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domingo, 22 de março de 2020 aprendizagem, EaD, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 14:12

Spoilers acerca do futuro

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Em tempos difíceis de interpretar o presente, muito mais complexo palpitar sobre o futuro. Mesmo assim, inevitável pensar sobre a aprendizagem que as experiências em curso nos deixarão, enquanto legado, para o amanhã.

Um sumário abreviado, imaginariamente feito no futuro, ressaltará que desprezamos alertas claros sobre a irresponsabilidade do consumo de animais exóticos, reservatórios de vírus, cujos resultados no organismo humano desconhecemos. Para quem não sabe, em 2007, um grupo de cientistas chineses fez um grave alerta sobre o tema em artigo publicado na American Society for Microbiology.

Da mesma forma, haverá uma consciência bem mais ampla sobre a loucura de elegermos governantes que claramente desprezam ciência, educação e cultura. Trata-se, em qualquer lugar do mundo, de um tiro no pé, na perna, no corpo e, especialmente, na alma. Portanto, terá ficado evidente não comer pangolins ou eleger despreparados.

No futuro, saberemos que, ao longo da crise, aprendemos muito mais acerca de coisas que afetam nosso cotidiano. Crises, particularmente crises severas como a atual, nos obrigam a absorver ensinamentos mais rapidamente. Como dito, em 2003, por William Gibson: “O futuro já chegou, somente não está igualmente distribuído”. Após a crise, teremos aprendido mais uniformemente.

A modalidade educação a distância não chega a ser uma novidade, dado que ela já demonstrara antes da crise seu enorme potencial. Porém, ao final da crise, educação digital terá se consolidado num patamar inimaginável. Aquilo que alguns já sabiam, todos saberão. Todos aprendemos o tempo todo e em qualquer contexto, com cada um podendo optar sob que condições aprende mais e melhor (educação híbrida flexível e personalizada).

Obviamente não será o fim das atividades presenciais. Ao contrário, será o começo da exploração racional daqueles momentos. Naquilo que eles têm de mais especial e maduro e enriquecedor. A assimilação preliminar de conteúdo se dará, geralmente, via as ferramentas digitais disponíveis, com ganhos evidentes sobre a educação tradicional presencial.

Sobre trabalho remoto, o que alguns vanguardistas pioneiros já o faziam antes da crise terá se disseminado na mesma proporção do vírus. Todos terão aprendido que é mais do que plenamente razoável trabalhar (também) de casa. É mais produtivo, obrigando os momentos presenciais na empresa serem muito bem justificados. Aquilo que moldou nossa organização para o trabalho remonta aos séculos anteriores, em função dos modelos de desenvolvimento econômico da época. Por tradição mantivemos a rotina, ainda que a ampla maioria chegue aos seus postos de trabalho, com flutuações em função de peculiaridades de cada ofício, liguem um computador, ali passem o dia e, na hora acordada, desliguem as máquinas e retornem para casa. Teremos percebido o absurdo desses procedimentos.

Sobre o tema mais candente, a saúde, a telemedicina hoje é parcialmente aceita e ainda com várias restrições. No futuro, muito próximo, acelerado pelo intenso uso durante a pandemia, a telemedicina será adotada consensualmente. Mais do que isso, será praticamente obrigatória, antecedendo qualquer procedimento médico. Aquilo que era tolerado e suspeito passará a ser compulsório e naturalmente incorporado. Por fim, teremos vaga memória de como teria sido a saúde sem seu uso generalizado.

Sobre a telejustiça, impossível delimitar suas possibilidades, mas as cerimônias de casamento ocorridas durante a crise são evidências das possibilidades imensas de desburocratizarmos todas as instâncias de recursos, debates e decisões legais.

Sobre a telepolítica, a aprovação do estado emergência pelas duas Casas, Senado e Câmara dos Deputados, terá sido o embrião de uma riqueza de oportunidades. Não somente de decidir, no caso emergencialmente, mas de promover uma participação permanente, consciente e esclarecida, sem precedentes na história da democracia.

Sobre compras online, ainda que seja há anos a área da economia de varejo que mais cresce em vários países, o hábito de compras de supermercados terá se espalhado como pólvora, sem condições de regredirmos para os atuais corredores apertados dos supermercados, sem nenhum glamour ou atrativo. Além disso, em tempos normais, poderemos saber para cada produto em qual dos fornecedores o melhor preço está sendo ofertado. Isso já existe, mas aquilo que era embrionário será rotina generalizada.

