No panorama educacional brasileiro, as Instituições de Ensino Superior (IES) privadas enfrentam um desafio crítico: como prevenir a evasão de alunos, crescente a cada ano. Este fenômeno não apenas mina a sustentabilidade financeira dessas instituições, mas também tem impactos profundos no desenvolvimento socioeconômico do país.

No Brasil, as taxas de evasão em IES privadas têm mostrado um aumento preocupante. Dados do último Censo da Educação Superior mostram que, em 2022, a taxa de desistência no curso de ingresso foi de 58%, enquanto que em 2013 era de 11%.

As razões para a evasão são variadas, indo desde desafios financeiros, como falta de condições para arcar com o investimento em educação, aumento das mensalidades e a perda de bolsas de estudo, até questões de desalinhamento com as expectativas do curso e problemas pessoais dos mais diversos.

Do ponto de vista financeiro, a evasão representa uma perda significativa de receita para as IES privadas. Além disso, afeta negativamente a qualidade do ensino e pode deteriorar a reputação da instituição no longo prazo. Para a sociedade, a evasão resulta em uma redução do número de profissionais qualificados, prejudicando o desenvolvimento econômico e a inovação.

Compreender essas adversidades e endereçá-las de maneira assertiva é um dos principais desafios dos gestores de IES. Apesar da captação ser importante e priorizada nas instituições, é cada vez mais urgente empenhar esforços, também, na permanência desses alunos matriculados, especialmente, no início do curso, quando a evasão é ainda maior. 

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Tecnologia e a Ciência de Dados para Identificação Precoce de Alunos em Risco de Evasão

É fato que a análise de dados têm papel crucial em todos os setores. Quando falamos de prevenção de evasão, não é diferente.

Aliada à Inteligência Artificial (IA), é possível fazer análise de grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências de evasão que seriam difíceis de perceber manualmente. Dessa forma, é possível realizar:

• Análise de Comportamento de Aprendizagem: Sistemas baseados em IA podem analisar como os alunos interagem com materiais de aprendizagem online, identificando aqueles que estão com dificuldades ou baixo engajamento.
  
• Previsão de Desempenho Acadêmico: Algoritmos de IA podem prever o desempenho acadêmico futuro com base no histórico de notas, frequência de participação em aulas e outras métricas, sinalizando alunos que podem precisar de suporte adicional.
  
• Monitoramento de Saúde Mental: A IA também pode ser utilizada para monitorar indicadores de bem-estar mental dos alunos, como padrões de comunicação e atividades online, que podem ser sinais de estresse ou ansiedade.

Instituições em todo o mundo vêm desenvolvendo ferramentas que suportam essas análises e são capazes de atuar preventivamente na evasão, gerando recuperação de receita e maior engajamento dos alunos. 

Nos Estados Unidos, em que a demanda se direcionou para uma estagnação e a evasão começou a ser endereçada com mais atenção, diversas IES adotaram ou desenvolveram ferramentas que atuassem no aumento da permanência de estudantes.

A Purdue University, dos Estados Unidos, por exemplo, criou o “Course Signals”, sistema que utiliza prospecção de dados para identificar alunos que podem estar em risco de evadir. O sistema envia alertas precoces e recomendações tanto para alunos quanto para professores.

Já a Universidade do Colorado Denver (CU Denver) começou a utilizar uma ferramenta que permite à Instituição engajar-se em conversas que promovem ações em larga escala​​.

No Brasil, mesmo com cada vez mais iniciativas de captação de novos alunos, a conta não fecha quando esses estudantes evadem no primeiro ano de curso. 

A Movva, solução de permanência no Ensino Superior Privado, é pioneira no uso de Inteligência Artificial associada a Ciências Comportamentais para combater a evasão. 

O método apoiado pela Universidade de Stanford prevê uma imersão na Instituição de Ensino Superior e na realidade dos alunos naquele contexto, faz o diagnóstico dos pontos de fricção que levam à evasão em cada momento da jornada, e envia mensagens baseadas em mecanismos comportamentais mais relevantes para diferentes públicos e momentos ao longo do curso.

Os dados de interação podem ser acompanhados pela IES e filtrados por perfil de aluno. Além disso, o time da Movva desenvolveu o Movva Score, pontuação que representa o nível de engajamento de 0 a 125 a partir dos dados coletados sobre performance acadêmica, questões externas que afetam o desempenho no curso e características comportamentais do aluno. Esse score é utilizado para identificar risco de evasão e quais estudantes estão mais propensos a abandonarem o curso, permitindo ação preventiva mais assertiva.

Conclusão

Para efetivamente combater a evasão, as IES podem adotar diversas estratégias, como a personalização do ensino, adaptando os métodos e conteúdos às necessidades individuais dos alunos; fortalecimento do suporte psicopedagógico; e flexibilização de políticas financeiras para acomodar alunos com dificuldades econômicas. Integrar tecnologias avançadas, como as oferecidas pela Movva, é crucial para ampliar o impacto dessas estratégias.

A prevenção da evasão em IES privadas requer um esforço concertado, unindo abordagens pedagógicas, apoio psicossocial e inovação tecnológica. Empresas como a Movva estão liderando o caminho, fornecendo ferramentas essenciais para enfrentar este desafio de forma eficaz. Adotar essas estratégias não só beneficiará as instituições em termos de retenção e sustentabilidade financeira, mas também contribuirá significativamente para o avanço educacional e socioeconômico do Brasil.