Factores Socioeconómicos y Rendimiento Escolar: Un Análisis Explicable y Predictivo del ENEM en Rio Grande do Norte

Resumen

El Examen Nacional de Enseñanza Media (ENEM) es un instrumento central para el acceso a la educación superior en Brasil, pero sus resultados reflejan profundas desigualdades. Comprender los factores que determinan el desempeño, especialmente a nivel regional, es fundamental. Sin embargo, los modelos predictivos de Aprendizaje Automático (Machine Learning - ML), aunque precisos, suelen ser "cajas negras", lo que limita su valor para la formulación de políticas públicas. Este estudio aborda esta brecha al aplicar técnicas de ML (Random Forest) e Inteligencia Artificial Explicable (XAI), a través de SHAP, para analizar el desempeño de 51.091 estudiantes de Rio Grande do Norte (RN) en el ENEM 2022. Los resultados confirman que los factores socioeconómicos son los predictores más influyentes. El análisis SHAP cuantificó cómo variables clave, especialmente la escolaridad de los padres, el ingreso familiar y el tipo de escuela (pública vs. privada), crean una "brecha de oportunidades" y polarizan los resultados. Al interpretar el modelo predictivo, este trabajo proporciona evidencia regional robusta sobre los determinantes de la desigualdad educativa, ofreciendo bases para el desarrollo de políticas de equidad enfocadas en mitigar el impacto del origen socioeconómico en el futuro académico de los estudiantes.