Alerta Escuela — o sistema nacional peruano de alerta precoce de abandono escolar baseado em machine learning

No final de 2020, o Ministério da Educação do Peru (Minedu) lançou o Alerta Escuela, uma plataforma web de âmbito nacional que utiliza um modelo de machine learning para estimar o risco de abandono escolar de cada aluno. Construído com o apoio do Banco Mundial, o modelo baseia-se em dados administrativos — características do aluno, histórico de desempenho académico, contexto familiar, características do serviço educativo e informação socioeconómica do agregado familiar — para assinalar alunos em risco alto, médio ou baixo, disponibilizando aos diretores e tutores escolares um painel para intervenção precoce nos níveis inicial, primário e secundário do Peru.

O que torna o Alerta Escuela invulgarmente bem documentado é o facto de o Minedu e o Banco Mundial não se terem limitado a lançar a ferramenta — avaliaram-na rigorosamente. Uma avaliação de implementação realizada entre 2021 e 2023 constatou que apenas 7% das escolas com alunos em risco alto ou médio acederam efetivamente à plataforma, e apenas 2% descarregaram as suas orientações de gestão e pedagógicas; muitos diretores relataram não compreender o modelo nem as variáveis por detrás das suas pontuações de risco, e consideraram a ferramenta "demasiado morosa", por, na sua opinião, se limitar a pedir informação em vez de oferecer soluções. Um estudo complementar testou lembretes por SMS baseados em princípios de economia comportamental para incentivar os diretores a usar a plataforma: os lembretes aumentaram significativamente o acesso e o uso do sistema de alerta precoce, mas esse aumento de uso não se traduziu em mais ações preventivas por parte do pessoal escolar, e, no final, não produziu qualquer redução mensurável do abandono escolar.

Este é um caso genuinamente misto e rico em evidências: um sistema nacional de ML tecnicamente competente para um problema importante, avaliado com honestidade, cuja conclusão central é que o simples acesso a mais dados não muda o comportamento nem os resultados na linha da frente sem interfaces mais simples, orientações mais claras e melhor conectividade (36% das escolas careciam de acesso fiável). O Peru continuou a aperfeiçoar a plataforma após estas conclusões, mas a lição central — a de que os sistemas de alerta precoce devem ser avaliados pelas ações e resultados que geram a jusante, e não pelo uso da plataforma — é um dos resultados cautelares baseados em evidências mais valiosos deste catálogo.

Fontes: World Bank Blogs (Alegría, Avitabile e Chumpitaz Torres, maio de 2023); Minedu / repositório do Ministério da Educação do Peru (relatório metodológico de 2022; anúncio oficial de lançamento, gob.pe).