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This work aims to explore techniques of attribute selection and predictive algorithms, aiming at developing a model of a predictor to identify which factors positively impact the Basic Education Development Index of Brazilian public schools. This is a quantitative and exploratory research. From the point of view of technical procedures, it is a case study, analyzing educational data from the municipal public schools of Teotônio Vilela (Alagoas), conducting an experimental study, producing relevant results in the task of identifying relevant attributes to support educational managers. This study proved that the application for predicting the outcome of the Basic Education Development Index works and we were able to identify some student profiles that can contribute to the best outcome of the Basic Education Development Index. Resumo. Este trabalho tem como objetivo explorar técnicas de seleção de atributos e algoritmos preditivos, visando desenvolver um modelo de um preditor para identificar quais fatores impactam positivamente no IDEB (Índice de Desenvolvimento da Educação Básica) das escolas públicas brasileiras. Trata-se de uma pesquisa de cunho quantitativa e exploratória. Do ponto de vista dos procedimentos técnicos, trata-se de um estudo de caso, analisando-se dados educacionais das escolas públicas municipais de Teotônio Vilela (Alagoas), conduzindo um estudo experimental, produzindo relevantes resultados na tarefa de identificação de atributos relevantes para apoiar os gestores educacionais. Este estudo comprovou que a aplicação para predição do resultado do IDEB funciona e conseguimos identificar alguns perfis de alunos que podem contribuir no melhor resultado do IDEB.

Mineração de Dados Educacionais: Um Modelo de Predição do Perfil do Aluno para Melhoria do IDEB