A importância do Learning Analytics no processo de aprendizagem

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Nos últimos anos, com a difusão dos cursos à distância e a busca constante por novas Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs), popularizaram-se os chamados Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs). Com a grande massa de dados gerados por esses cursos surge cada vez mais a necessidade de uma análise minuciosa e efetiva das informações, a fim de auxiliar professores e estudantes no processo de ensino e aprendizagem.

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A definição de Learning Analytics (LA) baseia-se na utilização e análise de dados educacionais obtidos em Ambientes Virtuais de Aprendizagem com o objetivo de propor ações para melhorar o processo de aprendizagem dos alunos. Portanto, é mais do que apenas a análise automatizada de dados — o objetivo do LA é gerar processos de aprendizagem e ambientes eficazes.

Os dados gerados pelas interações dos estudantes durante um curso à distância contém informações valiosas que podem ser utilizadas para otimizar a experiência de aprendizado por meio de ferramentas de LA. Ressaltando que, tais ferramentas reúnem um conjunto de técnicas para apoiar o desenvolvimento educacional, tais como: inteligência artificial, mineração de dados, aprendizagem adaptativa, modelagem preditiva, teoria dos grafos e internet das coisas. Com o LA é possível identificar, por exemplo, o grau de evolução e aprendizagem do aluno em determinado conteúdo de uma disciplina, grau de interesse por determinado tópico de estudo, identificar o perfil de aprendizagem com base em suas avaliações, avaliar o modelo de estudo existente fornecido pelo professor para o estudante etc.

Durante um experimento na Georgia State University foram comprovados resultados efetivos em relação ao uso do LA em cursos de pós-graduação, onde o tempo médio para formação dos estudantes foi reduzido em quantidades significativas.

Com LA é possível fornecer ferramentas personalizadas para estudantes e/ou professores. Para o estudante: informações sobre o seu desempenho em específico de modo que contribua para sua própria auto-avaliação e; para o professor: dados sobre o desempenho dos alunos de forma geral, onde se aperfeiçoe os recursos educacionais existentes já disponibilizados e melhorar essa experiência, e consequentemente, propor novas situações de aprendizagem de acordo com o desempenho dos estudantes.