeconômicos que efetivamente explicam o desempenho educacional.

Em síntese, os resultados da pesquisa indicaram que fatores ligados à estrutura escolar e ao contexto familiar tiveram o maior peso na predição do desempenho dos estudantes no Enem, enquanto características individuais, como sexo, raça e idade, apresentaram influência menor. O modelo XGBoost demonstrou desempenho preditivo superior ao modelo-base ingênuo e à Regressão Linear, e a validação cruzada k-fold confirmou a estabilidade e confiabilidade desses achados. A identificação da dependência administrativa da escola e de variáveis socioeconômicas como renda familiar e escolaridade dos pais como os principais fatores associados ao desempenho médio dos estudantes atende ao objetivo do estudo e fornece subsídios importantes para reflexões sobre políticas educacionais voltadas à redução das desigualdades.

4. Conclusão

O presente estudo buscou avaliar o desempenho preditivo do modelo XGBoost na identificação das variáveis mais associadas ao desempenho médio dos estudantes no Exame Nacional do Ensino Médio, considerando informações individuais e institucionais. Verificou-se que o modelo XGBoost apresentou um desempenho preditivo compatível com a área educacional, explicando cerca de 31% da variabilidade observada nas notas e superando modelos de referência como a regressão linear e o modelo-base ingênuo. A estabilidade e a confiabilidade desses achados foram confirmadas por meio de validação cruzada k-fold. A análise da importância das variáveis, realizada por valores de contribuição internos, revelou a predominância de fatores institucionais e socioeconômicos. A dependência administrativa da escola destacou-se como a variável de maior influência, indicando que a gestão escolar exerce um papel crucial no desempenho. Variáveis como renda familiar, escolaridade dos pais e posse de bens duráveis também se mostraram relevantes, reforçando a influência do contexto familiar e das condições de vida. Atributos individuais, como faixa etária e raça ou cor, apresentaram um peso relativo menor. Esses resultados convergem com a literatura existente, que aponta a consistência das desigualdades socioeconômicas e institucionais no desempenho educacional.

Apesar da robustez do modelo XGBoost, algumas limitações foram identificadas. A comparação com a regressão linear exigiu a conversão de variáveis categóricas em códigos ordinais, o que pode ter subestimado o desempenho desse modelo. Além disso, a ausência de informações pedagógicas, emocionais e contextuais mais detalhadas na base de dados limitou o alcance preditivo do XGBoost. Contudo, a principal contribuição do estudo reside em demonstrar que abordagens preditivas baseadas em árvores são capazes de capturar padrões relevantes e identificar consistentemente os fatores institucionais e socioeconômicos que explicam o desempenho educacional, mesmo sem a necessidade de modelos hierárquicos tradicionais. Para estudos futuros, sugere-se a inclusão de variáveis pedagógicas, emocionais e contextuais, bem como a aplicação de técnicas de codificação mais robustas para variáveis categóricas em modelos comparativos, visando ampliar a capacidade preditiva e a comparabilidade entre as abordagens. Este trabalho oferece, assim, uma alternativa metodológica valiosa e subsídios para o aprimoramento de políticas educacionais voltadas à redução das desigualdades.

Referências Bibliográficas

Andrade, J.M.; Laros, J.A. 2007. Fatores associados ao desempenho escolar: estudo multinível com dados do SAEB/2001. Psicologia: Teoria e Pesquisa 23(1): 33-42.

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Carvalho, F.E.D. 2017. Fatores socioeconômicos associados ao desempenho dos estudantes na prova de redação do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem). 179f. Tese (Doutorado em Educação) – Universidade Federal do Ceará, Faculdade de Educação, Programa de Pós-Graduação em Educação, Fortaleza, CE, Brasil. Disponível em: https://repositorio.ufc.br. Acesso em: 20 set. 2025.

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O’BRIEN, R.M. 2007. A Caution Regarding Rules of Thumb for Variance Inflation Factors. Quality & Quantity 41(5): 673–690.

Souza, A.E.; Santos, L.M.S.; Larruscaim, I.M.; Besarria, C.N. 2021. Determinantes do desempenho no Enem na região Nordeste: uma análise de dados em painel do período de 2015 a 2019. Revista Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos 15(4): 690–711. DOI: 10.54766/rberu.v15i4.915.

Walberg, H.J. 1984. Improving the productivity of America’s schools. Educational Leadership 41: 19-27.