Outra relevante transformação será de outra escala. Vivemos, no passado que ainda invade o presente, em diferentes níveis, a ilusão da possibilidade de um mercado que se autorregule, dispensando, total ou parcialmente, o Estado. Descobriremos que o que desejamos é um Estado racional e competente, no tamanho adequado (nem maior e nem menor) capaz de fazer frente às maiores necessidades, especialmente nas áreas de saúde, educação, infraestrutura e ciência & tecnologia.

As maiores mudanças serão de natureza subjetiva e, certamente, muito complexo descrevê-las, mas teremos aprendido, especialmente, o valor da solidariedade. Não somente por motivos caridosos ou religiosos (ambos respeitáveis), mas também por necessidade racional de sobrevivência. Nossos ancestrais não abandonavam um indivíduo que quebrava o fêmur, não o deixando à própria sorte, constituindo uma das marcas do início de nossa civilização. Aprenderemos, uma vez mais, o valor da vida em comunidade.

Em suma, passaremos tempos muito difíceis, ainda que, lá ao final, as aprendizagens terão sido de grande valia. Que possamos todos cruzar essa ponte, sendo que do lado de lá um futuro melhor nos aguarda. Haverá sim um mundo de pessoas mais felizes e esclarecidas.

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Imagem de ponte em Domínio Público, como visto em: https://pixnio.com/photos/architecture/bridges

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segunda-feira, 10 de fevereiro de 2020 aprendizagem, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 12:12

A Árvore de Decisão e o coentro no peixe

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Uma Árvore de Decisão é um diagrama representando um conjunto sequencial de decisões intermediárias, gerando, ao final, diversas soluções para a questão preliminarmente proposta.

 

Esta abordagem tem sido utilizada como ferramenta de tomada de decisões, balizadas por raciocínios justificáveis, colaborando na análise e no planejamento, bem como no aprimoramento de processos, tanto simples como complexos.

 

Na verdade, na sua forma não explicitada e sistematizada, utilizamos, no cotidiano, raciocínios com formas similares às árvores em questão, de forma instintiva e natural. No entanto, atualmente, a utilidade de Árvores de Decisão é transcendente, dado que, associado a uma Árvore de Reflexão, viabiliza um processo iterativo dinâmico, o qual permite aprimoramentos contínuos. Nesta perspectiva, este método constitui uma das bases essenciais de Inteligência Artificial e de Aprendizagem de Máquina (em inglês, “Machine Learning”).

 

A árvore começa sempre com uma pergunta central, retratando o tema raiz a ser abordado.  A partir da raiz, possibilidades decorrentes são representadas por troncos de árvore. Esses troncos, por sua vez, se desdobram na forma de folhas, ilustrando as múltiplas possibilidades inseridas num fluxograma, o qual, ao final, leva a um conjunto de possíveis soluções.

 

Visando evidenciar em que medida é possível expressar processos de decisões comuns e diários, exemplificamos aqui com um caso peculiar: usar ou não coentro na preparação de um prato à base de peixe.

 

Suponhamos, a título de ilustração, que você já está na cozinha começando a preparar um prato de peixe a ser servido logo mais à noite para seus convidados. Imaginemos que a possibilidade de usar coentro (ou não) lhe venha à mente.

 

Consideremos, por hipótese, que seja fato assumido que aproximadamente 1/3 das pessoas adore coentro, que 1/3 deteste coentro e que para o restante 1/3 seja indiferente. Esses números são plausíveis para quem já experimentou o forte sabor do coentro no tempero.

 

Sua resposta preliminar, em geral baseada na sua própria opinião sobre o tema, irá definir a primeira bifurcação, expressa pela possibilidade de sim ou não (veja o Diagrama 1). Suponhamos que sua resposta seja sim sobre colocar coentro no peixe, ainda que você não disponha do produto naquele momento.

 

A pergunta natural decorrente do sim é se há possibilidade de obter coentro nas redondezas. Caso não esteja disponível o produto nas proximidades razoáveis, a decisão está inerentemente tomada: esqueça o coentro e toque adiante a preparação de seu prato sem ele.

 

Por sua vez, seguindo neste tronco, suponhamos que o coentro possa ser adquirido nas proximidades. Neste momento há que se ponderar se no conjunto de seus convidados há (ou não) expressiva maioria que gosta de coentro. A fração f se refere à hipótese inicial de 2/3 gostarem ou serem indiferentes.

