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Big data reduz evasão e melhora performance de alunos em universidades

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Softwares especializados em análise de dados fervilham no mercado. Cabe à IES descobrir o sistema que melhor atende suas necessidades. Crédito: Pexels.

Em mercados competitivos, como é o de educação superior privada, inovar é imperativo. Só que, historicamente, boa parte das faculdades recorre a terceiros em busca de soluções. As soluções, no entanto, podem estar diante dos próprios gestores.

O tempo dispendido às tarefas do ambiente virtual de aprendizagem (LMS), o número de reservas na biblioteca, a assiduidade nas aulas, as notas do histórico escolar: toda e qualquer informação já captada e armazenada pela instituição de ensino superior (IES) pode orientar ações para melhorar a aprendizagem dos alunos ou tornar a gestão mais assertiva.

O processo de extrair e analisar grandes quantidades de dados é conhecido como big data. Muito comum no setor bancário, varejista e tecnológico, a análise de dados tem um enorme espaço a conquistar na educação.

Leia mais: Como as IES utilizam a tecnologia em suas operações e processos

Segundo o relatório Toward Data Driven Education Systems, lançado pela Brookings Institution em 2018 – e que analisou os sistemas educacionais em 133 países, entre eles o Brasil –, 61 ambientes pesquisados não dispõem de um banco de dados ou possuem informações precárias. Quarenta e três coletam informações pouco abrangentes.

Através dos dados, por exemplo, é possível identificar os gargalos que aumentam o abandono da faculdade. Se a aula de geometria analítica tem uma desistência 30% maior que a média, vale olhar com mais atenção para a disciplina. O big data também vem aperfeiçoando a seleção de bolsas de estudo.

Ensino adaptativo

Alunos de IES orientadas por dados tem mais chances de obter bom desempenho. É o caso dos estudantes da graduação de Serviço Social da Uniasselvi – universidade de Santa Catarina pertencente à Kroton.

A instituição utiliza um sistema de ensino adaptativo baseado em dados. Ou seja, oferece aprendizagem de acordo com o nível de conhecimento do aluno. Segundo reportagem publicada na revista Brasil+, a solução se vale de um conjunto de softwares, algoritmos e outras técnicas de programação.

Em uma grande turma, à medida que os estudantes fazem uma prova online, o sistema aponta os pontos fortes e fracos de cada pessoa. Dessa análise derivam planos individualizados de estudo.

Discentes da Uniasselvi que usaram a tecnologia tiveram um desempenho 12,5% superior aos demais no Enade, a prova do governo que avalia o conhecimento de quem acaba a faculdade. “A combinação entre os algoritmos e o empoderamento dos humanos próximos dos alunos é um fator de sucesso importante na educação de hoje”, afirmou Felipe Mattos, diretor de inovação e analytics da Kroton, à revista Brasil+.

Leia mais: Machine learning, IA, big data: novas tecnologias dão impulso à aprendizagem

Softwares especializados em análise e organização de dados fervilham no mercado, especialmente com o crescimento das edtechs. Cabe à IES descobrir o sistema que melhor atende suas necessidades.

Três casos de sucesso

Purdue University
A instituição localizada em Indiana, Estados Unidos, desenvolveu um sistema de análise que indica os estudantes mais propícios a largar a faculdade. Em vigor desde 2007, o programa cria um perfil de risco para cada aluno.

A Universidade de Purdue, localizada em Indiana, Estados Unidos, é referência em ciência, tecnologia, engenharia e matemática. Crédito: divulgação.

Os dados observados vão desde a preparação acadêmica. Ao identificar que o desempenho do aluno começou a cair, uma notificação é disparada tanto para o estudante quanto para os professores – para que busquem desenvolver novas abordagens de aprendizado. A iniciativa aumentou em até 28% as notas dos estudantes em algumas disciplinas.

Georgia State University
Big data também é transformação social. Na Universidade Estadual da Georgia, em Atlanta (EUA), o objetivo foi fazer com que estudantes integrantes de minorias atingissem bons resultados acadêmicos e conseguissem concluir seus cursos com sucesso.

Em apenas três anos, a IES equiparou a taxa de conclusão de curso de minorias com a dos demais alunos. Ou seja, negros, latinos, alunos de baixa-renda ou que são a primeira geração da família a ir ao nível superior agora se formam na mesma medida que os demais.

Nottingham Trent University
Engajamento é um fator fundamental para entender o desempenho acadêmico e a evasão de alunos. Mas o desafio é transformar algo subjetivo em um indicador confiável. Foi nisso que a universidade de Nottingham, na Inglaterra, trabalhou.

Depois de muita pesquisa, a IES chegou a quatro métricas: uso da biblioteca, entradas nas catracas dos prédios da instituição, acesso ao ambiente virtual de aprendizagem (LMS, sigla em inglês) e entregas de trabalhos. Se esses indicadores estiverem baixos, sinal de que o estudante precisa de ajuda.

Como na Purdue University, o tutor da Nottingham recebe um e-mail. É o alerta para que converse com o aluno para entender a falta de engajamento e obter informações que levem à uma abordagem educacional mais personalizada.

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Quais dados analisar

Um dos desafios de implementar o big data é eleger os dados a serem analisados. Algumas IES miram em informações presenciais, como a quantidade de visitas ao laboratório e o envolvimento em atividades extracurriculares.

Já faculdades com disciplinas e cursos de educação a distância têm uma infinidade de métricas para serem avaliadas. A EAD disponibiliza dados aluno a aluno, como hora e local de acesso, que recursos foram usados, quanto tempo ficou na plataforma e, claro, o desempenho nas tarefas.

Não existe uma fórmula mágica que indique quais são as melhores informações para levar em conta. Mas cada instituição pode criar seu mix. “O principal é combinar acompanhamento acadêmico, financeiro e índice de satisfação”, indica Infante, da Educa Insights.

Leia agora: 7 dicas para o uso de big data nas IES

 

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