LEARNING ANALYTICS: UMA NOVA TECNOLOGIA EDUCACIONAL

Você já deve ter percebido que, quando realizamos compras pela internet, invariavelmente recebemos alguma recomendação de algum produto similar que a empresa acredita que seja do nosso interesse. Na verdade, isso acontece porque existe por trás um programa capaz de, através da análise e avaliação dos dados coletados durante nossa pesquisa pelas diferentes páginas da web e durante nossa compra, sugerir outros produtos parecidos ou complementares. Esses dados coletados são as entradas que o programa precisa para processar as informações e fornecer uma recomendação. E que dados seriam esses? Aqueles referentes ao seu comportamento, como: pesquisa sobre os links percorridos; produtos clicados para visualização; finalização ou não de uma compra; histórico de compras realizadas; busca de produtos através de palavra-chave, e alguns não relacionados diretamente a sua pesquisa, como: lista dos produtos mais vendidos; avaliações realizadas pelos membros da comunidade sobre um determinado produtos, entre outros.

O objetivo desses programas é ajudar os clientes a encontrar os produtos desejados, oferecer produtos equivalentes durante a fase final da venda, conhecer bem o perfil do cliente a fim de aumentar a fidelização no ambiente, sugerir produtos a outros usuários com áreas de interesse em comum e, sobretudo, aumentar suas vendas.

Semelhante a isso existe já uma nova tecnologia educacional chamada Learning Analytics que coleta, avalia, analisa, interpreta e divulga, sistematicamente, dados de como os alunos se comportam nos ambientes de aprendizagem on-line para, com isso, propor caminhos que colaborem com o seu desenvolvimento acadêmico, de uma forma individualizada.

Em outras palavras, a ferramenta de análise dos dados da aprendizagem se utiliza de dados importantes de cada aluno, obtidos pelo ambiente de aprendizagem, enquanto os mesmos estão envolvidos em alguma experiência de educação a distância. Como exemplo desses dados podemos citar: seu desempenho em um questionário, o número de vezes que ele acessou o ambiente e sua forma de interação, a entrega ou não das tarefas, a participação nos fóruns de discussão, entre outras informações relevantes. A partir da leitura desses dados é possível identificar alguns padrões de comportamento dos alunos e, com isso, identificar possíveis problemas, prever desempenho futuro ou ajudá-los a alcançar seus objetivos e metas.
Quanto mais se conhece sobre o comportamento do aluno no ambiente, mais personalizada e acurada se torna a análise dos dados da aprendizagem e melhor orientação o ambiente pode proporcionar ao professor. Os dados a serem analisados, e que darão subsídios para uma indicação de ação, podem ser provenientes tanto do curso no qual o aluno está inserido ou de outros cursos que possuam alunos com comportamentos semelhantes.

Mas porque estou falando disso aqui? É que a nova versão do Moodle, o ambiente de aprendizagem on-line adotado pela PUC-Rio, já possui uma ferramenta de Learning Analytics. No momento essa ferramenta possui dois focos: “Identificar alunos com risco de desistir” e “indicar disciplinas sem atividade de ensino”.
A notificação para um professor sobre a possibilidade de um aluno evadir de um curso ou trancar uma disciplina é muito interessante e importante, pois permite que o professor possa reverter essa situação a tempo.

Porém, para que possamos nos beneficiar desses recursos e dos resultados da análise, o sistema precisa “treinar um modelo”, ou seja, é preciso que os professores utilizem o ambiente de aprendizagem on-line em suas disciplinas a fim de “alimentar” sua base de dados, pois o aprendizado da ferramenta ocorre a partir da análise dos dados de cursos já concluídos. Sem isso não é possível fazer previsões.

Ficou interessado? Venha conversar conosco para conhecer melhor essa nova ferramenta e seus benefícios!