Sistema de IA de Alerta Precoce para Risco de Abandono Escolar — Mohammed VI Polytechnic University e o Ministério da Educação Nacional de Marrocos

Investigadores da Mohammed VI Polytechnic University (UM6P), em Benguerir, em colaboração com o Ministério da Educação Nacional, Pré-Escolar e Desporto de Marrocos, sediado em Rabat, construíram um sistema de aprendizagem automática para sinalizar alunos em risco de abandono escolar antes de o fazerem. O modelo foi treinado e testado com um grande conjunto de dados administrativos — cerca de 1,4 milhões de perfis de alunos, com mais de 100 variáveis, ao longo de cinco anos letivos consecutivos — fornecido pelo Ministério para a região de Fès-Meknès.

A equipa comparou cinco algoritmos (Árvore de Decisão, Random Forest, XGBoost, LightGBM e um método de votação por conjunto) e utilizou SHAP (Shapley Additive exPlanations) para tornar cada previsão interpretável pelos administradores escolares, em vez de uma "caixa preta". Avaliada com uma divisão aleatória dos dados, a melhor configuração obteve 88% de exatidão, 88% de sensibilidade (recall), 86% de precisão e uma AUC de 87%; isolando o melhor modelo individual (LightGBM, em alunos do nível 7), obteve-se 83% de exatidão e uma AUC de 89%.

Os autores são explícitos sobre uma ressalva importante que altera a forma como os números principais devem ser lidos: ao dividirem os dados cronologicamente — treinando com anos anteriores e testando em anos posteriores, mais próximo de como o sistema seria efetivamente usado — o desempenho caiu substancialmente, o que o artigo atribui em parte à perturbação dos padrões habituais de abandono causada pela pandemia de covid-19. Os autores notam ainda que a classe de abandono representa uma pequena minoria dos registos, o que dificulta a classificação, e que a análise, embora extensa, cobre apenas a região de Fès-Meknès e não a totalidade de Marrocos.

À data da publicação (abril de 2025, disponibilizado no arXiv), trata-se de um sistema de investigação construído sobre dados reais do ministério, ainda não reportado como uma ferramenta operacional de alerta precoce integrada nos processos diários de acompanhamento das escolas.