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Antecipando evasões em cursos presenciais

10/09/2018 | Atualizado ás 10:22h

É possível prever as evasões utilizando as informações já disponíveis para a maioria das instituições.

Não é nenhuma novidade que reter alunos sempre foi um grande desafio para as instituições de ensino. No entanto, o contexto do problema varia de acordo com o tipo da instituição: pública ou privada.

Neste artigo, iremos tratar das evasões nas instituições de ensino superior privado (IESP), uma vez que o problema das evasões nas instituições públicas é algo muito mais abrangente.

A relação mais próxima entre alunos e professores nos cursos presenciais pode ser utilizada como um diferencial no tratamento da retenção dos alunos. Para ter a chance de manter o aluno, a instituição precisa entender e ajudar o estudante a resolver seus problemas antes que ele tome a decisão de abandonar o curso. Caso contrário, o estudante poderá se sentir desamparado e ainda contribuir para a imagem negativa da instituição.

A boa notícia é que a grande maioria dos alunos desistentes deixam sinais de que uma provável evasão irá ocorrer. Sendo assim, é possível antecipar uma quantidade significativa de evasões.

Então, se é possível antecipar uma evasão, a instituição que fornece um curso presencial tem a vantagem de poder conversar pessoalmente com o aluno e neste caso, a chance de retenção é muito maior do que em outras modalidades de ensino.

Mas, como é possível prever a evasão com antecedência? A resposta está justamente nos dados que a instituição possui sobre os alunos, como por exemplo: frequência, desempenho acadêmico, dados financeiros e perfil do estudante.

Para realizar a previsão de evasão será necessário dividir os alunos em 3 conjuntos: alunos desistentes, alunos que já se formaram na instituição e alunos matriculados (ativos):



Utilizando mecanismos de inteligência artificial (mais precisamente Machine Learning) é possível aprender com os dados dos alunos desistentes e alunos formados. Uma vez que o aprendizado é concluído, torna-se possível avaliar cada um dos alunos matriculados, identificando se o aluno em questão está mais parecido com um aluno que se formou ou mais parecido com um aluno desistente.

No caso da figura acima, 3 dos 4 alunos matriculados possuem características similares aos alunos que já se formaram na instituição. Por outro lado, é possível observar que uma aluna matriculada possui características mais comuns para os alunos desistentes.

Outro importante fato a ser considerado é como os professores estão enxergando o comportamento dos alunos na sala de aula. Muitas vezes, os feedbacks dos professores são decisivos para a correta detecção de uma evasão. Novamente o contato presencial com o aluno é uma vantagem dos cursos presenciais que precisa ser aproveitada pela instituição.

Talvez possa parecer que se trate de um processo complexo e que esteja longe do alcance da sua instituição. Porém, a Plataforma Sucesso Universitário realiza todos os procedimentos necessários de forma automática. A plataforma é capaz de se plugar nos sistemas da universidade para efetuar a previsão de evasão e todo o aprendizado é realizado de forma autônoma, sem a intervenção do usuário.

Quando utilizada em casos reais, a plataforma conseguiu antecipar evasões em diversos cenários:

  • Por análise de frequência: 26 dias de antecedência (média)
  • Por análise de feedbacks dos professores: 8 dias de antecedência (média)
  • Por análise financeira: 2 a 3 meses de antecedência (média)

Um fato importante é que a grande maioria das instituições no Brasil já possuem os dados necessários para a previsão da evasão, seja nos sistemas de gestão acadêmica, seja em sistemas de catraca eletrônica ou em outros sistemas internos. Neste caso, a instituição pode tirar proveito destes dados com o objetivo de criar um processo de retenção de alunos eficiente.

Obviamente, detectar antecipadamente uma evasão é apenas o primeiro passo do processo de retenção de alunos. E por isto, informamos que neste mesmo blog, iremos discutir com detalhes todos os outros passos do processo de retenção.

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