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Projeto LANSE - Predição de Evasão

LANSE: inteligência artificial para prevenir a evasão e a reprovação no ensino superior

Uma pesquisa em Learning Analytics iniciada no CrIE virou produto em nuvem, com apoio da RNP e do CNPq/Softex.

Sobre o projeto

O LANSE (Learning Analytics como Serviço) é uma plataforma em nuvem que ajuda instituições de ensino a gerir a evasão. Ela identifica cedo os estudantes em risco de reprovar ou abandonar o curso e apoia professores e gestores no envio de mensagens de intervenção. A plataforma se conecta ao Moodle por meio de um plugin, coleta as interações dos estudantes no ambiente virtual e treina modelos de aprendizado de máquina a partir de turmas anteriores. O resultado aparece em painéis com gráficos, mapas de calor e alertas.

O projeto nasceu de uma constatação: as pesquisas sobre predição de risco acadêmico raramente saem dos artigos científicos e quase nunca viram ferramentas que as instituições possam usar. O LANSE parte de uma técnica que o grupo pesquisa desde 2013, a contagem de interações dos estudantes no ambiente virtual ao longo das semanas. Como essa técnica independe do desenho de cada curso, ela pode ser levada para diferentes instituições. Os dados trafegam anonimizados e criptografados, em conformidade com a LGPD.

Como funciona

  • Para professores: painéis mostram como os estudantes interagem com o curso e comparam a turma atual com o comportamento de turmas anteriores. A plataforma aponta o risco de cada aluno e permite enviar e-mails diretamente do painel.

  • Para coordenadores: é possível definir limites de risco para cada turma e receber alertas quando eles forem ultrapassados. Os coordenadores também podem enviar avisos padronizados aos professores das turmas críticas e comparar indicadores entre turmas.

  • Predição: a análise é atualizada toda semana. Segundo o site, a plataforma acerta até 80% dos casos já nas quatro primeiras semanas de curso.

  • Intervenção: a versão atual envia mensagens personalizadas por e-mail e WhatsApp, redigidas com IA generativa para soar mais empáticas e adequadas a cada estudante. A plataforma também mede o resultado dessas intervenções.

  • Adoção em quatro passos: instalação do plugin, treinamento rápido de coordenadores, professores e tutores, coleta e análise contínua dos dados e acompanhamento dos resultados.

Histórico

  • 2013–2021 — Base de pesquisa. O grupo desenvolveu e validou a predição de risco a partir da contagem de interações no Moodle. Os estudos incluíram cursos técnicos a distância, um curso de Ciência da Computação e uma iniciativa nacional de Learning Analytics no ensino médio do Uruguai, em parceria com a Udelar.

  • 2021 — GT-LANSE. Em julho, a equipe submeteu a proposta "Learning Analytics como Serviço para Predição de Risco Acadêmico". O projeto foi selecionado pelo Programa de P&DI em Serviços Avançados da RNP e passou a reunir pesquisadores da UFPel, da UFSC e do IFSul e a startup Elimu Social.

  • 2022 — MVP em nuvem. A solução chegou ao nível de maturidade TRL4, com a arquitetura em nuvem já recebendo dados do Moodle e indicando possíveis reprovações. Nos testes, os modelos anteciparam situações de evasão já na segunda semana de curso, com precisão acima de 85%. O GT então avançou para a segunda fase do programa da RNP.

  • 2023 — Registro e fomento. O serviço de predição e o plugin para Moodle foram registrados no INPI. O projeto foi apresentado no Fórum RNP 2023 e passou a ser apoiado pelo Programa IA², do CNPq e da Softex.

  • 2024 — Pilotos e publicações. O grupo lançou uma cartilha para instituições de ensino superior interessadas em testes-piloto. A plataforma foi apresentada nos Anais Estendidos do CBIE e no 29º CIAED, e um artigo descreveu os novos modelos, treinados com o algoritmo CatBoost.

  • 2025–2026 — Da predição à ação. O LANSE ganhou o LANSE-MIRA, módulo que automatiza intervenções por e-mail e WhatsApp a partir dos fatores de risco de cada estudante e que inclui testes A/B para aprimorar as mensagens. A plataforma também passou a aparecer no RNP+ LAB, vitrine de soluções da RNP.

A cooperação

  • UFSC (Araranguá): responde pela coordenação acadêmica, com o Prof. Cristian Cechinel, e pelo desenvolvimento dos algoritmos e dos painéis.

  • UFPel / CrIE: o Prof. Tiago Thompsen Primo atua como assistente de inovação. Ele cuida do modelo de negócios, da busca de parceiros para os pilotos e da relação com as instituições. A UFPel responde ainda pela infraestrutura do projeto.

  • IFSul: o Prof. Emanuel Marques Queiroga trabalha na pesquisa de algoritmos, na adaptação do Moodle e no apoio aos pilotos.

  • Elimu Social: apoia o desenvolvimento da solução, a validação do modelo de negócio e a busca de instituições interessadas. A participação é coordenada por Kelen Bernardi.

  • Fomento: RNP (fases 1 e 2 do Programa de P&DI) e CNPq/Softex (Programa IA²).

Para o CrIE, o LANSE é o principal caso de transferência de tecnologia do grupo e mostra o caminho que vai do artigo ao produto. O CrIE nasceu justamente da parceria de pesquisa entre os professores Cristian Cechinel (UFSC) e Tiago Primo (UFPel). Hoje, o grupo mantém colaborações com a Elimu Social, a Udelar (Uruguai) e a Universidad de Valparaíso (Chile).

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