A aprendizagem personalizada está se tornando cada vez mais importante e predominante no setor educacional. Educadores e pesquisadores reconhecem a necessidade de adaptar o ensino às necessidades de cada aluno e podem oferecer uma experiência de aprendizado mais personalizada a todos os seus alunos. Agora apenas isso, mas o aprendizado personalizado também oferece possibilidades de aprendizado remoto e sob demanda, dois dos modelos de instrução em ascensão que se mostram muito promissores.
Por outro lado, há a análise de dados. Longe de teorias da conspiração de big data, a análise de dados pode extrair muitos pontos de dados, mesmo de uma pequena amostra. A combinação dos dois oferece uma abordagem melhor e uma experiência de aprendizado mais simplificada e personalizada que pode ajudar a superar alguns dos problemas comuns no setor de aprendizado – baixa taxa de retenção e desinteresse geral no(s) tópico(s).
O que é análise de dados no aprendizado personalizado?
A análise de dados coleta, analisa e interpreta dados para obter informações valiosas e tomar melhores decisões. Na educação, a análise de dados pode coletar informações sobre estilos de aprendizagem, preferências e progresso de alunos individuais. Alguns campos podem receber muitos benefícios de uma abordagem como essa. Assim, a educação em desenvolvimento de carreira pode sempre ter as informações mais recentes disponíveis. Dessa forma, será mais útil para um número maior de alunos, que serão mais beneficiados em troca.
Benefícios da análise de dados no aprendizado personalizado
Portanto, a análise de dados é uma ferramenta poderosa para criar experiências de aprendizado personalizadas que podem ajudar os alunos a obter mais resultados em um período de tempo do que com abordagens educacionais mais tradicionais. Ao coletar e analisar os dados de um número cada vez maior de alunos, pesquisadores e gerentes de currículo podem tomar decisões mais informadas e ajudar a adaptar programas voltados para alunos individuais. Aqui estão mais alguns benefícios da análise de dados no aprendizado personalizado:
- Melhores resultados dos alunos;
- Maior engajamento e motivação;
- Uso mais eficiente dos recursos;
- Planos de aula personalizados;
- Feedback e orientação personalizados;
- Instrução personalizada com base nos pontos fortes e fracos de cada aluno.
Exemplos de análise de dados no aprendizado personalizado
A análise de dados pode ser usada de várias maneiras para criar uma experiência de aprendizado personalizada. Um exemplo são as plataformas de aprendizado adaptativo, que usam algoritmos para coletar pontos de dados para cada aluno individualmente e alterar seus currículos em movimento. WordPointName usa uma abordagem semelhante para conhecer as preferências de cada cliente e fornecer uma tradução melhor no menor prazo. Na realidade, existem muitos exemplos de como a análise de dados pode ser empregada no aprendizado personalizado:
- Feedback e orientação do aluno com base em dados;
- Avaliações personalizadas e acompanhamento de progresso;
- Experiências de aprendizagem gamificadas que se adaptam às necessidades de cada aluno;
- Análise preditiva que identifica alunos em risco e fornece suporte adicional;
- Ambientes de aprendizado colaborativo que usam dados para facilitar o aprendizado e o suporte ponto a ponto.
Superando desafios
Existem, é claro, muitos desafios diferentes que podem surgir à medida que a tecnologia é implementada no processo de aprendizagem. Em primeiro lugar, remover o professor e sua experiência pode representar um desafio, especialmente porque os humanos podem considerar fatores imediatos que influenciam as decisões de um aluno, como problemas em casa, bullying etc. Uma plataforma anônima pode não ser capaz de fazer isso.
Do outro lado do espectro está a necessidade de preservar a privacidade do aluno. Os alunos são sensíveis e jovens (geralmente menores de idade), portanto, as questões de coleta e análise de dados (= analítica) devem ser consideradas ao projetar essas plataformas e garantir que elas possam coletar os dados em primeiro lugar. Aqui estão mais alguns desafios da tecnologia que precisam ser considerados:
- Esteja ciente do potencial de viés em algoritmos e coleta de dados e tome medidas para mitigá-lo, Writinguniverse.com tem uma boa abordagem ao oferecer guias e materiais que os próprios alunos escolhem, sem coleta de dados;
- Certifique-se de que a privacidade do aluno e a segurança dos dados sejam uma prioridade;
- Desenvolver políticas e procedimentos para coleta, armazenamento e uso de dados que se alinhem com padrões éticos e legais;
- Forneça treinamento e suporte a educadores e administradores sobre como usar a análise de dados de forma responsável e eficaz.
Observações finais
A análise de dados é uma ferramenta poderosa para criar experiências de aprendizado personalizadas que podem ajudar os alunos a obter melhores resultados, aumentar o envolvimento e a motivação e usar os recursos com eficiência. Ao coletar e analisar dados sobre alunos individuais, os educadores podem obter informações sobre suas necessidades exclusivas e desenvolver instruções personalizadas adaptadas ao seu estilo e ritmo de aprendizado. Embora haja desafios no uso da análise de dados no aprendizado personalizado, com a abordagem e a mentalidade corretas, os educadores podem superar esses desafios e usar a análise de dados para criar experiências de aprendizado personalizadas mais eficazes para seus alunos.
Source: O poder da análise de dados no aprendizado personalizado