Como a análise preditiva auxilia na formulação de políticas públicas

15 de agosto de 2016

Postado por admin em Azure

Por Shakil Ahmed //

Quando falamos sobre a qualidade da educação, normalmente avaliamos o que acontece numa escola: o treinamento dos professores, a atualização dos materiais, que tipo de acesso à tecnologia os estudantes têm. Mas muitos especialistas, incluindo o dr. Patricio Rodriguez, do Centro de Investigação de Educação Avançada (Center for Investigation of Advanced Education – CIAE) na Universidade do Chile, acreditam que a qualidade da educação está diretamente conectada com fatores socioeconômicos e demográficos fora da escola.

Para melhorar o sistema educacional na grande área metropolitana de Santiago, o Ministério da Educação do Chile pediu que o dr. Rodriguez ajudasse os tomadores de decisão a entender melhor o contexto no qual as escolas da cidade estão operando.

Eles queriam utilizar dados para revelar relações ocultas entre fatores socioeconômicos, como planejamento urbano, criminalidade e transporte, na qualidade da educação K-12 da área metropolitana de Santiago. Desejavam saber onde construir a próxima escola, como melhorar o transporte em áreas remotas e como investir na região para melhorar o acesso às escolas e evitar desistências.

O ministério queria saber quais respostas os dados podem dar – onde as crianças em idade escolar vivem e como elas chegam à escola –, mas não tinham uma forma de combinar os dados com análises significativas ou apresentá-las de forma interessante para os tomadores de decisão. Foi por isso que procuraram a CIAE na Universidade do Chile para ajudá-los a analisar informações históricas para auxiliar decisões políticas e orçamentárias.

Utilizando serviços Microsoft Azure, incluindo o Azure Machine Learning e Microsoft Power BI, o dr. Rodriguez e sua equipe construíram modelos explanatórios e preditivos para verificar o que eles poderiam aprender com os dados. Após analisar a geografia das crianças em idade escolar e a localização das escolas da cidade, por exemplo, eles descobriram que 32% dos estudantes não têm uma escola à distância de uma caminhada de 10 minutos de suas casas. Além disso, os dados mostraram que a maioria das escolas consideradas de alta performance – nas quais pelo menos 30% dos estudantes alcançam um nível adequado em testes nacionais padronizados – estão concentradas no centro da cidade, onde os fatores socioeconômicos são melhores, deixando os estudantes da periferia com menos opções.

PowerBI

Ao apresentar essas questões aos dados e testando suas hipóteses no Azure Machine Learning, o Ministério da Educação em Santiago pôde ver pela primeira vez as conexões entre decisões de políticas públicas específicas e fenômenos educacionais, como frequência na escola e taxas de desistência. O ministério pôde então visualizar essas descobertas com Power BI. Ter essas informações permite que o governo desenvolva políticas públicas para áreas específicas dependendo de quanto os fatores socioeconômicos e geográficos afetam as pessoas que ali vivem.

Uma coleção de dados e uma ferramenta de análise que funciona por várias agências criam o que o dr. Rodriguez chama de “inteligência de valor público” – o equivalente social e governamental do business intelligence – que é instrumental ao criar e avaliar políticas públicas utilizando os dados que o estado gera.

Para saber mais sobre como as cidades estão planejando e tomando decisões mais facilmente, visite o site Microsoft CityNext’s Educated Cities.

Para ler mais sobre soluções Azure como a que o Ministério da Educação chileno está usando, visite nosso site Cortana Intelligence Suite.

Você pode saber mais sobre como o dr. Rodriguez utiliza análise avançada e BI para melhorar o planejamento urbano e a transformação educacional ao ver a palestra no TEDx dada em espanhol no TEDx UniSabana em maio de 2016 ou assistir o vídeo no Youtube (em inglês).

Shakil Ahmed é Gerente de Desenvolvimento de Negócios Sênior na Microsoft.

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