Retenção preditiva de alunos: lições e oportunidades na Gestão da Permanência

Sabemos que a evasão de alunos é um grande problema enfrentado pelas instituições de ensino, mas imagine conseguir prever a probabilidade de evasão de cada estudante. Revolucionário, não é? Através da retenção preditiva de alunos isso é possível! Entenda mais!🔮📊

Leitura: 5 minutos

Introdução: O que é retenção preditiva de alunos?

A retenção de alunos envolve diversos fatores, como o ensino, a organização do ambiente, o atendimento, e é um processo delicado, principalmente quando o aluno está muito próximo — ou até mesmo decidido — da evasão. E, apesar dos esforços, em muitos casos essa decisão é irreversível.

Conforme analisamos em nosso Guia Completo sobre Retenção de Alunos,  a evasão prejudica todas as partes envolvidas: tanto a instituição de ensino, que tem sua saúde financeira comprometida, quanto os alunos, que tem a sua jornada acadêmica interrompida.

Por isso, combater a evasão antes que ela se inicie ou ganhe força é indispensável para o sucesso da instituição de ensino e o desenvolvimento de uma Gestão da Permanência inteligente e sólida, e, para que isso seja feito de modo eficaz, a retenção preditiva de alunos se torna altamente aplicável no dia a dia das equipes de relacionamento.

Conseguindo prever com certa antecedência através de algoritmos que fazem análises de padrões e comportamentos de alunos, a retenção preditiva é capaz de identificar possíveis estudantes com maior chance de evasão, enquadrando-os em estágios que variam de acordo com as probabilidades de evasão: Potencial evasor, Declarado, Em processo e Evadido. 

Soma-se a isso o fato de que agora esse método conseguiu uma grande aliada: a inteligência artificial. Na prática, isso significa que o uso de IA aumenta exponencialmente a capacidade de previsão!

Dessa forma, a retenção preditiva de alunos é, resumidamente, a maneira mais eficiente de garantir a permanência de alunos, permitindo que a IE prepare diversas estratégias inteligentes e sustentáveis a longo prazo.

O que é retenção de alunos?

Refere-se à capacidade de uma instituição de ensino em manter os estudantes matriculados e engajados ao longo do tempo. 

A retenção de alunos envolve uma série de estratégias e práticas que visam garantir que os estudantes permaneçam na instituição até a conclusão do curso. Isso inclui a oferta de um ambiente acadêmico envolvente, suporte emocional e acadêmico adequado, programas extracurriculares atrativos, entre outros fatores.

Uma alta taxa de retenção de alunos indica que a instituição está atendendo as expectativas dos seus estudantes, oferecendo uma educação valiosa e satisfatória. Além disso, também contribui para a reputação positiva da instituição, aumentando sua credibilidade no mercado educacional.

Por outro lado, uma baixa taxa de retenção pode indicar problemas subjacentes na qualidade do ensino oferecido ou na experiência dos estudantes dentro da instituição. Nesses casos, é importante identificar as causas dessa evasão precoce e implementar medidas corretivas para melhorar a retenção.

Em resumo, a retenção de alunos é essencial para o sucesso contínuo das instituições educacionais. Ao priorizar o engajamento dos estudantes e fornecer um ambiente favorável ao aprendizado, as escolas podem garantir que seus alunos tenham uma experiência positiva e concluam seus estudos com sucesso.

Os riscos da retenção tradicional

A retenção tradicional, por tanto tempo utilizada em instituições de ensino, embora seja sim eficiente, não é mais eficaz o suficiente para os dias atuais. Para compreender suas limitações, conheça as três formas mais comuns da retenção tradicional de estudantes: A preventiva, a proativa e a reativa.

Retenção preventiva

• Foco: Foca em ações antecipadas, como a criação de políticas institucionais e ofertas de suporte acadêmico para evitar a evasão. O problema é que muitas vezes essas estratégias são genéricas, não personalizando o suporte necessário para cada aluno.

