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Psicologia preditiva: Qual é este novo conceito para as instituições de ensino superior?

Poderíamos definir psicologia preditiva como um novo ramo da psicologia que se concentra no uso de dados e técnicas estatísticas para prever resultados futuros, que consegue combinar processos psicométricos com novas tecnologias de inteligência artificial e aprendizagem de máquinas para obter projeções confiáveis sobre as habilidades, potencial e desempenho futuro de uma pessoa em várias áreas de suas vidas.

Segundo o especialista Isaías Sharon, PhD em educação e novas tecnologias e CEO da HPI International, este conceito está relacionado com “a capacidade de prever o comportamento, as habilidades e o potencial de uma pessoa para suas metas de aprendizagem e desenvolvimento”. No contexto da educação superior, refere-se à aplicação destas técnicas para prever o desempenho acadêmico do estudante, a retenção do estudante e a sua conclusão.

A psicologia preditiva no ensino superior pode ser usada pelas instituições educacionais para identificar estudantes que podem estar lutando academicamente ou para identificar estudantes que estão em maior risco de abandonar seus estudos. Através da coleta e análise de dados de diferentes fontes, tais como as qualificações prévias dos estudantes, seus perfis demográficos e suas interações com o ambiente educacional, modelos preditivos podem ser desenvolvidos para ajudar as instituições a tomar decisões informadas sobre como apoiar seus estudantes.

Além disso, a psicologia preditiva também pode ser usada pelos próprios estudantes para avaliar seu próprio desempenho acadêmico e para identificar áreas nas quais eles precisam melhorar. Ao analisar sua história acadêmica e padrões de estudo, os estudantes podem usar resultados preditivos para identificar áreas onde eles precisam gastar mais tempo e esforço.

Em geral, a psicologia preditiva no ensino superior pode ser uma ferramenta valiosa para melhorar a qualidade da educação e para ajudar os estudantes a atingir seus objetivos acadêmicos. Utilizando técnicas estatísticas e análise de dados para prever o desempenho e retenção acadêmica dos estudantes, as instituições educacionais e os próprios estudantes podem tomar decisões informadas e adaptar suas abordagens de estudo para melhorar os resultados.

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