Engajamento e Diminuição da Evasão

donuts e barras. Já com relação às tarefas de alto nível, foram utilizadas: visão geral, fil- tragem, zoom e relatório. Essas funcionalidades foram agrupadas em uma ferramenta de Lear- ning Analytcspara auxiliar e facilitar a visualização de dados dos alunos, constantes no AVA Moodle.

2.2.2

Ferramentas de Learning Analytics

As ferramentas de Learning Analytics são as aplicações desenvolvidas para propiciar Lear- ning Analytcsnos AVAs. Dyckhoff et al. [59] ressaltam que essas ferramentas devem fornecer as seguintes funcionalidades para atingir os objetivos da Learning Analytics: rastrear as atividades dos alunos; capturar a interação dos alunos com recursos e com outros alunos; fornecer feedback e informações aos educadores sobre as atividades dos alunos; destacar aspectos importantes dos dados; identificar questões problemáticas; estabelecer um sistema de alerta precoce e fornecer suporte à decisão.

Na modalidade de EAD, ferramentas de Learning Analytics costumam ser integradas com os AVAs. Em um estudo abrangente sobre esse tema, Silva Junior e Oliveira [17] constataram um maior número de ferramentas utilizando o AVA Moodle. Essas ferramentas geralmente são acopladas ao Moodle como plugins ou com acesso direto ao banco de dados do Moodle. Ainda segundo esse estudo, a linguagem de programação que costuma ser mais utilizada para o desenvolvimento dessas aplicações costuma ser PHP, devido ao fato desta ser a linguagem na qual foi desenvolvido o Moodle. Além disso, o Moodle pode ser integrado com essas aplicações utilizando XML (Extensible Markup Language) ou APIs (Application Programming Interfaces) [17].

Essas ferramentas baseiam-se em indicadores criados a partir dos dados dos AVAs para fornecer aos seus utilizadores funcionalidades que permitam a análise visual e o reconhecimento de padrões de comportamento que indiquem o engajamento dos estudantes e viabilizar que instituições, professores e alunos reflitam iterativamente sobre os processos de aprendizagem [60] e sobre problemas, como a evasão.

2.3

Engajamento e Diminuição da Evasão

O engajamento dos alunos, seja no contexto da educação presencial ou no contexto da EAD, está relacionado com fatores como motivação, participação, desempenho acadêmico e interações com seus colegas e professores (entre outros fatores). Corroborando essa afirmação,

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Cole e Chan [61], conforme citado por Yang [62], definem que o engajamento dos estudantes é tido como "a extensão do envolvimento dos alunos e a participação ativa nas atividades de aprendizagem". O engajamento serve como base para iniciativas bem-sucedidas de retenção de alunos e, consequentemente, para a diminuição das taxas de evasão, pois, conforme destacam Schaeffer e Konetes [63] e Tinto [64] quanto mais engajado for o aluno, maiores são as chances dele permanecer em um determinado curso ou na instituição, como um todo.

Na perspectiva dos autores Skinner e Pitzer [65], a evasão é um processo de "desengaja- mento"e a conclusão dos cursos é resultado direto do engajamento dos estudantes. Appleton, Christenson e Furlong [66] enfatizam que o engajamento é relevante para prever e prevenir a evasão escolar, bem como facilitar resultados educacionais positivos para todos os alunos. Uti- lizando outras palavras, Christenson [67] reforça que o engajamento dos alunos é a base mais promissora para a prevenção da evasão e para os esforços de intervenção, no sentido de diminuir as taxas de evasão.

No contexto da EAD, a medição do engajamento do aluno apresenta algumas peculiari- dades, justificadas pela própria forma de viabilização da modalidade de aprendizagem, forte- mente amparada pelas TICs. Fredricks et al. [68] e Fredricks e McColskey [69] identificaram métodos para medir o envolvimento ou engajamento do aluno. Esses métodos envolvem o le- vantamento a partir de autoavaliações ou da obtenção de observações (dados) relacionadas ao engajamento deles. Estes últimos, chamados de métodos observacionais, incluem considerar medidas de frequência e algumas medidas qualitativas, com a vantagem de possibilitar que o envolvimento do aluno seja verificado na medida em que ele ocorre, sem a necessidade de interrompê-lo. As medidas de observação do comportamento dos estudantes tendem a se con- centrar no engajamento no nível de atividade, o que é útil para pesquisadores interessados em estudar o engajamento dentro de uma atividade ou em um pequeno intervalo de tempo [69].

Ao pesquisar sobre sobre as formas de medir o envolvimento dos alunos na aprendizagem on-line, Henrie, Halverson, Graham [70] constataram que ele foi medido de várias maneiras: variando de autoavaliações dos alunos, pesquisas e entrevistas e também através de verificações quantitativas (contagens) do comportamento dos alunos. Considerando que os AVAs fazem registros da frequência das atividades dos alunos, o autor considera que as experiências de aprendizado mediadas por tecnologia (comunicação e informação) podem fornecer dados sig- nificativos do engajamento dos alunos, indisponíveis em contextos mais tradicionais como no ensino presencial, pois os AVAs mantêm registros cumulativos e em tempo real sobre as ações dos estudantes dentro do sistema. Assim, o abandono e a conclusão de um curso podem ser pre- vistos com bastante precisão a partir de dados como frequência, comportamento, desempenho

2.3 Engajamento e Diminuição da Evasão 36

acadêmico e vinculação à escola [65].

Portanto, na modalidade EAD, o engajamento dos alunos costuma ser verificado através da análise dos dados gerados pelos AVAs, dentro de uma abordagem quantitativa de monito- ramento das atividades dos alunos. Esses dados vêm na forma de dados de log ou relatórios do sistema das atividades dos usuários. Esses dados de registro são potencialmente úteis para medir o envolvimento do aluno na aprendizagem mediada por tecnologia [71], podendo ser utilizados para rastrear a atividade dos usuários, fornecendo dados de frequência prontos que podem ser usados para analisar aprendizagem dos alunos, verificar padrões de aprendizagem e também identificar problemas nos cursos.

Após a apresentação de todos esses conceitos, nessa pesquisa pretende-se criar um sistema computacional (um plugin) que atue como uma ferramenta de Learning Analytics que auxilie os professores, tutores gestores de curso na identificação do risco de evasão de alunos no AVA Moodle. O sistema empregará técnicas de visualização de dados para exibir os dados de indi- cadores do engajamento dos alunos. Antes de nos atermos aos detalhes do desenvolvimento do sistema computacional proposto, abordaremos no Capítulo 3, os trabalhos relacionados com a nossa pequisa.