O que é Análise de Aprendizagem?

A Learning Analytics ou análise de aprendizagem descreve o uso de dados para entender as necessidades dos alunos e melhorar os serviços educacionais de acordo. Ela pode ser usada para testar a eficácia de diferentes técnicas de aprendizagem, rastrear o progresso dos alunos e identificar áreas de melhoria e fornecer aos educadores uma visão das táticas de maior sucesso. A análise de aprendizagem usa tecnologias como mineração de dados, análise e inteligência artificial (IA) para melhorar a experiência de aprendizagem e oferecer melhor suporte aos alunos com abordagens informadas por dados. Por meio da análise de aprendizagem, as instituições podem ver uma melhoria nas notas, retenção e taxas de graduação dos alunos.

A aAnálise de Aprendizagem lida com a coleta de dados escolares e universitários, medindo a compreensão e o sucesso dos alunos em diferentes áreas ou disciplinas e avaliando os recursos e as estratégias de acompanhamento que funcionam melhor para os educadores. A análise pode apoiar os educadores e ajudá-los a compreender as áreas problemáticas dos alunos e as oportunidades de aprendizagem. É uma abordagem de educação baseada em dados, porque nem todo aluno tem os mesmos problemas ou aprende da mesma maneira. A análise de aprendizagem pode ajudar os educadores a individualizar seus planos para atender a essas necessidades e desafios específicos. Muitas plataformas fornecem resultados personalizados e recomendações para os alunos que podem ajudar os professores no desenvolvimento de planos de aula futuros, mas também fornecem aos alunos uma visão melhor sobre onde devem focar seus estudos.

A Análise de Aprendizagem pode usar big data coletados por escolas, universidades, fontes online, governos e outras instituições educacionais. Essas fontes massivas de dados, quando extraídas, oferecem uma grande oportunidade de melhorar os resultados educacionais. Infelizmente, esses recursos são frequentemente inexplorados ou subutilizados, pois a aplicação de análises de big data a ambientes de aprendizagem é relativamente nova. Porém, com mais instituições contratando analistas para esse propósito específico e mais educadores engajados com análises de autoatendimento, a análise de aprendizagem continua a crescer e usar dados para melhorar a educação.

Tipos de dados de aprendizagem a serem analisados

A Análise de Aprendizagem pode ser usada para entender uma variedade de dados educacionais, incluindo, mas não se limitando a:

• Pesquisas de feedback de alunos: dados de pesquisas de alunos e graduados podem ser extremamente valiosos na forma como as instituições de ensino avaliam o desempenho do educador, abordam áreas problemáticas e melhoram a satisfação dos alunos
• Dados de admissão : as universidades geralmente estão interessadas no número de candidatos que recebem, na porcentagem de aceitação e no número de alunos aceitos que frequentam
• Pontuações em exames : a partir de um nível básico de desempenho, quais tendências os educadores podem ver nas pontuações em exames como resultado de diferentes estratégias de aprendizagem
• Taxas de graduação : as taxas de graduação também são frequentemente usadas como base para as instituições entenderem seu desempenho em um alto nível
• Engajamento do aluno : com qual conteúdo os alunos mais se envolvem e como o conteúdo educacional pode ser melhorado para aumentar esse engajamento
• Indicadores-chave de desempenho (KPIs) : Medidas de sucesso do aluno e eficácia educacional

Benefícios da Análise de Aprendizagem

A Análise de Aprendizagem beneficia educadores e alunos. A análise pode ajudar a fornecer pesquisas sobre as melhores ferramentas e estratégias de ensino e auxiliar no desenvolvimento de novas e melhores formas de aprendizagem que melhoram significativamente a experiência dos alunos. O impacto dessas mudanças pode ter efeitos de longo alcance na sociedade, à medida que mais jovens se beneficiam de uma educação personalizada, aumentando as taxas de graduação e disseminando o conhecimento.

