Introdução

O abandono no ensino superior é um problema grave tanto para os estudantes como para as instituições. Quando um estudante abandona a universidade antes de concluir o seu curso as consequências vão além da frustração individual: representam oportunidades perdidas, desperdício de recursos e impacto na reputação da universidade. 

Muitas destas situações não acontecem de forma repentina. Existem sinais precoces de que um estudante enfrenta dificuldades, mas identificá-los a tempo e agir com eficácia continua a ser um desafio. 

Este estudo de caso demonstra como a Inteligência Artificial (IA) pode transformar estes dados em insights acionáveis, permitindo às universidades prever o risco de abandono e intervir no momento certo, apoiando os estudantes de forma personalizada e eficaz. 

O Desafio

As universidades recolhem uma grande quantidade de informação sobre os estudantes ao longo do seu percurso académico. No entanto, esses dados raramente são utilizados para prever riscos futuros de abandono. 

As principais dificuldades eram: 

• Identificar quais os estudantes que poderiam necessitar de apoio numa fase mais precoce. 

• Detetar risco num universo alargado de estudantes. 

• Agir antes de o estudante tomar a decisão de abandonar. 

• Evitar ações de apoio genéricas e pouco eficazes. 

Sem uma forma clara de identificar o risco, as equipas de apoio acabam, muitas vezes, por reagir demasiado tarde. 

A Solução

Para responder a este problema, desenvolvemos uma solução baseada em IA que analisa os dados existentes dos estudantes e estima o risco de abandono para cada um deles. 

Sem entrar em detalhes técnicos, a solução funciona de forma simples: 

• Analisa padrões de estudantes do passado. 

• Aprende quais as situações que frequentemente conduzem ao abandono. 

• Atribui um nível de risco aos estudantes atuais. 

Isto permite que as equipas académicas e de apoio social concentrem a sua atenção onde ela é mais necessária. 

Como Funciona em Termos Simples

O sistema analisa informação que as universidades já possuem, como por exemplo: 

• Progresso académico. 

• Histórico de matrículas e inscrições. 

• Indicadores de assiduidade e envolvimento. 

• Dados demográficos. 

• Classificações. 

Com base nestas informações, o sistema identifica estudantes com maior probabilidade de abandono. Estes podem, então, ser contactados e acompanhados através de ações personalizadas. 

Resultados

A solução apresentou resultados muito robustos quando testada com dados reais. 

• O sistema conseguiu identificar corretamente a maioria dos estudantes que mais tarde abandonaram. 

• Manteve um elevado nível de fiabilidade na identificação dos estudantes que prosseguiram os seus estudos. 

• As previsões revelaram-se estáveis e consistentes. 

Mais importante ainda, o modelo fornece alertas precoces — não decisões finais. Isto dá às instituições tempo para agir. 

Impacto e Valor Acrescentado

Esta solução gera benefícios claros para as universidades: 

• Intervenção precoce, permitindo apoiar os estudantes antes que os problemas se tornem irreversíveis. 

• Apoio personalizado, com ações adaptadas à realidade de cada estudante. 

• Melhor utilização dos recursos, direcionando as equipas de apoio para quem realmente necessita de atenção. 

• Melhoria das taxas de retenção, possibilitando que mais estudantes concluam os seus cursos. 

Do ponto de vista do estudante, o impacto é igualmente relevante: sentir-se-á apoiado, e não abandonado. 

Utilizaçao Responsável da IA

Esta solução foi concebida para apoiar pessoas e ajudar pessoas, nunca para as substituir. 

• As decisões são sempre tomadas por profissionais académicos. 

• O sistema fornece apenas indicadores de risco sob a forma de percentagem. 

• O objetivo é a prevenção. 

A ética e a transparência foram consideradas desde o início do projeto. 

Conclusão

A Inteligência Artificial oferece uma oportunidade real de melhorar o sucesso académico e a retenção de estudantes. Este estudo de caso prova que, com os dados certos e intervenção humana estratégica, é possível identificar riscos precoces e aplicar medidas de apoio adaptadas às necessidades individuais. 

Ao agir no momento certo, as universidades não só reduzem o abandono e melhoram os resultados académicos, como também promovem um ambiente de aprendizagem mais inclusivo e solidário. 

Quer a sua instituição/organização a transformar dados em ação e apoiar os estudantes/clientes antes que seja tarde? A IA pode ser a chave para decisões mais informadas e intervenções mais eficazes.