XGBoost Developers. 2024. XGBoost Documentation – Parameters. Disponível em: https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/parameter.html. Acesso em: 11 jan. 2026.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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13 de outubro de 2026

Uma visão geral comparativa das frotas de veículos elétricos no Brasil e na União Europeia

O transporte rodoviário contribui para aproximadamente 20% das emissões globais de CO2, impulsionando a busca por soluções de mobilidade mais limpas, como veículos elétricos. O objetivo deste estudo foi comparar os mercados de veículos elétricos no Brasil e na União Europeia, contrastando suas políticas, adoção por consumidores e desenvolvimento de infraestrutura. Empregou-se um desenho de pesquisa descritiva comparativa, analisando dados quantitativos da Associação Brasileira do Veículo Elétrico, Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores, European Alternative Fuels Observatory e European Environment Agency para o período de 2015 a 2024, complementados por análise qualitativa de documentos de política. Os resultados revelaram uma divergência estrutural fundamental: o Brasil apresentou crescimento exponencial de 80,7% ao ano (2022-2025), com híbridos compreendendo aproximadamente 66% das vendas e impulsionado por incentivos fiscais que alavancam a bioeconomia do etanol. A União Europeia, por sua vez, mostrou expansão em fase de consolidação a uma taxa anual de 8,35% (2008-2025), com veículos elétricos a bateria superando 40% dos novos registros, impulsionados por mandatos regulatórios vinculativos. A análise de densidade de infraestrutura indicou que a rede pública de carregamento da União Europeia (55,3 pontos por mil veículos de combustível alternativo) era o dobro da brasileira (27,9 pontos por mil veículos eletrificados). A quantificação ambiental confirmou que a matriz energética predominantemente renovável do Brasil (64 gCO2/kWh) resultou em emissões well-to-wheel substancialmente menores em comparação com a matriz da União Europeia (246 gCO2/kWh). Concluiu-se que o modelo brasileiro, com incentivos fiscais neutros em tecnologia e aproveitamento da infraestrutura de biocombustíveis, pode acelerar a adoção de híbridos em economias emergentes com baixo gasto público. Para mercados maduros, o modelo da União Europeia, com mandatos regulatórios, estabeleceu um mercado dominante de veículos elétricos a bateria, embora com custo fiscal mais elevado.

Palavras-chave: Energia renovável; Mercado; Qualitativo; Quantitativo.

13 de outubro de 2026

População e Imigração no Japão: Projeções com Séries Temporais e Análise Causal Demográfica até 2044

O envelhecimento populacional e a baixa taxa de fecundidade configuram desafios demográficos complexos no Japão, acompanhados pela expansão da imigração estrangeira como resposta às restrições de oferta de mão de obra. O estudo teve como objetivo analisar as tendências demográficas japonesas e projetar sua evolução até 2044, com ênfase nas relações entre declínio populacional, fecundidade e imigração. Aplicaram-se os modelos de séries temporais ARIMA e Prophet a dados históricos do Banco Mundial, do Instituto Nacional de Pesquisa Populacional e Segurança Social do Japão e da Agência de Serviços de Imigração do Japão, abrangendo o período de 2003 a 2023 para a série populacional e de 2014 a 2024 para a série imigratória. A análise incluiu estatísticas descritivas, correlação de Pearson, teste de estacionariedade de Dickey-Fuller aumentado e testes de causalidade de Granger, além da avaliação preditiva por meio das métricas MAE e MAPE. Os resultados evidenciaram a continuidade da redução populacional e o crescimento do contingente de imigrantes nas projeções até 2044. O Prophet apresentou menores valores de MAE e MAPE nos conjuntos de teste, embora a curta extensão da série imigratória limitasse a capacidade de generalização. Os testes de causalidade temporal não identificaram evidências estatisticamente significativas de precedência entre população e imigração. Concluiu-se que a imigração pode contribuir para mitigar restrições de oferta de mão de obra, mas não constitui, isoladamente, mecanismo suficiente para reverter o declínio populacional japonês.

Palavras-chave: Declínio populacional; Demografia; Fertilidade; Fluxos migratórios; Séries temporais.

