Las encuestas de niños fuera de la escuela (OSC) se realizan anualmente en todo Pakistán, y los resultados muestran que la tasa de alfabetización está aumentando gradualmente, pero no a la velocidad deseada. Las campañas de inscripción y el sistema de objetivos de inscripción dados a las escuelas requieren un modelo valioso para analizar mejor los criterios de inscripción. En los estudios existentes, la comunidad investigadora se ha centrado principalmente en la evaluación del rendimiento, la tasa de deserción y los resultados, en lugar de la inscripción de estudiantes. Existe una gran necesidad de desarrollar un modelo para analizar la inscripción de estudiantes en las escuelas. En este trabajo propuesto, se han tomado cinco años de datos de inscripción de 100 escuelas en la provincia de Punjab (Pakistán). Las características significativas se han extraído de los datos y se han analizado a través de algoritmos de aprendizaje automático (Regresión Lineal Múltiple, Bosque Aleatorio y Árbol de Decisión). Estos algoritmos contribuyen a la predicción futura de la inscripción escolar y clasifican el nivel objetivo de las escuelas. Basándose en estos resultados, se ha llevado a cabo un breve análisis de las inscripciones futuras y los niveles objetivo. Además, el modelo propuesto también facilita determinar la solución de menores inscripciones en la escuela y mejorar la tasa de alfabetización.