ANÁLISE DE DADOS NA PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO: CAMINHOS PARA

Uma Aprendizagem Efetiva

Coordenadora Pedagógica: Patricia Pegoraro

Professores: Habib Filho e Pedro Rossi

As demandas atuais em Educação têm mostrado cada vez mais a importância de um ensino personalizado, tendo como personagem principal o aluno protagonista de suas ações e de seu aprendizado. Esse processo requer um professor reflexivo, capaz de analisar o ensino-aprendizagem, preparado para tomada de decisões conscientes, baseadas em situações factuais oriundas da própria aprendizagem dos alunos.

Hattie e Zierer (2019), no livro intitulado "10 princípios para a aprendizagem visível", colocam um conjunto de 10 princípios para que o professor reúna um conhecimento especializado, competências e princípios que priorizem o foco na aprendizagem e no protagonismo do aluno, são eles:

1. Sou um bom avaliador do meu impacto na aprendizagem dos alunos.

2. Vejo a avaliação como um fator que informa meu impacto e os próximos passos.

3. Colaboro com os colegas e alunos sobre minhas concepções de progresso e meu impacto.

4. Sou um agente de mudanças e acredito que todos os alunos podem melhorar.

5. Esforço-me para que os alunos sejam desafiados, e não apenas para que "façam o seu melhor".

6. Dou feedback e ajudo meus alunos a entendê-lo, interpretando e agindo de acordo com o feedback que recebo.

7. Envolvo-me tanto em diálogo quanto monólogo.

8. Explico aos alunos de forma clara como é o impacto bem-sucedido desde o início.

9. Construo relacionamentos e confiança para que a aprendizagem ocorra em um ambiente seguro para cometer erros e aprender com os outros.

10. Foco na aprendizagem e na linguagem da aprendizagem.

Para conseguir um processo mais fidedigno, fazendo com que os alunos tenham a chance de entender sobre sua própria aprendizagem, os professores utilizaram como recurso didático a análise de dados.

A análise de dados é uma estratégia que visa transformar números e informações em insights para tomada de decisão. Ter elementos concretos para dar um feedback ao aluno, além de contribuir para a aprendizagem, ainda possibilita pistas para retomada e possíveis investimentos. Tudo em tempo real.

Boudett, City e Murnane (2020) colocam a importância dos professores e da equipe de gestão analisarem sabiamente os dados, transformando-os em ensino e aprendizagem efetivos. Para isso, os autores citam a importância de se percorrer o processo de melhoria do Data Wise.

O Projeto Data Wise começou na Harvard Graduate School of Education, nos Estados Unidos, como um esforço coletivo para ajudar escolas a usarem evidências a fim de melhorar a aprendizagem e o ensino. Para os autores, o processo de Data Wise cumpre com 8 passos específicos e gerenciáveis pelos professores, divididos em três categorias importantes: preparar, investigar e agir.

Para tornar compreensível esse processo no cotidiano do EFII, foi traçado um paralelo entre os passos descritos no Data Wise e o caminho percorrido ao longo do ano no segmento para essa análise:

O compromisso coletivo e compartilhado da ação, da avaliação e dos ajustes, torna a aprendizagem visível aos alunos e professores, deixando o processo formativo e (re) construtivo, conforme a análise coletada da plataforma Eduqo.

Análise das avaliações

As ferramentas digitais tiveram um papel fundamental na análise dos resultados das avaliações feitas pelos alunos. A plataforma utilizada forneceu informações detalhadas do desempenho das turmas, da distribuição de notas entre os alunos, dos acertos para cada alternativa nas avaliações e do desenvolvimento dos alunos em cada competência e habilidade associada à BNCC. Seguem imagens de nosso dashboard para exemplificar um caminho de análise de dados.

Imagem 1. Média da turma obtida para o 9º ano, turma D. Inclui a quantidade de alunos que finalizaram a atividade e o tempo médio utilizado para isto.

Gráfico 1. Distribuição de notas da turma. A partir deste é possível detalhar o desempenho da turma, melhor entendendo o resultado final obtido.

Para tornar compreensível esse processo no cotidiano do EFII, foi traçado um paralelo entre os passos descritos no Data Wise e o caminho percorrido ao longo do ano no segmento para essa análise:

Resultado por habilidade e competência

A análise detalhada das questões de uma avaliação é muito útil para o entendimento do desempenho de um aluno, mas uma única questão com um baixo índice de acerto não é suficiente para verificar o aprendizado de uma turma acerca de um assunto. Dentro de qualquer análise estatística é correto afirmar que um maior número de dados coletados resulta em uma análise mais significativa, apresentando resultados mais confiáveis. Portanto surge a necessidade de agrupar questões similares a um mesmo código e no caso da plataforma utilizada o código foi referente às competências e habilidades da Base Nacional Comum Curricular.

