Inovação para transformar a Educação
A Tecnologia, Inovação e Ciência de Dados têm o potencial de revolucionar o segmento de Educação, trazendo soluções inovadoras que melhoram a qualidade do ensino e do aprendizado. Com o uso de tecnologias como Inteligência Artificial e Machine Learning, é possível personalizar o ensino e adaptá-lo às necessidades individuais de cada aluno.
Podemos analisar grandes volumes de dados educacionais, permitindo uma visão mais ampla dos desafios enfrentados pelo setor.
Com essas informações, é possível desenvolver políticas públicas mais eficientes e identificar áreas que precisam de mais investimento.
O que podemos construir juntos?
Análise de Dados:
A partir da análise de dados obtidos de Sistemas de Gestão de Aprendizagem (LMS), é possível identificar conhecimento tácito – aquele que é difícil de ser explicitado, mas que pode ser captado, de algum modo, por tecnologias.
Esse conhecimento pode subsidiar a construção e o aprimoramento de cursos e currículos. Esses dados podem, ainda, ser cruzados com os tipos de tarefas propostas e de interação dos alunos.
É possível, por exemplo, personalizar ainda mais essa trajetória de aprendizado, diante da identificação de lacunas de conhecimento e apresentação de conteúdos específicos para cada aluno.
Matching:
A Ciência de Dados pode ajudar avaliar perfis de alunos para identificar quais professores tem mais chances de melhorar seu aprendizado em determina turma, escola ou disciplina.
Isso traz mais possibilidades de satisfação e realização pessoal para o aluno.
Machine Learning:
Utilizando Machine Learning, é possível identificar (com eficácia superior a 85%) os alunos com maior chance de evasão escolar, através do cruzamento de múltiplas bases de dados (sejam da própria instituição de ensino, secretarias de educação ou outras de domínio público).
A evasão é um fenômeno complexo que se não for combatido compromete metas sociais e econômicas da sociedade a médio e longo prazo.
Algumas instituições e cursos oferecem disciplinas eletivas e extracurriculares em que o número de matriculados pode variar de acordo com a popularidade.
Com a análise preditiva, é possível planejar melhor o currículo escolar e toda a gestão necessária para que essas disciplinas sejam ministradas com qualidade, sem turmas lotadas, mas com a preocupação de atender a todos que se interessam por elas.
Além disso, todas as escolas particulares têm um certo número de inadimplentes. Em algumas, esse número é tão alto que chega a provocar o fechamento da instituição!
Isso mostra o quanto é importante que a escola tenha uma previsão mais clara das inadimplências que terá e se planeje financeiramente para suportá-las.
Outra possibilidade com a análise preditiva é a antecipação do cenário de novas matrículas.
Pois essa é uma questão que também afeta o orçamento da escola, então é importante que haja uma estimativa mais precisa sobre ela.
É possível explorar padrões e relacionar diversos fatores para prever tendências e apresentar um resultado provável de matrículas que a escola terá para o ano seguinte.
Assim, a instituição de ensino consegue saber a quantidade de recebimentos que poderá contar advindos das matrículas, e também a necessidade de traçar novas estratégias para melhorar o cenário, revertendo resultados negativos ou potencializando os positivos.
Análise Preditiva
IA & Machine Learning para Qualificar a Taxa de Conversão de Leads
Desenvolvemos motores cognitivos capazes de aprimorar a Segmentação e Qualificação de Leads e aumentar o retorno sobre investimento (ROI).
Alguns dos nossos clientes
