Uso de Big Data em EAD para ensino personalizado

ESCOLA SUPERIOR ABERTA DO BRASIL - ESAB
CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU EM ENGENHARIA DE
SISTEMAS
DIEGO ANTONIO LUSA
O USO DE TECNOLOGIAS DE BIG DATA NA CONCEPÇÃO E
EXECUÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE ENSINO INDIVIDUALIZADAS EM
AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM
VILA VELHA (ES)
2014

DIEGO ANTONIO LUSA
Monografia apresentada ao curso de Pós-
Graduação em Engenharia de Sistemas
da Escola Superior Aberta do Brasil como
requisito para obtenção do título de
Especialista em Engenharia de Sistemas,
sob orientação do Profa
. Ms. Rachel
Cristina Mello Guimarães.
VILA VELHA (ES)
2014

DIEGO ANTONIO LUSA
Monografia aprovada em ... de ... de
2014.
Banca Examinadora
________________________
________________________
________________________
VILA VELHA (ES)
2014

DEDICATÓRIA
Dedico este trabalho, em primeiro lugar, a Deus, a quem devo a oportunidade e
sabedoria tão essenciais para dar cabo à tarefa. A Ele devo também a força e a
esperança que dia após dia me alimentam com a certeza das coisas que estão por
vir, pela excelência da fé.
Do mesmo modo, dedico a minha esposa amada, que com grande compreensão
soube entender meus períodos de ausência, sempre me incentivando com zelo e
amor. A você, Sandra, meu amor, meu respeito e a minha certeza de que muitas
outras vitórias ainda estão por vir.
Dedico também a minha família, base daquilo que sou, pelo amparo, amor e carinho.
Pelo incentivo que sempre abundou em todos os projetos que realizei em minha
vida. A minha conquista é fruto da força e do amor que sempre nos uniu.
Por fim, e não menos importante, dedico a Jesus Cristo, fundamento da minha fé.
Que tudo o que eu faça, diga ou escreva sejam para Tua honra e glória, hoje e
sempre!

RESUMO
O presente estudo apresenta as técnicas e ferramentas de Big Data, em especial a
análise de aprendizado (LA). Utiliza a pesquisa bibliográfica para verificar como
essas técnicas atuam na concepção de estratégias de ensino-aprendizagem
individualizadas em ambientes virtuais de aprendizagem, passando pelas diferentes
etapas de coleta, análise, processamento e aplicação, necessárias ao processo de
personalização. Conclui que a análise de aprendizado (LA) e a mineração de dados
educacionais apresentam-se como relevantes métodos de extração e análise de
dados oriundos do processo de ensino-aprendizagem. Tais métodos mostram-se
aptos a atuar em cenários de Big Data e, por conseguinte, capazes de conceber e
sustentar iniciativas de personalização e adaptação do processo de ensino-
aprendizagem em contextos de e-learning. Também ficou evidente neste panorama
a grande importância dos ambientes virtuais de aprendizagem como adjuvantes na
coleta de dados, na definição do perfil do aluno virtual e na aplicação prática das
iniciativas de personalização e adaptação desenvolvidas. Por fim, também pode-se
observar que as técnicas de LA ainda são aplicadas de modo bastante isolado,
necessitando portanto de um movimento de convergência que agregue pesquisas e
conceitos das diversas áreas no escopo de uma única solução.
Palavras-chave: Educação a distância. Big Data. Análise de aprendizado.
Personalização. Adaptação.

LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Percentual médio de habitantes com acesso a internet nos últimos 10
anos ..........................................................................................................................14
Figura 2 - Projeção de crescimento do universo digital (2009 a 2020)......................23
Figura 3 - Propriedades Big Data: Variedade, Velocidade e Volume........................25
Figura 4 - Visão do processo de análise de aprendizado..........................................29
Figura 5 - Fases do ciclo de análise de aprendizado ................................................33
Figura 6 - Estágios da análise de aprendizado .........................................................38

SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO........................................................................................................8
2 EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA: FUNDAMENTOS E FERRAMENTAS....................12
2.1 A INTERNET E A GLOBALIZAÇÃO DO CONHECIMENTO........................13
2.2 AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM (AVAS) ..............................15
3 A INDIVIDUALIZAÇÃO DAS ESTRATÉGIAS DE ENSINO.................................17
3.1 O PAPEL DOS AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM NO
DELINEAMENTO DO PERFIL DO ALUNO VIRTUAL ...............................................18
3.2 NATUREZA DOS DADOS COLETADOS NO PROCESSO DE ENSINO-
APRENDIZAGEM ASSISTIDO POR COMPUTADOR...............................................20
4 BIG DATA: ORIGENS E CARACTERÍSTICAS....................................................23
5 BIG DATA E O PROCESSO DE ENSINO-APRENDIZAGEM ASSISTIDO POR
COMPUTADOR ........................................................................................................28
6 ANÁLISE DE APRENDIZADO: FUNDAMENTOS ...............................................31
7 ANALISE DE APRENDIZADO: ESTÁGIOS DE MATURIDADE..........................35
8 ANALISE DE APRENDIZADO: ÁREAS DE APLICAÇÃO ..................................39
8.1 MODELAGEM DE CONHECIMENTO.........................................................41
8.2 MODELAGEM DE COMPORTAMENTO.....................................................42
8.3 MODELAGEM DE EXPERIÊNCIAS............................................................42
8.4 MODELAGEM DE PERFIL..........................................................................43
8.5 MODELAGEM DE DOMÍNIO ......................................................................44
8.6 ANÁLISE DE COMPONENTES DO SISTEMA DE APRENDIZAGEM E
PRINCÍPIOS INSTRUCIONAIS.................................................................................44
8.7 ANÁLISE DE TENDÊNCIAS .......................................................................45
8.8 ADAPTAÇÃO E PERSONALIZAÇÃO .........................................................46
9 CONCLUSÃO.......................................................................................................47
10REFERÊNCIAS ....................................................................................................50

