C.H.I.P.R.E.

Contexto do hackathon

O hackathon fez parte da semana WorkInTech, na UniCesumar, entre 28 e 30 de outubro de 2026. Foi realizado pela UniCesumar e pela Axion, empresa júnior dos cursos de TI, com patrocínio da Elotech, empresa de software para gestão pública de Maringá. O tema foi “Educação que chega: tecnologia contra as barreiras do aprender”, e a equipe escolheu o Desafio 1, “Antes que seja tarde”, sobre evasão e abandono escolar.

As regras orientaram o projeto desde o início: usar apenas dados fictícios ou públicos, pensar em quem vai usar a solução no dia a dia, propor algo viável para uma rede de ensino e nunca expor, rotular ou punir um estudante — a decisão é sempre de uma pessoa.

Problema e objetivo

A ideia: do sinal ao apoio

A inspiração veio da análise de churn usada por equipes de Customer Success, que percebem o cliente prestes a cancelar e agem de forma diferente com cada um. No C.H.I.P.R.E., cada caso passa por quatro etapas:

1. SinalUma queda em relação ao padrão do próprio aluno. O sistema não inventa a causa.
2. EscutaUma pessoa conversa com o aluno; o relato fica separado do que foi verificado.
3. ApoioOpções cadastradas pela escola, compatíveis com a rotina do aluno.
4. RevisãoMelhorar não encerra o caso: o acompanhamento continua com responsável e prazo.

O diferencial é olhar além do aluno: faltas coincidentes entre estudantes que compartilham a mesma rota de transporte, turno ou dia viram uma única ação coletiva, encaminhada ao setor responsável.

Trabalho em equipe

O protótipo

O que foi demonstrado é um MVP do fluxo de acompanhamento, com sinais calculados sobre dados fictícios. O modelo de aprendizado de máquina descrito abaixo faz parte da proposta de implementação, não do protótipo apresentado.

• Sinais de queda calculados sobre dados fictícios e comparados com o padrão do próprio aluno.
• Ficha do estudante com as etapas Sinais, Escuta, Plano e Revisão.
• Plano de permanência com responsável, prazo, situação e próxima revisão.
• Barreiras coletivas: faltas coincidentes por rota, turno ou dia.
• Proposta de motor em duas camadas: regras explicáveis em seis áreas (frequência, desempenho, comportamento e clima, socioeconômico, familiar e trajetória) e, depois, um modelo treinado com o histórico da própria rede.
• Viabilidade: usa dados que a escola já tem (diário, notas, ocorrências e matrícula).

Decisões de produto

• Níveis pela ação da escola, não pelo aluno: Observar, Conversar, Intervir e Mobilizar a rede. Sem ranking e sem porcentagem ao lado do nome.
• Contexto social sozinho não gera alerta. Só mudanças observadas na escola abrem um caso.
• Fora do cálculo: cor/raça, sexo, deficiência e saúde.
• Nenhuma mensagem automática. Quem conversa com o aluno e a família é sempre uma pessoa.

Resultado

• 2º lugar no Hackathon UniCesumar × Elotech, conquistado pela equipe Legião do Chipre.
• Demonstração com um caso fictício completo: do sinal de queda na frequência à ação coletiva com o setor de transporte.
• Indicadores propostos para um piloto em uma rede municipal: antecedência do primeiro sinal, apoios que de fato chegaram e barreiras coletivas resolvidas.

Aprendizados

• Começar pelo problema real — o que acontece depois do alerta — e não pela tecnologia.
• Tratar a proteção de quem é afetado como requisito de produto, não como detalhe.
• Separar com clareza, para a banca, o que o protótipo faz do que ainda é proposta.
• Dividir o trabalho e registrar decisões em equipe com prazo de horas.

Galeria

Quadros do vídeo de apresentação da equipe, com telas do protótipo e dados fictícios.

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