Perfis Acadêmicos, Socioeconômicos e Demográficos de Participantes do ENEM: Uma Abordagem Baseada em Aprendizado de Máquina

Resumo O Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) constitui a principal porta de acesso ao ensino superior público brasileiro e gera uma ampla base de dados capaz de revelar padrões relacionados ao perfil dos participantes. Este estudo apresenta uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para identificar perfis acadêmicos, socioeconômicos e demográficos a partir dos microdados do ENEM 2023. A metodologia compreendeu etapas de pré-processamento, seleção e transformação de atributos, normalização dos dados e aplicação do algoritmo K-Means, utilizando o método do cotovelo para definição do número de agrupamentos e o índice de Silhueta para sua validação. A análise de aproximadamente 3,9 milhões de registros permitiu identificar quatro perfis distintos de participantes, caracterizados por diferenças no desempenho acadêmico, renda familiar, escolaridade dos pais, acesso à tecnologia e condições educacionais. Os resultados evidenciam a existência de padrões estruturais associados às desigualdades educacionais e demonstram o potencial do aprendizado de máquina como ferramenta de apoio à análise de grandes bases de dados educacionais, contribuindo para a compreensão do perfil dos participantes do ENEM e para o desenvolvimento de políticas públicas fundamentadas em evidências.