{"id":16825,"date":"2020-11-25T19:20:00","date_gmt":"2020-11-25T22:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ciencia.ufpr.br\/portal\/?p=16825"},"modified":"2023-10-17T13:27:48","modified_gmt":"2023-10-17T16:27:48","slug":"educacao-online-e-a-importancia-dos-rastros-digitais-r-ferreira-e-m-valerio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciencia.ufpr.br\/portal\/educacao-online-e-a-importancia-dos-rastros-digitais-r-ferreira-e-m-valerio\/","title":{"rendered":"Educa\u00e7\u00e3o on-line e os rastros digitais | Rog\u00e9rio Ferreira e Marcelo Val\u00e9rio"},"content":{"rendered":"

Sabe quando voc\u00ea, depois de procurar por um produto ou servi\u00e7o na Internet, come\u00e7a a receber an\u00fancios similares ao que pesquisou? Como ser\u00e1 que os anunciantes sabem o que estamos querendo? Quem informa o Youtube sobre os v\u00eddeos que provavelmente vamos gostar? Quem montou aquela <\/span>playlist <\/span><\/i>no Spotify com as m\u00fasicas que realmente nos emocionam? Como a Netflix cria aquele rol de filmes e s\u00e9ries que nos obriga a maratonar? Ou, ent\u00e3o, como o\u00a0 Facebook consegue reconhecer rostos em fotos e sugere a marca\u00e7\u00e3o de amigos nas minhas postagens?<\/span><\/p>\n

Para as corpora\u00e7\u00f5es que lidam com dados digitais, os \u201crastros\u201d da sua navega\u00e7\u00e3o e escolhas t\u00eam um valor imenso. Essas empresas associam os algoritmos a outros conceitos da computa\u00e7\u00e3o, como Ci\u00eancia de Dados e Intelig\u00eancia Artificial. Ci\u00eancia de dados consiste em usar o potencial das m\u00e1quinas computacionais para analisar e extrair conhecimento de um grande volume de dados. Por sua vez, a Intelig\u00eancia Artificial cria algoritmos que aprendem com base nas conclus\u00f5es e an\u00e1lises da ci\u00eancia de dados. Juntas, permitem que uma m\u00e1quina computacional compreenda e imite, em algum grau, o comportamento e a intelig\u00eancia humana.Normalmente, quando voc\u00ea usa esses produtos ou servi\u00e7os, o hist\u00f3rico de navega\u00e7\u00e3o \u00e9 armazenado, formando uma esp\u00e9cie de \u201crastro digital\u201d. E se voc\u00ea desconfia que esse rastro \u00e9 analisado para adivinhar as suas prefer\u00eancias, acertou! Quem faz esse trabalho para as empresas s\u00e3o as Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o, por meio de um de seus conceitos elementares, o algoritmo: uma sequ\u00eancia de instru\u00e7\u00f5es que \u00e9 usada para resolver um determinado problema.<\/span><\/p>\n

“O volume e o fluxo de dados gerados pela gest\u00e3o das escolas, trabalho dos professores e aprendizagem dos estudantes em ambientes online \u00e9, hoje, uma das maiores fronteiras do campo da Computa\u00e7\u00e3o como ci\u00eancia aplicada”<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Atualmente os algoritmos est\u00e3o em absolutamente todo lugar, e eles assumem um papel cada vez mais importante na nossa vida. Imagine, por exemplo, que voc\u00ea resolveu ir a uma sorveteria, e decidiu pesquisar no Google para encontrar algumas op\u00e7\u00f5es. Em situa\u00e7\u00f5es como essa, quantas vezes voc\u00ea chegou a olhar a segunda ou a terceira p\u00e1gina de resultados? Raramente, n\u00e9? Voc\u00ea confere duas ou tr\u00eas op\u00e7\u00f5es, olha as estrelinhas da avalia\u00e7\u00e3o e segue a vida. Em alguma medida, foi o algoritmo de buscas da empresa que definiu o sorvete que voc\u00ea vai tomar.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mas esse conhecimento todo n\u00e3o se restringe a definir melhores caminhos at\u00e9 a sorveteria, ou escolher a trilha sonora que vamos ouvir at\u00e9 l\u00e1. Quando falamos de educa\u00e7\u00e3o a dist\u00e2ncia, ensino remoto ou o uso de tecnologias na educa\u00e7\u00e3o, a ci\u00eancia de dados e a intelig\u00eancia artificial tamb\u00e9m est\u00e3o presentes. O volume e o fluxo de dados gerados pela gest\u00e3o das escolas, trabalho dos professores e aprendizagem dos estudantes em ambientes online \u00e9, hoje, uma das maiores fronteiras do campo da Computa\u00e7\u00e3o como ci\u00eancia aplicada.<\/span><\/p>\n

