Análise das Correlações nos Resultados do Enem: um estudo sobre fatores que afetam o desempenho dos candidatos do exame

Abstract

O acesso ao ensino superior no Brasil tem sido uma das principais ferramentas de emancipação social ao longo dos anos. Desde 2010 o acesso a grande parte das vagas nas instituições públicas brasileiras tem sido pelo SISU (Sistema de Seleção Unificada) através do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). Este estudo de caso investiga a relação entre variáveis educacionais e socioeconômicas e o desempenho dos estudantes no ENEM no Brasil, analisando dados de 2018 a 2022. O tema central é a compreensão dos fatores que influenciam o desempenho dos candidatos. Diante do papel crucial do ENEM como principal meio de acesso ao ensino superior no país, surge a necessidade de entender como aspectos socioeconômicos e educacionais se entrelaçam nesse contexto. O estudo adota a metodologia CRISP-DM, aplicando técnicas de mineração de dados para identificar padrões nos microdados do exame. Os resultados revelam a influência de variáveis socioeconômicas na média final dos estudantes, ressaltando a importância de considerar esses fatores nas formulações de políticas educacionais.

Access to higher education in Brazil has been one of the main tools for social emancipation over the years. Since 2010, access to a large portion of the slots in Brazilian public institutions has been through SISU (Unified Selection System) based on the National High School Exam (ENEM). This case study investigates the relationship between educational and socioeconomic variables and students' performance in the National High School Exam (ENEM) in Brazil, analyzing data from 2018 to 2022. The central theme is understanding the factors that influence candidates' performance. Given the crucial role of ENEM as the main gateway to higher education in the country, there is a need to understand how socioeconomic and educational aspects intertwine in this context. The study adopts the CRISP-DM methodology, applying data mining techniques to identify patterns in the exam's microdata. The results reveal the influence of socioeconomic variables on students' final scores, emphasizing the importance of considering these factors in the formulation of educational policies.