Modelos de programação matemática para aprendizado não supervisionado e suas aplicações na clusterização de dados de escolas brasileiras - Duarte, Victor Augusto do Carmo; Souza Filho, Erito Marques de (REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, 2025)
A análise de dados educacionais é importante para compreender o desempenho das instituições de ensino e identificar áreas para melhorias. Nesse contexto, a clusterização de dados é um recurso amplamente utilizado, em particular com algoritmos modelados como problemas de programação matemática. Neste trabalho, é proposta a utilização e a implementação de três algoritmos de aprendizado não supervisionado, modelados com Programação Inteira Binária e Programação Linear Inteira Mista, para clusterização de dados sobre o desempenho médio de escolas brasileiras do Exame Nacional do Ensino Médio, divulgados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Tem-se por objetivo validar os modelos por investigar as características das instituições em cada cluster, contrapondo seu Indicador de Nível Socioeconômico e sua dependência administrativa a seu desempenho escolar. Os resultados encontrados apontam o desempenho superior de escolas públicas federais e escolas privadas quando comparadas a escolas públicas municipais e estaduais.