A evasão deixou de ser um problema pontual para se tornar uma questão estrutural do ensino superior brasileiro. Segundo o Mapa do Ensino Superior no Brasil 2026, do Instituto Semesp, a taxa anual de evasão em 2024 chegou a 41,6% nos cursos a distância e a 24,8% nos presenciais. Em um sistema com 10,2 milhões de estudantes, no qual a EAD já responde por mais da metade das matrículas, isso representa milhões de trajetórias interrompidas e uma perda de receita que nenhuma campanha de captação compensa.
Diante desse cenário, muitas instituições investem em modelos preditivos para identificar alunos em risco antes que eles desistam. A promessa é boa. O resultado, muitas vezes, decepciona. E o motivo raramente está no algoritmo. Está no dado que o alimenta. É aqui que a TI deixa de ser área de suporte e passa a ser protagonista da estratégia de permanência.
A lógica de um modelo de predição é simples: ele aprende com o histórico de quem evadiu e procura os mesmos sinais nos alunos atuais. Se o histórico estiver incompleto, desatualizado ou inconsistente, o modelo aprende errado e erra com confiança.
Alguns problemas são mais comuns do que se imagina:
Nenhum desses problemas se resolve com um modelo mais sofisticado. Todos se resolvem com engenharia e governança de dados, que são responsabilidades da TI.
A evasão raramente tem causa única. Ela resulta da combinação de fatores acadêmicos, financeiros, de engajamento e pessoais. Por isso, os sinais de risco estão espalhados por vários sistemas, e o primeiro trabalho da TI é saber onde cada um deles está.
Isoladamente, cada sinal diz pouco. Um aluno com duas faltas não chama atenção. O mesmo aluno com duas faltas, queda de acesso ao ambiente virtual e uma mensalidade em atraso conta outra história. O valor está no cruzamento, e o cruzamento só existe quando os sistemas conversam.
A área acadêmica só vai agir sobre um alerta se confiar nele. Basta um coordenador encontrar três alunos formados na lista de risco para o painel perder a credibilidade. Confiança se constrói com qualidade, e qualidade de dados tem dimensões bem definidas:
Esse último ponto merece atenção. Evasão do curso, da instituição e do sistema de ensino são fenômenos diferentes. Um aluno que troca de curso dentro da mesma universidade evadiu ou não? Sem uma definição institucional, cada área calcula um número, e a reunião vira uma disputa sobre qual planilha está certa.
Um dado perfeito que chega no fim do semestre serve para relatório, não para retenção. As primeiras semanas de aula e o período que antecede a rematrícula concentram boa parte das desistências. A TI precisa garantir que os sinais mais sensíveis, como frequência e acesso ao ambiente virtual, sejam atualizados em ciclos curtos, de preferência diários ou semanais.
O ponto de partida é uma visão única do estudante, com identificador comum entre acadêmico, financeiro, ambiente virtual e relacionamento. Isso pode ser feito com integrações por API, rotinas de carga para um repositório central ou uma plataforma que já nasça integrada. O caminho varia. O objetivo é o mesmo: uma única fonte de verdade.
Integração sem governança só espalha o erro mais rápido. Governar significa definir quem é responsável por cada dado, manter um dicionário com o significado de cada campo, estabelecer regras de validação na entrada e monitorar a qualidade de forma contínua. A TI coordena, mas a responsabilidade pelo conteúdo é de quem produz o dado: secretaria, coordenações e financeiro.
Prever evasão envolve dados pessoais e, em alguns casos, informações sensíveis sobre situação financeira e social. A instituição precisa de base legal clara, acesso restrito por perfil, registro de quem consultou o quê e transparência com os estudantes sobre o uso das informações. Um modelo preditivo é também uma decisão apoiada em dados pessoais, e precisa ser tratado com esse cuidado.
O produto final da TI não é o modelo nem o painel. É a informação certa, na mão da pessoa certa, no momento em que ela ainda pode fazer algo. Para o coordenador de curso, isso significa uma lista curta de alunos prioritários, com o motivo do alerta e o histórico de contatos. Para a reitoria, indicadores agregados por curso, turno e campus.
E há um princípio que não pode se perder: o dado indica quem precisa de atenção, mas quem acolhe é uma pessoa. O alerta abre a conversa. O coordenador, o tutor ou o núcleo de apoio conduzem. Tecnologia e olhar humano trabalham juntos.
Reduzir a evasão é uma tarefa de toda a instituição, mas ela começa com uma condição técnica: informação confiável, integrada e entregue a tempo. Quando a TI assume esse papel, deixa de ser quem mantém os sistemas no ar para se tornar quem dá à área acadêmica a capacidade de agir antes que o aluno vá embora.
A Big Brain desenvolve tecnologia para escolas e universidades com esse propósito: integrar dados, apoiar decisões e manter as pessoas no centro. Fale com nosso time e conheça uma plataforma de educação pensada para transformar dados em permanência.
