Evasão escolar pode ser prevenida com o machine learning

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A qualidade da educação pode ser medida por diversos indicadores, mas alguns são essenciais, como é o caso do Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb). A partir de dados como o fluxo escolar e as médias de desempenho nas avaliações, têm-se acesso a esta realidade que serve de guia para os governos direcionarem os investimentos. Ou seja, caso os dados levantados pelo Ideb não sejam bons para determinado município, ele deixará de receber os repasses do governo federal.

Muito mais que investir em educação, porém, é necessário que haja investimento de qualidade em educação. Isso porque, quando há um número grande de evasão escolar ou reprovações, por exemplo, o custo do governo é muito alto. Somente em 2016, conforme Censo Escolar, o gasto do Brasil foi de quase R$ 16 bilhões com a reprovação de 3 milhões de alunos da rede pública. No país, o índice de jovens fora de escola é muito grande e isso representa, além de um país pouco desenvolvido em relação à educação, gastos e mais gastos do governo.

Felizmente, a tecnologia evolui a cada instante e pode ser usada de forma proativa no combate da evasão escolar. Um exemplo é o uso do machine learning, o ramo da Inteligência Artificial que permite às escolas ter uma previsão sobre quais alunos estão propensos a evadir ou a reprovar no fim do ano letivo. A ferramenta é preventiva e emite uma notificação assim que identificar o perfil do estudante em questão, possibilitando aos professores uma ação imediata e o acompanhamento durante todo o período escolar.

machine learning pode ser uma ferramenta valiosa na busca por melhores índices na educação ao trabalhar com dados concretos uma vez que são analisados dados reais de municípios diferentes, avaliando o perfil e desempenho de milhares de alunos nos últimos anos. Dados como idade, curso, frequência escolar e as reprovações anteriores são analisados a partir de um extenso banco de dados que permite realizar previsões fieis à realidade.

A evasão escolar e a reprovação têm impacto direto – social e financeiro – nos municípios, fato que pode ser prevenido e até extinto com o uso da tecnologia. Somente prevendo o futuro com dados concretos é possível agir de forma atuante e preventiva permitindo que os gestores da educação tomem providências necessárias a tempo de garantir melhores índices e melhor desempenho nesta área.

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Betha
Betha Sistemas

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