 

Responderemos sim se f for maior ou igual a 2/3, o que nos remete à pergunta decorrente: há alguém particularmente especial incluído na minoria (1- f) que não gosta de coentro? Caso haja, mesmo que, eventualmente, frustrem outros, a decisão aconselhável tende para “faça o peixe sem coentro”. Se a opção for não, faça somente com coentro.

 

Por outro lado, sua resposta inicial, no começo da árvore, poderia ter sido não. Neste caso, surge a próxima pergunta acerca de alguns dos convidados, especialmente se aqueles que você quer agradar gostariam muito de comer com tempero de coentro. Se a resposta for não, faça sem coentro.

 

Alternativamente, se a opção for sim, significa que algumas pessoas que você quer especialmente agradar gostariam de coentro. Neste cenário, você é remetido (de novo) à questão da disponibilidade nas proximidades de coentro. Se a reposta for não, a solução está dada e siga sem coentro.

 

No entanto, se o coentro estiver disponível nas circunvizinhanças, você é endereçado a ter ou não à mão duas panelas, o que permitiria, em tese, fazer parte com coentro e parte sem coentro.

 

Suponhamos que naquele momento você não dispõe de duas panelas adequadas (continue acompanhando também pelo Diagrama 1), neste caso talvez a solução mais plausível seja “faça somente com coentro”.   Caso duas panelas estejam disponíveis, a solução seria “faça parte com e parte sem coentro”.

 

Observem no diagrama que duas setas apontam para “apenas com coentro”, quatro para “apenas sem coentro” e uma seta apenas para “faça parte com e parte sem”. As decisões assumidas ao longo dos diversos processos por certo estão eivadas de subjetividades e impregnadas de valores e conceitos de quem toma a decisão. A conferência acerca da efetividade (sucesso da árvore desenhada) só pode mesmo ser medida a posteriori. Assim, decorre daí a necessidade de uma Árvore de Reflexão associada à primeira (Diagrama 2).

 

A reflexão no caso específico diz respeito a saber se o jantar, já ocorrido, foi bom ou não. Caso sigamos o tronco do sim, emerge a pergunta “poderia ter sido melhor?”. Se a resposta tende para não (impossível ter tido mais sucesso), significa que a Árvore de Decisão é consistente e sua utilização foi um grande sucesso, restando as merecidas congratulações ao cozinheiro.

 

Caso a resposta à pergunta tenha sido que, na sua análise, existiria espaço para aprimoramentos, aparece a pergunta se você fez uso ou não de duas panelas. Caso sim, valem os mesmos cumprimentos acima pelo pleno sucesso. Se não foram utilizadas duas panelas, no próximo jantar não hesite, tenha-as disponíveis, o que significa um aprimoramento do processo.

 

Retornando ao início da reflexão, expressa pelo Diagrama 2, assumindo que o tronco do não, o peixe não foi um sucesso, decorre questionar se duas panelas foram ou não utilizadas. Caso não, o aperfeiçoamento, fruto da reflexão, sugere que outra panela seja adquirida.

 

No caso de duas panelas terem sido usadas e mesmo assim o jantar não foi um sucesso, o resultado da análise, no que diz respeito ao coentro, seria: repense a Árvore de Decisão, incluindo o valor adotado para o limite da fração f e demais itens constantes da árvore.

 

Perceba, por fim, que a Árvore de Decisão, ancorada nos aspectos mais comuns e diretos, se assemelha às tradicionais abordagens cognitivas, baseadas no que se sabe e no que se supõe que se saiba. Por outro lado, a Árvore de Reflexão lembra os elementos metacognitivos, ou seja, aqueles baseados em refletir sobre as próprias ações, aumentando o nível de consciência sobre seus atos, permitindo pensar sobre as oportunidades de aprendizagem ao longo do percurso, via permanentes iterações.

 

Um eventual retorno à Árvore de Decisão adotada, agora com um novo valor de f, é um exemplo simples do que máquinas inteligentes e complexas, baseadas em Inteligência Artificial, assentadas em “Machine Learning”, fazem.

 

Identicamente, a possibilidade de dispormos de mais dados sobre os convidados (“Big Data”) e de mais capacidade computacional pode, de forma similar, propiciar maior efetividade ao longo dos processos envolvendo as duas árvores.

 

Em suma, em um ambiente de trabalho convencional, podemos, utilizando as árvores, estimular que os envolvidos reflitam sobre os vários casos nos quais eles têm que tomar decisões. Em geral, eles não dispõem de uma árvore para sistematizar e analisar. Assim, é plenamente viável dar a eles, como primeira tarefa, escolherem um, dentre os inúmeros processos que tomam parte, e tentar descrevê-lo a partir de árvores.