Onde a ci\u00eancia de dados encontra a educa\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

Nesse contexto, surge o conceito de <\/span>Learning Analytics <\/span><\/i>(LA), ou em portugu\u00eas, An\u00e1lise de Dados da Educa\u00e7\u00e3o. Essa \u00e9 a \u00e1rea de trabalho dos profissionais de computa\u00e7\u00e3o que utilizam recursos e t\u00e9cnicas da ci\u00eancia de dados e intelig\u00eancia artificial para analisar os rastros digitais que as pessoas deixam ao usar as ferramentas e plataformas online de aprendizagem. A inten\u00e7\u00e3o \u00e9 reconhecer os padr\u00f5es de comportamento dos usu\u00e1rios, qualificar os recursos com os quais eles interagem e potencializar os resultados da experi\u00eancia educativa. Com esse conhecimento, passaria a ser poss\u00edvel sugerir aos estudantes, professores e tutores as melhores estrat\u00e9gias a serem adotadas no uso dos ambientes online.\u00a0<\/span><\/p>\n

Atualmente, a <\/span>learning analytics<\/span><\/i> j\u00e1 \u00e9 reconhecida como uma \u00e1rea importante para evolu\u00e7\u00e3o das pr\u00e1ticas educacionais mediadas por tecnologia. Suas aplica\u00e7\u00f5es s\u00e3o t\u00e3o diversas quanto as necessidades dos respons\u00e1veis pela tomada de decis\u00f5es nos ambientes educacionais, envolvendo atividades como: an\u00e1lise e monitoramento do desempenho dos estudantes; an\u00e1lise preventiva com o objetivo de identificar comportamentos associados \u00e0 evas\u00e3o; tutoria inteligente, cujo intuito \u00e9 guiar os estudantes no processo de aprendizagem; adapta\u00e7\u00e3o e personaliza\u00e7\u00e3o dos ambientes de aprendizagem \u00e0s prefer\u00eancias e necessidades dos estudantes; recomenda\u00e7\u00e3o de conte\u00fados e recursos educacionais, levando em considera\u00e7\u00e3o o perfil do estudante; e a sugest\u00e3o de diretrizes para a cria\u00e7\u00e3o de abordagens pedag\u00f3gicas ou estrutura curricular, com o prop\u00f3sito de otimizar a aprendizagem em ambientes online.\u00a0<\/span><\/p>\n

“A concep\u00e7\u00e3o e aplica\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de dados educacionais n\u00e3o deve levar em considera\u00e7\u00e3o apenas os interesses que as regem, mas, e principalmente, as teorias pedag\u00f3gicas que as fundamentam e legitimam”<\/p><\/blockquote>\n

As interven\u00e7\u00f5es realizadas pelos membros envolvidos no processo de ensino e aprendizagem com base na an\u00e1lise dos dados educacionais costumam ocorrer em dois momentos centrais. Por um lado, as a\u00e7\u00f5es podem ser realizadas no final do processo educativo, por exemplo, para apoiar etapas como a avalia\u00e7\u00e3o dos alunos; assim, as conclus\u00f5es ser\u00e3o usadas nas futuras iniciativas formativas. De outro modo, a\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m podem ocorrer ao longo das atividades de ensino e aprendizagem, com a inten\u00e7\u00e3o de modific\u00e1-las, oferecendo, por exemplo, <\/span>feedback<\/span><\/i> e recomenda\u00e7\u00f5es aos alunos, avisos preventivos ao professor sobre o andamento da aprendizagem, ou apoio para a personaliza\u00e7\u00e3o do ambiente online com o objetivo de adapt\u00e1-lo ao perfil do aluno. Essas perspectivas oferecem duas possibilidades distintas para a tomada de decis\u00e3o no processo pedag\u00f3gico com base nos resultados das an\u00e1lises: uma postura mais moderada que visa aperfei\u00e7oar o processo de ensino no futuro, ou uma conduta mais incisiva que busca aprimorar as a\u00e7\u00f5es formativas no momento em que elas ocorrem.<\/span><\/p>\n

