Estudo resulta em modelo mediador da aprendizagem por dados

Em pesquisa voltada à elaboração de tese é desenvolvido modelo sociotécnico sobre processos de aprendizagem mediados por dados. O produto MAR-ABP, siglas de Modelo de Mediação Analítica Reflexiva e Aprendizagem Baseada em Problemas, é de autoria da professora de ensino superior Vanessa dos Santos Borges.

O estudo ocorreu junto ao Programa de Pós-graduação em Educação (PPGE) da Unoeste, com a orientação do professor doutor Sidnei de Oliveira Sousa. A contextualização é de que ambientes digitais de aprendizagem produzem muitos dados sobre ações, interações e produções dos estudantes.

Diante de tais circunstâncias, o desafio é transformar esses dados em evidências pedagógicas úteis para a avaliação da aprendizagem; sendo que dashboards (painéis de controle) e dados educacionais não garantem, por si só, práticas avaliativas mais formativas, que são relativas ao processo contínuo de acompanhamento do aprendizado.

Par construir o modelo foi necessário compreender como professores interpretam tais dados e os utilizam em suas decisões avaliativas. Também como desenvolvem a literacia (capacidade de ler, de escrever, de compreender e interpretar o que é lido) em relação aos dashboards de learning analytics (análise da aprendizagem).

Processos associados à plataforma educacional Be Active e para subsidiarem decisões avaliativas no contexto da ABP; com o estudo justificado em quatro demandas: avaliação mais processual, uso pedagógico de dados educacionais, formação docente para interpretação de dashboards e mediação crítica diante de recursos analíticos de Inteligência Artificial (IA). 

Necessidade de intepretação crítica

A autora da pesquisa propôs a avaliação inclusiva e personalizada, no sentido de que precisa reconhecer diferentes formas de participação, expressão e aprendizagem; e que os dados podem apoiar uma leitura mais sensível das trajetórias dos estudantes, desde que interpretados criticamente pelo professor.

Na tese houve exposições pontuais e amplas sobre learning analytics e literacia de dados docente, como recursos utilizados na pesquisa aplicada, qualitativa e interpretativa, com uso complementar de dados quantitativos descritivos; caracteriza como pesquisa interação mediante planejamento, ação, observação e reflexão.

A fundamentação teórica consistiu do desenvolvimento dos dashboards, formação docente dos professores (do ensino superior) participantes da pesquisa em dois encontros, oferta de mentorias, encontro final, análise dos dados/informações e sistematização do MAR-ABP

Os dados selecionados foram escolhidos por estarem disponíveis na Be Active e pelo potencial de representarem evidências relevantes para avaliação processual e ABP; considerando que o estudante interage com a plataforma, dados são registrados e learning faces (aprendizado de rosto) são extraídos.

Também são gerados indicadores e dashboards apresentam evidências. Todo esse conjunto de dados/informações proporcionam o julgamento pedagógico. Os professores reconheceram a importância processual, após vivenciaram a lógica da ABP e como a plataforma organiza as evidências, mas com certa confusão.

Foto: Homéro Ferreira

Dimensões humana e técnica 

Estiveram mais voltados à tendência de valorizar a métricas, instrumentos e indicadores quantitativos; gerando tensão entre racionalidade técnica e racionalidade prática. Sobre o uso de dashboards, perceberam o apoio para acompanhar os participantes e visualizar registros antes dispersos.

Ainda apoiar feedback, subsidiar decisões avaliativas, identificar trajetórias e necessidades dos estudantes. O modelo MAR-ABP reconhece que os processos de aprendizagem por dados emergem entre sujeitos, práticas, infraestrutura tecnológica e algoritmos, não podendo ser reduzidos isoladamente à dimensão humana ou técnica.

O modelo foi desenvolvido nas dimensões diagnóstica, processual, analítica, avaliação integrada e mediação reflexiva; sendo uma das contribuições do estudo que também contribuiu com o desenvolvimento de dashboards orientados teoricamente pela ABP e evolução formativa.

Outras colaborações foram analisar a formação docente para uso de dados e reforçar que dados não substituem o julgamento docente. A conclusão é de que dados educacionais são evidencias formativas quando interpretados por professores capazes de contextualizá-los, questioná-los e transformá-los em mediação pedagógica.

Como é comum em pesquisas científicas, a tese defendida em 19 de agosto direciona para estudos futuros sobre validação dos indicadores; investigação com estudantes; estudos multicêntricos; viabilidade e eficácia do MAR-ABP; e análises de vieses da IA. Para o orientador Dr. Sidinei, foi desenvolvido um produto muito valoroso.

Intenso, original e inédito 

Os avaliadores também elogiaram a pesquisa e a tese. O avaliador externo foi o Dr. Klaus Schlünzen Junior (on-line, por motivo de viagem), da Faculdade de Ciências e Tecnologia de Presidente Prudente (FCT/Unesp); que afirmou ser um bom trabalho, bastante intenso, original e inédito; em uma plataforma muito interessante.

Os avaliadores internos foram o Dr. Adilson Eduardo Guelfi – pró-reitor de Pesquisa, Pós-graduação e Extensão –, Dra. Camélia Santina Murgo e Dr. Danielle Aparecida do Nascimento dos Santos. Todos os membros da banca fizerem elogios à qualidade da pesquisa e da tese. Também fizeram apontamentos. 

Graduada em análise de desenvolvimento de sistemas, mestre em ciência da computação, professora do ensino superior no Centro Paula Souza, Vanessa dos Santos Borges foi aprovada para receber o título de doutora em Educação, junto à Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-graduação (PRPPG) da Unoeste.