13 de outubro de 2026

Marketing digital e engajamento no youTube: estratégias para canais de crimes reais no Brasil

O fenômeno dos crimes reais consolidou-se como um nicho de crescimento no YouTube brasileiro, impulsionado pela expansão das mídias digitais e pelo fascínio do público. Contudo, muitos criadores enfrentaram dificuldades para alcançar crescimento sustentável. Analisou-se como as estratégias de marketing digital influenciaram o crescimento, o engajamento e a monetização de canais brasileiros de crimes reais na plataforma YouTube. Adotou-se pesquisa de abordagem mista, qualitativa e quantitativa, de natureza exploratória e descritiva. Analisaram-se quatro canais brasileiros do nicho por meio de análise documental de conteúdos, coleta de métricas públicas via Social Blade e Noxinfluencer, e aplicação de questionários a quatro criadores e a 104 espectadores. Os resultados evidenciaram que os canais de maior desempenho adotaram estratégias distintas, como abordagem narrativa linear e contextualizada, comunicação emocional personalizada, postura técnico-informativa ou conteúdo opinativo provocativo. Verificou-se convergência entre criadores e audiência sobre a centralidade do storytelling para retenção, com a maioria dos espectadores afirmando que a forma como a história era contada determinava a continuidade da visualização. Os criadores indicaram o tempo médio de retenção como métrica mais preditiva para crescimento sustentável, embora 100% dependessem exclusivamente do AdSense para monetização, revelando vulnerabilidade financeira. Concluiu-se que o sucesso no nicho depende da integração entre marketing digital, identidade narrativa consistente e responsabilidade ética.

Palavras-chave: creator economy; engajamento digital; marketing de conteúdo; storytelling; true crime.

13 de outubro de 2026

Utilização de técnicas de Machine Learning Não Supervisionado para planejamento de trabalho de revisão de remunerações para aposentadoria

O dimensionamento de pessoal e a gestão de fluxos de aposentadoria em órgãos públicos federais configuraram desafios estratégicos complexos. O estudo teve como objetivo aplicar técnicas de Machine Learning não supervisionado, especificamente Agrupamento (K-means) e Análise de Correspondência Múltipla (ACM), para aprimorar o planejamento de revisões funcionais em uma autarquia federal brasileira. A metodologia consistiu no processamento de uma base validada de 487 servidores ativos. Inicialmente, variáveis quantitativas, como idade, tempo de contribuição e remuneração, foram submetidas ao algoritmo K-means, resultando na formação de cinco clusters, apoiada no Método do Cotovelo e Coeficiente de Silhueta. Subsequentemente, os grupos foram integrados a variáveis qualitativas via ACM, projetadas em um mapa perceptual que explicou 74,81% da inércia dos dados. Os resultados revelaram que os clusters 0 e 3 representaram os perfis de maior criticidade previdenciária, concentrando todos os beneficiários de abono de permanência e a maioria dos cargos extintos. A pesquisa gerou um Plano de Ação escalonado, priorizando os 75 servidores desses clusters que integralizaram os requisitos de aposentadoria até 2025, com diretriz similar para 2026. Em contrapartida, o cluster 2 apresentou menor risco, com inatividade prevista apenas a partir de 2031. O modelo mostrou-se amplamente favorável como ferramenta de auditoria e saneamento, embora sua plena eficácia dependa de uma governança de dados mais rigorosa no serviço público.

Palavras-chave: Agrupamento; Análise de Correspondência Múltipla (ACM); Aposentadoria; Clusterização.

13 de outubro de 2026

Gestão de vendas para o desempenho de uma empresa do setor imobiliário

A gestão de vendas desempenha um papel estratégico no desempenho organizacional, especialmente em setores de desenvolvimento imobiliário, caracterizados por complexidade comercial. Este estudo teve como objetivo analisar a contribuição das práticas de gestão de vendas para o desempenho comercial e organizacional de uma empresa do setor imobiliário, considerando seu modelo de atuação e estrutura comercial. A pesquisa caracterizou-se como exploratória, com abordagem qualitativa e quantitativa, adotando um estudo de caso único. Coletaram-se dados por meio de triangulação, utilizando pesquisa documental e questionário estruturado aplicado à equipe de vendas terceirizada. Os resultados indicaram que a empresa estruturou suas práticas de gestão comercial com metas mensais e anuais, campanhas de marketing e sistemas de incentivos. O desempenho foi acompanhado por indicadores quantitativos, como volume de vendas e percentual de atingimento de metas. No período analisado, realizaram-se 179 vendas, correspondendo a 74,6% da meta anual estabelecida. Observaram-se oportunidades de aprimoramento no alinhamento entre planejamento comercial, acompanhamento de resultados e efetividade das estratégias. A percepção dos corretores apontou limitações nos sistemas de incentivo, como a ausência de progressividade nas comissões e a duração das premiações. Concluiu-se que, embora a gestão de vendas influencie o desempenho organizacional, existem fragilidades no alinhamento entre esforço, recompensa e motivação da força de vendas. Recomendaram-se o fortalecimento do acompanhamento sistemático, a melhoria da comunicação, a definição de metas mais realistas e a implementação de incentivos progressivos para potencializar os resultados comerciais.

