A sociedade vem passando por grandes transformações na área das tecnologias digitais nos últimos 20 anos, mas a educação, sobretudo a estrutura pedagógica e a rotina de aula, continua a mesma do século passado. No campo da avaliação, analisar o desempenho escolar de um aluno apenas na perspectiva das notas do boletim é ainda tão comum que somente um grande caos mundial seria capaz de quebrar esse modelo ultrapassado.
Relativizar a aprendizagem de um aluno com classificações superficiais, como: fraco, esforçado, ótimo, excepcional, na média etc., ou apenas através de notas de aproveitamento de avaliações conteudistas, num mundo em que todas as áreas cobram habilidades e competências, é muito desconexo da educação que almejamos no século XXI. Ao mesmo tempo, instituições e profissionais da educação, em sua grande maioria, não estão preparados para uma abordagem mais profunda sobre a análise da aprendizagem e qualidade do ensino.
De acordo com o boletim da UNESCO (2016), elaborado em um encontro sobre Tecnologia, Informação e Comunicação, realizado em Paris-França, os países devem tornar a educação de alta qualidade uma realidade para todos; aprimorar a pedagogia e melhorar aspectos como gestão, planejamento e avaliação. Desta forma, a extração de dados e análise promete ser uma ferramenta importante, contribuindo para o sucesso de todas as etapas do processo educacional.
Educação em rede e na nuvem
O uso de dispositivos móveis sugerem que os estudantes podem procurar aprender coisas diferentes em espaços diferentes e isso representaria mais detalhes analíticos valiosos para facilitar a personalização da aprendizagem. Além disso, os dados gerados por esses diferentes ambientes podem ser registrados, compartilhados e monitorados.
As plataformas de mais fácil acesso no ensino remoto são as ferramentas Google Suite: Google meet, Formulário, Planilha, Drive, etc. Todos esses recursos geram dados individuais e coletivos, que ficam na nuvem e podem ser exportados em documento em formato de planilhas.
O desafio, portanto, não é apenas lidar com o volume de dados obtidos, mas como trabalhar o escopo desses dados. Assim, os painéis de aprendizagem são fundamentais para o tratamento de métricas e indicadores, facilitando a compreensão das informações geradas sobre a aprendizagem de cada aluno, turma e série. As ferramentas mais utilizadas para desenvolvimento personalizado de Dashboard são o Power BI(Microsoft) e o Data Studio(Google). Com ambas é possível importar planilhas com dados e apresentar relatórios com gráficos e tabelas personalizados.
O que é Learning Analytics?
Educadores buscam compreender sobre o aprendizado e o ensino, acompanham o progresso dos alunos, analisam dados escolares, elaboram avaliações e usam evidências para melhorar o ensino e a aprendizagem, utilizando a "análise de aprendizagem'', ou Learning Analytics, termo em inglês mais utilizado.
Ciclo de ações no Learning Analytics
Potencialidade do Learning Analytics
As possibilidades tecnológicas, neste período do "boom" do ensino remoto, aumentaram exponencialmente, uma vez que obtivemos novas formas de dados digitais das atividades de aprendizagem e usamos técnicas de análise computacional da ciência de dados e inteligência artificial, tecnologias que já são acessíveis.
Alguns dos usos mais comuns do Learning Analytics são as previsões do sucesso acadêmico do estudante e, mais especificamente, a identificação de alunos que correm o risco de serem reprovados em um curso/disciplina ou abandonar os estudos. Embora seja compreensível que esses dois problemas tenham atraído muita atenção, a análise de aprendizagem é muito mais poderosa. As evidências da pesquisa e da prática mostram que existem maneiras muito mais produtivas e potentes de usar a análise para apoiar o ensino e a aprendizagem. Algumas das metas da análise de aprendizagem incluem:
Apoiar o desenvolvimento de habilidades e estratégias de aprendizagem ao longo da vida;
Fornecer feedback personalizado e oportuno aos alunos em relação ao aprendizado;
Apoiar o desenvolvimento de habilidades importantes, como colaboração, pensamento crítico, comunicação e criatividade;
Desenvolver a consciência dos alunos apoiando a autorreflexão;
Apoiar a aprendizagem e o ensino de qualidade, fornecendo evidências empíricas sobre o sucesso de inovações pedagógicas.
Ao utilizar a análise de aprendizagem, o educador é capaz de entender melhor o nível de aprendizagem e a habilidade de cada aluno e pode então adaptar a experiência de aprendizagem. Essencialmente, isso permite que sejam identificadas as necessidades específicas de cada aluno e assim decisões rápidas, baseadas em dados sobre como promover o aprendizado do aluno de maneira mais eficaz, podem ser tomadas.
Learning Analytics na prática
Vamos supor que estudantes, de uma turma do 8º ano do fundamental de uma escola, fizeram uma avaliação de matemática com 10 questões e tiveram o desempenho entre 20-100% de acertos. Tradicionalmente, esses acertos seriam convertidos em notas e, ao término do bimestre, os pais receberiam um boletim e, mesmo levando-se em consideração que a avaliação tem diferentes conteúdos e habilidades, dois alunos, com desempenho similar, por exemplo 60%, teriam o mesmo aproveitamento pedagógico.
Mas utilizando ferramentas de Learning Analytics, podemos ter uma análise mais detalhada sobre a aprendizagem dos alunos, já que é possível, por exemplo, identificar o aproveitamento individual em cada habilidade e conteúdo exigidos na avaliação.
Imaginemos que a mesma prova de matemática teve por objetivo avaliar 5 conteúdos e suas respectivas habilidades, sendo elas:
Para os 5 conteúdos/habilidades acima, o professor elaborou 2 questões, totalizando as 10 questões já citadas. Observem que mesmo com os 60% de aproveitamento, é possível que os alunos tenham adquirido conhecimentos diferentes, levando-se em consideração a avaliação. Por exemplo: o aluno 1 poderia ter acertado 6 questões, referentes ao conteúdos; notação científica, porcentagens e potenciação/radiciação. Enquanto o aluno 2 poderia ter acertado 6 questões, mas com conteúdos/habilidades diferentes, por exemplo: notação científica, o princípio multiplicativo da contagem e dízimas periódicas (veja o quadro 2):
Apesar de terem o mesmo desempenho (60%) na avaliação, observa-se um caminho de aprendizagem diferente, tornando possível um plano de ação personalizado para uma aprendizagem adaptativa.
Embora haja muitas maneiras de analisar os dados dos alunos, é importante verificar as etapas corretas para manter seguras as informações pessoais dos alunos. O que é ainda mais importante lembrar que os dados em si não são o que influenciam a experiência de aprendizagem do aluno. São a compreensão e a formação do professor, além da sua vontade de adaptar seu estilo de ensino para melhor atender às necessidades dos alunos, que fazem a verdadeira diferença.