Learning Analytics (LA) nada mais é que uma aplicação educacional de análise da Web voltada para a criação de perfis de alunos. Ou seja, um processo de coleta e análise de detalhes das interações individuais dos alunos em atividades de aprendizado online. Então, caso você possua em sua empresa iniciativas de educação, como universidades corporativas, por exemplo, esta é uma ferramenta essencial.
Isso porque a análise de aprendizagem é a medição, coleta e geração de relatórios de dados sobre alunos, experiências de aprendizado e programas de aprendizado para fins de entender e otimizar o processo de ensino-aprendizagem e seu impacto no desempenho de uma organização. Vamos saber mais a seguir.
Saiba mais sobre a Learning Analytics
A Learning Analytics de aprendizagem procura entender mais sobre uma atividade de aprendizagem específica. Para isso, a categoria de experiência de aprendizagem geralmente responde a perguntas sobre padrões de uso para uma atividade específica, como:
- Quanto está sendo usado?
- Existe algum material importante que não está sendo usado?
- Quando está sendo usado e por quanto tempo?
- Quais recursos ou tópicos os alunos mais pesquisam?
- Como os aprendizes navegam na experiência?
Também procura entender mais sobre uma pessoa específica ou um grupo de pessoas engajadas em atividades nas quais a aprendizagem é uma das saídas. Assim, abrange questões sobre padrões de uso e desempenho para alunos específicos, como:
- Quem está treinando mais?
- Todos nesse grupo concluíram o treinamento de conformidade?
- Quais habilidades essa pessoa / grupo tem? Onde estão as lacunas?
- Quem precisa de desenvolvimento? Quem são funcionários de alto potencial?
- Em quais tópicos esses alunos estão interessados?
Dessa forma, a partir das respostas a essas perguntas é possível iniciar o caminho até a construção de um perfil.
Conheça os níveis da Learning Analytics
A Learning Analytics é uma ferramenta que pode ser classificada em quatro níveis: medição, coleta, análise e relato de dados. Embora cada um desses níveis seja corretamente referido como analytics, eles significam coisas muito diferentes em termos de complexidade, dificuldade e poder.
No nível de mediação, o Google Analytics começa com a medição ou com o simples ato de rastrear coisas e registrar valores para nos contar o que aconteceu. A medição não exige matemática ou estatística complicada, mas você deve começar coletando dados. Caso contrário, é impossível fazer qualquer análise.
Dessa maneira, os dados podem ser tratados das seguintes formas:
- Dados de alto nível: podem fornecer uma visão geral de relatórios internos e externos e podem ser usados para fins de planejamento organizacional;
- Análises acadêmicas: números sobre retenção e sucesso, usados pela instituição para avaliar o desempenho;
- Mineração de dados educacionais: usada para procurar padrões nos dados;
- Análise de aprendizado: Uso de dados, que podem incluir ‘big data’, para fornecer inteligência acionável para alunos e professores.
O uso mais comum da LA é identificar alunos que parecem menos propensos a ter sucesso acadêmico e a permitir intervenções direcionadas para ajudá-los a alcançar melhores resultados.
Toda vez que os alunos interagem com sua instituição educacional, neste caso a sua iniciativa de educação corporativa, registrando-se em um sistema virtual de gerenciamento de aprendizado, enviando uma avaliação online, fazendo um teste online ou visitando a biblioteca, eles deixam rastros digitais. Esses traços digitais podem ser coletados e analisados para otimizar o ensino e a aprendizagem.
Vantagens da Learning Analytics para a educação
Essa ferramenta apresenta diversas vantagens quando o assunto é educação e essas vantagens podem ser transportas também para a educação corporativa. Veja algumas delas:
- Garante a melhoria do processo de ensino-aprendizagem – com muitos professores usando dados para melhorar sua própria prática e muitas instituições usando a análise de aprendizagem como uma ferramenta de diagnóstico em um nível individual (por exemplo, identificando problemas) – e em nível sistemático (por exemplo, informando a concepção de módulos e programas de graduação).
- Aumenta as taxas de retenção, pois as instituições usam a análise para identificar estudantes em risco e intervir com orientação e apoio.
- Contribui para a avaliação e atuação com base nos resultados diferenciais da população estudantil, com o uso de análises para monitorar de perto o envolvimento e o progresso de subgrupos de alunos, estudantes de áreas de baixa participação, em relação a todo o corpo discente, antes mesmo dos resultados da avaliação serem disponibilizados.
- Facilitada o desenvolvimento e introdução da aprendizagem adaptativa, ou seja, aprendizagem personalizada entregue em escala, em que os alunos são direcionados para materiais de aprendizagem com base em suas interações anteriores e compreensão de conteúdo relacionado e tarefas.
Análise preditiva e prescritiva
Os níveis mais sofisticados de análise podem ser preditivos e prescritivos e muitas vezes dependem de inteligência artificial ou aprendizado de máquina alimentada por grandes conjuntos de dados.
A análise preditiva diz: “com base no que aconteceu no passado, eis o que provavelmente acontecerá em seguida”. Já a análise prescritiva leva isso a um passo adiante e diz: “com base no que provavelmente acontecerá a seguir, a ação que devemos tomar para otimizar o resultado”.
Por fim, a LA conta com mecanismos de recomendação altamente inteligentes que proporcionam o aprendizado certo, no momento adequado e da maneira mais assertiva para melhorar significativamente o desempenho.
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