A personalização do ensino baseada em dados tem se consolidado como uma abordagem eficaz para a melhoria do desempenho estudantil, especialmente em avaliações externas. Esta pesquisa apresenta uma metodologia para a preparação dos estudantes da 3ª série do Ensino Médio para o Sistema Permanente de Avaliação da Educação Básica do Ceará (SPAECE), utilizando Business Intelligence e análise de micro habilidades matemáticas. Inicialmente, realizou-se um mapeamento das micro habilidades associadas aos 43 descritores da matriz de referência do SPAECE, fundamentado na análise dos níveis de desempenho disponibilizados pelo Centro de Políticas Públicas e Avaliação da Educação (CAED). Esse processo contou com o suporte de Inteligência Artificial possibilitando uma categorização das micro habilidades para cada descritor. Com base nessa estrutura, aplicou-se o uso da ferramenta do Power BI na análise dos microdados do SPAECE das edições de 2023 e 2024, permitindo identificar padrões de acertos por descritor nas escolas da Coordenadoria Regional de Desenvolvimento da Educação (Crede 2) de Itapipoca. Essa investigação proporcionou uma compreensão do desempenho dos estudantes, permitindo a definição de descritores estratégicos que podem gerar maior impacto na proficiência geral, alinhando-se à Teoria de Resposta ao Item (TRI) e ao conceito de Coerência Pedagógica. A partir dessas evidências, propõe-se a construção de materiais didáticos personalizados, incluindo a elaboração de itens avaliativos assistidos por Inteligência Artificial, objetivando que as questões reflitam os padrões do SPAECE e estejam alinhadas ao nível dos estudantes. Fundamentada na metodologia do livro "Data Wise: Um guia para o uso de evidências na Educação", esta pesquisa reforça a importância da análise de dados na formulação de estratégias pedagógicas eficazes. Assim, contribui para um ensino de Matemática mais equitativo e baseado em evidências, promovendo o aprimoramento contínuo do aprendizado dos estudantes.