 

Do ponto de vista educacional, há muito que ser explorado em termos de definição de trilhas de aprendizagem. Especialmente a análise acerca do que pode significar um aumento de consciência do educando sobre como ele aprende. Este tema será tratado mais adiante, conectado com a Analítica da Aprendizagem (“Learning Analytics”), o uso de plataformas inteligentes e de modelos adaptativos de aprendizagem.

 

Nós, humanos, criamos as máquinas. Uma das primeiras e mais simbólicas foi a máquina a vapor de James Watt, em 1769. Esta findou permitindo substituir, com pleno sucesso, aqueles que tiravam água das minas de carvão, viabilizando ir mais fundo e obtê-lo de mais qualidade e em maior quantidade.

 

Com o tempo, temos tentado desenvolver máquinas que possam cumprir todas as nossas tarefas, sem exceção. Atualmente, almejamos que as máquinas possam ir além de simplesmente fazer. Queremos que elas pensem, refletindo sobre suas próprias ações, aperfeiçoando a si mesmas continuamente e que tomem decisões, tal como nós o faríamos. Seja nas coisas mais complexas ou em decisões simples e cotidianas, a exemplo de, em determinado contexto, colocar ou não coentro no peixe.

 

Cada vez mais tentamos criar as máquinas à nossa imagem e semelhança – pelo menos na forma de lidar com a informação. O advento da Inteligência Artificial e dos Algoritmos de Aprendizagem, em conjunto com a ampliação absurda da capacidade de armazenar e processar dados, nos aproxima, por similaridade, com o que está registrado no Velho Testamento. Em especial, em Gênesis 1:26: “E disse Deus: Façamos o homem à nossa imagem, conforme a nossa semelhança; e domine sobre os peixes do mar, e sobre as aves dos céus, e sobre o gado, e sobre toda a terra, e sobre todo o réptil que se move sobre a terra”.

 

 

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sábado, 16 de novembro de 2019 aprendizagem, EaD, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 15:31

Algoritmos e profissões

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Se a era atual tem um nome, esse nome é “algoritmo”. Trata-se de uma sequência de instruções que informa os computadores o que eles devem fazer. Computadores são compostos de muitas chaves minúsculas, os transistores, e os algoritmos ligam e desligam tais chaves bilhões de vezes por segundo.

 

A novidade mais recente é que não precisamos mais gerar um algoritmo por tarefa, substituindo essa missão pela construção de máquinas que aprendem (em inglês, machine learning). Machine learning é um subcampo de inteligência artificial dedicado ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem ao computador aprender continuamente, aperfeiçoando seu desempenho.

 

Os algoritmos controlam os voos, gerenciam nossas contas bancárias, gerenciam ambientes de aprendizagem, detectam enfermidades etc. Esses algoritmos, progressivamente, operam por aprendizado a partir de trilhas de dados que deixamos nas interfaces digitais. Assim, somos observados, imitados e mensurados em nossos comportamentos.

 

À medida que, cada vez mais, os algoritmos controlam nossas vidas, a pergunta essencial é: quem são os profissionais que lidam com essas tarefas? Há um conjunto aberto de profissionais associados a essas áreas e a título de ilustração apresentarei, a seguir, alguns deles. Mas, trata-se de lista, declaradamente, incompleta.

 

De forma simplificada, os coders e programadores podem ser formados em ensino médio profissionalizante ou como tecnólogos de nível superior. Engenheiros ou cientistas de dados demandam cursos superiores. Um conjunto adicional de profissionais, tal como arquitetos de sistemas, em geral, se formam em nível de pós-graduação. A acentuada dinâmica desta área sugere que boa parte deles será formada via educação informal, distante das instituições de ensino, como nós as conhecemos atualmente.

 

Os coders escrevem códigos simples, sem o compromisso de planejar e desenhar programas mais complexos, gerando resultados de interesse prático. Em algumas circunstâncias, os coders sequer participam da programação principal, ainda que colaborem nos scripts adicionais que automatizam algumas tarefas específicas.

 

Se o coder passa a dominar de forma diferenciada e mais aprofundada uma ou mais linguagens de programação computacional, ele vai se transformando em um programador.  Os programadores, mais do que seguir receitas, escolhem ingredientes e geram produtos inovadores, o que envolve, normalmente, um nível adicional de originalidade. Trata-se de criar com lógica, via uma linguagem específica de programação.

