Agora a USP sabe quais as chances de um aluno não concluir o curso usando uma IA

A Universidade de São Paulo (USP) desenvolveu uma ferramenta que utiliza inteligência artificial (IA) para avaliar a probabilidade de um aluno concluir — ou não — a graduação dentro do prazo previsto pela instituição.

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A ferramenta de Predição da Não Conclusão do Curso de Graduação foi criada pela Superintendência de Tecnologia da Informação (STI) da universidade, e usa dados do sistema de registro acadêmico para realizar as previsões.

Com a adoção do modelo computacional, a expectativa da universidade é de haja uma acompanhamento mais próximo do desenvolvimento dos estudantes, bem como das práticas pedagógicas utilizadas nos cursos ao longo da graduação. 

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Como a ferramenta foi desenvolvida?

O STI empregou modelos de aprendizado de máquina (machine learning) para desenvolver o recurso, utilizando como base informações de alunos de todos os cursos dos últimos 12 anos.

Ao longo de dez meses de trabalho, diversas informações dos estudantes foram usadas para alimentar o modelo computacional, como:

• Notas;
• Frequência;
• Trancamentos;
• Sexo;
• Curso e área do curso;
• Idade de ingresso;
• Período;
• Tempo de permanência na graduação.

“Com a disponibilização dessa ferramenta, marcamos um momento historicamente relevante das contribuições da STI para a comunidade USP, que é a utilização de aprendizado de máquina associado a uma engenharia para grandes volumes de dados, gerando uma ferramenta pragmática e de grande impacto para a melhoria da qualidade da gestão acadêmica da graduação”, destaca ao Jornal da USP o superintendente de Tecnologia da Informação, João Eduardo Ferreira.

Benefícios do recurso à gestão acadêmica

De acordo com a USP, o modelo de predição tem assertividade de aproximadamente 90% e já está disponível para uso por presidentes das Comissões de Graduação, coordenadores de curso e serviços de graduação de todas as unidades da instituição de ensino.

Com a ferramenta em mãos, a expectativa é que esses profissionais possam monitorar o progresso acadêmico dos estudantes, identificando aqueles com baixa probabilidade de conclusão. Assim, será possível realizar um acompanhamento mais próximo, por meio de programas de mentoria e tutoria, ou apoio psicopedagógico.

Além disso, práticas pedagógicas e estruturas curriculares associadas a altos índices de evasão poderão ser revisadas a partir dos dados gerados pelo modelo de IA.

“Esse é um instrumento inovador e de alta precisão, capaz de apoiar a gestão da graduação com base em evidências. A ferramenta oferece análises confiáveis sobre o risco de não conclusão dos estudantes, permitindo ações preventivas e políticas de acompanhamento mais eficazes. É um importante avanço na qualificação do acompanhamento acadêmico e na promoção da permanência estudantil na USP”, ressalta o pró-reitor adjunto de Graduação, Marcos Neira.

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