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Tudo o que pode ser medido tem maior chance de ser avaliado com precisão. Essa lógica é válida para todo e qualquer âmbito de aplicação, inclusive no educacional. É por isso que na educação a distância também se utiliza técnicas para que o ensino e aprendizagem possam ser mensurados e avaliados, através da Learning Analytics.

A Análise da Aprendizagem (Learning Analytics) consiste em uma tecnologia educacional que realiza análises e avaliações de dados em âmbito educacional para que novas ações sejam feitas em prol da melhoria do ensino e aprendizagem em educação a distância.

Para ser mais específico, a tecnologia coleta e analisa todo o conteúdo dos ambientes virtuais de aprendizagem de cada aluno e reorienta os passos que cada deve dar, de acordo com seu desempenho traçado pela Learning Analytics, dentro do ambiente on-line. Assim, levando em consideração quanto tempo o aluno passa em cada capítulo, qual o desempenho dele em cada tipo de atividade, quantas vezes ele revê cada tipo de conteúdo, é possível programar alternativas individualizadas para seu curso.

As consequências mais diretas que o uso da Learning Analytics acarretam são o aumento do desempenho dos alunos – pois recebem suporte em seus pontos fracos – e, por consequência, a diminuição da evasão, já que os alunos não abandonam o curso com suas necessidades e dúvidas sanadas.

Interação com a Big Data

A Learning Analytics interage com a Big Data, tecnologia que compila e relaciona enormes montantes de dados, gerando informações importantes. Ou seja, em âmbito educacional, quanto mais o estudante interage com o ambiente virtual de aprendizagem, mais dados são gerados sobre seu processo de engajamento com o curso.

Assim, é possível estabelecer um passo a passo mais certeiro por parte do tutor e do aluno. O tutor poderá ser mais assertivo quanto às decisões pedagógicas e orientações para atender às necessidades mapeadas pela Learning Analytics; o aluno, por sua vez, terá acesso a um panorama de aprendizagem personalizado, recebendo correções de atividades e indicações de conteúdos.

Vantagens da Learning Analytics

Através do mapeamento de desempenho do aluno em um curso, é possível prever como ele possivelmente atuará nos próximos conteúdos do curso e respectivas atividades. Assim, torna-se possível disponibilizar conteúdos e atividades personalizadas, mais assertivas para o aluno em questão, conforme seu desempenho anterior.

A Learning Analytics individualiza a experiência do aluno com o e-learning, uma vez que a tecnologia traça um mapeamento personalizado, de aluno por aluno, e mostra especificamente quais são os pontos fortes e os pontos fracos de cada um deles, de maneira individualizada e exclusiva.

A partir do mapeamento das atividades dos alunos nos cursos, é possível verificar onde os investimentos iniciais foram mais assertivos, e onde os reinvestimentos devem ser realizados, inclusive onde os cursos devem ser melhorados e quais novos cursos devem ser criados.

É possível identificar quais tipos de conteúdos e atividades aumentam o engajamento dos alunos, bem como de que maneira o ambiente virtual de aprendizagem é capaz de influenciar sua capacidade de aprendizado.

Conforme as dificuldades e as dúvidas do aluno são eficazmente sanadas – e seus conhecimentos acrescidos –, sua confiança e satisfação aumentam e sua vontade de abandonar o curso diminui. Assim, as taxas de retenção do curso aumentam.

Exemplo de interação de aluno com um curso

Passo 1: Acesso ao módulo 1. Tempo de acesso: 2 horas.
Passo 2: Leitura do texto 1. Tempo de leitura: 1 hora.
Passo 3: Assistir ao vídeo 1. Tempo de vídeo: 20 minutos.
Atividade com tutor: realizada integralmente.
Passo 4: Acesso ao módulo 2. Tempo de acesso: 5 horas.
Passo 5: Leitura do texto 2. Tempo de leitura: 40 minutos. Acessado 3 vezes.
Passo 6: Assistir ao vídeo 2: Tempo de vídeo: 30 minutos.
Atividade com tutor: realizada pela metade.
Fórum: média de interação por participante: 3 vezes por semana. Aluno participa 1 vez por semana.
Passo 7: Acesso ao módulo 3. Tempo de acesso: 2 horas.
Passo 8: Leitura do texto 3. Tempo de leitura: 2 horas. Acessado 3 vezes.
Passo 9: Assistir ao vídeo. Tempo de vídeo: 20 minutos. Acessado 3 vezes.
Atividade com tutor: não realizada.

Explicando o que foi analisado pela Learning Analytics: tecnicamente, o aluno acessou o módulo 1 normalmente, e não teve qualquer problema em interpretá-lo. Também não teve problema ao ler o texto 1, nem ao assistir ao vídeo 1. Realizou a atividade proposta com o tutor e não apresentou dúvidas.

Por outro lado, o aluno gastou 3 horas a mais no módulo 2, que possui tamanho e dificuldade similares ao módulo 1. Neste caso, pode ser que ele tenha apresentado maior dificuldade para compreendê-lo. Ao ler o texto 2, o aluno demorou um pouco mais de tempo do que no texto 1, mas faz sentido, pois o texto 2 é um pouco mais extenso. Entretanto, o texto 2 foi acessado 3 vezes. Possivelmente, o aluno teve dificuldade em retê-lo e compreender seu conteúdo. Em seguida, o aluno assistiu normalmente ao vídeo 2 do curso, mas realizou a atividade com o tutor apenas pela metade. Por algum motivo, ele não pôde terminar a atividade: ou ele não compreendeu a proposta da atividade completamente, ou ele não se sentiu suficientemente motivado. Neste módulo do curso também existe um fórum, que exige a participação do aluno de aproximadamente 3 vezes por semana. Na semana em questão, ele participou apenas 1 vez. Novamente, ele parece não ter tido motivação suficiente para participar mais vezes.

No terceiro módulo, o aluno acessou o conteúdo normalmente, depois passou para a leitura do texto, que teve de ser lido 3 vezes. Depois passou ao vídeo, assistido também 3 vezes, e, por fim, não realizou a atividade com o tutor. Pode-se perceber que a situação do módulo 3 foi bastante crítica, comparativamente aos outros módulos.

O que fazer para solucionar esse cenário?

É possível, por exemplo, oferecer alguns links complementares ao módulo 2, com mais textos e vídeos com abordagens diferentes para facilitar a compreensão do conteúdo e texto 2.

Também é possível recorrer a outros recursos multimídias com os quais o aluno possa ter mais facilidade, como o podcast. Além disso, a interferência direta do tutor, dependendo do grau de dificuldade que o aluno apresenta, como no módulo 3, pode ser a ajuda suficiente para sanar dúvidas e mesmo o contato que faltava para voltar o entusiasmo com o curso.

Concluindo

Mais do que agir como um “termômetro” dentro do e-learning, a Learning Analytics também auxilia os professores que trabalham com o método blended learning, solicitando atividades a distância para seus alunos, via web. Efetivando o grande papel da Learning Analytics: medir o desempenho geral do aluno de maneira que não é possível em sala de aula e, através de análises, possibilitar a aplicações de soluções direcionadas a cada caso e etapa de aprendizagem.

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