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Jornal JA7 – A Universidade do Arizona rastreia os cartões de identificação do estudante para detectar quem pode abandonar

Os dados do cartão dizem aos pesquisadores com que frequência um aluno entrou na residência, na biblioteca e no centro de recreação do aluno, que inclui um salão, loja de conveniência, sala de correio e cinema. 

A Universidade do Arizona está rastreando swipes de cartão de identificação dos estudantes de primeiro ano para antecipar quais alunos são mais propensos a abandonar. Pesquisadores universitários esperam usar os dados para diminuir as taxas de abandono escolar. (Desistir refere-se a quem deixou o ensino superior inteiramente e aqueles que se transferem para outras faculdades.)

Os dados do cartão dizem aos pesquisadores com que frequência um aluno entrou na residência, na biblioteca e no centro de recreação do aluno, que inclui um salão, loja de conveniência, sala de correio e cinema. Os cartões também são usados ​​para comprar lanches de máquinas de venda automática e mais, colocando o número total de locais perto de 700. Há um sensor incorporado nas IDs de estudantes do CatCard, que são entregues a todos os alunos que frequentam a universidade.

“Ao obter seus traços digitais, você pode explorar seus padrões de movimento, comportamento e interações, e isso lhe diz muito sobre eles”, disse Sudha Ram, professor de sistemas de informação gerencial que dirige a iniciativa, em um comunicado de imprensa.

Os pesquisadores reuniram dados de calouros em um prazo de três anos até agora, e eles descobriram que suas previsões para quem é mais provável que abandonem são 73 por cento precisas. Eles também têm planos para dar aos conselheiros acadêmicos um painel de controle on-line para analisar os dados dos alunos em tempo real.

Com dados da atividade dos alunos, desempenho acadêmico e ajuda financeira, a universidade cria listas a cada trimestre de estudantes de primeiro ano com maior probabilidade de abandonar e compartilhá-lo com seus funcionários. Aqueles que são mais propensos a abandonar podem ter reduzido os círculos sociais e a falta de padrões bastante estabelecidos de comportamento, de acordo com Ram. A esperança é que a universidade identifique quais estudantes precisam de mais apoio de conselheiros para continuar.

“Já no primeiro dia das aulas, mesmo para estudantes de primeiro ano, essas análises preditivas estão criando indicadores altamente precisos que informam o que fazemos para apoiar os alunos em nossos programas e praticar”, afirmou Angela Baldasare, assessora assistente de pesquisa institucional na universidade.

As taxas de retenção da Universidade do Arizona em 2017 aumentaram para 86,5% para residentes e quase 89% para estudantes internacionais. Como referência, a Universidade de Columbia, Yale e a Universidade de Chicago ainda lideram com a maior taxa de retenção de 99%, enquanto a média nacional fica abaixo de 78%, de acordo com os números mais recentes.

Ram compara as previsões com os esforços de aprendizado de máquinas da Amazon, dizendo: “Nós pensamos, ao fazer essas intervenções pela 12ª semana, que é quando os alunos se decidem, você está fazendo o que a Amazon faz – oferecendo itens que você não encomendou mas estará ordenando no futuro “.

Algumas escolas já usam cartões de identificação de alunos para monitorar a atividade dos alunos , mas pode-se argumentar que este nível de análise dos dados de interação social dos alunos, que inclui timestamps e locais, potencialmente viola a privacidade dos estudantes. Afinal, no site da política CatCard , não há divulgação de que swipes e pagamentos podem ser monitorados pela universidade, como observado por Gizmodo . Nós alcançamos a universidade sobre suas políticas de divulgação.

Ainda assim, os algoritmos às vezes podem ser errados e tendenciosos . Ram admite: “Vivemos em uma era em que você não deveria estar generalizando” grupos de pessoas “. Você deve estar personalizando soluções a nível individual. “Ela chama os dados que ela analisou” apenas um sinal “.

 

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# Fábio Chaves

Fábio Chaves é jornalista.

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