Sergio Freitas leva inteligência de dados e risco acadêmico ao IX Fórum de Avaliação da UnB

Brasília, 9 de novembro de 2026

O professor Sergio Antônio Andrade de Freitas é um dos convidados do IX Fórum de Avaliação da Universidade de Brasília, no dia 16 de novembro. Ele fala na mesa temática “Da Avaliação à Ação” com a exposição “Inteligência de Dados na Avaliação Institucional: identificação de riscos e apoio à decisão”.

O fórum é realizado pela Comissão Própria de Avaliação (CPA/UnB) e pela Diretoria de Avaliação e Estatísticas Institucionais (DAI/DPO/UnB). O tema desta edição é “Da avaliação à ação: evidências, boas práticas e resultados para transformar a Universidade”, e o evento parte de uma pergunta: como transformar os resultados da avaliação em decisões, práticas e melhorias efetivas para a Universidade? A programação trata da gestão administrativa e acadêmica das unidades, do combate à evasão, de boas práticas e de indicadores de desempenho.

A mesa

A mesa “Da Avaliação à Ação” vai das 14h às 16h, com mediação do Prof. Dr. Paulo Lima Junior. Além do professor Sergio, participam:

• Dr. Guilherme Viana, diretor de Avaliação e Estatísticas Institucionais (DAI/UnB), com Taxonomia da evasão no ensino superior;
• Profa. Dra. Juliana de Freitas Dias, da Diretoria de Inovação para o Ensino de Graduação (DIEG/UnB), com Do ingresso à permanência: monitoramento do acesso.

A pesquisa por trás da exposição

O convite da organização cita a trajetória do professor em inteligência artificial, análise da aprendizagem (Learning Analytics), aprendizado de máquina e tecnologias aplicadas à educação, além da experiência na gestão do ensino de graduação da UnB, onde foi decano de Ensino de Graduação. Parte dessa trajetória está registrada no site do CEDIS:

• Evasão e formas de ingresso. O artigo Formas de ingresso em perspectiva comparada: por que o SISU aumenta a evasão? O caso da UnB foi publicado em 2021 em Avaliação: Revista da Avaliação da Educação Superior. Ele compara a permanência de estudantes que entraram na Universidade por vias diferentes.
• Previsão do risco de evasão. Sob orientação do professor, a dissertação de Edmilson Cosme da Silva, Previsão da evasão acadêmica no ensino superior: o caso dos cursos de graduação presencial da UnB (2023), aplicou aprendizado de máquina aos dados da graduação presencial. A revisão sistemática sobre os fatores que influenciam a previsão de retenção e evasão , apresentada na 56ª Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS 2023), e o TCC Identificação de fatores que afetam a evasão no ensino superior (2022) completam essa frente.
• Indicadores de aprendizagem. O livro Indicadores de Aprendizagem (2023), escrito com o Programa A3M, recebeu menção honrosa na primeira edição do Prêmio Anual de Inovação no Ensino de Graduação ( leia a notícia ).
• Dados para a gestão acadêmica. O modelo de alocação de recursos acadêmicos aplicado à UnB recebeu o prêmio de terceiro melhor artigo no IEEE ITHET 2024 ( leia a notícia ).
• Dados com privacidade. O CEDIS Learning Analytics reúne dados pseudonimizados para produzir indicadores sem expor estudantes, e o projeto Framework preditivo de engajamento e desempenho discente combinou learning analytics e aprendizado de máquina para antecipar riscos em disciplinas gamificadas.

Esses trabalhos fazem parte das linhas de pesquisa Inteligência artificial, processamento de linguagem e ciência de dados e Tecnologias para aprendizagem, gamificação e fatores humanos .

Serviço

IX Fórum de Avaliação da UnB: “Da avaliação à ação”

• Data: 16 de novembro de 2026, das 8h às 18h. A mesa “Da Avaliação à Ação” é das 14h às 16h.
• Local: Auditório da Reitoria, Campus Darcy Ribeiro.
• Página do evento: IX Fórum de Avaliação da UnB, no site do DPO/UnB
• Inscrições gratuitas: formulário do evento