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A convergência entre IA e Learning Analytics permite que as instituições identifiquem, antes mesmo da primeira avaliação, quais alunos possuem maior probabilidade de desistência com base nos seus padrões de navegação e interação.
A interpretação mais robusta sobre o uso de dados analíticos na gestão educacional de alta performance sugere que:
a) Os dados devem ser usados apenas para relatórios estatísticos ao final do semestre.
b) A análise deve focar em identificar alunos com melhor desempenho para premiá-los.
c) O uso de dados deve ser restrito para evitar invasão de privacidade dos alunos.
d) O uso de dados deve servir para intervenções preventivas e personalizadas que apoiem o sucesso da jornada do discente.
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SegInfo360

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A questão trata do uso de IA e Learning Analytics para identificar alunos com risco de desistência e melhorar a gestão educacional. Analisando as alternativas: a) Usar dados apenas para relatórios ao final do semestre não aproveita o potencial preventivo e de intervenção precoce. b) Focar apenas em premiar alunos com melhor desempenho ignora a necessidade de apoiar alunos em risco. c) Embora a privacidade seja importante, restringir o uso dos dados impede ações que podem ajudar os alunos. d) Usar dados para intervenções preventivas e personalizadas é a abordagem mais eficaz para apoiar o sucesso dos alunos. Portanto, a alternativa correta é: d) O uso de dados deve servir para intervenções preventivas e personalizadas que apoiem o sucesso da jornada do discente.

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