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O Ensino Superior no Brasil enfrenta muitos desafios, especialmente quando se trata de retenção de alunos e evasão. A falta de recursos financeiros é uma das principais razões para o abandono dos estudos. No entanto, a tecnologia pode fornecer alternativas para superar esses problemas. Neste contexto, a hiperpersonalização e os modelos de crédito inteligentes que usam IA e machine learning podem ajudar a traçar estratégias para pagamentos, cobranças, créditos, financiamentos e modelos de cursos mais atraentes, como EAD e os de curta e média duração.
Segundo o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep), em 2019, mais de 75% dos alunos matriculados no ensino superior estavam em instituições privadas. Entretanto, as universidades brasileiras enfrentam grandes desafios com a evasão de matrícula e a inadimplência.
Um estudo do Instituto Semesp, entidade que representa mantenedoras de ensino superior no Brasil, cerca de 3,78 milhões de estudantes deixaram de frequentar universidades privadas em 2022 (uma taxa de abandono de mais de 37%). Esses números vão além de uma possível falta de investimento em tecnologia e em métodos pedagógicos inovadores. Eles denotam uma preocupação baixa do segmento quando o assunto é compreender o seu principal cliente, o aluno.
Muitas instituições não fazem um acompanhamento adequado ou mesmo têm uma base de dados sobre os alunos devidamente atualizada. Ainda há muito a ser feito para aprimorar os modelos de gestão educacional no ensino superior.
Logo, a identificação dos problemas que podem levar à evasão é dificultada quando os gestores de educação ignoram algumas métricas. Essas desistências ocorrem por diversos motivos, como problemas financeiros, desinteresse pelo curso, insatisfação com a qualidade do ensino, entre outros.
Para as instituições, a evasão representa uma queda na arrecadação e na reputação da instituição, além de indicar problemas de qualidade do ensino oferecido. A boa notícia é que grande parte da solução pode estar em um investimento técnico, em tecnologia e, mais especificamente, em inteligência de dados. Mais precisamente na hiperpersonalização. O uso de dados pessoais para customizar experiências, no contexto do Ensino Superior, pode fornecer soluções personalizadas para problemas financeiros dos estudantes. Seria como uma primeira etapa antes da criação de modelos de crédito inteligentes.
Com informações sobre a situação financeira do aluno e seu perfil de consumo, por exemplo, é possível desenvolver um modelo de crédito estudantil baseado nas necessidades e no perfil dele para sugerir ou criar melhores opções de financiamento para pagar as mensalidades.
Modelos analíticos para o desenvolvimento de soluções
Além da hiperpersonalização, as instituições também podem usar modelos de crédito inteligentes para traçar estratégias de pagamento, cobrança, crédito, financiamento, negócios ou até mesmo de cursos mais atraentes. Por meio desses modelos, elas conseguiriam projetar estratégias de cursos de curta e média duração, ou em formato Ensino à Distância (EAD), que conseguem se adaptar melhor às necessidades de determinados alunos. Mais do que isso, o investimento em modelos analíticos pode contribuir com o desenvolvimento de soluções para diversas áreas da educação, como orçamento, recursos humanos, marketing, eficiência administrativa, gerenciamento de riscos, atualização da grade curricular e outras.
Essas ferramentas de software podem ajudar gestores da educação a entender melhor a situação atual, prever o desempenho dos alunos no futuro e tomar decisões mais bem informadas para melhorar não só a gestão executiva da instituição, mas também o desempenho dos alunos e a qualidade do ensino.
Esses modelos analíticos se baseiam em dados históricos e em informações atuais, como resultados de testes e avaliações, para fornecer insights sobre como os alunos estão aprendendo, se estão ficando mais ou menos preparados para a vida profissional, e como eles se comparam aos alunos de outras instituições. Por meio deles, é possível tentar prever como os alunos devem se sair no futuro e acompanhar seu desempenho acadêmico atual, permitindo que gestores da educação façam alterações no currículo, ofereçam treinamentos ou ajudas adicionais.
Assim, com o uso de IA e machine learning, as instituições conseguem entender melhor o comportamento dos alunos e oferecer modelos de crédito personalizados para cada um deles. Modelos estes que também utilizam essas tecnologias para analisar dados e são uma forma eficaz de garantir a qualidade dos serviços educacionais oferecidos e assegurar que os alunos recebam a melhor experiência possível.
Mas apesar de atingirem mais diretamente a gestão de finanças em educação superior, eles são intrinsecamente ligados à hiperpersonalização por precisarem lidar com dados pessoais para entender como ajudar os alunos a financiar seus estudos; e instituições a fazer melhores escolhas sobre como gastar seus recursos.
Da mesma forma, os modelos de crédito também permitem que faculdades obtenham maior transparência nos custos e nos resultados, além de ajudar instituições de ensino superior a obter um melhor controle de seus custos.
Há diversas soluções tecnológicas disponíveis que podem identificar perfis comportamentais e dados pessoais de alunos e possíveis alunos. Ao adotar essas soluções, as instituições de ensino superior podem consideravelmente melhorar suas taxas de retenção de alunos, garantindo, consequentemente, a qualidade do ensino, a satisfação e permanência dos alunos e uma gestão organizada e estratégica de recursos.
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