A revolução dos dados na educação

Algoritmos de aprendizado de máquina podem prever desempenho escolar e otimizar alocação de recursos

A ciência de dados, que se baseia em métodos estatísticos e computacionais, vem se tornando cada vez mais importante na educação. Embora muitos modelos estatísticos já fossem utilizados para analisar dados educacionais, a crescente disponibilidade de grandes volumes de dados e o desenvolvimento de novas técnicas, como algoritmos de aprendizado de máquina, têm impulsionado avanços significativos em áreas como planejamento estratégico, análise de desempenho e formulação de políticas.

A capacidade de analisar grandes volumes de dados com precisão vem provocando uma verdadeira revolução na educação. Algoritmos de aprendizado de máquina, como Random Forest e Support Vector Machines, são utilizados para prever o desempenho escolar e otimizar a alocação de recursos. Morales et al. (2024) demonstraram a eficácia desses métodos na previsão de resultados escolares no Chile, permitindo intervenções mais eficazes.

Além disso, a análise de dados geoespaciais e temporais fornece uma perspectiva para compreender as mudanças demográficas e sociais que afetam o sistema educacional.   Asson et al. (2024), por exemplo, utilizaram técnicas geoespaciais para analisar o impacto das zonas de frequência escolar não contíguas (AZBs) na diversidade racial e segregação nos Estados Unidos.  As AZBs são áreas residenciais não adjacentes atribuídas à mesma escola, que têm sido historicamente associadas a esforços para segregar ou dessegregar escolas.

Desigualdades

A análise de dados geoespaciais e longitudinais oferece uma nova perspectiva para a educação, permitindo acompanhar a evolução das populações escolares e as mudanças no acesso à educação ao longo do tempo e revelando desigualdades persistentes.

Fernández Aguerre e Cedréz (2024) analisaram dados longitudinais de jovens uruguaios, utilizando informações de uma pesquisa nacional e microdados administrativos da Universidade da República (UDELAR), revelando a persistência de desigualdades no acesso à educação superior, mesmo após reformas. O estudo identificou que o capital cultural, que inclui fatores como a educação dos pais, influencia as chances de ingresso na universidade.

O uso de dados longitudinais também permite analisar outros aspectos da desigualdade. Utilizando dados em painel para estimar modelos com efeitos fixos de alunos, Rocha et al. (2024) demonstraram que a correspondência racial entre professores e alunos impacta positivamente o desempenho escolar. Já Muneratto e Watanabe (2024) utilizaram dados geoespaciais para mapear a distribuição desigual de professores de física na cidade de São Paulo, evidenciando disparidades no acesso a professores qualificados.

A ciência de dados não apenas revela desigualdades, mas também contribui para a formulação de intervenções mais eficazes. Ao identificar e mapear disparidades com maior precisão, a análise de dados contribui para a formulação de políticas mais justas e inclusivas.

Formulando políticas

A ciência de dados permite avaliar o impacto de políticas educacionais e prever seus efeitos, otimizando intervenções. Morris e Johnson (2024) utilizaram simulações para analisar o impacto de uma política de “notas mínimas” em escolas públicas do Arkansas, nos Estados Unidos. A política visava melhorar as taxas de graduação do ensino médio, e as simulações levaram em conta o custo-benefício da implementação e o retorno sobre o investimento (ROI) educacional. Os resultados indicaram um aumento nas taxas de graduação, mas ganhos financeiros a longo prazo menores que o esperado.

Além de avaliar políticas, a ciência de dados contribui para a formulação de novas intervenções, especialmente no combate às desigualdades regionais. No Brasil, a análise de dados tem sido crucial para identificar regiões que necessitam de mais apoio financeiro e otimizar a distribuição de recursos. Dias Peres et al. (2024) demonstraram o impacto do Fundeb na redução das desigualdades de financiamento entre estados, ajudando estados mais pobres a receber mais recursos para a educação. Essa capacidade de analisar dados e simular políticas educacionais permite otimizar intervenções, evitar falhas e promover uma educação mais justa e equitativa.

Corrigindo vieses na avaliação

A ciência de dados auxilia na identificação e correção de vieses na avaliação de professores e alunos. Gil-Hernández et. al (2024) realizaram um experimento fatorial com 1.717 futuros professores de 19 universidades espanholas, utilizando 128 perfis de alunos com diferentes características de gênero, origem étnica, status socioeconômico e capital cultural. Os resultados, analisados por meio de modelos de regressão, mostraram que meninas e alunos com maior capital cultural tendem a ser favorecidos, enquanto meninos e alunos imigrantes ou de classes sociais mais baixas são subestimados. Esses vieses inconscientes reforçam estereótipos e perpetuam desigualdades. A ciência de dados, ao identificar esses padrões, permite desenvolver estratégias para conscientizar os professores e implementar métodos de avaliação mais justos.

Desafios

Apesar dos avanços, a ciência de dados na educação enfrenta desafios. A qualidade e a disponibilidade de dados são obstáculos a serem superados, com dados incompletos ou não representativos de certos grupos, como demonstrado por Miranda e Baum (2024) ao analisar o impacto da pandemia de Covid-19 nas disparidades educacionais no Brasil.

A falta de representatividade de grupos como indígenas, imigrantes e alunos com necessidades especiais nas bases de dados pode perpetuar desigualdades.  Para superar esses desafios, é crucial investir em dados de qualidade, mais abrangentes e representativos de toda a diversidade dos estudantes, garantindo que as análises e políticas sejam mais inclusivas.

A ciência de dados, em constante evolução, promete avanços na educação, com algoritmos mais sofisticados e dados mais completos.  O aprendizado de máquina, uma área da inteligência artificial, tem o potencial de aprimorar as previsões sobre o desempenho dos alunos e a eficácia das políticas educacionais, permitindo intervenções mais personalizadas.

No entanto, é crucial considerar os desafios éticos e garantir que a ciência de dados promova justiça social.  Algoritmos mal utilizados podem reforçar desigualdades existentes.  A transparência, a equidade e a inclusão devem ser prioridades no desenvolvimento e na aplicação desses sistemas. O futuro da educação depende da integração ética e responsável da ciência de dados nas decisões estratégicas e políticas, visando uma educação de qualidade para todos.