{"id":1352,"date":"2019-04-24T12:00:08","date_gmt":"2019-04-24T15:00:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.betha.com.br\/blog\/?p=1352"},"modified":"2021-10-26T08:29:52","modified_gmt":"2021-10-26T11:29:52","slug":"evasao-escolar-pode-ser-prevenida-com-o-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.betha.com.br\/blog\/evasao-escolar-pode-ser-prevenida-com-o-machine-learning\/","title":{"rendered":"Evas\u00e3o escolar pode ser prevenida com o machine learning"},"content":{"rendered":"

A qualidade da educa\u00e7\u00e3o pode ser medida por diversos indicadores, mas alguns s\u00e3o essenciais, como \u00e9 o caso do \u00cdndice de Desenvolvimento da Educa\u00e7\u00e3o B\u00e1sica<\/strong> (Ideb). A partir de dados como o fluxo escolar e as m\u00e9dias de desempenho nas avalia\u00e7\u00f5es, t\u00eam-se acesso a esta realidade que serve de guia para os governos direcionarem os investimentos. Ou seja, caso os dados levantados pelo Ideb n\u00e3o sejam bons para determinado munic\u00edpio, ele deixar\u00e1 de receber os repasses do governo federal.<\/p>\n

Muito mais que investir em educa\u00e7\u00e3o, por\u00e9m, \u00e9 necess\u00e1rio que haja investimento de qualidade em educa\u00e7\u00e3o. Isso porque, quando h\u00e1 um n\u00famero grande de evas\u00e3o escolar ou reprova\u00e7\u00f5es, por exemplo, o custo do governo \u00e9 muito alto. Somente em 2016, conforme Censo Escolar<\/strong>, o gasto do Brasil foi de quase R$ 16 bilh\u00f5es com a reprova\u00e7\u00e3o de 3 milh\u00f5es de alunos da rede p\u00fablica. No pa\u00eds, o \u00edndice de jovens fora de escola \u00e9 muito grande e isso representa, al\u00e9m de um pa\u00eds pouco desenvolvido em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 educa\u00e7\u00e3o, gastos e mais gastos do governo.<\/p>\n

Felizmente, a tecnologia evolui a cada instante e pode ser usada de forma proativa no combate da evas\u00e3o escolar. Um exemplo \u00e9 o uso do machine learning, o ramo da Intelig\u00eancia Artificial que permite \u00e0s escolas ter uma previs\u00e3o sobre quais alunos est\u00e3o propensos a evadir ou a reprovar no fim do ano letivo. A ferramenta \u00e9 preventiva e emite uma notifica\u00e7\u00e3o assim que identificar o perfil do estudante em quest\u00e3o, possibilitando aos professores uma a\u00e7\u00e3o imediata e o acompanhamento durante todo o per\u00edodo escolar.<\/p>\n

O machine learning<\/strong> pode ser uma ferramenta valiosa na busca por melhores \u00edndices na educa\u00e7\u00e3o ao trabalhar com dados concretos uma vez que s\u00e3o analisados dados reais de munic\u00edpios diferentes, avaliando o perfil e desempenho de milhares de alunos nos \u00faltimos anos. Dados como idade, curso, frequ\u00eancia escolar e as reprova\u00e7\u00f5es anteriores s\u00e3o analisados a partir de um extenso banco de dados que permite realizar previs\u00f5es fieis \u00e0 realidade.<\/p>\n

A evas\u00e3o escolar e a reprova\u00e7\u00e3o t\u00eam impacto direto – social e financeiro – nos munic\u00edpios, fato que pode ser prevenido e at\u00e9 extinto com o uso da tecnologia. Somente prevendo o futuro com dados concretos \u00e9 poss\u00edvel agir de forma atuante e preventiva permitindo que os gestores da educa\u00e7\u00e3o tomem provid\u00eancias necess\u00e1rias a tempo de garantir melhores \u00edndices e melhor desempenho nesta \u00e1rea.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Conta com um portf\\u00f3lio de mais de 47 sistemas e seis aplicativos mobile, que tornam as atividades dos gestores e servidores p\\u00fablicos mais eficientes. Para oferecer ao mercado os melhores produtos, a Betha utiliza tecnologia cloud, machine learning, big data, internet das coisas, intelig\\u00eancia artificial e reconhecimento de voz e facial. Possui 36 anos de hist\\u00f3ria, 600 colaboradores diretos, matriz em Crici\\u00fama\/SC, sete filiais, 22 revendas parceiras, mais de 3 mil clientes, mais de 1,4 milh\\u00e3o de usu\\u00e1rios e est\\u00e1 presente em 22 estados brasileiros. 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