Prontidão para a universidade: parcerias + IA na prática

Em 2025, um dado dos EUA chamou a atenção de quem trabalha com ensino: apenas 56,8% dos finalistas do secundário no Texas atingiram um padrão de “college readiness”. E há outro número ainda mais duro: 27% dos alunos de zonas rurais estudam em escolas sem oferta de disciplinas AP (conteúdos avançados). Não é só um problema de “conteúdo difícil”. É um problema de acesso, apoio e continuidade.

Agora, repare no padrão: quando a escola tenta resolver sozinha, a solução fica sempre curta. Quando entram organizações locais, museus, clubes juvenis, fundações e empresas, a prontidão para o ensino superior deixa de ser um “slogan” e passa a ser um ecossistema de suporte.

Nesta série IA na Educação e EdTech, tenho defendido uma ideia simples: a IA não substitui a rede humana—ela amplifica a rede. As parcerias comunitárias são a base. A EdTech com IA pode ser o motor que dá escala, consistência e personalização a essa base.

O “gap” da prontidão: não é só notas, é sistema

Prontidão para a universidade é a soma de rigor académico + competências duráveis + suporte emocional. Se um destes pilares falha, o aluno entra no ensino superior com fragilidades que se transformam rapidamente em reprovações, desistências ou escolhas de curso feitas “no escuro”.

O caso do Texas ilustra um cenário que também é familiar em Portugal e no Brasil: a desigualdade não aparece apenas na matrícula, aparece na oferta real (disciplinas avançadas, orientação, mentoria, experiências de carreira, acesso a recursos).

O que se perde quando a oferta é desigual

Quando uma escola não oferece percursos avançados, orientação estruturada ou programas de mentoria, o aluno perde três coisas ao mesmo tempo:

• Sinalização académica (provas de desempenho e hábitos de estudo exigentes)
• Capital social (quem aconselha, quem abre portas, quem ajuda a “ler o sistema”)
• Confiança (a sensação de “eu consigo pertencer aqui”)

E confiança, na transição para o ensino superior, pesa tanto quanto uma média.

Competências socioemocionais: o elefante na sala

O artigo de referência aponta um tema que muitos gestores e professores já sentem no dia a dia: as soft skills ficaram para trás—e a pandemia acelerou isso. Comunicação, gestão de tempo, escuta ativa, autonomia com suporte… tudo isto define a adaptação ao ensino superior.

Uma frase que fica (e é fácil de reconhecer): muitos alunos chegam à universidade e pensam “a quem é que eu peço ajuda?”. Se a escola e a comunidade não ensinam a mapear recursos e a construir rede, o aluno entra “sozinho” num sistema grande.

Parcerias comunitárias que funcionam: o que têm em comum

Parcerias eficazes têm propósito, métricas e continuidade. Não são visitas pontuais nem palestras soltas. São programas desenhados para mexer em rotinas e resultados.

No exemplo do Texas, aparecem formatos muito concretos:

• Acesso a ferramentas de preparação académica (via bolsas/grants) para dezenas de milhares de alunos
• Mentoria ao longo do ano (não apenas numa “semana de orientação”)
• Treino de entrevistas e bolsas para elevar confiança e empregabilidade
• Estágios e experiências em instituições culturais (como museus), que reforçam curiosidade, carreira e competências sociais

Três ingredientes que eu copiaria já

1. Rigor com acessibilidade: conteúdo desafiante, mas com suporte (tutoria, prática guiada, materiais)
2. Exposição a percursos reais: visitas, estágios, projetos com contexto profissional
3. Pertencimento estruturado: grupos de pares, mentores, pontos de contacto claros (quem ajuda, quando ajuda, como ajuda)

A escola não precisa “fazer tudo”. Precisa de saber orquestrar.

Onde a IA entra: ampliar parcerias com dados, personalização e alertas

A IA é útil quando resolve três problemas práticos: identificação precoce, personalização e acompanhamento. É aqui que EdTech e parcerias comunitárias se encaixam perfeitamente.

1) Identificação precoce: quem está a ficar para trás (antes de ser tarde)

Um programa comunitário pode ter tutores incríveis. Mas, sem dados, vai sempre depender do “feeling” de quem observa.

Com IA (e analytics bem implementados), dá para construir um modelo simples de risco de não prontidão, olhando para variáveis como:

• assiduidade e pontualidade
• consistência de entrega de trabalhos
• desempenho por competência (não só nota final)
• padrões de estudo em plataformas digitais
• autoavaliações socioemocionais rápidas (check-ins)

O ganho aqui é operacional: o aluno certo recebe apoio na semana certa, não no fim do semestre.

2) Personalização: trilhos diferentes para necessidades diferentes

Parcerias comunitárias oferecem recursos variados (mentoria, estágio, tutoria, workshops). A IA ajuda a fazer o “match”.

