Procergs & RCI · IBM Client Engineering

Prevenção ao abandono escolar

Liderança de DesignDesign EstratégicoUX

Previsão por IA + Intervenção precoce para educadores

Como poderíamos ajudar o Coordenador Pedagógico a agir sobre as previsões de risco de evasão sem adicionar complexidade à rotina que ele já tem?

Pergunta que guiou a ideação

100%

Adoção pelos coordenadores (piloto)

1,5

Anotações por aluno sinalizado

11% → 5,2%

Evasão no RS (2022→2024)

01

Situação

Em 2022, o Rio Grande do Sul enfrentava uma crise na educação: taxa de evasão escolar de 11% — quase o dobro da média nacional de 6,6%. Embora existissem diversas políticas sociais para enfrentar o problema, a Procergs (agência de TI do estado) reconheceu que, com os vastos dados disponíveis, era possível adotar uma abordagem proativa e orientada por dados.

02

Tarefas

Liderar o design de um sistema de intervenção precoce baseado em IA para ajudar escolas a identificar e apoiar alunos em risco de evasão, tornando previsões complexas acionáveis para gestores sobrecarregados.

Desafio de Design:
Criar uma experiência que ajude Coordenadores Pedagógicos a agir sobre as previsões de IA sem adicionar complexidade ao fluxo de trabalho.

Figs. 02—07Galeria do processo — clique para ampliar

Fig. 02 — Workshop com secretarias e coordenações pedagógicas para mapear atores da rede

Fig. 03 — Após o mapa de empatia e desenhamos a visão de futuro com o time da Procergs e stakeholders

Fig. 04 — Indicadores mapeados no workshop para considerar no modelo de propensão ao abandono

Fig. 05 — Coordenação pedagógica com acesso à ferramenta

Fig. 06 — Novo Design - Lista de alunos com alto risco de evasão

03

Ações

1. Pesquisa com Stakeholders
Entrevistas individuais com equipes da Procergs e do Governo para mapear expectativas e prioridades de informação antes do workshop colaborativo.

2. Workshop & Mapeamento de Personas
Workshop presencial mapeando todas as personas no ecossistema de prevenção à evasão e identificando o Coordenador Pedagógico como usuário principal — a pessoa que poderia agir sobre as previsões de IA.

3. Dados Disponíveis & Viáveis
Colaboração com a equipe técnica para mapear os dados de alunos disponíveis e suas fontes.

4. Decisão-chave de Design: Integração em vez de Adição

i
Proposta da equipe técnica: Criar assistente no WhatsApp para notificar Coordenadores sobre alunos em risco.
ii
Meu insight de pesquisa: Coordenadores já estavam sobrecarregados com mensagens no WhatsApp. Adicionar mais um canal de notificação seria ignorado.
iii
Solução de design: Integrar as previsões de IA ao sistema já usado diariamente — a lista de frequência escolar.

Por que funcionou:
Interface projetada priorizando simplicidade e ação.

i
Nenhuma nova ferramenta para aprender
ii
Alunos classificados por probabilidade de evasão
iii
Coordenadores conseguem documentar conversas com alunos, famílias e professores

04

Resultados

Imediato

i
100% de adoção: todos os coordenadores pedagógicos das 4 escolas do piloto passaram a usar a lista integrada semanalmente — validando a decisão de embutir a previsão de IA no sistema que já usavam, em vez de criar um novo canal de WhatsApp
ii
Da previsão à ação: média de 1,5 anotação por aluno sinalizado (contato com aluno, família ou professor documentado no sistema) — evidência de que a previsão virou intervenção, não só notificação
iii
Direto para produção: equipes da Procergs e da RCI avançaram para implementação, sustentadas por um modelo preditivo com mais de 91% de precisão

Longo prazo

i
Validação em campo: modelo validado em quatro escolas de Porto Alegre em 2024, com resultados satisfatórios
ii
Escala estadual: em fevereiro de 2025 começou a implantação para toda a Rede Estadual, integrada ao sistema Escola RS e acessível pela Seduc, coordenadorias regionais e escolas
iii
Decisões de design que viraram política pública: a Política de Proteção à Trajetória Escolar, lançada em maio de 2025, adota a classificação por níveis de risco e o registro das ações da equipe escolar, os dois princípios definidos no design original
iv
Contexto do outcome: entre 2022 e 2024, a taxa de evasão escolar no Rio Grande do Sul caiu de 11% para 5,2%. Este projeto foi uma das ações de um programa mais amplo do governo estadual e da Procergs — não reivindico causalidade isolada, mas o piloto validou o modelo em campo e foi encaminhado para expansão

05

Na imprensa

G1 Globo — Saiba como governo do RS usa inteligência artificial para evitar evasão escolar↗O Sul — No South Summit Brazil, painel destaca o uso da inteligência artificial contra evasão escolar no RS↗Jornal Cidade — Projeto usa IA para combater a evasão escolar↗

A seguir

Liderança de Design · IA Conversacional · UX/UI

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