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Machine learning na prevenção de paralisações em obras públicas : estudo de caso em infraestrutura educacional
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1186641
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Mariano, Ari Melo | - |
| Autor(es): dc.creator | Gonçalez, Lucas Fonseca | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-08-11T11:00:49Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-08-11T11:00:49Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-10-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-10-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-10-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-31 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/52676 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1186641 | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, 2025. | - |
| Descrição: dc.description | A infraestrutura educacional desempenha um papel importante na facilitação do acesso ao ensino, na melhoria dos resultados acadêmicos e na redução das taxas de evasão escolar. Entretanto, o cenário brasileiro é marcado por um elevado índice de paralisação de obras públicas educacionais, o que prejudica a expansão e a qualidade da oferta de educação infantil e resulta em considerável desperdício de recursos públicos. Este estudo tem como objetivo elaborar um modelo preditivo de obras com risco de paralisação, fundamentado em técnicas de machine learning e guiado pela metodologia CRISP-DM. Utilizando bases de dados provenientes do Fundo Nacional de Desenvolvimento da Educação (FNDE) ligadas ao programa Proinfância, foram identificadas variáveis-chave que exercem influência direta na paralisação das obras. A análise identificou cinco atributos críticos que influenciam a paralisação das obras, com os seguintes pesos: a quantidade de dias desde a última vistoria (32,87%), a condição de a obra ser ou não vinculada (26,06%), o tipo de paralisação (15,51%), os valores empenhados no projeto (13,14%) e os valores disponibilizados pelo FNDE (7,08%). O modelo de deep learning desenvolvido demonstrou elevado desempenho, alcançando uma acurácia de 94,79% na identificação de obras com alto risco de paralisação. Além disso, foi desenvolvida uma ferramenta de simulação interativa que permite a análise de diversos cenários de risco, contribuindo para a otimização do monitoramento das obras. Esta abordagem prática oferece subsídios para que gestores públicos adotem medidas preventivas eficazes, garantindo a continuidade e a qualidade das construções, impulsionando a melhoria da infraestrutura educacional no Brasil e otimizando a utilização dos recursos públicos. | - |
| Descrição: dc.description | Educational infrastructure plays a crucial role in facilitating access to education, improving academic outcomes, and reducing school dropout rates. However, the Brazilian context is marked by a high incidence of halted public educational construction projects, which undermines the expansion and quality of early childhood education and results in significant public resource wastage. This study aimed to develop a predictive model for identifying construction projects at risk of suspension, based on machine learning techniques and guided by the CRISP-DM methodology. Utilizing databases from the National Fund for the Development of Education (FNDE) associated with the Proinfância program, key variables that directly influence project suspension were identified. The analysis pinpointed five critical attributes that impact the suspension of construction projects, with the following weights: the number of days since the last inspection (32.87%), whether the project is linked or not (26.06%), the type of suspension (15.51%), the funds committed to the project (13.14%), and the funds provided by the FNDE (7.08%). The developed deep learning model demonstrated high performance, achieving an accuracy of 94.79% in identifying projects with a high risk of suspension. Furthermore, an interactive simulation tool was developed that allows the analysis of various risk scenarios, thereby contributing to the optimization of project monitoring. This practical approach provides robust support for public managers to implement effective preventive measures, ensuring the continuity and quality of constructions, enhancing the educational infrastructure in Brazil, and optimizing the utilization of public resources. | - |
| Descrição: dc.description | Instituto de Ciências Exatas (IE) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Infraestrutura educacional | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Obras públicas | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelo preditivo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CRISP-DM | - |
| Título: dc.title | Machine learning na prevenção de paralisações em obras públicas : estudo de caso em infraestrutura educacional | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
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