USP tem uma IA que prevê se um aluno vai concluir o curso dentro do prazo — ou não 📚🤖🧵 Explico como funciona, por que é útil e quais os riscos. Spoiler: pode ajudar muito, mas exige cuidado com privacidade e vieses.

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A ferramenta foi criada pela Superintendência de Tecnologia da Informação (STI) da USP e usa dados do sistema de registro acadêmico. O modelo de machine learning calcula a probabilidade de não conclusão com base em histórico de matrícula, notas e outros sinais.

O objetivo? Identificar cedo quem precisa de apoio — tutorias, ajustes pedagógicos, suporte financeiro — pra evitar evasão. Imagina detectar problemas antes do aluno desistir: pode democratizar o acesso se for bem usado.

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Mas tem pega: IA sem transparência pode estigmatizar estudantes, reproduzir desigualdades e expor dados sensíveis. A área de IA no ensino superior ainda carece de regulação, então exigimos regras claras e auditorias independentes.

Como foi feito: modelos de aprendizado de máquina treinados com registros acadêmicos. Dois pontos essenciais: explicabilidade (entender por que o modelo aponta risco) e políticas de proteção de dados para não transformar suporte em vigilância.

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No dia a dia isso pode significar coordenações mais proativas e políticas públicas melhor direcionadas — mas só se houver transparência, participação estudantil e garantias contra discriminação. Tecnologia sem governança vira problema.

Reflexão final: IA pode ser uma grande aliada da inclusão na educação, desde que seja usada pra apoiar, não punir. Vou acompanhar quais métricas e salvaguardas a USP divulgar — e você, como acha que a universidade deve garantir transparência?

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