Apesar de ser uma \u00e1rea em que as t\u00e9cnicas computacionais possuem um papel determinante, \u00e9 preciso ter em mente que <\/span>learning analytics<\/span><\/i> trata, sobretudo, de educa\u00e7\u00e3o. A concep\u00e7\u00e3o e aplica\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise de dados educacionais n\u00e3o deve levar em considera\u00e7\u00e3o apenas os interesses que as regem, mas, e principalmente, as teorias pedag\u00f3gicas que as fundamentam e legitimam. A conex\u00e3o com tais teorias, al\u00e9m de possibilitar o entendimento dos fen\u00f4menos de aprendizagem e contribuir com uma melhor interpreta\u00e7\u00e3o dos dados da educa\u00e7\u00e3o, possibilitam que os resultados da <\/span>learning analytics<\/span><\/i> sejam usados para sugerir os princ\u00edpios que guiam a cria\u00e7\u00e3o ou aperfei\u00e7oamento dos ambientes educacionais, de objetos de aprendizagem e tamb\u00e9m auxiliam na transforma\u00e7\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es obtidas nas atividades em a\u00e7\u00f5es voltadas \u00e0s \u00e1reas pedag\u00f3gicas.<\/span><\/p>\n

As tr\u00eas lentes te\u00f3ricas da learning analytics<\/h2>\n

Em sua rela\u00e7\u00e3o com a Pedagogia e a Psicologia da Educa\u00e7\u00e3o, a \u00e1rea de <\/span>learning analytics<\/span><\/i> tem sido guiada principalmente por tr\u00eas lentes te\u00f3ricas: as de base comportamentalista, as de orienta\u00e7\u00e3o cognitivista e as chamadas contextuais. Pesquisadores que trabalham na fronteira Educa\u00e7\u00e3o-Computa\u00e7\u00e3o costumam usar a palavra \u201clentes\u201d para se referir \u00e0s teorias usadas nas t\u00e9cnicas de <\/span>learning analytics<\/span><\/i>. Da mesma forma que um fot\u00f3grafo pode usar uma certa lente na c\u00e2mera para tirar fotos sob determinadas condi\u00e7\u00f5es de luz, uma teoria educacional seria mais adequada para compreender a aprendizagem em um certo ambiente do que em outro – a depender dos tipos de dados que oferecem e dos objetivos da an\u00e1lise. Quando os computadores come\u00e7aram a ser usados em espa\u00e7os educativos, a aprendizagem era vista como uma mudan\u00e7a de comportamento. A partir de lentes comportamentalistas, os pesquisadores se concentraram nas respostas dos indiv\u00edduos ao ambiente e nas poss\u00edveis formas de condicionar as respostas desejadas. <\/span><\/p>\n

A partir da segunda metade do s\u00e9culo XX, a psicologia cognitivista repercute na Pedagogia e orienta o foco para os processos mentais que influenciam o processamento e armazenamento de informa\u00e7\u00f5es. \u00c0 frente, a elabora\u00e7\u00e3o das proposi\u00e7\u00f5es construtivistas e elementos da Pedagogia Hist\u00f3rico-Cr\u00edtica comp\u00f5em a lente contextual, a partir do que se compreende a aprendizagem como resultado de um processo social, coletivo, delineado a partir de intera\u00e7\u00f5es e colabora\u00e7\u00f5es que ocorrem em grupo, mediadas por recursos de linguagem diversos. Cada lente te\u00f3rica oferece aos pesquisadores um \u201cfiltro\u201d para se concentrar em diferentes abordagens ou perspectivas de aprendizagem. Isso quer dizer que a caracter\u00edstica de uma plataforma de aprendizagem ou de um objeto virtual espec\u00edfico, por exemplo, depender\u00e1 dos objetivos das institui\u00e7\u00f5es e profissionais envolvidos em sua concep\u00e7\u00e3o, desenvolvimento e aplica\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

