O Algoritmo da Permanência: como a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial Generativa estão escrevendo o futuro da Educação Superior
Primeiro estudo científico no mundo a integrar as teorias de Vygotsky, Piaget, Pozo e Ausubel com a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial Generativa paBy Ricardo Selas Vieira de Andrade
Length7h 46m
About this audiobook
Imagine uma universidade onde a evasão não é apenas identificada, mas compreendida e interrompida antes que aconteça. Esta não é uma cena de ficção científica, mas a realidade apresentada pelo PhD Ricardo Selas Vieira de Andrade neste livro inovador. Em "O Algoritmo da Permanência", o autor realiza um feito inédito no mundo: integrar as teorias clássicas da aprendizagem de Vygotsky, Piaget, Pozo e Ausubel ao poder da Ciência de Dados e da Inteligência Artificial Generativa. Fruto de uma pesquisa robusta com mais de 18 mil estudantes e 2.533.720 milhões de dados analisados ao longo de 4 anos, a obra revela como um modelo de Rede Neural Multicamadas (com impressionante nível de precisão) pode prever quais alunos estão prestes a abandonar o curso e, mais importante, por quê. Mais do que teoria, o livro documenta um experimento real que gerou um ganho significativo na retenção de estudantes em risco, comprovando que é possível aliar tecnologia de ponta à sensibilidade humana para construir um futuro mais inclusivo no ensino superior.
Audiobook details
GenreEducation and Learning
Length7 hrs 46 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateJun 8, 2026
LanguagePortuguese
Table of contents
11 INTRODUÇÃO
21.1 Justificativa
31.2 Objetivos
41.2.1 Objetivo Geral
51.2.2 Objetivos Específicos
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61.3 Problema de Pesquisa
72 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E REVISÃO DA LITERATURA
82.1 A Teoria da Aprendizagem Significativa de David Ausubel
92.2 Evasão no Ensino Superior: Conceitos e Perspectivas
102.3 Teorias da Aprendizagem e Desenvolvimento Cognitivo
112.4 Ciência de Dados e Inteligência Artificial Generativa na Educação
122.5 Revisão Sistemática da Literatura
133 METODOLOGIA DA PESQUISA
143.1 Abordagem da Pesquisa
153.2 Universo e Amostra
163.3 Coleta de Dados e Fonte
173.3.1 Coleta de Dados Quantitativos e Qualitativos
183.3.2 Variáveis do Modelo Preditivo e sua Operacionalização
193.4 Processamento e Análise dos Dados Quantitativos
203.5 Planejamento e Execução do Experimento Real
213.6 Análise dos Dados Qualitativos
223.7 Considerações Éticas
234 DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DO MODELO PREDITIVO
244.1 Caracterização e Análise Exploratória da Base de Dados
254.2 Desempenho Comparativo dos Algoritmos de Machine Learning
264.3 Identificação e Justificativa do Algoritmo Mais Preciso
274.4 Principais Ofensores de Evasão
284.5 Resultados do Experimento Real de Mitigação da Evasão
294.6 Aplicação da Inteligência Artificial Generativa na Intervenção de Lift, Seleção de Features e Explainable AI
304.6.1 Intervenção de Lift e Personalização em Larga Escala com IAG
314.6.2 Seleção de Features e Aprimoramento de Dados via IAG
324.6.3 Explainable AI (XAI) e a Geração de Narrativas Explicativas
334.6.4 Síntese Integradora
345 ANÁLISE DOS RESULTADOS QUALITATIVOS E INTEGRAÇÃO
355.1 Percepções dos Estudantes sobre a Evasão
365.2 Evasão e a Nova Cultura da Aprendizagem na Era Digital
375.3 Diálogo entre os Dados Quantitativos e Qualitativos
385.4 Discussão à Luz das Teorias de Aprendizagem (Juan Pozo, Piaget e Vygotsky)
396 CONCLUSÃO E CONSIDERAÇÕES FINAIS
406.1 Síntese dos Principais Achados
416.2 Respostas à Questão de Pesquisa e aos Objetivos
426.3 Contribuições do Estudo Científico realizada pelo autor deste Livro
436.3.1 Contribuições Teóricas
446.3.2 Contribuições Metodológicas
456.3.3 Contribuições Práticas
466.4 Limitações do Estudo
476.5 Sugestões para Futuras Pesquisas
486.6 Considerações Finais
49POSFÁCIO
50APÊNDICES
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