• Limitações:
  • Falta de personalização: Tende a ser generalista, aplicando as mesmas estratégias para todos os alunos, sem levar em consideração suas necessidades individuais. Isso pode resultar em intervenções pouco eficazes, já que não aborda de forma personalizada os desafios específicos que cada estudante pode estar enfrentando.

Retenção proativa

• Foco: Tem como objetivo identificar os alunos em risco de evasão com base em indicadores e métricas como a frequência nas aulas, o desempenho acadêmico em provas e atividades, e a participação em atividades extracurriculares. Embora isso ajude a mitigar alguns casos de evasão, tende a ser reativa em essência e pode falhar em abordar os problemas dos alunos antes que eles se agravem.

• Limitações:
  • Indicadores limitados: Os indicadores utilizados nem sempre são suficientes para uma análise completa da situação do estudante.
    
  • Ações tardias: Quando o problema é de fato identificado, pode ser tarde demais para reverter a evasão.

Retenção reativa

• Foco: Suas ações atuam apenas quando a situação do aluno já está crítica, como intervenções após quedas severas no desempenho ou inadimplência. Essa abordagem pode ser tardia e não prevenir a evasão de maneira eficaz.

• Limitações:
  • Taxa baixa de sucesso: Depois que um aluno evade, a probabilidade de retorno é muito baixa.
  • Custos elevados: Altos custos na tentativa de reverter a evasão, sem um retorno financeiro para a instituição de ensino.

A revolução da retenção preditiva de alunos

Nesse cenário, surge a retenção preditiva de alunos, que consegue prever e agir com antecedência em cada caso de possível evasão, por meio de análises de dados em tempo real, inteligência artificial e machine learning.

Impulsionada pelo uso da Inteligência Artificial (IA), essa análise consegue transformar e expandir exponencialmente a Gestão da Permanência nas instituições de ensino.

Ao contrário das estratégias tradicionais de retenção, que reagem aos problemas existentes, a retenção preditiva deseja evitá-los, permitindo que as IEs implementem ações focadas em prevenir a evasão.

Assim, a IA desempenha um papel fundamental no processo de retenção preditiva de alunos, pois permite:

• Análise de grandes volumes de dados: a Inteligência Artificial possui um poder elevado de análise e processamento de grandes volumes de dados (Big Data), como histórico acadêmico, frequência nas aulas, resultados de provas e avaliações, interações com professores, comportamento, participação em atividades extracurriculares.

• Identificação de padrões: Analisando esses dados, a IA é capaz de encontrar padrões e correlações que podem indicar risco de evasão. Por exemplo, um aluno com baixo desempenho em diversas disciplinas e um número alto de faltas possui uma propensão maior a abandonar a instituição.

• Previsão de comportamentos: Identificando esses padrões, a Inteligência Artificial consegue prever os alunos com maiores probabilidades de evasão. Ou seja, é uma mistura de analisar padrões passados, olhar para o presente para conseguir antecipar o futuro.

• Personalização de intervenções: Tratando cada caso individualmente, a IA permite que a instituição de ensino faça a retenção preditiva de alunos de forma personalizada e direcionada, considerando as necessidades e características de maneira singular.

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Como aplicar a retenção preditiva de alunos de forma sustentável em minha instituição de ensino?

Reter alunos de forma preditiva utilizando Inteligência Artificial é com certeza a melhor solução para o combate à evasão de alunos. Mas como esse trabalho acontece? Veja alguns passos necessários:

Coleta e análise de dados

• Identificação de fontes de dados: Utilizar ferramentas como um CRM educacional para coletar dados através de diferentes canais, mapeando as fontes mais relevantes.

• Qualidade dos dados: Garanta a qualidade dos dados coletados, eliminando duplicidades, inconsistências e informações incompletas.

• Escolha das métricas: Selecione as métricas mais relevantes para a análise de dados, como desempenho acadêmico, frequência às aulas, participação em atividades extracurriculares, interações com professores e resultados de pesquisas de satisfação.

• Utilização de ferramentas de análise de dados: Plataformas de BI (Business Intelligence), linguagens de programação como o Python e o uso de um CRM específico para a área educacional são muito úteis nessa área.