“Ainda s\u00e3o poucos os casos de uso de <\/span>learning analytics<\/span><\/i> que apresentem resultados pr\u00e1ticos consistentes, obtidos pelo uso cont\u00ednuo de t\u00e9cnicas ou em contato real com alunos e professores, sobretudo no Brasil”<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica das t\u00e9cnicas de <\/span>learning analytics<\/span><\/i>, os pa\u00edses que possuem resultados mais significativos s\u00e3o os de l\u00edngua inglesa, como Estados Unidos, Reino Unido e Austr\u00e1lia. Um caso de sucesso reconhecido \u00e9 o da <\/span>Nottingham Trent University<\/span><\/i> (NTU), no Reino Unido, que criou um sistema para aprimorar a experi\u00eancia de aprendizagem de seus 28.000 alunos, com o objetivo de diminuir a evas\u00e3o e aumentar o sentimento de pertencimento \u00e0 comunidade acad\u00eamica. Antes do sistema, um ter\u00e7o dos alunos do primeiro ano considerava deixar o curso em algum momento. Eles eram menos confiantes, menos engajados nas atividades online e procuravam menos os professores. O sistema criado passou a enviar um alerta por e-mail aos professores quando o engajamento do aluno diminu\u00eda ou era interrompido por duas semanas. Os alunos podiam acessar o sistema para acompanhar o seu engajamento: dois gr\u00e1ficos mostravam o progresso individual e o comparativo com a m\u00e9dia da turma; professores puderam detalhar a participa\u00e7\u00e3o em atividades de alunos com baixo engajamento. <\/span><\/p>\n

A an\u00e1lise de dados dos ingressantes no primeiro ano mostrou que o engajamento era um indicador de desempenho mais importante do que a classifica\u00e7\u00e3o no vestibular. Estudos com acad\u00eamicos do \u00faltimo ano mostraram que alunos com alto engajamento tinham um \u00edndice duas vezes maior de obten\u00e7\u00e3o de diplomas de primeira classe (m\u00ednimo de 75% de aproveitamento nas notas), quando comparados com alunos de engajamento m\u00e9dio ou baixo. Al\u00e9m disso, quase um ter\u00e7o dos alunos disse que mudaram seu comportamento ao longo do semestre letivo em resposta aos dados apresentados pelo sistema.<\/span><\/p>\n

A ado\u00e7\u00e3o de <\/span>learning analytics<\/span><\/i> na Am\u00e9rica Latina ainda \u00e9 pequena quando comparada \u00e0 Am\u00e9rica do Norte e Europa, e poucos estudos analisam sua efetividade no contexto brasileiro. Contudo, \u00e9 poss\u00edvel citar algumas iniciativas aplicadas no ensino superior. \u00c9 o caso da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), no Rio Grande do Sul, que usou uma ferramenta para analisar dados de mais de dois mil alunos de dezoito cursos superiores de educa\u00e7\u00e3o a dist\u00e2ncia, com o objetivo de detectar comportamentos de risco relacionados \u00e0 evas\u00e3o ou ao baixo desempenho. A aplica\u00e7\u00e3o analisou os dados dos alunos, como suas intera\u00e7\u00f5es com o ambiente online e participa\u00e7\u00e3o em f\u00f3runs de discuss\u00e3o. Semanalmente eram apresentados relat\u00f3rios com os dados de alunos em situa\u00e7\u00e3o de risco aos professores, que por sua vez forneciam apoio pedag\u00f3gico com interven\u00e7\u00f5es de acolhimento e aten\u00e7\u00e3o com o intuito de reverter esse comportamento. Resultados mostraram que o sistema conseguiu detectar mais de 80% dos alunos com comportamento de risco.<\/span><\/p>\n

Nesses termos, <\/span>learning analytics<\/span><\/i> vem se mostrando uma ferramenta importante para o monitoramento das rela\u00e7\u00f5es de ensino e aprendizagem, podendo repercutir positivamente nesses processos. Mas, ainda s\u00e3o poucos os casos de uso de <\/span>learning analytics<\/span><\/i> que apresentem resultados pr\u00e1ticos consistentes, obtidos pelo uso cont\u00ednuo de t\u00e9cnicas ou em contato real com alunos e professores, sobretudo no Brasil. Nossas universidades poderiam mitigar o problema da evas\u00e3o e reprova\u00e7\u00e3o com o aux\u00edlio desse recurso, integrando-o em seus ambientes virtuais para monitorar o desempenho dos estudantes e identificar com mais rapidez e efici\u00eancia situa\u00e7\u00f5es e comportamentos associados, por exemplo, \u00e0 evas\u00e3o.\u00a0 Para tanto, cabe o esfor\u00e7o de se fazer conhecer esses instrumentos pela comunidade acad\u00eamica, buscando superar seus desafios t\u00e9cnicos e custos financeiros.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nem tudo s\u00e3o flores sobre as learning analytics<\/strong><\/h2>\n

