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Na Figura 1 está representado a arquitetura da solução Retenção de Alunos.

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Figura 1 - Arquitetura da solução Retenção de Alunos

A

    Conforme ilustrado pela Figura 01, os dados utilizados para a caracterização de um estudante em um determinado curso podem ser obtidos a partir de várias fontes de dados (e.g. ERP, redes sociais, sistema de catraca). Dentre as fontes de dados consumidas pela aplicação, o sistema de gestão educacional da Instituição constitui uma das mais importantes fontes de informação sobre o comportamento dos estudantes. Atualmente está disponível a integração de dados nativa com o Banco de Dados ERP TOTVS.

       Entretanto, é importante destacar que além do fonte padrão de dados a aplicação tem suporte para customizar a utilização de diversas outras fontes.

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seguir, cada um destes componentes é detalhado:

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Fonte de dados

É a fonte de informações que serão utilizados pelo Retenção de Alunos. Atualmente, a principal fonte de dados utilizada é o sistema de gestão educacional da

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instituição de ensino. Entretanto, é possível configurar outras fontes de informação como redes sociais, sistema de catraca, planilhas, entre outros.

Carol Conector (2C)

É a ferramenta responsável por enviar as informações das fontes de dados para a CAROL.

CAROL

É uma plataforma de dados que oferece diversas possibilidades. No aplicativo Retenção de Alunos, são utilizados os seguintes recursos:

• MDM

Gerenciamento de dados mestre, ou master data management (MDM), pode

            2- Carol Connect

 É o conector que

https://docs.carol.ai/docs/getting-starte

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ser entendido como um banco de dados que contém tabelas

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, conhecidas como Staging Tables e Data Models, cujos dados são organizados em colunas

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e são alimentados por diversas fontes de dados

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            4- Parametrização da Aplicação

      Após a criação da aplicação, deve-se configurá-la por meio da interface de parametrização conforme as especificidades da instituição. Esta parametrização é importante pois constitui o meio pelo qual a solução entende o contexto em que a instituição se insere e gera os resultados conforme a realidade do cliente. Os parâmetros da aplicação ‘Carol.A.I – Student Retention’ são conforme abaixo :

• Finalizado: lista de descrições de ‘status’ de matrículas por período e disciplina que descrevem períodos e disciplinas concluídos pelo estudante. Exemplos: ‘concluído’, ‘finalizado’.
• Matriculado: lista de descrições de ‘status’ de matrículas por período e disciplina que descrevem períodos e disciplinas nos quais o estudante ainda encontra-se matriculado. Exemplos: ‘ativo’, ‘matriculado’.
• Cancelado: lista de descrições de ‘status’ de matrículas por período e disciplina que descrevem períodos e disciplinas interrompidos pelo estudante. Exemplos: ‘trancado, ‘cancelado’.
• Solicitações: lista de solicitações que têm relação com a predisposição do estudante em deixar a instituição. Exemplos: ‘histórico escolar’, ‘conteúdo programático’.
• Inadimplência: número de dias a partir do qual um atraso de pagamento passa a ser considerado inadimplência. Exemplo: 30 dias.
• Evasão: número de anos a partir do qual um aluno que trancou um determinado período e não retornou passa a ser considerado um aluno evasor.
• Cursos: caso se queira analisar apenas um determinado subconjunto dos cursos oferecidos pela instituição, este parâmetro constitui a lista dos cursos a serem analisados. Caso se queira analisar todos os cursos da instituição, este parâmetro é igual a ‘ALL’.
• Filiais: caso se queira analisar apenas um determinado subconjunto de filiais da instituição, este parâmetro constitui a lista das filiais a serem analisadas. Caso se queira analisar todas as filiais da instituição, este parâmetro é igual a ‘ALL’.

            5- CAROL.AI : Responsável pela geração do Modelo Preditivo e Processo de Classificação. Identifica padrões de comportamento dos estudantes por curso a partir da análise dos dados existentes nos modelos de dados do CAROL e recomenda uma lista de estudantes que potencialmente podem evadir nos próximos dias (e quantos dias restam até a potencial evasão de cada estudante listado). O sistema calcula a lista de estudantes com potencial para evadirem e mostra nos dashboards da CAROL App.

            6- CAROL App: sistema de BI que possibilita a visualização dos dados existentes nos modelos de dados do CAROL por perspectivas pré-definidas. O sistema utiliza os dados do CAROL e a lista disponibilizada pelo componente CAROL.AI para a montagem de gráficos em “dashboards” que explicitam as principais características (acadêmicas, comportamentais, financeiras) dos estudantes por curso.

            7- Ações para retenção

 A instituição poderá utilizar o CAROL App para avaliar o cenário dos potenciais evasores e planejar as ações de retenção.

Pode ser contratado junto à TOTVS o pacote de serviços de consultoria para auxiliar no processo de planejamento e execução das ações de retenção.

       É importante ressaltar que cada um dos modelos de dados listados corresponde a uma tabela preenchida com dados provenientes das diversas fontes de dados por meio do processo de mapeamento. Caso determinados atributos das tabelas não possam ser preenchidos com dados, a aplicação terá prejuízo na construção de um modelo representativo. Entretanto, tal prejuízo não inviabiliza a aplicação (caso a acurácia do modelo elaborado se mantenha em níveis aceitáveis).

Segue abaixo a lista de tabelas do banco de dados do sistema de gestão TOTVS utilizadas pela solução:

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Staging Tables são as tabelas que inicialmente recebem os dados das fontes de dados da aplicação. Já o Data Model é o resultado final da combinação de um conjunto de registros provenientes de uma ou mais Staging Table.

1. Cada conector envia para a plataforma CAROL um conjunto de dados;

2. Este dados são armazenados em Staging Tables.

3. Os registros das Staging Tables são transformados, respeitando-se algumas regras pré-definidas, e o resultado será utilizado para preencher os Data Models.

• Inteligência artificial:

É o componente responsável pelos recursos de inteligência artificial da plataforma que pode ser divididos em duas categorias:

a) Algoritmos preditivos: baseiam-se na aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em alunos que já passaram pela instituição e cujas condições de conclusão ou abandono de cursos são conhecidas para, desta forma, obter modelos que antecipem o comportamento destes alunos num futuro próximo. 

b) Algoritmos NLP: baseiam-se na aplicação de técnicas de processamento de linguagem natural e permite a interação do usuário com a solução por meio de comandos de voz.

• Carol App

Um carol APP, é um aplicativo hospedado na CAROL que utiliza alguns de seus recursos. No contexto da solução Retenção de Alunos, é o sistema de BI que possibilita a visualização de algumas informações sobre a evasão escolar na instituição e as principais características dos estudantes como rendimento, frequência, financeiro, etc.

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