Learning Analytics é a área da ciência de dados aplicada à educação, em que as informações estão à serviço da condução do processo de ensino e aprendizado. Cada vez mais, tem se apresentado como um meio estratégico para tomada de decisões e desenvolvimento de ferramentas assertivas para professores, alunos e demais entes envolvidos.
Professor da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) e dos cursos de mestrado e doutorado (MPES/DPES ) da CESAR School, Rafael Ferreira está à frente de estudos na área de Learning Analytics que fomentam a construção de soluções focadas no contexto brasileiro.
“A UFRPE tem feito um trabalho intenso nos últimos dois anos para identificar quais as ferramentas vão ser mais úteis para a própria instituição e para propagar a ideia de criar uma gestão em educação baseada em evidências, nesses dados. Essa experiência vai servir como modelo para instituições porque temos analisado que nenhuma outra no Brasil havia feito esse raio-x”, diz o professor. Há relatórios robustos nos Estados Unidos, Austrália e países europeus, mas ainda escassos no Brasil e outras nações da América Latina.
A vantagem de realizar essas análises é ter subsídios para desenvolver meios de atender necessidades específicas. A triagem dessas informações é feita por meio de questionários, grupos focais e entrevistas com alunos, professores, reitores, alcançando o contexto nacional. O mapeamento será iniciado na CESAR School, antecipa Rafael Ferreira.
Na CESAR School, há em curso dois trabalhos sistemáticos envolvendo alunos do mestrado e do doutorado que pretendem conduzir pesquisas de qualidade com colaboração de instituições internacionais na área de desenvolvimento de teses e dissertações. “Por outro lado, a School também tem intenção de adotar essas ferramentas. A gente já teve reuniões com pessoas estratégicas para definir possibilidades de colaboração nessa linha e temos alunos que estão fazendo projetos, analisando o contexto interno, para sugerir possíveis ferramentas que possam ter um resultado melhor”, explica.
“Particularmente, vejo que a CESAR School pode se beneficiar como instituição que pesquisa na área de Learning Analytics em nível mundial e ainda adotando as ferramentas para melhorar o processo de ensino e aprendizagem do próprio CESAR. Além disso, atuar em escolas, universidades e faculdades parceiras e se tornar um agente propagador dessas ferramentas e ideias”.
Learning Analytics?
Uma das características mais marcantes na área de Learning Analytics é que seus algoritmos não foram feitos para atuarem sozinhos, mas são projetados para extrair informações que apoiam professores e gestores na tomada de decisões. “Os algoritmos identificam possíveis métricas que o professor dá como entrada ou possíveis dificuldades dos alunos, mas é o professor que decide como conduzir o processo”, explica Rafael Ferreira.
Um dos sistemas em desenvolvimento na UFRPE, conta o professor, ajuda na correção de atividades. “Tentamos, a partir da resposta de um aluno, identificar se esses mesmos erros estão nas respostas dos outros alunos. Então, o sistema mostra os erros que se repetem, o que pode ser confirmado, ou não, pelo professor. Com as correções de mais atividades, o sistema vai aprendendo e vai sugerindo mais erros”, detalha.
Para turmas numerosas e/ou em formatos híbrido ou remoto, o Learning Analytics aparece como estratégica bastante eficaz para ajudar professores a atingir mais alunos. Segundo Rafael Ferreira, algumas universidades na Austrália estão começando a analisar vídeos gravados de aulas transmitidas pelo Zoom e informações geradas pelo Google Classroom. Com esse material, é possível identificar a colaboração dos alunos nas atividades e outros dados pertinentes.
A área de Learning Analytics trata, basicamente, de três granularidades. A primeira permite a identificação de várias características dos alunos, relacionadas, ou não, ao conteúdo. A partir dela, o professor pode ajudar metodologias, focar mais no aluno. Já a segunda analisa as turmas: Rafael Ferreira detalha que é possível compreender o comportamento geral dos grupos, permitindo que coordenadores tomem decisões que resultem na melhora do desempenho geral e até identificando alunos que possam se evadir do curso. Por fim, os dados podem balizar o desempenho dos cursos ou programa e até financeiro, dando a dimensão daqueles que têm mais (ou menos) potencial de formação de estudantes.