8
1 INTRODUÇÃO
O desenvolvimento humano como um todo está intimamente ligado à eficiência do
processo educativo aplicado aos indivíduos que compõem a sociedade. Deter
conhecimento, dominar tecnologias e gerar inovação são importantes indicadores
que tem reflexo direto na melhora dos índices de desenvolvimento humano. A
educação, portanto, tem papel fundamental no processo de inclusão social,
garantindo dignidade e perspectivas ao viver, permitindo assim que o indivíduo
usufrua daquilo que lhe é garantido por direito.
Os países mais desenvolvidos nitidamente têm melhores práticas e melhores
estruturas educacionais do que as nações mais pobres. Por conseguinte, dispondo
de recursos humanos mais capacitados conseguem se sobressair, distanciando-se
cada vez mais das nações com déficit educacional. O resultado disso é o
crescimento do abismo econômico, social e cultural que tem separado ricos e pobres
há muito tempo.
Contudo, salvo as proporções, a educação mostra-se como um grande desafio tanto
para países ricos quanto para pobres. Oferecer educação de qualidade com acesso
facilitado a toda a população é uma das principais metas para grande parte dos
governantes que, na maioria das vezes, dificilmente tem seus objetivos plenamente
alcançados.
Neste panorama, a educação a distância (EAD) assistida por computador, também
conhecida como e-learning, tem se mostrado um importante instrumento de
democratização do ensino de qualidade, desempenhando um importante papel no
processo de transformação social ao proporcionar acesso a educação às camadas
da sociedade penalizadas pela pobreza e pelo esquecimento do poder público por
diversas décadas. Dentre os seus principais atrativos destaca-se o uso da internet
como canal de comunicação, uma tecnologia cada vez mais popular, acessível e
com potencial extraordinário para a inovação.

9
Conforme evidenciam os relatórios estatísticos de importantes institutos, como os do
International Telecommunication Union (ITU), o acesso a internet têm crescido
vertiginosamente nos últimos anos, atingindo as camadas mais pobres da sociedade
mundial. No Brasil observa-se o mesmo cenário; milhões de pessoas, outrora
excluídos digitais, hoje possuem conexão a internet em seus lares, em razão,
principalmente, da redução dos custos de aquisição dos serviços. Atingiu-se um
excelente nível de penetração, levando-se internet aos locais mais remotos do país,
como tribos indígenas em plena selva Amazônica, por exemplo.
Desta forma, ao fazer uso da internet como veículo de comunicação, a EAD
assistida por computador permite quebrar barreiras geográficas, provendo acesso a
educação de qualidade àqueles indivíduos que se encontram impossibilitados de
fazer uso da escola física tradicional. Além disso, a riqueza de ferramentas e de
mídias aplicadas neste formato de ensino torna a EAD um campo propício para
pesquisas e elaboração de novos métodos de ensino-aprendizagem, mas eficazes e
com maior enfoque nas características do indivíduo.
Contudo, o caminho a ser percorrido para a construção de modelos de
aprendizagem adaptativos e personalizados é longo e requer recursos tecnológicos
avançados, que estão fora de alcance do escopo de atuação das ferramentas
tradicionais. Dentre as principais dificuldades enfrentadas, se sobressaem àquelas
relacionadas à extração e análise dos dados oriundos das múltiplas fontes
relacionadas ao ambiente educativo. Essas dificuldades surgem, principalmente,
devido à natureza multiforme dos dados, ao seu grande volume e à velocidade com
que estes dados precisam ser processados para atingir os objetivos almejados.
Felizmente, os ambientes virtuais de aprendizagem encontram-se posicionados em
local privilegiado, como mediadores do processo de ensino-aprendizagem. Em face
disso, a coleta de dados é ligeiramente facilitada, permitindo a captura de
praticamente qualquer ação executada pelo usuário no ambiente. Mas simplesmente
coletar dados não é suficiente; é necessário obter conhecimento e convertê-lo em
ações e para esta tarefa, as técnicas e ferramentas analíticas de Big Data tornam-se
imprescindíveis.

