Da informação acadêmica a uma predição explicável.
O EduDict combina um modelo preditivo, explicabilidade local e inteligência generativa para indicar tendências acadêmicas e explicar quais fatores contribuíram para cada resultado.
Uso com ou sem conta
Histórico persistido
Explicação local
Risco de reprovação
Probabilidade estimada
74%
Fatores que mais contribuíram
Reprovações anteriores
A favor do resultadoQuantidade de faltas
A favor do resultadoTempo semanal de estudo
Contra o resultadoUma jornada completa em cinco etapas
O sistema separa responsabilidades para que cada etapa seja validada, persistida e explicada com clareza.
01
Você informa o contexto
O formulário reúne 31 características acadêmicas, familiares e de rotina. Notas G1, G2 e G3 não são utilizadas.
02
O backend valida
A API principal normaliza os dados, bloqueia campos indevidos e encaminha somente uma entrada válida ao serviço de Machine Learning.
03
O modelo calcula
A API Python transforma categorias, padroniza valores e executa o classificador para estimar aprovação ou reprovação.
04
SHAP explica
A explicabilidade local identifica os fatores que mais atuaram a favor ou contra o resultado específico daquela análise.
05
O agente traduz
Quando você solicita uma análise, o agente usa resultado, probabilidades e fatores SHAP para explicar sem inventar justificativas.
Aprender padrões sem olhar a resposta
O modelo foi treinado para reconhecer padrões estatísticos associados à aprovação e à reprovação, sem utilizar as notas que definem diretamente o resultado final.
Variáveis categóricas são transformadas por One-Hot Encoding, valores numéricos são padronizados e o classificador produz uma classe acompanhada das probabilidades estimadas.
≈ 1.044 registros
Dados de Matemática e Português do Student Performance Dataset.31 variáveis
Características disponíveis antes da nota final, sem G1, G2 ou G3.2 classes
Tendência de aprovação ou risco de reprovação.Dados preparados
31 campos válidos e organizados
Pré-processamento
Padronização e codificação categórica
Classificação
Predição e probabilidades por classe
Explicabilidade
Principais contribuições locais com SHAP
Não basta prever. É preciso contextualizar.
Uma probabilidade informa quanto o modelo favoreceu uma classe. SHAP ajuda a entender como cada característica contribuiu para chegar naquele resultado.
01
Resultado bruto
Classe prevista e probabilidades são mostradas antes de qualquer interpretação.
02
Explicação local
São selecionados até cinco fatores com maior impacto absoluto para aquela entrada.
03
Linguagem natural
O agente transforma os fatores em uma explicação clara, sem apresentar correlação como causalidade.
Como o agente pode responder
“O modelo indicou maior risco de reprovação. Entre os fatores que mais contribuíram para esse resultado estão o histórico de reprovações e a quantidade de faltas. Esses fatores atuaram a favor da estimativa segundo os padrões aprendidos pelo modelo.”
Sem inventar fatores
Sem afirmar causalidade
Sem esconder as limitações
Serviços separados, uma experiência contínua
O serviço preditivo permanece isolado da aplicação principal, enquanto o backend controla validação, persistência, propriedade dos dados e contexto do agente.
Frontend Next.js
Formulário, histórico, detalhes e chat.
Backend Express
Validação, regras, segurança e integrações.
API Python
Modelo, probabilidades e SHAP.
PostgreSQL
Predições, chats, mensagens e auditoria.
Predição é apoio, não decisão.
O EduDict foi construído para comunicar incerteza e apoiar a compreensão do resultado, sem transformar uma estimativa em sentença.
A predição é apoio à decisão, não uma garantia sobre o futuro do estudante.
Os fatores SHAP mostram contribuição estatística local, não causa e efeito.
Se a explicabilidade falhar, a predição e as probabilidades continuam disponíveis.
O agente recebe contexto controlado e não pode criar uma nova predição por conta própria.
Pronto para acompanhar o fluxo completo?
Informe os dados, receba a estimativa e, se quiser, converse com o agente para compreender os principais fatores daquela predição.