Exemplo prático:

• Aluno A: forte em matemática, fraco em escrita e organização → plano com apoio de escrita, gestão de tempo, e mentoria para candidatura.
• Aluno B: boas notas, baixa confiança e pouca rede → plano com grupo de pares, mentor, e experiência de estágio para pertença.
• Aluno C: lacunas de base e ansiedade de provas → prática adaptativa + tutoria + check-ins curtos para reduzir evasão.

Isto não é teoria. É a diferença entre “temos um programa” e “temos um programa que chega a quem precisa”.

3) Acompanhamento: continuidade entre escola, família e parceiros

O grande desafio das parcerias é a coordenação: quem faz o quê, com que frequência, e com que resultado.

Uma plataforma EdTech com IA pode unificar:

• planos de intervenção (académico + competências)
• registos de sessões de mentoria/tutoria
• metas quinzenais (micro-metas)
• alertas automáticos (quando a trajetória piora)
• relatórios simples para gestores e parceiros

O resultado é menos “projeto bonito” e mais execução previsível.

Um modelo de implementação (90 dias) para escolas e redes

Se eu tivesse de montar isto rapidamente numa escola ou agrupamento, eu seguia um plano em 4 etapas. É pragmático e funciona mesmo com equipas pequenas.

Semana 1–2: Definir o que “prontidão” significa no seu contexto

Escolha 6–10 indicadores claros, por exemplo:

• desempenho em competências-chave (literacia, matemática)
• conclusão de atividades de orientação vocacional
• participação em mentoria
• presença em workshops de bolsas/candidatura
• assiduidade
• autoeficácia/pertencimento (questionário curto)

Regra: se não dá para medir em rotina escolar, não serve.

Semana 3–6: Montar o “mapa de parceiros” e ofertas

Liste o que a comunidade já tem:

• associações juvenis
• universidades locais e politécnicos
• empresas para visitas e estágios
• museus, centros de ciência, bibliotecas
• ONGs e projetos de mentoria

Depois, faça o essencial: transforme ofertas em percursos (pacotes). “Mentoria + workshop + estágio” é um percurso. “Palestra isolada” é ruído.

Semana 7–10: Integrar dados e criar regras de encaminhamento

Mesmo sem grande infraestrutura, dá para começar com:

• um dashboard simples (por turma/ano)
• critérios de risco (por exemplo, 2–3 sinais em simultâneo)
• “playbooks” de intervenção (o que fazer quando X acontece)

A IA aqui pode ser incremental: primeiro regras; depois modelos preditivos.

Semana 11–13: Piloto com uma coorte e rotina de revisão

Escolha uma turma (ou 100 alunos) e rode um piloto com:

• revisão quinzenal (30–45 min)
• métricas de progresso
• feedback dos alunos (o que ajudou, o que atrapalhou)
• ajustes nas parcerias

A melhoria vem da cadência, não do discurso.

Perguntas comuns (e respostas diretas)

“Isto não vira vigilância de alunos?”

Só vira se for mal desenhado. Dados para apoio precisam de governança: transparência com alunos e famílias, minimização de dados e foco em intervenção pedagógica, não punição.

“IA substitui mentores e professores?”

Não devia. IA é infraestrutura de apoio: recomenda recursos, sinaliza risco, organiza planos. Mentoria e relação humana continuam a ser o que sustenta pertença.

“E se a escola não tiver orçamento?”

Comece pelas parcerias e pela organização de rotinas. O maior custo costuma ser coordenação, não tecnologia. Uma solução EdTech com IA faz sentido quando há clareza de objetivos e processos.

O que a EdTech pode aprender com estas parcerias

O exemplo do Texas reforça uma tese que vale ouro para quem constrói produtos de educação: não é a ferramenta que muda o resultado; é o ecossistema que a ferramenta consegue sustentar.

A melhor plataforma de aprendizagem personalizada falha se:

• não houver um adulto de referência
• não houver percursos claros (académico + carreira)
• não houver uma rede de suporte para transição

E, ao mesmo tempo, uma rede comunitária incrível perde escala se não conseguir identificar necessidades, personalizar intervenções e acompanhar continuidade.

No fim de 2025, com escolas a planear 2026, esta combinação é uma oportunidade clara: parcerias + IA aplicada para reduzir desistências, aumentar prontidão e dar aos alunos algo que eles reconhecem imediatamente: “não estou sozinho”.

Se você lidera uma escola, uma ONG, uma rede de mentoria ou uma EdTech, o próximo passo é simples: escolha uma coorte, defina métricas de prontidão e construa um percurso com parceiros. Depois, use IA para manter o sistema atento e consistente.

A pergunta que eu deixo para o próximo planeamento pedagógico é: a sua escola está a tentar “fazer tudo”, ou está a construir um ecossistema onde cada parceiro (e a IA) faz a sua parte?