A USP (Universidade de São Paulo) lançou uma ferramenta de inteligência artificial para prever e combater a desistência de alunos na graduação.
A intenção da universidade é melhorar os indicadores de desempenho, como taxas de conclusão e tempo médio de curso.
Para o desenvolvimento do sistema, foram analisados registros anuais de alunos dos últimos 12 anos, abrangendo informações como notas, frequências, trancamentos, dados demográficos e tempo de permanência na graduação.
O sistema foi validado por uma empresa de análise de dados que constatou a capacidade do modelo de gerar indicadores de risco com cerca de 90% de assertividade, segundo a universidade.
O pró-reitor adjunto de graduação Marcos Neira disse ao Jornal da USP que a ferramenta oferece análises confiáveis que permitem ações preventivas e políticas de acompanhamento mais eficazes.
“Isso representa um avanço na qualificação do acompanhamento acadêmico e na promoção da permanência estudantil na USP. É um instrumento inovador e de alta precisão, capaz de apoiar a gestão da graduação com base em evidências.”
O sistema já está disponível para presidentes de comissões de graduação, coordenadores de curso e serviços de graduação, sendo o primeiro produto da STI (Superintendência de Tecnologia da Informação) a utilizar IA.
Com a análise, coordenadores podem monitorar o progresso acadêmico dos estudantes, identificando riscos de desistência para priorizá-los em programas de tutoria, monitoria ou apoio psicopedagógico.
A ferramenta também permite revisar práticas pedagógicas e estruturas curriculares associadas à evasão, planejar acompanhamento personalizado e auxiliar em decisões administrativas como flexibilização de horários, trancamentos de matrícula e reingressos.
A IA possibilita ainda análises comparativas entre as áreas – biológicas, humanas e exatas – e entre cursos, identificando vulnerabilidades estruturais em cada contexto.
“É a utilização de aprendizado de máquina associado a uma engenharia para grandes volumes de dados, gerando ferramenta de grande impacto para a melhoria da qualidade da gestão acadêmica da graduação”, afirma o superintendente da STI, João Eduardo Ferreira.
A equipe da STI trabalhou por cerca de dez meses no desenvolvimento, com estudos e implementações de técnicas de aprendizado de máquina e engenharia de dados.
Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br