Imagem 2. Distribuição de acertos separados por questão. Inclui o tempo médio utilizado pelos alunos na realização de cada questão, bem como uma sinalização para alternativas que foram os principais distratores desta questão (na questão 6, a alternativa D e na questão 8 a alternativa B). A tabela a esquerda aponta a taxa com que cada alternativa foi escolhida como correta.

A partir da primeira análise (Imagem 1) é possível verificar rapidamente o desempenho de cada turma de forma comparativa, possibilitando a reflexão de assuntos que merecem atenção voltados exclusivamente para cada turma. De maneira similar, a distribuição de notas (Gráfico 1) pode nos levar a apontar questões a respeito da dificuldade e até mesmo da clareza das avaliações aplicadas.

A análise passa a ser mais detalhada quando olhamos para a distribuição de acertos separados por questão (Imagem 2). A tabela nos trás uma visão da avaliação em si. Quais questões foram as mais difíceis para os alunos, quais demoraram mais para serem finalizadas e até mesmo quais tiveram distratores fortes. A análise da avaliação pode ser utilizada pelo professor para aprimorar suas habilidades na confecção das questões, além de apontar conceitos específicos que podem não ter ficado muito claros durante as aulas. As questões 6 e 8 apontadas na imagem são exemplos disso. No caso de uma questão ser muito complexa para os alunos é comum que, estatisticamente, a taxa de acerto considerando quatro alternativas, se aproxime de 25%, o que apontaria que os alunos que acertaram a questão podem ter feito randomicamente. No entanto, é possível ver que essas questões tiveram uma taxa de acerto menor que esse valor, tendo um foco de respostas em uma alternativa específica. Portanto isso pode indicar, tanto que os alunos podem ter interpretado de forma incorreta o enunciado, quanto que eles podem ter desenvolvido um conceito incorreto sobre algum tópico.

Imagem 3. Desempenho da turma por habilidade. A imagem acima apresenta um resumo das habilidades que foram mais e menos desenvolvidas pela turma em dada avaliação. A tabela abaixo apresenta o desempenho em cada habilidade específica relacionando-a com uma questão da avaliação.

Como uma mesma habilidade pode aparecer em várias questões e em diversas avaliações distintas, a partir da análise de todas as questões que englobam a mesma habilidade, é possível aferir quais pontos são os mais fortes e fracos dos alunos. Tendo essa informação identificamos as necessidades da turma e, em contato com um especialista da área, é planejado um caminho para desenvolver as competências/habilidades não satisfatórias.

A partir de toda essa análise detalhada são desenvolvidas estratégias personalizadas para cada dificuldade encontrada. Caso o professor avalie que é necessário, um tema específico pode ser abordado novamente junto com toda a turma. Em outro cenário, o professor pode indicar exercícios específicos do livro didático ou até mesmo algum conteúdo digital para grupos de alunos selecionados.

Um exemplo dessa aplicação pode ser dado ao investigar alunos que participam de grupos de apoio pedagógico (GAP). Ao identificar os alunos que farão parte do grupo, o professor responsável pode analisar o relatório de cada aluno, entendendo melhor suas dificuldades, adaptando a forma de ensino e buscando novas ferramentas para o investimento nos estudantes.

O uso da análise de dados é uma ferramenta poderosa para entender o desempenho dos alunos através das avaliações elaboradas. Nos permite desenvolver métodos de enfrentar dificuldades e tornar o ensino das disciplinas de forma cada vez mais eficiente. Porém o crescimento do uso da tecnologia e a visão das notas tabelas e gráficos podem trazer um aspecto frio ao ensino se forem vistos isoladamente.

Sendo assim é também importante pensar a análise estatística de forma complementar às estratégias desenvolvidas pelos educadores. Para além de tornar mais eficiente, com notas melhores e um aprendizado mais rápido, é preciso usar esse conhecimento para tornar o ensino mais consciente. Consciente no sentido jogar uma luz sobre as dificuldades de cada aluno e podendo descobrir suas origens, compreendendo cada aluno e evitando que essas dificuldades se arrastem ao longo das séries e se tornem frustrações.