Affelnet-Lycée — o algoritmo nacional de colocação escolar de França e a sua crise de transparência de 2025
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Toda, no Japão, combinou dados de assiduidade, saúde e aconselhamento de 18 escolas num modelo de IA que sinalizou ~1.193 dos 12.000 alunos como em risco de absentismo. 90% das escolas consideraram-no fiável; a cidade juntou-lhe exclusão voluntária e regras antidiscriminação.
O Conselho de Educação da cidade de Toda, na Prefeitura de Saitama, Japão, realizou um projeto-piloto no âmbito do 'Projeto de Demonstração de Colaboração de Dados sobre Crianças' da Agência para Crianças e Famílias do Japão, abrangendo 18 escolas públicas do ensino básico e secundário inferior (cerca de 12.000 alunos), com o modelo de IA desenvolvido em parceria com a Uchida Yoko, a PKSHA Technology e a sua subsidiária Argonaut.
O sistema combina registos de assiduidade e atrasos, registos de visitas ao gabinete de saúde, resultados de inquéritos de desempenho académico da prefeitura, questionários sobre a vida escolar e registos de aconselhamento numa pontuação de risco de absentismo ('futoko') por aluno, com acesso restrito a diretores e administradores.
O modelo sinalizou 1.193 dos cerca de 12.000 alunos como estando em risco elevado; os professores usaram os sinais para dar prioridade a 265 deles para acompanhamento direto e apoio. Num inquérito pós-piloto, 90% das escolas participantes classificaram as previsões como altamente fiáveis.
A cidade de Toda publicou diretrizes que proíbem explicitamente o uso discriminatório das pontuações de risco, ofereceu às famílias a opção de exclusão e restringiu o acesso aos dados à direção das escolas. A economista da educação Makiko Nakamuro, da Universidade Keio, alertou publicamente contra a dependência excessiva do algoritmo, sublinhando que este deve apoiar, e não substituir, o julgamento humano — um caso raro em que tanto a promessa como as salvaguardas estão documentadas.
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