{"id":83579,"date":"2026-03-20T10:41:36","date_gmt":"2026-03-20T13:41:36","guid":{"rendered":"http:\/\/sol.fm.br\/radio\/?p=83579"},"modified":"2026-03-20T10:41:39","modified_gmt":"2026-03-20T13:41:39","slug":"evasao-recorde-nas-escolas-acelera-uso-de-inteligencia-de-dados-para-prever-saida-de-alunos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sol.fm.br\/radio\/evasao-recorde-nas-escolas-acelera-uso-de-inteligencia-de-dados-para-prever-saida-de-alunos\/","title":{"rendered":"Evas\u00e3o recorde nas escolas acelera uso de intelig\u00eancia de dados para prever sa\u00edda de alunos"},"content":{"rendered":"

Com perda de mais de 1 milh\u00e3o de matr\u00edculas, ensino privado recorre a modelos preditivos para antecipar desist\u00eancias e conter press\u00e3o financeira no setor<\/em><\/p>\n

O Brasil registrou uma das maiores retra\u00e7\u00f5es de matr\u00edculas da educa\u00e7\u00e3o b\u00e1sica das \u00faltimas d\u00e9cadas. Entre 2024 e 2025, mais de 1 milh\u00e3o de alunos deixaram as escolas, reduzindo o total de 47,08 milh\u00f5es para 46,01 milh\u00f5es, segundo o Censo Escolar 2025 divulgado pelo Inep. O recuo foi superior ao observado no auge da pandemia e atingiu especialmente o ensino m\u00e9dio, que alcan\u00e7ou o menor n\u00famero de estudantes do s\u00e9culo XXI, com destaque para S\u00e3o Paulo, que perdeu mais de 250 mil alunos em um ano.<\/p>\n

Embora parte da queda seja explicada pela redu\u00e7\u00e3o da popula\u00e7\u00e3o em idade escolar, as escolas particulares tamb\u00e9m sentiram o impacto, com queda de 2,9% nas matr\u00edculas, \u00edndice superior ao da rede p\u00fablica, que recuou 2,1%. Esse movimento ampliou a press\u00e3o sobre o setor privado, que j\u00e1 enfrenta aumento de custos operacionais, inadimpl\u00eancia crescente e competi\u00e7\u00e3o refor\u00e7ada por modelos h\u00edbridos, t\u00e9cnicos e novas solu\u00e7\u00f5es digitais.<\/p>\n

Segundo a Funda\u00e7\u00e3o de Apoio \u00e0 Tecnologia (Funda\u00e7\u00e3o FAT), que acompanha tend\u00eancias do ensino privado, a evas\u00e3o escolar deixou de seguir padr\u00f5es lineares e passou a ser influenciada por fatores econ\u00f4micos, compara\u00e7\u00f5es ampliadas entre escolas e busca por modelos pedag\u00f3gicos mais alinhados ao perfil ou ao projeto de futuro dos alunos.<\/p>\n

O professor Francisco Borges, consultor da FAT, explica que a evas\u00e3o afeta toda a estrutura da institui\u00e7\u00e3o: \u201cA perda de um aluno n\u00e3o impacta apenas a receita. Ela desorganiza o planejamento pedag\u00f3gico, compromete o equil\u00edbrio das turmas e pressiona ainda mais a gest\u00e3o escolar.\u201d<\/em><\/p>\n

Al\u00e9m disso, o fen\u00f4meno apresenta din\u00e2micas distintas no pa\u00eds. \u201cNas capitais, h\u00e1 maior troca entre escolas de bairro; no interior, a sensibilidade a pre\u00e7o \u00e9 determinante. Em ambos os cen\u00e1rios, antecipar sinais de risco tornou-se essencial\u201d,<\/em> completa Borges.<\/p>\n

Com a crescente volatilidade das fam\u00edlias, escolas particulares come\u00e7am a adotar ferramentas j\u00e1 consolidadas em setores como telecom e varejo. S\u00e3o os modelos de an\u00e1lise preditiva que ajudam a prever o churn, a probabilidade de sa\u00edda do cliente. A Datarisk, refer\u00eancia em modelagem de risco, explica que a educa\u00e7\u00e3o vive agora a mesma l\u00f3gica.<\/p>\n

Para Joney Augusto Palma, Chief Product & Technology Officer da Datarisk, a evas\u00e3o pode ser identificada semanas ou meses antes da ruptura. \u201cQuando falamos em churn educacional, falamos em medir a probabilidade de uma fam\u00edlia deixar a escola. Os sinais aparecem muito antes do pedido formal de cancelamento\u201d.<\/em><\/p>\n

As ferramentas analisam vari\u00e1veis como hist\u00f3rico de pagamento, engajamento do aluno, comportamento em plataformas digitais, abertura de comunicados e sinais observados pela equipe pedag\u00f3gica. \u201cA escola geralmente descobre que perdeu uma fam\u00edlia quando j\u00e1 \u00e9 tarde demais. O modelo preditivo antecipa esse risco e permite a\u00e7\u00f5es personalizadas de reten\u00e7\u00e3o<\/em>\u201d, explica Palma.<\/p>\n

De forma agregada, institui\u00e7\u00f5es que adotaram modelos preditivos t\u00eam registrado redu\u00e7\u00f5es expressivas na evas\u00e3o, desde quedas relevantes nas transfer\u00eancias ap\u00f3s ajustes de comunica\u00e7\u00e3o at\u00e9 revers\u00e3o de inten\u00e7\u00f5es de sa\u00edda a partir de contatos proativos e apoio financeiro direcionado.<\/p>\n

Segundo Palma, a ado\u00e7\u00e3o dessas tecnologias inaugura uma nova fase na gest\u00e3o escolar privada, marcada por decis\u00f5es baseadas em dados e por estrat\u00e9gias de reten\u00e7\u00e3o cont\u00ednuas. \u201cModelos preditivos n\u00e3o substituem o relacionamento. Eles o potencializam. A tecnologia ajuda a escola a enxergar o que est\u00e1 por tr\u00e1s do sil\u00eancio das fam\u00edlias.\u201d<\/em><\/p>\n

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Compliance Comunica\u00e7\u00e3o | Foto: Fabiano Rocha \/ Ag\u00eancia O Globo<\/strong><\/h6>\n\n\n