Modelo Híbrido de Inteligência Artificial para Análise de Eficiência Educacional: Integração de Aprendizado Não Supervisionado e Análise Envoltória de Dados
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2026.6708Keywords:
Inteligência Artificial, Análise de Eficiência, Aprendizagem Não Supervisada, Sistemas Educacionais, Análise Envoltória de DadosAbstract
A baixa eficiência dos sistemas educacionais públicos no Brasil representa um desafio crítico que demanda soluções inovadoras baseadas em Inteligência Artificial. Este artigo propõe um modelo híbrido que integra técnicas de aprendizado não supervisionado, redução de dimensionalidade (PCA) e Análise por Envoltória de Dados (DEA) para avaliar a eficiência de sistemas educacionais complexos. Utilizando dados do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB) 2021, o modelo foi aplicado a 16.664 escolas públicas de ensino médio, demonstrando capacidade superior de identificação de padrões latentes em relação a abordagens tradicionais. Os resultados evidenciam que, na amostra analisada, a metodologia proposta melhora em 23% a precisão de agrupamento e identifica oportunidades de melhoria em 78% das instituições. Além de produzir metas de desempenho intra-cluster e pares de referência comparáveis, o framework permite mapear assimetrias de desempenho entre contextos educacionais similares, evidenciando desigualdades e orientando intervenções focalizadas (ex.: redes de apoio entre escolas, alocação prioritária de recursos e formação docente dirigida). A principal contribuição consiste em um pipeline escalável que combina múltiplas técnicas de IA para gerar insights acionáveis a gestores, com foco em equidade e melhoria contínua da eficiência em sistemas complexos.
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