Investigadores do Rwanda Polytechnic e da Univ. do Ruanda construíram um sistema de presenças com biometria e infravermelhos numa escola de Musanze; um modelo de árvore de decisão com dados de 2020–2021 atingiu 91,4% de precisão ligando baixa assiduidade a abandono.
Detalhes
Promotor
Rwanda Polytechnic (IPRC-Kigali) and University of Rwanda, with Wisdom School Musanze
Sete investigadores do Rwanda Polytechnic (IPRC-Kigali) e da Universidade do Ruanda construíram um sistema de monitorização de presenças baseado em IoT e IA na Wisdom School Musanze, uma escola secundária sem regime de internato no distrito de Musanze, para combater o abandono escolar associado a faltas não monitorizadas. O sistema combina um sensor de impressão digital para registo e verificação de presenças, um sensor infravermelho passivo (PIR) para detetar a presença física do aluno e um relógio em tempo real para marcar os registos, alimentando uma aplicação web que dá visibilidade em tempo real a pais e administradores e gera relatórios diários, mensais e anuais. Usando dados secundários dos registos do ano letivo 2020–2021 da escola, referentes a alunos do 1.º ao 6.º ano do secundário — incluindo sexo, condição de orfandade e histórico de pagamento de propinas — a equipa treinou um classificador de aprendizagem automática do tipo árvore de decisão que atingiu 91,4% de precisão ao demonstrar que taxas de assiduidade mais elevadas estão fortemente associadas a menor abandono escolar nesta escola. O trabalho foi publicado na European Journal of Technology (21 de março de 2023) e encontra-se também no repositório institucional da Universidade do Ruanda. Trata-se de um estudo de caso de uma única escola, com uma dimensão de amostra não divulgada, pelo que não foi demonstrado que o valor de 91,4% se generalize para além da Wisdom School Musanze. O artigo não aborda as implicações de proteção de dados e consentimento associadas à recolha de impressões digitais de menores, nem se o sistema foi adotado noutra escola desde a publicação.
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