Skip to content
Menu
  • Blog
  • 15th May 2024

Estabelecendo a primeira unidade comportamental do Uruguai

Parceria entre Ceibal e BIT

O que torna uma unidade de insights comportamentais (IC) bem-sucedida?

A verdade é que isso difere em cada contexto. Além disso, há muitas maneiras de incorporar a ciência comportamental nas organizações. A BIT sabe disso porque era originalmente uma “unidade de incentivo” fundada em 2010. Mas hoje, fazemos muito mais do que incentivar— ajudando a estabelecer unidades de IC nos setores público e privado do Chile, Argentina, Emirados Árabes e EUA.

Neste trabalho, observamos alguns fatores comuns para o sucesso. O conhecimento em ciência comportamental e a motivação para aprender e melhorar continuamente são fundamentais. 

O Ceibal, centro de tecnologia digital do governo uruguaio para inovação educacional, incorpora esses atributos e muito mais. No início de 2023, com o apoio do Banco Interamericano de Desenvolvimento, eles buscaram a ajuda da BIT para estruturar sua própria unidade de IC, o Laboratório de Insights/Ciências Comportamentais.

Como ajudamos o Laboratório a pensar sobre seu futuro

Antes de iniciarmos nosso trabalho juntos, o Laboratório do Ceibal já havia feito um impacto significativo. Eles desenvolveram duas intervenções, uma que aumentou a participação de professores em oficinas de verão online e outra que resultou em mais estudantes do sexo feminino sendo aceitas em um programa de ciência da computação.

Para aproveitar este progresso, a BIT apoiou a estratégia de consolidação do Laboratório. O Ceibal queria que analisássemos o seu estado atual, identificássemos barreiras potenciais que poderiam enfrentar no desenvolvimento e pensássemos nas oportunidades para o futuro. APPLES, uma estrutura que a BIT projetou para auxiliar na criação de unidades de IC do setor público, orientou este trabalho.

Primeiro, a equipe da BIT entrevistou partes interessadas essenciais para o sucesso do Laboratório, incluindo funcionários públicos do Ministério da Educação, da Administração Nacional de Educação Pública (ANEP) e membros da equipe do Ceibal. 

Ol Beun, Consultor da BIT, conduzindo o workshop TESTS com a equipe Ceibal.

Em seguida, realizamos workshops no Ceibal para desenvolver uma teoria da mudança, incluindo resultados de curto e médio prazo que o Laboratório desejava alcançar, e as atividades para ajudar a chegar lá.

A BIT e o Ceibal também colaboraram online em workshops de diagnóstico para identificar os recursos que a equipe precisaria para crescer, as barreiras ao progresso e as oportunidades de abordá-las.

Membros da equipe Ceibal e BIT.

Desafios e como superá-los

Identificamos algumas barreiras, incluindo:

Barreira #1—Risco de irrelevância: em um esforço para provar seu valor, algumas unidades de IC focam exclusivamente em intervenções de pequena escala e de curto prazo em áreas com as quais a equipe está familiarizada, a fim de obter resultados rápidos. Como consequência, evitam trabalhar em novos tópicos prioritários ou projetos com maior exposição, onde há potencial para impacto, mas que parecem menos certos. 

  • Como superar: recomendamos que o Laboratório crie um portfólio diversificado de trabalhos — desde projetos rápidos até projetos de alta prioridade — concentrando-se em tópicos que promovam resultados com os quais o governo mais se preocupa. Apresentar o trabalho da ciência comportamental de uma forma que seja fácil para os não especialistas entenderem e verem o valor é outra tática para superar essa barreira. Os formatos acessíveis podem ser apresentações curtas, relatórios e publicação externa de resultados.

Barreira #2—Difficuldade em ampliar resultados: embora o Laboratório já tivesse concluído projetos bem-sucedidos de mudança comportamental antes do início do nosso trabalho conjunto, eles acharam difícil garantir que as evidências fossem ampliadas.

  • Como superar: considere a ampliação desde o início de cada projeto. O “Efeito Voltagem” de John List oferece fatores práticos a serem levados em consideração, como o risco de encontrar falsos positivos, garantir que a intervenção representará a população-alvo, evitar componentes que não possam ser dimensionados e equilibrar o custo-benefício da intervenção em escala. Essas orientações guiarão as unidades de IC para esforços que, se bem-sucedidos, produzirão resultados escaláveis.

Sucessos na frequência dos alunos

O Ceibal colocou essas recomendações em prática imediatamente. O absenteísmo escolar é uma prioridade política importante no Uruguai. O Laboratório e a BIT avaliaram uma intervenção de comunicação multicomponente que levou a uma redução de 6% nas faltas da escola primária. Saiba mais sobre este trabalho aqui.

Ao projetar a intervenção, também levamos em conta todos os fatores do “Efeito Voltagem”. Por exemplo, para evitar o risco de falsos positivos, utilizamos evidências anteriores da ciência comportamental e replicamos cartas personalizadas para os pais – uma intervenção que havia funcionado em outros contextos.

Como resultado, o Ceibal e a ANEP estão distribuindo cartas personalizadas aos pais de alunos do 1º ao 3º ano em todo o país — cerca de 50.000 alunos no total. Se bem-sucedido, isso pode levar a 110.000 dias de frequência escolar que, de outra forma, seriam perdidos.

Vamos aprimorar sua organização com a ciência comportamental

O Laboratório de Insights/Ciências Comportamentais do Ceibal está estabelecendo um novo padrão para a formulação de políticas baseadas em evidências no Uruguai. A equipe de quatro pessoas do Laboratório trabalha de forma flexível para identificar projetos comportamentais que irão avançar prioridades políticas, e os avalia rigorosamente para saber o que funciona. Tudo isso permitirá, no geral, um melhor uso dos recursos públicos ao longo do tempo.

Esperamos que outros governos e organizações em toda a América Latina se inspirem no Ceibal e explorem a incorporação da ciência comportamental em seu próprio trabalho. Ficaremos felizes em discutir suas ideias. Entre em contato com a BIT aqui se você deseja discutir como aprimorar sua organização com a ciência comportamental.

Authors