Predição do risco de Evasão e Reprovação

O que é Machine Learning?

Aprendizagem de máquina, do inglês Machine Learning, é um ramo da Inteligencia Artificial que permite que um sistema aprenda a partir de dados. No nosso contexto, é utilizado para automatizar a análise e a predição de alunos com possibilidade de evasão e reprovação a partir dos dados de uma entidade.

Como o sistema consegue prever se um aluno está em risco de evasão ou reprovação?

Com muita matemática e estatística! Primeiro, indicamos ao nosso algoritmo o objetivo que ele deve atingir.

Neste caso, alunos que reprovaram ao final do ano ou abandonaram a escola durante o ano letivo. Depois, fornecemos 17 variáveis (dados) para que ele possa determinar as características em comum dos alunos nestas situações. As variáveis utilizadas são:

Idade;
Gênero;
Local de nascimento;
Se possui plano de saúde;
Se utiliza transporte público;
Se já reprovou alguma vez;
Se concluiu a etapa atual;
Tipo de matrícula;
Turno;
Quantidade de faltas dos períodos avaliativos;
Média das avaliações dos períodos avaliativos.

Como o algoritmo é alimentado com dados, quanto mais fidedignos e atualizados os dados estão, mais assertivo será o perfil indicado pelo algoritmo e mais antecipadamente o município poderá agir para reverter a situação de um aluno em risco de evasão ou reprovação.

Quais tipos de matrícula são utilizadas na etapa de verificação dos dados?

São consideradas matrículas da Educação Básica em todos níveis escolares, desde a educação infantil até o ensino médio, tanto no Ensino Regular quanto na Educação de Jovens e Adultos (EJA). Apenas matrículas de anos anteriores são utilizadas nesta etapa.

Nos indicadores de evasão, são consideradas apenas matrículas com a situação:

Deixou de frequentar;
Cancelada;
Reprovada por frequência.

Nos indicadores de reprovação, são consideradas apenas matrículas com a situação:

Deixou de frequentar;
Cancelada;
Reprovada;
Reprovada por frequência.

Não existe predição de reprovação para a Educação Infantil?

A Lei de Diretrizes e Bases da Educação nos diz que a Educação Infantil não possui o objetivo de promover os alunos deste nível escolar, mesmo para o acesso ao Ensino Fundamental. Em outras palavras não existe aprovação ou reprovação.

Existem requisitos mínimos para uso da Inteligência Artificial no município?

Sim, é preciso que o município tenha dados de matrículas concluídas nos anos letivos anteriores, e que existam pelo menos 1000 (mil matrículas) com no mínimo 2% de evasão ou reprovação de alunos.

Além disso, para garantir a sua confiabilidade, é necessário o mínimo de 65% de assertividade nos índices de evasão ou reprovação para habilitar o recurso.

Também não são consideradas informações do cadastro de Histórico escolar no algoritmo.

Este recurso pode ser utilizado em qualquer momento?

Sim, desde que atenda ao requisitos mínimos.

Qual a periodicidade das análises e predições realizadas?

A partir da ativação do recurso, novas análises são realizadas todos os dias 5 e 20 de cada mês. Com isto, é possível acompanhar com as atualizações dos dados e as ações realizadas, a evolução dos riscos de evasão e reprovação para cada aluno.

Como posso fazer a gestão e o acompanhamento das predições?

Por meio do Gerenciador de relátorios, foram disponbilizados relatórios para auxiliar a rotina dos profissionais da secretaria, sendo eles:

Relatório por estabelecimento de ensino: Neste relatório é apresentado uma listagem com os alunos de todo o estabelecimento de ensino do contexto, constando respectivamente o Aluno, Turma, Turno, % risco de evasão e % risco de reprovação.

Relatório por aluno: Neste relatório é apresentado as informações acerca do histórico do aluno selecionado, constando além dos dados pessoais, a Data de aferição, Risco de evasão e Risco de reprovação, além de um gráfico com as informações que foram geradas.

Ativei o recurso e agora?

Agora, você deve orientar os professores e coordenadores da rede de ensino que utilizam o sistema Professores para que acompanhem os indicadores que serão exibidos nas funcionalidades de Frequência e Desempenho de alunos. você também precisa fazer um acompanhamento das análises e predições da funcionalidade. Ah! Para possuir uma assertividade com excelência, os professores precisam fazer os registros de frequência e desempenho com assiduidade, deixando os dados em dia e confiáveis.

Para utilizar inteligência artificial é necessário de algum acompanhamento técnico da Betha?

Não, o recurso pode ser utilizado com autonomia pelos usuários autorizados pela entidade. Contudo, se os usuários apresentarem muitas dúvidas recomendamos um acompanhamento.