Colégio em SP adota modelo baseado em dados para elevar desempenho em vestibulares (Arquivo Pessoal)
Content Writer
Publicado em 17 de novembro de 2025 às 16h40.
Última atualização em 17 de novembro de 2025 às 16h41.
Existe fórmula para passar no vestibular? No mercado educacional, cada escola tenta a sua: imersões de rotina intensa, cursinhos com disciplina quase militar, professores performáticos, calendários centrados em disciplinas específicas, dormitórios internos e até métodos quase “de guerra”. Mas, no Anglo Leonardo da Vinci, em São Paulo, a rota escolhida é outra: a dos dados.
“Não existe espaço para achismo”, defende Maurício Tricate, diretor regional do colégio.
Para ele, decisões educacionais só fazem sentido quando apoiadas em métricas objetivas de aprendizagem. É esse princípio que, nos últimos dois anos, sustenta um projeto robusto de performance acadêmica da escola.
O colégio implantou um sistema de análise de desempenho que combina provas internas, simulados nacionais, resultados do Enem e seus microdados.
Em linhas gerais, o projeto consiste em aplicar a mesma prova que milhares de estudantes do país respondem, comparar questão por questão e identificar onde a escola ficou acima ou abaixo da média. Cada questão é fatiada pelos professores para revelar os conteúdos envolvidos. Se a média nacional foi superior em determinado tema e a unidade ficou abaixo, acende-se um alerta.
Tricate conta que os dados servem para tornar as decisões cada vez menos intuitivas, seja para ajustar a grade curricular, reforçar disciplinas específicas, revisar métodos de ensino ou reorganizar a carga horária.
O processo também permite identificar disparidades entre unidades. “Às vezes uma unidade vai muito bem em matemática e a outra tem dificuldade em geografia. O trabalho é específico para cada uma”, explica.
Escola amplia monitoramento e ganha velocidade na identificação de falhas de aprendizagem (Arquivo Pessoal)
A engrenagem só funciona porque a análise de dados é feita com apoio da inteligência artificial. “Há cinco anos, seria muito difícil fazer isso”, diz Tricate.
A IA suporta o cruzamento de notas, a interpretação de microdados e a comparação de desempenhos. Com isso, diagnósticos que antes dependiam de semanas de trabalho passam a ser obtidos rapidamente.
Boa parte da interpretação das questões também passa por automação. Isso libera tempo dos docentes para o trabalho central: preparar aulas melhores, refinar metodologias e atuar nos pontos de dificuldade.
Os efeitos começaram a aparecer antes mesmo dos dois anos completos do projeto. Tricate afirma que o colégio registra aprovações cada vez mais consistentes em universidades públicas e privadas, além de desempenho superior nas olimpíadas acadêmicas de conhecimento.
A rede usa dois indicadores principais para medir performance: Enem e medalhas no ciclo olímpico. O avanço aparece no conjunto das unidades – incluindo Barueri, Carapicuíba, Osasco, Azevedo e São Paulo.
Mais do que números absolutos, a escola observa ganhos qualitativos: identificação precoce de lacunas, correções mais rápidas e maior assertividade no ensino. “É incontestável quando você olha os dados”, afirma.
O departamento responsável pelo projeto é recente e deve crescer. A ideia é ampliar o uso de dados, criar novos cursos focados em trajetórias específicas e aprofundar o acompanhamento individual. O objetivo é que cada estudante receba um caminho personalizado, alinhado ao que deseja prestar.
“Não importa se o aluno quer ITA, Poli ou Boston. A gente quer trilhar o caminho e levar até lá”, diz Tricate.
Para os próximos anos, ele enxerga um cenário em que os dados serão parte estrutural da escola. Segundo Tricate, o professor continuará sendo central, mas com ferramentas mais precisas para ensinar, medir e corrigir.