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Blogue RBE

Qui | 08.04.21

Learning Analytics: Porquê e para quê?

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Photo by Med Badr Chemmaoui on Unsplash

A tecnologia é uma aliada a ter em conta na procura de novas soluções para uma aprendizagem mais personalizada e centrada no aluno. A análise dos dados de aprendizagem - learning analytics – pode contribuir de forma significativa para este desígnio, pois permite a monitorização da evolução das aprendizagens dos alunos e, consequentemente, a implementação de métodos de ensino inovadores (Comissão Europeia, 2013).

Mas o que é, afinal o learning analytics?

É a medição, recolha, análise e relatório de dados sobre os aprendentes e os seus contextos, com a finalidade de compreender e otimizar a aprendizagem e os ambientes em que esta ocorre (Lucas & Moreira, 2018). Isto é, os dados escolares constituem-se como evidências e devem ser utilizados para melhorar o ensino e a aprendizagem.

A utilização mais comum que se faz destes dados é a previsão do sucesso escolar do aluno, nomeadamente a identificação de alunos que estão em risco de reprovar. Contudo, os dados que as ferramentas de learning analytics facultam permitem recolher outras evidências com ganhos significativos para apoiar o ensino e a aprendizagem.

Para os alunos:

- obter feedback preciso, em tempo real e personalizado sobre as suas aprendizagens;

- refletir sobre o seu processo de aprendizagem – os sucessos e as dificuldades;

- desenvolver o pensamento crítico, a capacidade de comunicação e a criatividade.

Para os professores:

- promover processos de metacognição nos alunos, fomentando a autoavaliação e a autorreflexão;

- definir estratégias de acordo com as dificuldades encontradas, personalizando as respostas e adequando-as às necessidades específicas dos alunos;

- responder em tempo real às solicitações dos alunos;

- otimizar o tempo.

De realçar que, para além dos benefícios para os educadores e estudantes, também as instituições educativas podem tirar partido dos dados de que dispõem, uma vez que o processo de aprendizagem é visível. Desta forma, para além de possibilitar medir o impacto das mudanças em contexto de sala de aula, é possível fazê-lo em toda a escola, promovendo a inovação e o sucesso escolar, com base em evidências empíricas.

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De facto, as ferramentas digitais disponibilizam uma extensa quantidade de informações (dados) sobre cada estudante, turma, escola, gerando, normalmente, gráficos que podem ser facilmente utilizados, de acordo com os objetivos de análise – dificuldades de aprendizagem, taxa de realização das tarefas, grau consecução das metas definidas, entre outras.

Nos dados estatísticos de utilização das plataformas de LMS utilizadas pelas escolas (Teams, Google Classroom, Moodle, Edmodo, ...), ou nos dados de acesso e nas respostas/ interações dos alunos noutras plataformas utilizadas (Padlet, Wakelet, Kahoot, Socrative, Quizziz...) podemos encontrar informação como:

            - acessos à plataforma;

            - tempo gasto em cada tarefa;

            - interação dos alunos nas atividades colaborativas propostas;

            - conteúdos em que os alunos revelam maior facilidade/dificuldade;

            - recursos educativos com os quais interagem mais, ou menos;

            - participação nos fóruns.

As ferramentas de learning analytics geram e organizam estes dados que permitem fazer a análise do comportamento dos alunos e que apoiam a tomada de decisões, por parte dos educadores, de maneira individualizada, com vista à obtenção de um melhor desempenho.

Terminamos com uma citação do Centro Comum de Investigação da União Europeia, na sequência do relatório “Research Evidence on the Use of Learning Analytics - Implications for Education Policy”, a este propósito.

Learning analytics could be used to tackle big problems and European priority areas for education and training such as open and innovative education and training; learning outcomes that focus on employability, innovation, active citizenship and well-being; and recognition of skills and qualifications to facilitate learning and labour mobility” (Ferguson et al, 2016, p. 45).

 

Nota: para saber mais sobre esta temática, recomenda-se a consulta de: http://edutechwiki.unige.ch/en/Learning_analytics

 

 Referências 

- Comissão Europeia (2013). Opening up Education: Innovative teaching and learning for all through new Technologies and Open Educational Resources. Consultado em http://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52013DC0654

- Ferguson, R., Brasher, A., Clow, D., Cooper, A., Hillaire, G., Mittelmeier, J., Rienties, B., Ullmann, T., Vuorikari, R. (2016). Research Evidence on the Use of Learning Analytics - Implications for Education Policy. R. Vuorikari, J. Castaño Muñoz (Eds.). Joint Research Centre Science for Policy Report; EUR 28294 EN; doi:10.2791/955210.

- Lucas, M., & Moreira, A. (2018). DigCompEdu: quadro europeu de competência digital para educadores. Aveiro: UA.

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