Mapa de Alerta Precoce do Insucesso Escolar

 Mapa de Alerta Precoce do Insucesso Escolar

Vencedor da 3ª edição do programa Data for Change

O projeto Mapa de Alerta Precoce do Insucesso Escolar (MAPIE), proposto pela Associação Tempos Brilhantes (ATB), foi o vencedor da terceira edição do Data for Change 2021, um programa que integra a Iniciativa para a Equidade Social, uma parceria entre a Fundação “la Caixa”, o BPI e a Nova SBE que inclui projetos desenvolvidos pelo Nova SBE Data Science Knowledge Center (DSKC).

Este projeto, realizado em 2021, teve como objetivo melhorar uma ferramenta de apoio à identificação de alunos em risco de insucesso escolar nos 2º e 3º ciclos de escolaridade, existente desde 2018 mas que, no entanto, apresentava algumas limitações, já identificadas pela ATB. Durante o programa Data for Change, a ATB teve a oportunidade de se capacitar em temas de ciência de dados, tais como data curation e desenvolvimento de modelos de inteligência artificial.

Em 2020, Portugal investiu 10 mil milhões de euros em Educação, com uma estimativa de custo por aluno de 6.200 euros por ano, segundo o Ministério da Educação português. Em 2018/2019, ficaram retidos cerca de 7% dos alunos do ensino básico e secundário, o que acarreta custos sociais e económicos relevantes. Em 2018, segundo uma estimativa do DSKC o custo associado a esta taxa de retenção ultrapassava os 249 milhões de euros.

Em setembro de 2018, a Associação Tempos Brilhantes (ATB) implementou o Sistema de Alerta Precoce do Insucesso Escolar – SAPIE, atualmente designado por Mapa de Alerta Precoce do Insucesso Escolar – MAPIE. Esta ferramenta foi utilizada em cerca de 85 Agrupamentos Escolares, e pretendia estimar o risco individual de insucesso escolar no  2º e 3º ciclos do ensino básico, baseando-se, contudo, num modelo baseado em regras estatísticas e não validado no contexto português.

Para potenciar o MAPIE, a equipa da NOVA SBE Data Science Knowledge Center (NOVA SBE DSKC) desenvolveu, em conjunto com a ATB, um modelo de inteligência artificial, utilizando os dados históricos e pseudoanonimizados de alunos do 2º e 3º ciclos de escolaridade de 30 agrupamentos escolares portugueses, entre os anos de 1997 e 2020. Para o efeito, foram analisados dados demográficos e relativos ao percurso escolar dos alunos, assim como características do próprio agrupamento escolar.  Através destes dados, foi possível criar modelos baseados especificamente em dados do contexto educativo português e adaptados a três pontos distintos do percurso académico dos alunos: início do 6º, 8º e 9º ano de escolaridade, prevendo insucesso até ao final do 3º ciclo.

Os modelos do projeto foram desenhados para serem ferramentas de apoio à decisão de atores como diretores de agrupamento de escolas, diretores de turma ou membros de equipas multidisciplinares de apoio à educação inclusiva. Através da identificação precoce dos alunos em risco, poderão ser preparados e implementadas medidas preventivas do insucesso escolar.

O novo modelo de inteligência artificial concebido para o 9º ano permitiu melhorar o desempenho do MAPIE em 60%. Em média, os novos modelos permitiram identificar cerca de metade dos alunos que ficariam retidos até ao 9º ano, o que corresponderia a cerca de 9000 alunos com base nos números de 2018/2019 (pré-pandemia). De acordo com as estimativas acima, a prevenção da retenção de todos os alunos identificados como estando em risco resultaria numa poupança de cerca de 55,8 milhões de euros por ano.

O desenvolvimento do projeto contou com o apoio fundamental de um conselho consultivo, que integrou elementos com reconhecida experiência e conhecimento aprofundado sobre o setor, incluindo um membro de equipa multidisciplinar de apoio à educação inclusiva, um diretor de agrupamento, uma investigadora na área da educação e um membro da estrutura de missão para a Promoção do Sucesso Escolar.

O programa Data for Change faz parte da Iniciativa para a Equidade Social, uma parceria que visa contribuir para a transformação do setor social em Portugal a longo prazo, delineando um retrato do setor e desenvolvendo programas de investigação e desenvolvimento juntamente com organizações sociais portuguesas.

Mais informação sobre o projeto pode ser consultada no relatório disponível em: pdf