A mentalidade do tecnocrata é rastrear tudo, o tempo todo, e isso é especialmente verdadeiro em todas as fases da educação moderna. Os estudantes são meros objetos estatísticos a serem analisados e manipulados. ⁃ TN Editor
Hoje, nos campi, quase toda interação educacional deixa vestígios digitais. Atribuições e feedback são dados através de portais online; debates e discussões acontecem por meio de sistemas de gerenciamento de aprendizado, bem como em salas de aula, cafés e dormitórios.
Essas e outras migalhas digitais dão aos tecnólogos a oportunidade de examinar os processos, práticas e objetivos do ensino superior de maneiras praticamente impossíveis há uma década ou mais.
Relatamos aqui e aqui sobre a revolução do “aprendizado ativo” do Noble Laureate Carl Wieman em física de Stanford.
Outro físico que se tornou inovador na educação (há algo na água do laboratório de física?) Chamado Timothy McKay vê uma grande promessa na “análise de aprendizagem” - usando big data e pesquisa para melhorar o ensino e o aprendizado.
McKay, professor de física, astronomia e educação da Universidade de Michigan, argumenta em um white paper recente, que o ensino superior precisa "quebrar a divisão percebida entre pesquisa e prática."
Procurei o professor McKay, que também dirige o Michigan's Estufa de inovação digital, para se aprofundar em como as análises de aprendizado funcionam no ensino superior.
Vou dar um exemplo tirado de minha própria experiência. Há mais de 20 anos leciono aqui na Universidade de Michigan. A maior parte do meu ensino tem sido grandes cursos introdutórios de física ... de 400 a 700 alunos. Agora, a forma como as universidades tradicionalmente têm feito isso é fornecer uma espécie de abordagem industrial, ir a esse grande grupo de pessoas e oferecer-lhes os mesmos materiais, pedir-lhes que façam o mesmo tipo de atividades no mesmo ritmo e avaliar todas essas pessoas exatamente da mesma maneira. Todos recebem o mesmo curso.
Se for bem projetado, talvez seja lançado para o aluno mediano dessa classe. Isso meio que funciona bem para aquele aluno mediano, mas não funciona bem para ninguém.
O que descobri quando comecei a examinar os dados sobre minhas próprias aulas é algo que deveria ter sido óbvio desde o início, mas não era realmente até que examinei os dados. Eu vim a entender o quão diferentes todos os alunos da minha classe eram, quão amplamente espalhados por uma variedade de diferentes espectros de diferença, e que se eu quisesse ensiná-los todos igualmente bem, não funcionaria exatamente o mesma coisa para todos os alunos.
Você está mais apto a personalizar e estreitar o elenco para alunos que podem precisar de ajuda, que podem ter uma formação diferente, que podem ter uma perspectiva diferente?
Ou objetivos diferentes. Muitas vezes, a discussão será sobre alunos que podem estar atrasados ou em risco, mas também é válido para alunos que realmente estão se destacando academicamente. Eles também precisam de atenção especial. A primeira coisa que me aconteceu foi abrir os olhos para o verdadeiro desafio, a real importância da personalização, mesmo quando ensinamos em grande escala.
Então, o que se seguiu foi a constatação de que, uma vez que tínhamos, de fato, informações sobre os antecedentes, interesses e objetivos de cada um de nossos alunos, se pudéssemos construir ferramentas, usar a tecnologia da informação, poderíamos falar com todos os esses alunos de maneiras diferentes para fornecer feedback e incentivo e conselhos diferentes.
Nós construímos esta ferramenta aqui chamada ECoach, que é um sistema de comunicação personalizado que permite conversar com um aluno com conhecimento detalhado de seus antecedentes, interesses e objetivos e ser capaz de fazer isso em escala.
Parte disso é automatizado, mas você pode adaptá-lo a cada aluno?
É interessante. É automatizado de uma forma, mas de outra forma, é tudo gerado por pessoas. O conteúdo que iremos fornecer, a forma como o criamos, é sentar-se juntos e olhar para o tipo de pessoa que está presente em nossas aulas e pensar em como mudaríamos a mensagem se um desses alunos se sentasse em na nossa frente.
Podemos estar mudando, é claro, o que estamos dizendo. Alguns alunos estão muito bem preparados para fazer uma aula de física e, na verdade, podem ter estudado por dois anos no ensino médio antes de chegarem à minha aula. Existe um tipo de mensagem para eles. Existem outros tipos de alunos que nunca viram esse assunto antes. E aí, talvez eu queira realmente focar em pontos como, por exemplo, como fazer uma aula de física é diferente de fazer outros tipos de aulas que eles têm.
Sentamos e pensamos sobre o que diríamos a essas pessoas se elas se sentassem à nossa frente, e tecnologias como o ECoach nos permitem dizer isso a todos os alunos, em vez de apenas aos poucos que podem conseguir compromissos em nosso horário comercial.
OK, digamos que muitos calouros de uma turma americana iluminada do século XIX, os trabalhos que eles fazem para essa turma, existem dados relevantes por lá que poderiam ser úteis na análise de aprendizado?
Absolutamente. Esse é um ótimo exemplo dos novos tipos de dados que estão surgindo, as novas formas de dados. Antes, quando você e eu íamos para a faculdade, você escrevia aquele trabalho para aquela aula e o entregava, talvez, em papel datilografado. Direito? O instrutor o pegou e marcou com uma caneta e o devolveu a você, e então ele sumiu do sistema. Não deixou nenhum registro. O único registro que restou, na verdade, foi a nota que seu instrutor escreveu em uma coluna em um livrinho de contabilidade.
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