Retenção preditiva de alunos: Implementação de ferramentas de IA

• Escolha da ferramenta ideal: Avalie diferentes ferramentas, para escolher uma que consiga centralizar os dados de forma eficiente, tenha todas as funcionalidades necessárias para a IE, levando em consideração seu tamanho e o orçamento disponível.

• Integração com outros sistemas: Garanta que a plataforma escolhida consiga se integrar com outras utilizadas no dia a dia da IE. Isso faz com que a instituição tenha uma série de recursos disponíveis em um único ambiente.

• Treinamento de modelos: Utilize dados já disponíveis para treinar a IA. Ferramentas assim possuem machine learning, então vão se aprimorando com o uso e acesso a mais dados.

Construção de uma cultura educacional baseada em dados

• Incentivo a colaboradores: Alguns colaboradores podem ter dificuldades com o uso de Inteligência Artificial e dados, ou até mesmo uma resistência em utilizar essas tecnologias no seu trabalho. Esse incentivo precisa ser trabalhado de forma gradual, para que aos poucos comecem a tomar decisões baseadas em dados e acelerar alguns processos com o uso de IA.

• Capacitação de profissionais: Consultorias e cursos sobre análise de dados e engenharia de prompts podem fortalecer a cultura tecnológica dentro da instituição, impulsionando seus resultados.

• Inclusão dos alunos: Leve a IA para dentro das salas de aula, não de um jeito que assuste o aluno, mas de uma forma que potencialize seu aprendizado. E seja transparente quanto à coleta e análise de seus dados, respeitando sempre a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).

Plataforma Rubeus: AI Studio

Além do Rubeus Insights, uma ferramenta preditiva focada na Captação de Alunos, temos o AI Studio, que conta inicialmente com a Gestão da Permanência, uma aplicação focada na retenção preditiva de alunos!

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Benefícios da retenção preditiva de alunos

Em comparação com com a retenção tradicional, a retenção preditiva traz consigo diversos benefícios. Conheça alguns deles:

I – Permanência

Essa é a principal área de atuação da metodologia de retenção preditiva. Trabalhando de maneira eficaz a Gestão da Permanência nas instituições, trazendo benefícios como:

• Identificação precoce de sinais de evasão;

• Intervenções personalizadas;

• Aumento da taxa de permanência de alunos

Dessa forma, a IE ganha uma garantia maior de que os alunos que começam sua jornada acadêmica chegarão até o fim dela.

II – Captação

Pode parecer estranho à primeira vista, mas a retenção preditiva de alunos também traz resultados positivos para a captação de alunos. Isso acontece pois a satisfação gerada pelas estratégias geradas pela retenção preditiva traga mais interessados, por marketing boca a boca principalmente. Então, além da melhora na performance da retenção, a IE também se beneficia com:

• Melhora da autoridade da instituição;

• Marketing direcionado;

• Aumento do número de matrículas.

III – Satisfação

Para que a retenção de alunos aconteça de fato, antes de tudo a IE precisa garantir a satisfação do aluno. E com a retenção preditiva isso é possível, pois a instituição tem em suas mãos as informações necessárias para que isso seja feito.

Dessa forma, a IE ganha 3 pontos principais que possibilitam uma maior satisfação para os estudantes:

• Experiência do aluno personalizada;

• Fortalecimento do vínculo com a instituição;

• Melhora do clima institucional.

IV – Resultados

A retenção preditiva de alunos traz inúmeros resultados positivos para a instituição, no curto, médio e longo prazo. Esses resultados impactam a própria instituição e também seus alunos. Alguns deles são:

• Melhora do desempenho acadêmico;

• Otimização de recursos;

• Alinhamento com os objetivos estratégicos;

• Melhora na saúde financeira da IE.

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Cohort: como essa técnica aliada a retenção preditiva de alunos pode transformar a permanência nas IEs

Um cohort (ou coorte) é um conjunto de indivíduos que compartilham de uma ou mais características em comum. No contexto educacional, um cohort pode ser um grupo de alunos que iniciou o mesmo curso — ou até mesmo cursos diferentes — no mesmo período.

