segunda-feira, 27 de janeiro de 2014

Como a tecnologia pode contribuir para o ensino adaptativo?

Cada vez mais, no mundo de educação, ouvimos falar de softwares ou algoritmos de aprendizagem adaptativa, ferramentas para personalizar as necessidades de aprendizado nas salas de aula. Estas soluções prometem revolucionar o ensino e engajar os alunos do século XXI. Nós, no QMágico, temos como produto um software aprendizagem adaptativa, assim como algumas empresas internacionais que estão virando suas atenções para o nosso país. Vou tentar explicar um pouco o que é isso – e como os softwares adaptativos se diferem entre si.
O que são softwares de aprendizagem adaptativa e como eles ajudam os professores?
Vamos começar por um conceito mais abrangente: educação personalizada! Nada mais é do que entregar uma educação diferente para cada aluno. Cada aluno recebe os materiais que necessita, na sequência que necessita, para atingir o objetivo de aprendizado que necessita para sua vida. Nada novo até então, afinal tutores particulares fazem isso há décadas. Nos Estados Unidos, esses tutores são bem populares, pois a prática de homeschooling (aluno aprendendo em casa com um tutor particular)  é regulada pelo governo.
Você deve estar se perguntando “ok, mas isso é caro, não é?”. Exato! Personalizar a educação para uma cidade inteira seria inviável se a única forma fosse o ensino por tutores particulares. Aí entra a tecnologia: com ela é possível fazer esta personalização em escala, pois algoritmos passam a sugerir as respostas para algumas decisões sobre qual conteúdo recomendar a um aluno; em qual sequência; para qual objetivo. Os professores não precisam tomar todas as decisões, apenas as mais críticas, ajustando as sugestões que julgarem equivocadas. Dessa forma, cada professor consegue ser um “tutor particular” para toda uma sala de aula e o sistema de ensino personalizado se torna mais inclusivo.
Para ilustrar decisões que um computador pode tomar para facilitar a vida do professor que quer personalizar o ensino, vou contar um caso que ocorre no QMágico. Com o histórico de respostas de alunos de diferentes escolas, um de nossos algoritmos aprende sobre a qualidade e dificuldade de cada questão de um livro. Com isso, o software pode sugerir a questão que é o desafio perfeito para cada estudante: nem tão fácil que acomode, nem tão difícil que desmotive. Nossas escolas parceiras conseguem, assim, entregar um simulado diferente para cada aluno. Imaginemos agora se o professor tivesse que fazer isso na mão, montando uma lista de questões para cada um de seus 120 alunos… Inviável, não é?
Quais tipos de algoritmos de aprendizagem adaptativa existem?
Nem todo software de aprendizagem adaptativa é igual. Hoje em dia, existem softwares com algoritmos para todos os gostos. Como entender as diferenças e escolher? Recentemente aEducation Growth Advisors lançou um estudo que compara diferentes softwares pelo mundo e para isso criou um sistema próprio de classificação. Vou me basear neste sistema para explicar as diferenças e contar a opinião do QMágico sobre cada dimensão.
  •  As recomendações de conteúdos e caminhos são baseadas em um grupo de informações sobre o aluno, denominado perfil. A forma como esse perfil é criado varia de algoritmo para algoritmo. Alguns constroem esse perfil em uma etapa de diagnóstico do aluno e este perfil se mantém estático ao longo de todo seu caminho de aprendizado. Outros atualizam este perfil a cada interação do aluno com um conteúdo, com o software e com outros estudantes. O QMágico prefere esta segunda abordagem, pois assim o algoritmo aproveita cada nova informação para aprender mais sobre o aluno e fazer recomendações melhores.
  • granularidade da personalização varia também. Em alguns casos, o algoritmo sugere um caminho entre cursos ou entre unidades e tópicos, sem especificar o material didático (ou objeto educacional) a ser estudado. Em outros casos, ele trata cada objeto educacional como um item e cada aluno recebe uma sequencia personalizada de objetos – nesse caso, o aluno determina o que quer aprender e o algoritmo recomenda objetos que melhor o auxiliam para atingir esse aprendizado. No QMágico, acreditamos que o ideal é uma combinação das duas maneiras: determinar automaticamente as deficiências e, a partir delas, recomendar objetos educacionais de maneira personalizada.
  • O modelo de conteúdo é um outro eixo de classificação das soluções adaptativas. Algumas delas já vêm com um conteúdo fixo. Outras, permitem inserção de conteúdos da instituição de ensino mediante pedido. Outras ainda oferecem ferramentas de autoria de conteúdos, que permitem que cada instituição insira conteúdo diariamente. O QMágico se posiciona nos segundo e terceiro níveis: possui ferramentas de autoria de conteúdos e permite inserção de conteúdos especiais como jogos e simulações mediante pedido de customização.
  • Os algoritmos encaram avaliações de maneiras diferentes. Para algumas soluções, as avaliações são pouco frequentes, geralmente usadas para diagnosticar um aluno e criar seu perfil. Outras veem avaliações como parte do ensino e as personalizam para cada aluno. O QMágico vê avaliações como um momento do aprender fazendo, permitindo a personalização das avaliações.

  • Há também uma grande variação na maneira com os softwares de aprendizado adaptativo se encaixam no contexto da instituição de ensino. Alguns podem ser usados somente em avaliações, em lições de casa, etc. Outros, em todo o curso, inclusive no dia-a-dia de sala de aula. O QMágico acredita que a personalização em todo o curso é benéfica, mas entende que é melhor começar em partes do curso, para que as instituições parceiras consigam gerenciar as mudanças no desenho de sua sala de aula pouco a pouco.
  • Por último, as soluções de aprendizado adaptativo suportam objetivos de aprendizagem diversos. Alguns deles, baseados na Taxonomia de Bloom, suportam o ensino de habilidades como, por exemplo, entender um tópico e lembrar-se dele. Outras, auxiliam no ensino de habilidades de análise e aplicação de conhecimento. Seria possível ainda usar algoritmos de aprendizagem adaptativa para melhorar a capacidade de criação e avaliação dos alunos, mas nenhuma solução no mercado oferece esta terceira opção ainda. O QMágico acredita que é impossível dissociar todos esses aspectos – entendimento, aplicação e criação – pois os três constituem elementos chave do processo educativo e não há, necessariamente, uma linearidade entre eles. Nosso foco, portanto, é desenvolver uma ferramenta que cubra todos os três níveis e para isso precisaremos de conteúdos educacionais completos e ferramentas poderosas que efetivamente auxiliem educadores e alunos.
Fonte: http://blog.qmagico.com.br/tecnologia/ensino-adaptativo/

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