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Você já pensou na possibilidade de conseguir identificar de antemão quais são os estudantes com mais risco de saírem da sua instituição de ensino? Ou prever o número de alunos e suas necessidades para cada curso ou turma? Com a análise preditiva, isso é possível!
Nesse texto, explicaremos para você o que é essa técnica e como ela funciona, além dos seus benefícios e como implementá-la de maneira eficiente na sua instituição educacional.
O que é análise preditiva e como ela opera?
A análise preditiva é um método que usa informações passadas e algoritmos matemáticos para antecipar tendências e comportamentos futuros. Ao analisar padrões em um grande volume de dados (big data), essa abordagem permite antecipar eventos com base em informações passadas, fornecendo informações variadas para a tomada de decisões estratégicas na gestão da instituição de ensino.
O processo de previsão analítica inicia-se com a coleta de dados importantes, que podem englobar informações demográficas e resultados de desempenho, que incluem informações demográficas, resultados de rendimento ou qualquer outro dado pertinente.
Essas informações são, então, organizadas e preparadas para modelagem, processo que envolve a aplicação de algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar padrões e relações entre as variáveis.
Na área de educação, ela pode ser utilizada para prever o desempenho acadêmico dos alunos, permitindo que educadores identifiquem aquelas crianças que possam necessitar de suporte adicional.
Além disso, a análise preditiva pode ajudar a identificar alunos em risco de evasão, permitindo que as instituições de ensino implementem intervenções proativas para mantê-los engajados.
Quais são os benefícios da análise preditiva para a gestão da sua IE?
Mas, na prática, quais os benefícios que a análise preditiva pode oferecer para instituições de ensino? Veja a seguir algumas das vantagens que selecionamos para que você entenda como essa técnica pode fazer a diferença no seu negócio.
Tomada de decisão mais informada
Análise preditiva oferece uma base sólida para que gestores de instituições de ensino tomem decisões mais informadas. Em vez de confiar apenas na intuição em dados limitados, essa abordagem permite que as decisões sejam embasadas em dados concretos e previsões precisas.
Por exemplo, a previsão analítica pode melhorar a alocação de recursos ao prever a demanda por determinados cursos ou disciplinas, permitindo que a instituição ajude a oferta conforme a demanda projetada.
Identificação de riscos e oportunidades
Utilizar essa técnica permite com que você detecte alunos em risco de evasão ao analisar padrões de comportamento, desempenho e engajamento permitindo com que a escola intervenha de forma proativa para reverter essa situação.
Otimização de recursos
Ao prever a necessidade de professores, materiais didáticos e infraestrutura, a análise preditiva garante que os recursos sejam utilizados de maneira mais eficiente. Por exemplo, ao identificar períodos de alta demanda, a instituição pode alocar professores e materiais de forma mais estratégica evitando desperdícios e sobrecargas.
Como implementar a análise preditiva na sua IE?
Para implementar a análise preditiva na sua instituição de ensino de maneira eficiente, é importante que você siga alguns passos e saiba quais as ferramentas e recursos utilizar para aproveitar ao máximo o que essa estratégia pode oferecer.
Coleta de dados
O primeiro passo é identificar e coletar dados relevantes que serviram como base para análise. Essas informações podem incluir o registro de desempenho dos alunos, taxa de matrícula, dados demográficos, histórico de frequência, engajamento e atividades extracurriculares.
Escolha de ferramentas e tecnologias
Depois, é importante selecionar as ferramentas e tecnologias adequadas para suportar a análise preditiva. A ferramenta da GVdasa, por exemplo, possui funcionalidades voltadas à gestão de evolução e business intelligence (BI).
A plataforma oferece gerenciamento de relatórios e ferramentas de pesquisa, o que pode ser utilizado para coletar e analisar dados relevantes. Além disso, o uso de BI permite que a instituição identifique padrões e desenvolva estratégias proativas, como a previsão de evasão de alunos e a otimização de recursos.
Modelagem e análise
Com os dados e ferramentas selecionadas, o próximo passo é a criação de modelos preditivos. E envolve a aplicação de algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar padrões e tendências nos dados.
Essa análise resultante dará dados que podem prever comportamentos futuros, como desempenho acadêmico ou risco de evasão dos alunos.
Interpretação e ação
A última etapa é a de interpretar os resultados obtidos e implementar ações baseadas nessas previsões. Por exemplo: se a análise indicar que certos alunos estão em risco de evasão, a instituição pode desenvolver programas de apoio personalizados para esses estudantes.
Dessa mesma forma, previsões sobre a demanda de cursos podem orientar o planejamento de novas turmas ou alocação de recursos.
Portanto, agora você já sabe o que é a análise preditiva e quais os benefícios que ela pode oferecer para sua instituição de ensino. Por isso não perca mais tempo e invista nessa ferramenta para conseguir otimizar o seu negócio.
E se você quer mais dicas sobre gestão acadêmica, confira esse outro texto em nosso blog com as principais estratégias para otimização da gestão acadêmica que você deve conhecer!