 

Os engenheiros ou cientistas de dados estão entre os profissionais mais cobiçados do mercado atualmente. Estes profissionais combinam habilidades de programação, ciência da computação, estatística e conhecimento específico do negócio ou da missão. Tal perfil é difícil de ser encontrado, especialmente no mercado brasileiro, o que tem resultado num aumento considerável nos salários pagos aqueles que dominam mais profundamente a arte da análise de dados.

 

A maioria dos gestores não faz ideia do tesouro que os dados representam e bastante comum serem desperdiçados sem uso. A correta coleta, organização e o domínio das análises fazem do engenheiro de dados uma figura essencial em qualquer campo de atividade atualmente. Os engenheiros de dados transformam os dados brutos, desde bancos de dados transacionais até arquivos de texto, em formatos que permitam ao demais profissionais associados começarem seus trabalhos.

 

Os arquitetos de sistemas, por sua vez, lidam especialmente na interface dos aplicativos ou dos softwares e suas customizações no atendimento de clientes e na consecução de tarefas.  Por exemplo, na IBM os clientes são tipicamente corporações, sendo estes profissionais os principais responsáveis por garantir que as soluções durem por certo prazo, dando o devido suporte nos elementos de designer de estruturas de softwares.

 

Na verdade, a maior parte das profissões associadas ao mundo dos algoritmos sequer tem nome ainda, muito menos conhecemos os seus respectivos detalhamentos. Ingressamos aceleradamente em uma nova era, com consequências econômicas sociais e educacionais profundas. O quanto antes ousarmos tentar compreender melhor.

 

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Ilustração do Jornal “The Guardian”. Link: https://amp.theguardian.com/us-news/2017/jun/26/jobs-future-automation-robots-skills-creative-health

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terça-feira, 15 de outubro de 2019 aprendizagem, EaD, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 10:30

QUALIDADE EM EDUCAÇÃO A QUALQUER DISTÂNCIA

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Fredric Litto (1) e Ronaldo Mota (2)

 

A Educação a Distância (EAD) é, usualmente, caracterizada como sendo a modalidade na qual os procedimentos educacionais são mediados por tecnologias, em contextos nos quais os educandos e os educadores estão separados, espacial ou temporalmente.

 

EAD é mundialmente reconhecida como ferramenta educacional estratégica na ampliação do acesso e da permanência, em especial no ensino superior. O que a Inglaterra implantou, por correspondência,muitas décadas, atualmente,as grandes universidades do mundo (Harvard, Cambridge e MIT, entre outras) o fazem via digital. Nas últimas décadas, a demanda por oportunidades educacionais tem crescido exponencialmente, graças sobretudo ao uso das tecnologias digitais e das metodologias inovadoras associadas. Felizmente, o Brasil está ativo e acompanhando, com garantia de qualidade, esse movimento educacional.

 

A modalidade EAD no Brasil foi assegurada na Lei de Diretrizes e Bases da Educação/LDB (Lei nº 9.394, de 20 de dezembro de 1996), que estabeleceu, no artigo nº 80, a possibilidade do seu uso orgânico em todos os níveis e modalidades de ensino. O Decreto nº 2.561, de 1998, que definiu parâmetros de políticas de garantia de qualidade na EAD, e o Decreto nº 5.622, de 2005, que regulamentou o artigo nº 80 da LDB, funcionaram como diretrizes para a publicação dos referenciais de qualidade em 2007.

 

Em 2017, a legislação sobre a EAD reorganizou a abertura de cursos, flexibilizou a oferta e possibilitou a ampliação do acesso. O Decreto nº 9.057, de 25 de maio de 2017, e a Portaria MEC nº 11, de 20 junho do mesmo ano, deram nova dimensão à modalidade. A Portaria permitiu às instituições criarem cursos de EAD, de acordo com sua organização administrativa, conforme os resultados obtidos no Conceito Institucional.

 

A partir da definição e do cumprimento de cargas didáticas suficientes de interação, acompanhadas de abrangência e profundidade adequadas, estão dadas as bases de garantia de qualidade na modalidade. Particularmente, em cursos das áreas de saúde, engenharias e outros é previsto, e demanda ser cumprido, um conjunto de atividades “mão na massa”, integralizando cargas horárias presenciais bem definidas.

