Caminhando em direção a uma melhor análise de dados do aprendizado

Jared Stein
Escrito por Jared Stein

Há uma alegoria do budismo que descreve como quatro homens cegos são levados até um animal que nunca encontraram antes. Sentindo o animal com suas mãos, cada homem descreve o que eles “veem”. Um diz que é muito parecido com uma corda. Outro que é menos parecido com uma corda e mais parecido com um tronco de árvore. Outro diz que não estão nem próximos e que de fato é uma parede gigante e macia. Um quarto diz que não é uma parede, e, sim, uma cortina de tecido pesado.

É claro, cada um deles descreve apenas uma parte de um animal muito grande: um elefante.

A moral da história é que as pessoas tendem a interpretar o mundo com base em uma experiência por vezes limitada. E geralmente nós nos calamos e acabamos não considerando as diferentes interpretações dos outros, mesmo que, no final, só possamos estar corretos cumulativamente.

Eu me senti muito como um daqueles homens cegos (apesar de chegar a uma moral muito diferente), ao fazer parte de uma equipe que está investigando mais a fundo a análise de dados no aprendizado nos últimos 18 meses. Nós conversamos com mais de 30 instituições nos Estados Unidos, Austrália, Reino Unido e Europa, aprendendo o que eles estão fazendo com esse dados.

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É relativamente fácil dizer o que é a análise de dados no aprendizado — qualquer que seja o seu ponto de vista. Para alguns, ela é interpretada como uma maneira de tornar os alunos responsáveis pelo trabalho requerido para ganhar uma nota.

Ou talvez ela seja uma maneira de prever o comportamento do usuário para que você possa intervir de uma maneira mais imediata.

Ou uma maneira de identificar os projetos de curso e as práticas técnicas mais efetivas.

Ou uma maneira de representar o ensino e o aprendizado aos agentes (professor ou aluno) e a objetivos meta-cognitivos.

Esses são todos os projetos de análise de dados no aprendizado ou práticas que ouvimos e lemos sobre o que está acontecendo hoje. Mais complexo ainda é dizer o que a análise de dados no aprendizado será uma vez que tenhamos uma imagem completa da fera — ou seja, como os diferentes projetos com diferentes metas desenvolvem e produzem resultados ao longo do tempo?

Para mim, há quatro principais pontos de destaque

O que uma análise de dados pode nos informar efetivamente?

Embora a análise de dados do aprendizado tenha feito progresso em pequenos mas significativos (como por exemplo prever se um aluno será aprovado ou reprovado em um curso ou poder recomendar um conteúdo específico), nós ainda não sabemos por completo o que uma análise mais abrangente desses dados podem nos informar efetivamente. Esse estudo precisará comprovar seu valor ao combater desafios muito maiores com o tempo, para cada modelo de dados. Isso significa que devemos planejar pesquisas de longo prazo, que consistam de muito teste e erro, construção e desconstrução, para maiores conclusões.

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Há um risco real de que modelos ainda imaturos e não testados previamente podem ter consequências para professores e alunos. Como o homem cego na alegoria do elefante, isso significa que muitos de nós devemos trabalhar em conjunto e compartilhar nossas experiências, resultados, e mesmo preconceitos para entender esta estranha fera da análise de dados no aprendizado.

Nós também devemos equilibrar a necessidade de desenvolvimento iterativo — incluindo teste e erro — com sensibilidade e cuidado para com as pessoas às quais pretendemos servir. É aí que divergimos do homem cego — certamente, queremos um entendimento verdadeiro de algo novo, grande e empolgante.

Mas nós não fazemos análise de dados do aprendizado apenas para melhorar o nosso entendimento sobre o ensino online: o realizamos para apoiar os alunos e professores que servimos.

Jared Stein

Jared Stein

VP de Estratégia de Ensino Superior da Instructure