Apesar da reconhecida import\u00e2ncia da \u00e1rea de <\/span>learning analytics<\/span><\/i>, como voc\u00ea j\u00e1 deve ter imaginado, nem tudo s\u00e3o flores: quest\u00f5es como a propriedade e o acesso \u00e0s informa\u00e7\u00f5es pessoais representam grandes desafios na era da an\u00e1lise de dados da educa\u00e7\u00e3o. A amplitude com que as tecnologias digitais coletam informa\u00e7\u00f5es privadas das plataformas tecnol\u00f3gicas torna as quest\u00f5es \u00e9ticas e de privacidade particularmente importantes. Estudos acad\u00eamicos t\u00eam come\u00e7ado a compreender a an\u00e1lise de dados educacionais a partir de dimens\u00f5es \u00e9ticas, jur\u00eddicas e econ\u00f4micas, por exemplo. Isso implica no debate sobre o estabelecimento de diretrizes que mostrem como e quais dados pessoais s\u00e3o coletados, armazenados, analisados \u200b\u200be apresentados \u00e0s diferentes partes interessadas, como estudantes, professores, equipe pedag\u00f3gica, gestores, mantenedores e investidores. <\/span><\/p>\n

Obviamente, pesquisadores precisam levar em considera\u00e7\u00e3o essas quest\u00f5es de prote\u00e7\u00e3o de dados e pesquisas com seres humanos \u00e0 medida que coletam e analisam dados educacionais, pois \u00e9 fundamental garantir a confidencialidade e seguran\u00e7a das informa\u00e7\u00f5es envolvidas.<\/span><\/p>\n

“Legisla\u00e7\u00f5es espec\u00edficas e pol\u00edticas p\u00fablicas s\u00e3o necess\u00e1rias, portanto, e algumas iniciativas j\u00e1 come\u00e7am a repercutir”<\/p><\/blockquote>\n

Legisla\u00e7\u00f5es espec\u00edficas e pol\u00edticas p\u00fablicas s\u00e3o necess\u00e1rias, portanto, e algumas iniciativas j\u00e1 come\u00e7am a repercutir. Os estudos sobre <\/span>learning analytics<\/span><\/i> no Brasil, por exemplo, devem ser realizados no \u00e2mbito da Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados, recentemente aprovada pelo Congresso Nacional, e tamb\u00e9m de diretrizes que regem especificamente a an\u00e1lise de dados da educa\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

O avan\u00e7o da educa\u00e7\u00e3o online, especialmente entre os adultos, e a profus\u00e3o do uso de recursos e plataformas digitais por alunos e professores, em todos os n\u00edveis e modalidades de ensino, tende a tornar a <\/span>Learning analytics<\/span><\/i> uma \u00e1rea de estudos e pesquisas de primeira import\u00e2ncia. \u00c9 certo que o desenvolvimento da an\u00e1lise dos dados da educa\u00e7\u00e3o contribuiu para a constru\u00e7\u00e3o de melhores ambientes de aprendizagem e para a tomada de decis\u00f5es que aperfei\u00e7oam a experi\u00eancia do processo educativo mediado por tecnologia. Mas, se o futuro \u00e9 promissor, como parece, ele tamb\u00e9m representa um desafio, pois depender\u00e1 da articula\u00e7\u00e3o de um di\u00e1logo colaborativo, criativo e consciencioso entre a Computa\u00e7\u00e3o, o Direito e a Pedagogia.\u00a0<\/span><\/p>\n

Autores<\/h5>\n
ROG\u00c9RIO FERREIRA DA SILVA<\/strong>\u00a0\u00e9 bacharel em Inform\u00e1tica, mestre em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, doutorando em Ci\u00eancias de Computa\u00e7\u00e3o e Matem\u00e1tica Computacional, professor e pesquisador da UFPR no Campus Jandaia do Sul.<\/h5>\n
MARCELO VAL\u00c9RIO<\/strong>\u00a0\u00e9 bi\u00f3logo, mestre em Educa\u00e7\u00e3o Cient\u00edfica e Tecnol\u00f3gica, doutor em Educa\u00e7\u00e3o para a Ci\u00eancia e a Matem\u00e1tica, professor e pesquisador da UFPR no Campus Jandaia do Sul.<\/h5>\n
\n
\u2139\ufe0f Os textos publicados na se\u00e7\u00e3o “Artigos” t\u00eam o objetivo de trazer pontos de vista para o debate acad\u00eamico. As opini\u00f5es n\u00e3o devem ser confundidas com posicionamentos do ve\u00edculo ou da UFPR.<\/em><\/span><\/h5>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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