 

Quanto às inovações mais recentes, incluindo a autorização para o uso de até 40% em EAD da carga didática total na maioria dos cursos presenciais (Portaria MEC nº 1.428, de 29 de dezembro de 2018), visam avançar na consolidação de um modelo híbrido que integre as boas práticas do presencial com o virtual, estimulando novas práticas pedagógicas, calcadas na real possibilidade de uma educação personalizada de qualidade. Via trilhas educacionais customizadas, podemos possibilitar que todos aprendam, que todos aprendam o tempo todo, e que cada qual aprenda de maneira própria e única.

 

Estatísticas recentes sobre cursos de graduação mostram que a EAD, em termos de oferta de vagas, ultrapassou o número de oferta de vagas presenciais, o que é fruto do reconhecimento da modalidade, especialmente por parte daqueles que sofrem impedimentos de toda ordem e que encontram na EAD compatibilidade com seu estilo de vida, incluindo custos menores e flexibilidade de tempo e de espaço para estudar. De forma diferenciada, se comparada à educação presencial, EAD permite, via trilhas educacionais especialmente desenhadas, a inclusão de pessoas com necessidades especiais, moradores de regiões distantes ou cidadãos com complexas disponibilidades  de horário ou local.

 

Caminhamos em direção à formulação de uma educação flexível e híbrida que conjugará elementos das duas modalidades de ensino, presencial e a distância. Estamos aprendendo aatender, com qualidade e de forma personalizada, às múltiplas demandas que respeitem as particularidades e as peculiaridades de cada educando, em seu contexto educacional específico, estabelecendo máxima compatibilidade com um cenário de educação permanente ao longo de toda a vida.

 

(1) Presidente da Associação Brasileira de Educação a Distância/ABED e professor emérito da Universidade de São Paulo/USP.

(2) Membro da Academia Brasileira de Educação, diretor científico da Digital Pages e ex-secretário de Educação a Distância do MEC.

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Quadrinho ilustrativo de www.willtirando.com.br

 

 

 

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terça-feira, 29 de janeiro de 2019 aprendizagem, EaD, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 13:28

Alunos são parceiros e não consumidores

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alunosjan29

 

Entender os educandos como parceiros e cocriadores de um processo complexo, e não como clientes ou consumidores simples, vai muito além de uma questão comercial, ética ou moral. Trata-se, essencialmente, de uma questão educacional. A partir de como enxergamos nossos alunos, devemos estabelecer, em coerência com o mundo contemporâneo, as adequadas abordagens e metodologias.

 

Houve um período, no passado próximo, onde a escola poderia ser vista, resumidamente, como espaço de transferência de informação ou de conhecimento. Ao professor cabia a tarefa fundamental, ainda que não exclusiva, de repassar aos aprendizes um conjunto de conteúdos, alguns procedimentos padrão e certas técnicas bem definidas. Findas as tarefas, o estudante, caso provasse domínio adequado, estaria aprovado e a instituição educacional chancelava cada etapa do processo, via um diploma ou um certificado.

 

A grande novidade dos tempos atuais é que as tecnologias digitais invadiram, abruptamente, todos os setores da sociedade, inclusive o universo da educação.  A informação está totalmente acessível, disponibilizada de imediato e, basicamente, gratuita. Uma escola ou um docente que se limitarem, hoje em dia, à tarefa de simplesmente transferir informação correm o risco de se tornarem inócuos, estando sujeitos a desaparecerem, por ausência de propósito, muito rapidamente.

 

Profissionais oriundos do ensino tradicional, baseado em memória e no domínio simples de procedimentos e técnicas, são os alvos principais dos processos de automação e de máquinas que aprendem. Automação, no caso, refere-se à substituição do trabalho humano por robôs que atendem a algoritmos. O aprendizado de máquina, por sua vez, potencializa ainda mais a automação, permitindo ir além de tarefas repetitivas e mecânicas. Assim, as máquinas podem contemplar missões cada vez mais complexas, alicerçadas em aprendizagem por análises de erros. Ou seja, a partir da disponibilidade e do tratamento de dados abundantes, inteligência artificial propicia criar novos algoritmos que evoluem e que são aprimorados continuamente.

 

A título de evidenciar a gravidade do contexto presente, em trabalho recente do “Laboratório de Aprendizado de Máquina em Finanças e Organizações” da Universidade de Brasília, as 2.602 ocupações formais no Brasil foram, à luz dos riscos da decorrentes da automação, analisadas.  Entre os trabalhadores atualmente com carteiras assinadas, mais de metade deles, algo da ordem de 25 milhões, ocupam vagas com alta probabilidade de serem negativamente afetadas nos próximos anos.

