O DOE de Nova Iorque coloca ~75.000 alunos do 8.º ano por ano em 1.600+ escolas por algoritmo; 92% obtiveram uma das cinco escolhas preferidas em 2026. Uma auditoria de 2025 encontrou falta de políticas escritas e falhas na priorização de alunos sem-abrigo e de baixo rendimento.
~900,000
Alunos processados anualmente
~1,600
Escolas no sistema
~75,000
Alunos do 8.º ano candidatos (ciclo 2026-27) (2026-27)
92 %
Candidatos que receberam oferta entre as 5 primeiras escolhas (2026-27)
90 %
Candidatos que receberam oferta entre as 5 primeiras escolhas (ciclo anterior)
~7,000
Alunos em habitação temporária sem prioridade obrigatória consistente (2023-24)
31 of 39
Alunos de baixo rendimento amostrados mal identificados
Detalhes
Maturidade
Consolidada
Promotor
New York City Department of Education
Período
2003–ongoing; state audit 2023–2025; 2026 cycle results
Palavras-chave
school admissions, algorithmic matching, administrative operations, public education
Contexto
O Departamento de Educação da cidade de Nova Iorque utiliza um sistema centralizado de correspondência algorítmica, baseado no algoritmo de aceitação diferida de Gale-Shapley, para atribuir alunos a escolas secundárias desde 2003-04, processando atualmente cerca de 900.000 alunos em cerca de 1.600 escolas.
Atividades
Para 2026-27, o DOE reportou que 92% dos candidatos receberam uma oferta de uma das suas cinco escolhas preferidas, face a 90% no ciclo anterior.
Resultados
Uma auditoria de julho de 2025 do Controlador do Estado de Nova Iorque constatou que o DOE não tinha políticas escritas a regular o processo; cerca de 7.000 alunos em habitação temporária não receberam de forma consistente a prioridade obrigatória em 2023-24, e, numa amostra de 39 alunos, 31 eram provavelmente de baixo rendimento mas não foram corretamente identificados para efeitos de prioridade.
Conclusões
O algoritmo de correspondência em si funciona como concebido e a uma escala genuína, mas os fluxos de dados subjacentes, os processos de substituição manual e as obrigações de transparência receberam muito menos rigor, uma lacuna revelada apenas por auditoria independente.
Implementação
Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €)
Tempo até resultados
Longo (> 3 anos)
Equipa e competências
NYC DOE admissions staff, Manual-override reviewers
Condições de sucesso
Accurate address/income data pipelines
Documented manual overrides
Local Law 72 transparency compliance
Modos de falha comuns
No written policies for a process serving hundreds of thousands of students
200+ manual overrides improperly documented or missing in one year
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Fontes de dados
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