Prevenção ao abandono escolar
Previsão por IA + Intervenção precoce para educadores
Como poderíamos ajudar o Coordenador Pedagógico a agir sobre as previsões de risco de evasão sem adicionar complexidade à rotina que ele já tem?
Situação
Em 2022, o Rio Grande do Sul enfrentava uma crise na educação: taxa de evasão escolar de 11% — quase o dobro da média nacional de 6,6%. Embora existissem diversas políticas sociais para enfrentar o problema, a Procergs (agência de TI do estado) reconheceu que, com os vastos dados disponíveis, era possível adotar uma abordagem proativa e orientada por dados.
Tarefas
Liderar o design de um sistema de intervenção precoce baseado em IA para ajudar escolas a identificar e apoiar alunos em risco de evasão, tornando previsões complexas acionáveis para gestores sobrecarregados.
O desafio era prático: ajudar o Coordenador Pedagógico a agir sobre a previsão de risco sem obrigá-lo a abrir uma segunda ferramenta ou olhar mais um canal.
Ações
1. Pesquisa com Stakeholders
Entrevistas individuais com equipes da Procergs e do Governo para mapear expectativas e prioridades de informação antes do workshop colaborativo.
2. Workshop & Mapeamento de Personas
Workshop presencial mapeando todas as personas no ecossistema de prevenção à evasão e identificando o Coordenador Pedagógico como usuário principal — a pessoa que poderia agir sobre as previsões de IA.
3. Dados Disponíveis & Viáveis
Colaboração com a equipe técnica para mapear os dados de alunos disponíveis e suas fontes.
4. A decisão que mudou tudo: integrar em vez de adicionar
A equipe técnica queria um assistente no WhatsApp para notificar Coordenadores sobre alunos em risco. Na conversa com as escolas, ficou claro que não ia funcionar: os Coordenadores já recebiam dezenas de mensagens por dia no WhatsApp, e mais um canal seria só mais um sino ignorado.
Em vez de um novo canal, colocamos a previsão de risco dentro da lista de frequência que eles já abriam toda semana. Sem ferramenta nova, sem app para instalar, sem notificação para configurar. Os alunos passaram a aparecer ranqueados por probabilidade de evasão, e o Coordenador podia registrar cada conversa (com aluno, família ou professor) ali mesmo.
Resultados
- i100% de adoção: todos os coordenadores pedagógicos das 4 escolas do piloto passaram a usar a lista integrada semanalmente — validando a decisão de embutir a previsão de IA no sistema que já usavam, em vez de criar um novo canal de WhatsApp
- iiDa previsão à ação: média de 1,5 anotação por aluno sinalizado (contato com aluno, família ou professor documentado no sistema) — evidência de que a previsão virou intervenção, não só notificação
- iiiDireto para produção: equipes da Procergs e da RCI avançaram para implementação, sustentadas por um modelo preditivo com mais de 91% de precisão
- iValidação em campo: modelo validado em quatro escolas de Porto Alegre em 2024, com resultados satisfatórios
- iiEscala estadual: em fevereiro de 2025 começou a implantação para toda a Rede Estadual, integrada ao sistema Escola RS e acessível pela Seduc, coordenadorias regionais e escolas
- iiiDecisões de design que viraram política pública: a Política de Proteção à Trajetória Escolar, lançada em maio de 2025, adota a classificação por níveis de risco e o registro das ações da equipe escolar, os dois princípios definidos no design original
- ivContexto do outcome: entre 2022 e 2024, a taxa de evasão escolar no Rio Grande do Sul caiu de 11% para 5,2%. Este projeto foi uma das ações de um programa mais amplo do governo estadual e da Procergs — não reivindico causalidade isolada, mas o piloto validou o modelo em campo e foi encaminhado para expansão
Mastercard | Onboarding a Plataforma MDES
Assistente de IA Generativa que orienta clientes a integrar os serviços da Mastercard
Ver case →