Avaliação de um Modelo de Maturidade para Adoção de Learning Analytics em Instituições de Ensino Superior

Autores

DOI:

https://doi.org/10.17398/1695-288X.19.2.101

Palavras-chave:

Educação Superior, Learning Analytics, Políticas Educacionais, Questionários, Modelos

Resumo

Learning Analytics (LA) visa à análise dos dados gerados por estudantes e professores em ambientes online a fim de promover ações que conduzam à melhoria do ensino e aprendizagem. Os resultados dessas análises podem ajudar os professores a conhecer os processos de estudo empregados pelos seus estudantes, além de poder auxiliar na verificação e correção de atividades e práticas pedagógicas. Para os estudantes, LA pode ajudar na reflexão e autorregulação da aprendizagem. No entanto, apesar de seus benefícios, as instituições têm encontrado dificuldades na sua adoção. Nesse contexto, um instrumento que pode apoiar o emprego de LA é o Modelo de Maturidade (MM), o qual tem sido utilizado em diferentes áreas de conhecimento a fim de indicar um roteiro de melhoria para as organizações. Diante do exposto, este artigo visa apresentar os resultados da avaliação de um MM proposto para apoiar a adoção de LA em Instituições de Ensino Superior, denominado MMALA. A avaliação, focada na composição do modelo, foi realizada por meio de questionário dirigido a pesquisadores e profissionais da área de LA. Após a realização de análises, tanto qualitativa quanto quantitativa, foram identificadas sugestões de aprimoramento para o modelo proposto e este foi validado, embasando a continuação do seu desenvolvimento.

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Biografias do Autor

  • Elyda Laisa Soares Xavier Freitas, Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) / Centro de Informática

    Graduada em Sistemas de Informação pela Universidade de Pernambuco (UPE) e Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Tem experiência em gerenciamento de Banco de Dados Oracle, SQL, PL/SQL, desenvolvimento de Data Warehouse e Business Intelligence, Banco de Dados em Nuvem e programação. Atualmente é professora assistente da Universidade de Pernambuco no campus de Caruaru e doutoranda no Centro de Informática da UFPE, realizando pesquisa nas áreas de Learning Analytics e Bancos de Dados não Relacionais.

  • Fernando da Fonseca de Souza, Universidade Federal de Pernambuco / Centro de Informática

    Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Pernambuco (1976), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (1982) e doutorado em Ciência da Computação pela University Of Kent At Canterbury (1990). Atualmente é Professor Associado no Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: Gerenciamento de Informação Estratégica, Banco de Dados na Nuvem, Ambiente Virtuais de Ensino e Acessibilidade.

  • Vinicius Cardoso Garcia, Universidade Federal de Pernambuco / Centro de Informática

    O Dr. Vinicius Garcia é professor adjunto na área de Engenharia de Software da Universidade Federal de Pernambuco, Brasil, onde é membro do LABES (Laboratório de Engenharia de Software), é membro sênior do grupo RiSE (Reutilização em Engenharia de Software) e atualmente é o líder do laboratório ASSERT (Advanced System and Software Engineering Research Technologies).

  • Taciana Pontual da Rocha Falcão, Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) / Departamento de Computação

    é professora e pesquisadora da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) na área de Interação Humano-Computador (IHC) e membro dos Programas de Pós-Graduação em: Tecnologia e Gestão em Educação a Distância (PPGTEG-UFRPE) e Informática Aplicada (PPGIA-UFRPE) Doutora pelo Institute of Education (IoE) - University of London, UK, sua pesquisa de doutorado tratou de como interfaces tangíveis podem contribuir para a aprendizagem de crianças com dificuldades intelectuais. Possui graduação (2004) e mestrado (2007) em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco. Foi designer de interação no CESAR Recife de 2010 a 2013, e pesquisadora do London Knowledge Lab (University of London) na área de interfaces tangíveis para educação, de 2008 a 2010. Também já trabalhou no NAAH/S-Recife, núcleo de atividades para crianças com altas habilidades. Fez pós-doutoramento na Universidade McGill - Canadá, trabalhando com desenvolvimento de tecnologias para apoiar a comunicação de idosos. Seus interesses incluem: interfaces tangíveis para educação, tecnologias para educação, ensino de programação, pensamento computacional, jogos digitais em contextos educacionais, usabilidade, experiência do usuário e acessibilidade.

  • Elaine Cristina Moreira Marques, Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) / Departamento de Computação

    Doutoranda em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) - Recife (2019). Mestra em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) - Recife (2018). Possui Graduação em Estatística (Bacharelado) pela Universidade Federal da Paraíba - João Pessoa (2015). Atualmente é Tutora à Distância do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco - (IFPE) - Recife (2019). Foi Professora substituta na Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) - Recife (2018). Foi estagiária na Empresa de Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas - SEBRAE/PB, na Unidade de Gestão Estratégica e Monitoramento (UGEM) - João Pessoa (2015). Trabalha na área de Probabilidade e Estatística, Ensaio Biológico e Bioequivalência, Planejamento de Experimentos e na área de Inteligência Artificial (IA) com ênfase em Mineração de Texto (MT), com foco em recuperação de informação (RI) e classificação de texto (TC).

  • Rafael Ferreira Mello, Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) / Departamento de Computação

    Rafael Ferreira Mello é doutor em ciência da computação com interesses de pesquisa que abrangem processamento de linguagem natural, learning analytics e tecnologia educacional. Ele é professor na Universidade Federal Rural de Pernambuco, no Brasil, onde é um dos coordenadores do Laboratório de Inteligência Artificial (https://aiboxlab.org/), desenvolve várias iniciativas relacionadas a learning analytics (LA) e supervisiona estudantes de graduação e pós-graduação. Dr. Mello realizou pós-doutorado na Escola de Informática da Universidade de Edimburgo em 2018, onde continua a ter colaborações. Ele trabalhou em vários projetos de pesquisa multinacionais, que envolvem parceiros acadêmicos e empresas na Europa, Austrália, Estados Unidos e América Latina. A experiência anterior do Dr. Mello também inclui um projeto de pesquisa financiado pela Hewlett-Packard, onde atuou como líder técnico. Um tema-chave de sua pesquisa recente tem sido o uso do processamento de linguagem natural aplicados como educação e temas mais focados em análise de textos como sumarização e classificação.

Referências

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Publicado

2020-12-13

Edição

Vol. 19 N.º 2 (2020)

Secção

Artículos / Articles

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Como Citar

Avaliação de um Modelo de Maturidade para Adoção de Learning Analytics em Instituições de Ensino Superior. (2020). Revista Latinoamericana De Tecnología Educativa - RELATEC, 19(2), 101-113. https://doi.org/10.17398/1695-288X.19.2.101

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