Inteligência artificial na educação: como reduzir a evasão usando análise preditiva

*Por Marcelo Cosentino

A evasão no ensino superior e as altas taxas de desistência estão entre as maiores preocupações do setor educacional. Esses índices chegam a superar o número de conclusão e de formados e contribuem, diretamente, para a diminuição da lucratividade dos negócios. Logo, se uma instituição consegue formar apenas a metade de alunos inscritos no início de um curso, a conta não fecha e os impactos negativos repercutem a médio e longo prazo.

Entender os motivos dessa evasão é um grande desafio, pois demanda uma análise detalhada em relação aos mais diversos fatores que levam os estudantes a não concluírem o curso, inclusive questões econômicas e sociais, uma vez que o país passa por um momento instável. Diante deste cenário, é fundamental que as instituições de ensino estejam dispostas a romper barreiras e a repensar a sua gestão, com base na adoção de tecnologias, para inaugurar uma nova fase na sua organização.

É preciso considerar novos métodos para compreender as razões pelas quais os alunos cancelam ou abandonam as suas matrículas, trocam de instituição de ensino, de curso ou, até mesmo, tornam-se detratores da marca. E aqui, o uso da Inteligência Artificial (IA) pode ser a saída para minimizar esses problemas.

Aliar a capacidade do motor cognitivo da IA a processos internos estruturados viabiliza o estudo da causa raiz, ajudando na identificação dos fatores que levam o aluno à desistência. É essa análise preditiva que determina a probabilidade de evasão do curso, a partir de um histórico de informações que consideram, inclusive, uma série de fatores sociais. Além disso, a tecnologia é capaz de cruzar os dados individuais de cada perfil, como desempenho acadêmico, tipo de atendimento na secretaria ou pagamentos em atraso e, com isso, gerar importantes parâmetros sobre o seu comportamento.

A partir daí, a Inteligência Artificial estabelece um comparativo, por meio de cálculos estatísticos, entre as informações de cada aluno que está ativo e daqueles que abandonaram ou mudaram o curso. Essa análise permite detectar quais estudantes estão mais propensos a abandonar a sua inscrição e, tendo em mãos os principais indicadores desses motivos, a instituição de ensino tem a possibilidade de criar estratégias para evitar a evasão.

Com isso, entra em cena o lado humano do processo de retenção. Também é possível potencializar este próximo passo por meio de uma consultoria especializada, que pode trazer novas ideias e maior eficiência na execução dos planos de ação junto aos estudantes.

E se isso soa como futuro, ou algo que está longe de ser colocado em prática, podemos citar o exemplo de uma renomeada universidade brasileira que já testou a Inteligência Artificial e obteve resultados reveladores. Os algoritmos de Machine Learning mostraram que um recorte de estudantes que apresentava dificuldade financeira, não reconhecia neste o principal motivo para uma possível evasão, o que foi confirmado em um contato posterior da própria instituição com este grupo. Diante disso, a faculdade pode se preparar para oferecer opções atrativas de permanência a essas pessoas e para outras que possam surgir com o mesmo perfil, se antecipando ao problema.

Ou seja, o diferencial aqui foi a combinação de tecnologia de ponta com processos e pessoas capacitadas para aproveitar todos os benefícios gerados, tanto para a instituição – que ganha mais rentabilidade – quanto para o país – que garante um futuro melhor, com mais educação e qualificação da sua população.

*Marcelo Cosentino é vice-presidente dos segmentos de Professional Services da TOTVS

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