Dessa forma, é possível analisar o desenvolvimento e o comportamento de alunos coletivamente, identificando padrões e tendências que não são identificadas facilmente em análises individuais.

COMO A TÉCNICA DE COHORT PODE SER ALIADA À RETENÇÃO PREDITIVA DE ALUNOS?

A análise de cohort, aliada a retenção preditiva, consegue gerar insights valiosos para a experiência do estudante na jornada acadêmica e para a redução da evasão na instituição.

Ao realizar esse acompanhamento de grupos, é possível:

I – Identificar padrões de evasão

Diferentes cohorts analisados e segmentados conseguem revelar padrões e pontos críticos da jornada acadêmica, onde as taxas de evasão são mais altas.

Por exemplo, se na transição do primeiro período para o segundo o número de alunos está caindo muito, alguma disciplina pode estar sendo trabalhada de forma mais rigorosa do que deveria. Identificar os motivos da evasão é tão importante quanto identificar os principais momentos em que ela acontece.

Dificuldades financeiras, problemas acadêmicos, questões pessoais e falta de engajamento são alguns fatores que podem levar a evasão tanto de forma individual quanto coletiva, e o uso de cohort potencializa a retenção preditiva no quesito coletivo.

Além disso, a segmentação de cohorts permite uma análise ainda mais aprofundada, identificando padrões com base em idade, sexo e curso, por exemplo.

II – Retenção preditiva de alunos: Comparar o desempenho de diferentes cohorts

Supondo que a IE utilize estratégias de retenção e metodologias de ensino diferentes com dois ou mais cohorts, é possível encontrar padrões e obter resultados diferentes, permitindo, dessa forma, que a instituição de ensino saiba quais métodos são mais adequados e quais não estão sendo eficientes.

Um fator muito importante a ser considerado e comparado é o tempo entre diferentes cohorts. Assim, é possível analisar o impacto das mudanças comportamentais dos estudantes na taxa de evasão.

III – Personalizar as intervenções

A retenção preditiva de alunos em conjunto com a segmentação de cohorts permite o desenvolvimento de intervenções mais personalizadas e eficazes no combate à evasão.

Por exemplo, alunos com dificuldades de aprendizagem podem ser direcionados para uma tutoria especializada, enquanto alunos com problemas financeiros podem receber algum tipo de auxílio, desconto ou bolsa, até mesmo orientação e indicação no mercado de trabalho.

Dessa forma, identificando os estudantes com maior probabilidade de evasão e as suas causas com antecedência, a instituição de ensino consegue intervir da maneira mais eficaz possível, criando planos de ação individualizados.

Conclusão

Em resumo, a retenção preditiva de alunos chegou para revolucionar a forma como é feita a Gestão da Permanência nas instituições de ensino.

Abrindo um novo horizonte na gestão educacional, a retenção preditiva traz inúmeros benefícios tanto para a instituição de ensino quanto para os seus estudantes, impactando diretamente na saúde financeira da IE e na satisfação dos estudantes.

Por isso, é importante estar sempre atento às ferramentas e estratégias mais modernas do mercado, para que sua IE jamais fique para trás ou se torne obsoleta.

Agora nos conte: Sua instituição já trabalha a retenção preditiva de alunos? 😊

Considerações finais

Por fim, quero te desafiar a compartilhar esse conteúdo! Envie-o para os outros membros da sua equipe, assim seu time estará alinhado e crescerá junto. Além disso, não deixe de nos contar, nos comentários, o que achou!

Até a próxima! 👋

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Para usar como referência acadêmica

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📌 Formato ABNT:

PAULA, Natália de. Retenção preditiva de alunos: lições e oportunidades na Gestão da Permanência. Rubeus, 2024. Disponível em: https://rubeus.com.br/blog/retencao-preditiva-de-alunos/. Acesso em: XXXX. de XXXX.

📌 Formato APA:

Rubeus. 2024, 17 de outubro. Retenção preditiva de alunos: lições e oportunidades na Gestão da Permanência. [Post da web]. Recuperado de https://rubeus.com.br/blog/retencao-preditiva-de-alunos/