Palavras-chave: Estratégias de vendas; Força de vendas; Gestão comercial; Indicadores de desempenho; Setor imobiliário.

13 de outubro de 2026

Delineo: Adaptação de modelo de difusão para prototipagem de interface de usuário guiada por esboço

A evolução da inteligência artificial e das redes neurais profundas revolucionou as interações humano-máquina. Modelos generativos, embora promissores para a síntese de imagens, enfrentam desafios na prototipagem de interfaces de usuário (UI) ao falhar em respeitar a estrutura espacial. Para solucionar essa divergência, propôs-se uma abordagem de difusão latente condicionada, integrando uma arquitetura de controle a um modelo de larga escala ajustado para interfaces móveis, que suportou esboços de UI para guiar a inferência de imagens. A base de dados de treinamento foi composta por aproximadamente 12.400 imagens de UI e esboços de fontes públicas, pré-processadas e enriquecidas com dados sintéticos e instruções textuais. A abordagem utilizou um modelo Stable Diffusion 3.5 Large como base, adaptado com ControlNet canny edges e um adaptador LoRA. A viabilidade da abordagem foi validada por avaliação quantitativa, empregando uma métrica de similaridade semântica normalizada (SSN) baseada em Sentence-BERT, e por análise qualitativa com 20 especialistas da indústria. Os resultados confirmaram que o método superou as capacidades do modelo original. Contudo, a avaliação evidenciou que a eficácia na estruturação lógica da interface ainda enfrentava degradação estética e perda de elementos funcionais. Concluiu-se que, embora a tecnologia comprove sua viabilidade técnica para otimizar a transição entre requisitos e a implementação de código, a automatização de processos criativos demanda aprimoramentos arquiteturais para atingir o rigor visual exigido pela indústria de desenvolvimento de software.

Palavras-chave: Adaptação de baixo posto; Aprendizado de máquina; Difusão latente condicionada; Redes neurais profundas.

Saúde

13 de outubro de 2026

O elo perdido da transformação da saúde

Por que inovar não basta para provocar mudanças nas organizações e nos sistemas de saúde A transformação digital consolidou-se como prioridade estratégica para os sistemas de saúde em todo o mundo. Prontuários eletrônicos, inteligência artificial, telemedicina, monitoramento remoto e análise de dados passaram a integrar a agenda estratégica de governos e organizações de saúde. Paradoxalmente, […]

Marketing

09 de outubro de 2026

Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Inteligência Artificial

28 de setembro de 2026

Inteligência artificial e as trends

Por que tantas pessoas aderem às brincadeiras com o ChatGPT? Nunca fui a pessoa da trend. Continuo não sendo. Algumas passam pela minha timeline, vejo, acho interessante mas não a ponto de experimentar. Foi assim, inclusive, com algumas ondas recentes de imagens feitas por inteligência artificial, como a trend dos anos 80, aquela que nos […]

Gestão De Projetos

25 de setembro de 2026

A IA acelera as respostas; quem assume as decisões?

Velocidade da tecnologia só vira vantagem quando acompanha a capacidade de compreender, verificar e assumir a responsabilidade pelos resultados Imagine uma equipe que passa a produzir em uma tarde as análises que antes exigiam uma semana. A mudança parece justificar o investimento em inteligência artificial. Mas, antes de contabilizar o ganho, cabe perguntar quem examinou […]

Inovação

14 de setembro de 2026

Não lemos apenas palavras

Como novos códigos, tecnologias e formas de comunicação ampliam aquilo que precisamos aprender a interpretar Ser alfabetizado costuma ser entendido inicialmente como: reconhecer letras, formar palavras, compreender frases e produzir textos. Durante muito tempo, foi principalmente a partir desse domínio que definimos o que significava saber ler e, consequentemente, participar de diferentes espaços da sociedade. […]

Redes Sociais

14 de setembro de 2026

O efeito da influência no consumo

O que a pesquisa Youpix/Nielsen 2026 mostra sobre o avanço da Creator Economy Em 2025, 80% dos consumidores brasileiros compraram algum produto recomendado por influenciadores. Em 2026, o índice chegou a 81%. A estabilidade em um patamar tão elevado indica que a compra por influência deixou de ser um comportamento restrito a determinados públicos. O […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]