À medida que o campo da Análise de Aprendizagem cresce, as instituições passam a contar com essas práticas para aproveitar ao máximo seus recursos e entregar os resultados prometidos para o sucesso dos alunos. Seria uma oportunidade perdida para as instituições não investirem em análises porque o retorno em termos de desenvolvimento do aluno e maior eficácia é significativo.

No geral, os principais benefícios da Análise de Aprendizagem são:

• Máximo aproveitamento com recursos limitados : a Análise de Aprendizagem pode ajudar estabelecimentos de ensino com recursos limitados a gerenciar esses recursos de maneira mais inteligente e orientada por dados. Isso também pode ajudar a maximizar o impacto desses recursos, garantindo que aqueles mais valiosos estejam disponíveis e tirando a prioridade de outros itens menos necessários.
• Aumento de responsabilidade : os educadores costumam ser responsabilizados pelo estado, pelos pais ou pelos próprios alunos que desejam obter o máximo valor de sua educação. A análise pode ajudar a quantificar esse valor e medir a melhoria ao longo do tempo para que os educadores possam fornecer suporte para seu impacto no desempenho dos alunos.
• Compartilhamento de resultados : Outro benefício da Análise de Aprendizagem é a maior transparência que ela fornece em relação à educação. Essa abertura pode levar a melhores métodos de aprendizagem não apenas na instituição, mas em muitos centros educacionais que implementam os resultados de tais programas analíticos.
• Educação com base em dados : a análise de aprendizagem ajuda a eliminar as suposições da educação. Pode ajudar os educadores a compreender totalmente seus alunos e tomar decisões informadas sobre como lidar com seus maiores desafios e áreas de crescimento.
• Capacitação dos alunos : um dos benefícios mais importantes, embora esquecidos, da análise de aprendizagem é a maneira como ela coloca o aprendizado de volta nas mãos dos alunos. Pode capacitar os alunos a entender o que eles não entendem. Eles podem então usar essas informações para revisar suas próprias estratégias de estudo dentro e fora da sala de aula.

Como Implementar Análise de Aprendizagem

Existem vários fatores a serem considerados ao implementar análises de aprendizagem, incluindo:

• Análise de autoatendimento : se uma instituição educacional está procurando implementar um programa de análise para educadores para rastrear o progresso do aluno, a solução deve ser verdadeiramente de autoatendimento e os educadores devem ser devidamente treinados em todos os seus componentes. Além disso, para que esse programa seja bem-sucedido, a organização deve promover uma cultura orientada a dados, em que educadores e líderes da instituição se comprometam a usar os dados com frequência e bem para impulsionar a mudança. Garantir a ampla adoção do programa de análise é essencial para o sucesso da iniciativa.
• Comunicação Analista / Educador : Se a instituição está contratando analistas dedicados ou mesmo terceirizando o trabalho de análise, deve haver canais abertos de comunicação entre esses analistas e os educadores que utilizam os dados. Os educadores ainda precisarão de instrução e treinamento sobre como fazer isso. Os educadores precisam entender como alavancar com sucesso as informações fornecidas a eles e como fazer mais perguntas para os analistas investigarem.
• Privacidade de dados : as instituições educacionais não estão isentas dos regulamentos de privacidade de dados e devem obedecer às diretrizes do governo para coletar, analisar, usar e compartilhar dados de alunos e professores. É importante que os educadores que lidam com dados estejam cientes das diretrizes de privacidade e sejam devidamente treinados sobre como manter a privacidade das informações pessoais. Por exemplo, quando tais dados são compartilhados externamente, as instituições devem garantir que os dados sejam anônimos para que as informações pessoais dos alunos e professores sejam protegidas.
• Automação com aprendizado de máquina : algumas instituições podem até considerar a automação do processo de análise de dados de alunos e relatórios sobre essas descobertas. Com o aprendizado de máquina , as soluções analíticas podem se aprofundar em questões predeterminadas, fazer recomendações para as melhores próximas ações para o aluno ou educador e até mesmo enviar alertas ou notificações automatizadas se uma área de aprendizagem precisar de atenção especial.