 

Educacionalmente, a única forma de enfrentar esses desafios é promovendo uma aprendizagem que viabilize que aqueles que estão chegando ao mercado possam ir além dos trabalhos mais rasos, evitando ao máximo suas substituições por robôs. A abordagem pedagógica apropriada para preparar um profissional ou cidadão para tarefas mais complexas é aquela que transcenda os processos simples de memorização, indo muito além da absorção aligeirada de procedimentos e técnicas. É fundamental que o aluno, ao longo da aprendizagem, reflita, entenda e aprofunde sobre como ele aprende. Sendo ator consciente de seu próprio processo educacional, o educando amplia continuamente sua capacidade de aprendizagem ao longo da vida. Acrescente-se o indispensável estímulo aos processos colaborativos entre colegas, presenciais ou virtuais, na consecução, em equipe, de missões e projetos.

 

Dentro dessa perspectiva, o educando é, mais do que nunca, um cocriador e um parceiro da dinâmica educacional envolvida. Portanto, o aluno está bastante distante da figura passiva de um consumidor que adquire isolada e individualmente um produto ou um serviço. Construir essas novas metodologias e conjugá-las às tecnologias existentes, bem como às múltiplas possibilidades que ainda estão sendo criadas, é o maior desafio educacional contemporâneo.

 

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domingo, 11 de fevereiro de 2018 aprendizagem, EaD, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 09:21

Analítica da aprendizagem disposicional: melhor agora do que depois

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Os dados oficiais do ensino superior brasileiro mostram que as matrículas na modalidade presencial entre os anos de 2012 a 2016 avançaram 10%, enquanto na educação a distância o crescimento foi de 34%. Quanto ao número de concluintes, no ensino presencial a variação positiva nesse período foi de 7% e na modalidade a distância de 32%. Os dados mais impressionantes referem-se aos números de ingressantes. Frente ao substantivo crescimento de 44% em educação a distância (aproximadamente 542 mil ingressantes em 2012 contra 781 mil em 2016), houve uma redução de mais de 18% (2.204 mil ingressantes em 2012 para 1.858 mil em 2016) no ensino presencial.

 

humancomputer

 

No início desta década, qualquer alerta acerca do incrível potencial de crescimento da modalidade a distância seria objeto de alguns olhares de desconfiança. Da mesma forma, para a maioria, ainda não era clara a forte tendência para a dominância do e-learning (baseado na internet), em contraposição ao chamado semipresencial. Idêntico ceticismo valeria para a previsão de que o dispositivo dominante de aprendizagem online viria a ser o celular, como é hoje, e não os computadores, notebooks e tabletes.

 

Contemporaneamente, um dos grandes desafios no ensino superior é dimensionar o papel da analítica da aprendizagem (em inglês, “learning analytics”). Esta ferramenta e suas evoluções se mostrarão, cada vez mais, essenciais e imprescindíveis, contribuindo nos desenhos dos processos de aprendizagem mais efetivos.

 

Analítica da aprendizagem diz respeito à técnica que se caracteriza pela coleta sistemática e pela análise rigorosa de dados dos educandos e de seus contextos educacionais, tendo como propósito o entendimento dos processos de aprendizagem e dos ambientes nos quais eles ocorrem. Assim, é possível desenvolver e aprimorar desenhos de aprendizagem (em inglês, “learning designs”), nos quais múltiplas trilhas educacionais podem ser construídas e disponibilizadas aos alunos. Nesta perspectiva, é possível viabilizar processos personalizados, atendendo características peculiares de cada educando ou próprias do ambiente educacional específico.

 

Nos estágios iniciais da analítica de aprendizagem, os estudiosos se limitavam a modelos preditivos simples baseados em dados extraídos das informações disponíveis dos estudantes. O uso crescente de plataformas digitais pelos alunos e dos sistemas de gestão de aprendizagem pelas instituições, progressivamente, tem gerado uma quantidade inédita de dados qualificados. A partir deles, observamos avanços significativos nas aplicações da analítica da aprendizagem, nos desenhos educacionais propostos e nas intervenções pedagógicas deles decorrentes.

 

Mais recentemente, foi introduzida a estratégia da analítica da aprendizagem disposicional (em inglês, “dispositional learning analytics”), a qual combina os dados gerais de aprendizagem com elementos disposicionais próprios dos educandos, incluindo seus comportamentos, suas atitudes e seus valores. A coleta desses dados disposicionais tanto pode ser realizada via respostas fornecidas diretamente pelos próprios estudantes, como via o monitoramento de suas reações, a partir de situações induzidas com propósitos específicos.  Os aspectos disposicionais que estamos interessados devem representar diferenciais característicos dos educandos e de suas circunstâncias, incluindo aspectos comportamentais, cognitivos, metacognitivos (envolvendo a percepção do aprendiz sobre a própria aprendizagem) e afetivos.

