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Good practice

SIGES Alerta Temprana — Sistema Salvadorenho de Alerta Precoce ao Abandono Escolar, Auditado pelo Próprio Governo

El Salvador · San Salvador · See the El Salvador profile

O módulo de alerta precoce SIGES de El Salvador sinaliza alunos em risco de abandono escolar (gravidez, união precoce, sobreidade) em 96% das 5.971 escolas do país — mas uma auditoria de campo de 2022, financiada pela UNICEF, constatou que os alertas automáticos subestimam os casos de risco reais em cerca de 4 a 10 vezes.

172 alerts
Alertas automáticos de gravidez no SIGES (2021 school year)
1348 alerts
Alertas de gravidez verificados no terreno (2021 school year)
831 alerts
Alertas automáticos de progenitores menores de idade no SIGES (2021 school year)
8652 alerts
Alertas de progenitores menores de idade verificados no terreno (2021 school year)
1995 alerts
Alertas automáticos de união precoce no SIGES (2021 school year)
7547 alerts
Alertas de união precoce verificados no terreno (2021 school year)
1224249 students
Alunos abrangidos pela auditoria de verificação (2021 school year)
96.38 %
Centros de ensino que concluíram a verificação (2021 school year)
300 people
Professores e administradores formados no projeto-piloto (2020)

Details

Promoter
Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología de El Salvador (MINEDUCYT)
Period
2019–2022
Keywords
education, dropout prevention, child protection, data monitoring

Context

O Ministério da Educação, Ciência e Tecnologia de El Salvador (MINEDUCYT) construiu um módulo de alerta precoce no SIGES, o sistema nacional de informação estudantil do país, para sinalizar os alunos em risco de abandono escolar. O módulo cruza o registo de cada aluno — situação de sobre-idade para o ano de escolaridade, faltas, desempenho académico, gravidez na adolescência, parentalidade precoce, união precoce ou casamento, e exposição à violência — para classificar o risco de abandono como médio, alto ou muito alto e sugerir intervenções ao nível da escola. A UNICEF financiou uma fase de diagnóstico e validação da metodologia em 2020, testada com cerca de 300 professores e administradores através da ONG FEDISAL.

Objectives

O sistema visa identificar atempadamente os alunos em risco de abandono escolar para que as escolas possam intervir, utilizando dados administrativos já recolhidos no SIGES em vez de um exercício de recolha de dados separado. A sua classificação de risco baseia-se em regras, com base em indicadores como gravidez, união precoce, situação de sobre-idade e absentismo, em vez de um modelo preditivo treinado.

Activities

Em 2021–2022, o departamento de monitorização do MINEDUCYT e uma consultora financiada pela UNICEF (FEDISAL) realizaram uma auditoria nacional de qualidade de dados, verificando manualmente os alertas automáticos do SIGES face a dados recolhidos porta-a-porta e em suporte de papel relativos ao ano letivo de 2021. O exercício de verificação abrangeu 1,224,249 alunos em 5,971 centros de ensino públicos e privados, com 96.38% dos centros a concluírem o processo.

Results

A auditoria constatou que o sistema automático subestima drasticamente os casos reais em risco: o SIGES registou 172 alertas de gravidez face a 1,348 encontrados através da verificação no terreno (cerca de 8 vezes mais), 831 alertas de progenitores menores de idade face a 8,652 no terreno (cerca de 10 vezes mais), e 1,995 alertas de união precoce face a 7,547 no terreno (cerca de 4 vezes mais). Não foi publicada nenhuma avaliação de resultados sobre se as taxas de abandono dos alunos sinalizados de facto melhoraram.

Conclusions

Esta diferença significa que o sistema automático de alerta precoce, tal como implementado, provavelmente não identifica a grande maioria dos alunos vulneráveis que foi concebido para identificar — uma limitação séria e autodocumentada, e não uma crítica externa. A transparência da auditoria é, ainda assim, notável: poucas ferramentas administrativas relacionadas com IA governamentais tiveram os seus modos de falha tão abertamente quantificados e publicados pelo próprio ministério implementador e pelo seu financiador.

Implementation

Indicative cost
Medium (€50k–€500k)
Time to results
Long (> 3 years)

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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