A pandemia de COVID-19 trouxe impactos significativos para diversos setores da sociedade, incluindo a educação. No estado de São Paulo, as escolas enfrentaram mudanças drásticas durante a pandemia, uma vez que tiveram que se adequar rapidamente ao ensino remoto, o que implicou em investimentos em tecnologia e capacitação de professores. Assim, este trabalho teve como objetivo analisar a situação educacional antes e durante a pandemia no estado de São Paulo. Com a utilização da técnicas de Aprendizado de Máquina supervisionado, o estudo se ancorou em práticas apresentadas em trabalhos relacionados. A pesquisa, de natureza experimental, teve início com acoleta de dados do IDESP (Índice de Desenvolvimento da Educação do Estado de São Paulo). Após a coleta, os dados foram limpos e transformados, e em seguida, submetidos à clusterização utilizando Jupyter Notebook. Gráficos elaborados no Excel ajudaram na análise dos clusters. A comparação dos clusters pré-pandemia e durante a pandemia revelou mudanças importantes na distribuição demográfica e no desempenho acadêmico dos alunos. Antes da pandemia, a maioria dos alunos estava nos Anos Iniciais, seguidos pelos Anos Finais e pelo Ensino Médio. Observou-se que o desempenho acadêmico era melhor em escolas com menos alunos por unidade escolar. Já durante a pandemia, houve um aumento na retenção por frequência e rendimento insuficiente em todos os níveis escolares, destacando os desafios da adaptação ao ensino remoto. A pandemia intensificou esses desafios, especialmente, para alunos dos Anos Iniciais e Finais. Também foi observada uma mudança na distribuição étnica, com uma maior concentração de alunos brancos e pardos. Estes dados sublinham a necessidade de uma abordagem educacional adaptativa, considerando as características demográficas e as características acadêmicas específicas. A pesquisa ressalta a importância da colaboração entre escolas, comunidades e autoridades educacionais para implementar estratégias eficazes, garantindo educação de qualidade para os alunos.
