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Desigualdad educativa y factores socioeconómicos un análisis con descomposición PARAFAC de los datos del ENEM 2022-2023

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DOI:

https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.18791

Keywords:

desempeño académico, factores socioeconómicos, políticas educativas

Resumen

Esta investigación buscó comprender qué factores socioeconómicos impactaron más en el desempeño de los estudiantes de secundaria brasileños en 2022 y 2023, a partir de los microdatos del Examen Nacional de Enseñanza Media (ENEM) proporcionados por el Instituto Nacional de Estudios e Investigaciones Educativas Anísio Teixeira (INEP). Se consideraron únicamente los participantes que realizaron todas las pruebas y que no eran "treineiros" (estudiantes de práctica). La muestra se segmentó en dos grupos de competencia, de acuerdo con el promedio anual: aquellos iguales o por encima del promedio formaron el grupo de mayor desempeño, y los que estaban por debajo del promedio, el de menor desempeño. Los datos se estructuraron en un tensor de tercer orden (candidatos × preguntas × competencia) y se analizaron mediante la descomposición en factores paralelos (PARAFAC), con el apoyo de herramientas computacionales en Python. Los resultados revelaron que los factores externos al entorno escolar, en especial el ingreso familiar y el nivel de escolaridad de los padres, fueron los más determinantes para la competencia, aportando evidencias para la formulación de políticas públicas que enfrenten las desigualdades y favorezcan una mayor equidad social.

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Biografía del autor/a

Lara Carla Freitas Rodrigues, Universidade Federal Rural do Semi-Árido

Se tituló como técnica en construcción en el IFRN en 2022. Licenciada en Ciencias y Tecnología por la UFERSA y estudiante de Ingeniería Eléctrica en la UFERSA. Participó en el proyecto de extensión Sinergy Jr. entre los años 2023 y 2024; además, fue becaria del programa de Desarrollo del Aprendizaje Básico (DAB) en 2023 en la UFERSA. Fue becaria del PIBIC (2023-2024) y del PICI entre los años 2024 y 2025, donde investigó sobre la aplicación del método de reducción de dimensionalidad PARAFAC en datos educativos. Sigue desarrollando su investigación, como becaria del PIBIC, ahora centrada en el ámbito de las antenas, y participa como voluntaria en el grupo de investigación sobre hidrógeno verde de la UFERSA. 

Luiza Helena Félix de Andrade, Universidade Federal Rural do Semi-Árido

Es licenciada en Matemáticas por la Universidad Estatal de Ceará (2002), tiene un máster en Matemáticas por la Universidad Federal de Ceará (2007) y un doctorado en Ingeniería de Teleinformática por la Universidad Federal de Ceará (2018). Trabajó como investigadora posdoctoral en la Facultad de Educación de la Universidad Estatal de Campinas (2026), en el ámbito de la formación del profesorado de matemáticas. Actualmente es profesora asociada II de la Universidad Federal Rural del Semiárido. Cuenta con experiencia en el ámbito de la formación del profesorado de matemáticas, centrándose principalmente en los siguientes temas: tareas para la formación, formación de profesores que imparten matemáticas y conocimientos especializados de los profesores de matemáticas (MTSK). 

Sílvio Roberto Fernandes, Universidade Federal Rural do Semi-Árido

Es licenciado en Ciencias de la Informática por la Universidad Federal de Río Grande del Norte (2005), y cuenta con un máster (2008) y un doctorado (2012) en Sistemas e Informática por la Universidad Federal de Río Grande del Norte. Tiene experiencia en el ámbito de las Ciencias de la Informática, con especial énfasis en Arquitectura de Ordenadores y Sistemas Embebidos. Más recientemente, ha participado en investigaciones relacionadas con el aprendizaje automático convencional y para dispositivos con numerosas restricciones computacionales (TinyML). Es profesor de la Universidad Federal Rural del Semiárido (UFERSA) desde 2009, donde imparte clases en los programas de grado y posgrado en Ciencias de la Informática. Realizó una estancia posdoctoral (2018-2019) en la Universidad Estatal de Campinas (UNICAMP), con una beca del CNPq PDJ, investigando sobre arquitecturas heterogéneas y computación de alto rendimiento. Ocupó el cargo de vicerrector de Extensión y Cultura de la UFERSA en 2020. Realizó un posdoctorado en el Centro de Inteligencia Artificial y Arquitecturas Cognitivas (HIAAC) de la UNICAMP (2025-2026) con una beca de la FUNCAMP, investigando sobre la síntesis de señales para el reconocimiento de actividades humanas.

Enviado

06/11/2026

Postado

10/11/2026

Cómo citar

Desigualdad educativa y factores socioeconómicos un análisis con descomposición PARAFAC de los datos del ENEM 2022-2023. (2026). In SciELO Preprints. https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.18791

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