Aumentando o envolvimento e as operações dos alunos
A Inteligência Artificial (IA), o Aprendizado de Máquina (ML) e o Aprendizado Profundo estão revolucionando e impactando todos os setores. O ensino superior não é exceção. Cada departamento universitário pode usar essas tecnologias para melhorar a eficiência e impulsionar o sucesso geral dos alunos. Existem três áreas principais onde a IA pode ser aplicada no ensino superior:
- Administração.
- Ensino.
- Aprendizado.
Figura 1. Áreas de impacto estratégico da IA no ensino superior
Aplicar a IA primeiro nas áreas administrativas pode ajudar a colher benefícios precoces. Por outro lado, a IA para ensino e aprendizagem – como os tutores virtuais – ainda está numa fase inicial e poderá levar vários anos até se tornar generalizada. Porém, no caso da administração, existem muitas tarefas rotineiras que a IA pode simplificar e até transformar completamente. Processos como aconselhamento estudantil, inscrições, matrículas, ajuda financeira/bolsas de estudo, exames, notas e avaliações têm o potencial de alavancar a IA e ajudar as universidades a alcançar eficiência e escala operacional.
Considere um departamento de aconselhamento estudantil que normalmente é inundado com centenas de dúvidas de alunos atuais/futurais. A situação pode ser complicada na área de recrutamento de novos estudantes. Quando várias universidades/faculdades competem para recrutar o mesmo aluno, elas não têm escolha a não ser responder a cada consulta o mais cedo possível. A velocidade e a escala da resposta são críticas. Mas as equipes de aconselhamento não conseguem escalar e muitas vezes têm dificuldade para responder aos alunos.
Usando Bots Conselheiros
A IA pode reescrever completamente este cenário. Os “bots conselheiros” inteligentes baseados em IA podem aumentar e aprimorar a capacidade dos conselheiros de admissão/carreira humanos para o recrutamento de novos estudantes. O bot conselheiro, disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, pensaria e responderia exatamente como sua contraparte humana. E à medida que o número de consultas muda, o bot pode ser dimensionado proporcionalmente. Os bots conselheiros podem interagir com possíveis alunos como um ser humano real e sugerir os melhores cursos que correspondam à formação do aluno, interesses profissionais, objetivos, orçamento e comprometimento de tempo. A chave aqui é a personalização das respostas do bot e a precisão percebida de suas sugestões, soluções e recomendações.
Indo além do aconselhamento
Agora, suponha que você tenha um aluno que encontrou o curso certo com a ajuda de seu bot conselheiro inteligente. O que vem a seguir? Como você torna mais fácil para o aluno enviar uma inscrição? A IA pode ajudar a converter um aluno interessado em um curso em outro que se inscreveu? O envolvimento do aluno desempenha um papel crucial na interação e subsequente conversão. E a IA pode ser um elemento forte para melhorar a conversão. Usando IA, você pode enviar a mensagem certa pelo canal certo, na hora certa, para aumentar a possibilidade de alcançar os resultados desejados. Trata-se de conduzir os alunos por uma jornada pessoal baseada em seus padrões de comportamento.
Como exemplo de como a IA pode ajudar, considere o seguinte: nem todos os alunos respondem aos lembretes por e-mail da mesma maneira. Dependendo se os alunos abriram um e-mail ou clicaram em um link específico no tempo restante para concluir a inscrição/inscrição, a IA pode tomar diferentes cursos de ação. Também pode aprender com campanhas anteriores, prever a taxa de sucesso de jornadas de engajamento específicas e redesenhar processos para atingir objetivos de campanha específicos.
Depois que uma inscrição no programa for enviada, a universidade precisa avaliá-la. Também aqui, a IA pode contribuir para selecionar a maioria, senão todas, as inscrições e tomar decisões sobre a aceitação dos alunos.
O aprendizado de máquina e os algoritmos melhoram com a idade
Considere uma inscrição de MBA recebida por uma universidade da Ivy League. Normalmente, a universidade recebe milhares de inscrições todos os anos para algumas centenas de vagas. Aqui, o objetivo do departamento de admissões poderia ser eliminar os candidatos, deixando para trás apenas os melhores para um exame mais aprofundado. A IA pode ajudar a filtrar e eliminar automaticamente aplicativos com pontuação baixa em um ou mais critérios. Por exemplo, avaliadores automatizados de redações (uma aplicação de Processamento de Linguagem Natural em IA) podem ajudar a avaliar as redações enviadas pelos candidatos e rejeitar imediatamente aqueles que obtiveram pontuação inferior a um número específico. A complexidade do algoritmo de triagem de candidaturas pode depender do número de critérios de aceitação considerados pela universidade e também do nível de precisão desejado. Esses algoritmos podem ainda ser treinados e ajustados, fornecendo feedback sobre as decisões de admissão tomadas pelo algoritmo. Durante um período de tempo, o algoritmo pode aprender com as taxas de conclusão dos alunos que são aceitos automaticamente no programa. Se houver muitos alunos que não concluírem o programa com êxito após serem admitidos automaticamente, o algoritmo poderá ajustar automaticamente as regras de aceitação e os critérios para o sucesso do aluno.
Embora os alunos já estejam num programa, é sempre importante identificar antecipadamente aqueles que estão em risco e contribuir com a estratégia certa para garantir o sucesso dos alunos no programa. Novamente, a IA pode ajudar nesta área. Ele pode monitorar e prever alunos em risco com base em padrões comportamentais específicos e acionar os planos certos de envolvimento dos alunos no momento certo para trazê-los de volta ao caminho certo.

Figura 2. Transformação da IA no Ensino Superior
Entrando no Tomorrowland
IA, aprendizado de máquina e outras tecnologias avançadas são capazes de aprender processos rapidamente e melhorá-los continuamente de forma não linear. A IA pode abrir novas fronteiras de sucesso para as universidades; e sem dúvida, a hora para isso é agora.
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