MEC e UFG desenvolvem projeto de inteligência artificial para reduzir evasão

Texto: Ana Paula Vieira

Foto: Wesley Menezes 

O projeto “Inteligência Artificial para Auxílio de Ações que Visam à Redução da Evasão no Ensino Superior” foi tema de reunião nesta sexta-feira (26/2) entre a Secretaria de Educação Superior do Ministério da Educação (Sesu/MEC), a UFG e as Universidades Federais de Itajubá (Unifei), de São Carlos (UFSCar), do Pampa (Unipampa) e do Pará (UFPA). A UFG, por meio do Centro de Excelência em Inteligência Artificial (Ceia), está desenvolvendo um modelo preditivo da evasão. As outras instituições participam do projeto piloto fornecendo dados.

Participaram, pela UFG, o reitor Edward Madureira, a vice-reitora Sandramara Matias, a pró-reitora de Graduação Jaqueline Civardi e os professores da Administração Marcelo Tete e da Informática Anderson Soares, envolvidos no desenvolvimento da solução. Também estiveram presentes o secretário de Educação Superior Adjunto do MEC, Tomás Dias Sant’ Ana, o diretor de Desenvolvimento da Rede de Instituições Federais de Ensino Superior, Eduardo Gomes, além de reitores e autoridades das universidades envolvidas. 

O professor Marcelo Tete apresentou uma revisão de literatura sobre métodos preditivos em evasão no ensino superior e explicou que o tema é muito estudado, mas com enfoque na predição da evasão o projeto é inovador e pioneiro. Segundo ele, a partir dos anos 2000 surge uma maior preocupação em usar as tecnologias digitais para identificar com um pouco de antecedência sinais comportamentais que pudessem orientar ações preventivas na questão da evasão. A partir de 2021, ocorrem os primeiros casos de big data e técnicas de machine learning para predição de evasão e desenvolvimento de ações de apoio ao sucesso do estudante. “É uma área que está crescendo bastante”, analisou Tete.

Anderson Soares mostrou partes de tecnologias em desenvolvimento no Ceia/UFG para a construção do modelo de inteligência artificial preditiva e a criação de assistente inteligente para comunicação com alunos. Um dos destaques é o uso de interface conversacional com voz no assistente inteligente. Ou seja, o atendimento não será somente por texto. O professor ressaltou que, na tecnologia de reconhecimento por fala, a UFG chegou a décimos de uma eficácia de 90%, que é o índice da Google. “A gente está se desdobrando. Tem alguns pontos críticos que a gente precisa da ajuda de vocês principalmente para superar a questão do acesso aos dados e continuar a atingir os objetivos”, resumiu Anderson.  

O projeto tem novas etapas a serem realizadas dentro da duração total de 24 meses e se encerra em janeiro de 2022.