 

No Brasil, temos a oportunidade de adotar quanto antes esta estratégia, em complemento às metodologias inovadoras associadas e às novas tecnologias disponíveis. A aplicação da analítica da aprendizagem disposicional, certamente, contribui para a construção de abordagens educacionais que viabilizem que todos aprendam, aprendam o tempo todo e em qualquer lugar, e, especialmente, que cada um aprenda de maneira única e personalizada.

 

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Fonte da figura: University of Rochester, em “Dancing with Computers. In the field of Human-computer interaction, computer science meets human behavior”. De Kathleen McGarvey, com ilustrações de John W. Tomac para “Rochester Review”. Ver o link:

https://www.rochester.edu/pr/Review/V78N2/images/slide_hci3.jpg

 

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quarta-feira, 15 de julho de 2015 EaD | 12:13

Educação a distância: conjugar quantidade e qualidade

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Em um contexto em que a informação estará totalmente acessível, instantaneamente disponibilizada e gratuitamente ofertada, o processo ensino-aprendizagem será profundamente afetado e a incorporação de novas tecnologias e a introdução de metodologias inovadoras serão a marca destes novos tempos. Muito além da simples modalidade, o ensino a distância representa a real possibilidade de conjugarmos quantidade com qualidade e é o prenúncio de um novo período de educação híbrida e flexível, em um mundo globalizado e literalmente sem fronteiras.

A Lei de Diretrizes e Bases da Educação Brasileira, (LDB, Lei n.º 9.394, de 20 de dezembro de 1996) apresentou uma inovação no seu art. 80 estimulando o ensino a distância nos diferentes níveis. A criação da Secretaria de Educação a Distância (Seed/MEC), no início do Governo Fernando Henrique Cardoso (1994-2002), representou uma iniciativa positiva para a institucionalização da modalidade. No Governo Luiz Inácio Lula da Silva (2003-2011), houve um significativo avanço da educação a distância, chegando ao quadro atual em que a educação a distância é a principal responsável pelo crescimento de matrículas no ensino superior.

Educação a distância baseada nas tecnologias digitais rompe fronteiras entre as nações e cumpre o mesmo papel no interior de cada país. Particularmente no Brasil, onde ainda não completamos sequer metade do caminho previsto no Plano Nacional de Educação (PNE) da década passada – “garantir acesso ao ensino superior a 30% dos jovens entre 18 a 24 anos” –, a utilização da modalidade é certamente imprescindível e estratégica para oportunizar que interessados de todas as classes sociais possam ter acesso à educação superior. Além disso, como apontado pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep/MEC), progressivamente, mais de 40% dos ingressantes no ensino superior estão em faixas etárias mais maduras (acima de 24 anos). Esta população demanda metodologias educacionais próprias capazes de permitir que mesmo tardiamente, possa qualificar-se profissionalmente.

Distintamente da educação presencial, na educação a distância a escala não compromete a qualidade, muito pelo contrário. Todos os especialistas internacionais têm segurança em afirmar que a racionalidade e a economicidade envolvidas na modalidade permitem baixar custos e aumentar qualidade simultaneamente. Tal que é mais do que razoável afirmar que na boa educação a distância pode-se obter o dobro da qualidade pela metade dos custos.

Os estímulos para o estudo antes das aulas,   a ênfase na existência de portais eletrônicos, aprender a não ter medo de utilizar plataformas, o estímulo à aprendizagem independente e ao ensino baseado em solução de problemas, incluindo metodologias que levem em conta os ambientes do mundo do trabalho, são exemplos de iniciativas que podem ampliar nos educandos habilidades e competências desejadas.

Pessoas educadas são essenciais para a melhoria da qualidade de vida de todos e para o aumento da competitividade e produtividade de um país. A formação de profissionais atualizados é estratégica para as economias competitivas globais. Profissionais com pouca escolaridade desenvolvem de um modo geral  atividades manuais simples, sendo quase impossível a adaptação deles às técnicas e aos processos de produção mais sofisticados. Portanto, a formação de cidadãos aptos a desempenhar tarefas complexas e dispostos a enfrentar os desafios das novas e desconhecidas demandas, por meio do uso intenso e consciente de tecnologias inovadoras, é essencial para a educação contemporânea.

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