10
Dentre as técnicas de análise de dados educacionais existentes, a análise de
aprendizado merece especial destaque. Ela é composta por diversas técnicas
modernas de modelagem capazes de aperfeiçoar tanto o processo de ensino em
sua concepção pedagógica como a organização de ensino em seu âmbito político-
econômico.
Mas afinal, quais técnicas analíticas são comprovadamente capazes de criar
ambientes de aprendizagem personalizáveis, capazes de se adaptar ao perfil do
aluno e, por conseguinte, aprimorar a experiência e o aprendizado do indivíduo? E
ainda, qual é a relação entre Big Data e estratégias individualizadas de ensino?
É buscando elucidar estas questões que o presente trabalho tem por principal
objetivo explorar os conceitos e ferramentas de Big Data aptos a contribuir para
iniciativas de individualização das estratégias de ensino em ambientes virtuais de
aprendizagem (AVAs), para deste modo, aprimorar o aprendizado de cada indivíduo
discente, através do respeito as suas características particulares de aprendizado.
Como objetivos específicos, pretende-se descrever as características essenciais da
educação a distância, em especial dos ambientes virtuais de aprendizagem. Aliado a
isso, identificar os fatores principais envolvidos na aprendizagem a distância, no que
diz respeito à definição do perfil do aluno virtual e aos recursos tecnológicos
utilizados. Por fim, mas não menos importante, busca-se explorar em detalhes a
relação entre Big Data e os ambientes virtuais de aprendizagem, ressaltando as
técnicas de modelagem computacional e análise de dados capazes de dar suporte a
iniciativas de personalização e adaptação do ensino.
Com relação ao tipo de pesquisa, o presente trabalho caracteriza-se por ser do tipo
bibliográfico, utilizando como principais instrumentos de coleta de dados leituras,
análises e interpretações de obras técnico-científicas relacionadas ao tema da
pesquisa.
Para atingir os objetivos propostos, o trabalho estrutura-se em oito capítulos, que
seguem uma ordem lógica de apresentação dos conceitos e teorias. O primeiro
deles trata dos aspectos históricos e características da educação a distância,
seguido pelos dois próximos capítulos que tratam do conceito de Big Data e sua

11
relação com a educação. Por fim, os três últimos capítulos apresentam a análise de
aprendizado, enfatizando seus benefícios, características e técnicas.

12
2 EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA: FUNDAMENTOS E FERRAMENTAS
O processo de ensino-aprendizagem sofreu inúmeras mudanças durante o
desenvolvimento da sociedade. Guerras, revoluções tecnológicas e outros fatos
históricos marcantes influenciaram a didática e o conteúdo oferecido aos alunos,
bem como a forma como o conhecimento era transmitido. O que hoje se conhece
como Educação a Distância (EAD) também é parte integrante deste contexto
histórico-social.
Diferentemente daquilo que se imagina a primeira vista, educação a distância não é
algo recente, fruto do mundo pós-moderno, interconectado pelas TICs (Tecnologias
de Informação e Comunicação). Segundo Holmberg (2005), formas organizadas de
instrução por correspondência já existiam no século XVIII e XIX. Também, segundo
o mesmo autor, o uso de correspondência como forma de disseminação de
conhecimento e doutrinas é muito antigo e pode ser observado nas cartas do
apóstolo Paulo presentes na Bíblia Sagrada.
Desta forma, educação a distância não é definida pelo uso de tecnologias de
comunicação modernas no processo de ensino-aprendizagem. Sua principal
característica está associada com a separação física e/ou temporal entre o professor
e o aluno, distância esta mitigada pelo uso de um meio de comunicação eficiente no
processo (ALVES, 2011, apud KEEGAN, 1999).
Embora coadjuvantes do processo, os meios de comunicação tem papel
indispensável no ensino a distância. Eles são responsáveis pela construção da
interação entre professores e alunos, bem como pela transferência do conhecimento
entre as partes. Sem um meio de comunicação adequado, portanto, não é possível
pensar em EAD.
A correspondência, por exemplo, foi um meio de comunicação massivamente
utilizada antes da invenção do rádio, televisão e internet. Já nos dias atuais, a
internet apresenta-se como um dos principais meios de difusão do ensino a
distância, alavancada principalmente pelo suporte às mídias interativas e por

13
possibilitar comunicação em tempo real independentemente das distâncias físicas
envolvidas (DORNELLES, 2001).
A despeito dos demais meios de comunicação, a internet foi responsável por uma
verdadeira revolução social, responsável pela globalização do conhecimento e pela
popularização do ensino a distância.
2.1 A INTERNET E A GLOBALIZAÇÃO DO CONHECIMENTO
A popularização do uso da internet nos últimos anos tem contribuído
significativamente para a globalização e disseminação do conhecimento. Indivíduos
que no passado estavam à margem da evolução cultural da humanidade hoje
podem usufruir plenamente do seu direito de acesso à informação e ao
conhecimento graças às tecnologias de comunicação oferecidas pela grande rede.
Conforme relatório divulgado em 2013 pelo International Telecomunication Union
(ITU), o percentual médio de indivíduos com acesso a internet no mundo chegou a
42.07% em 2012, o que representa quase metade da população global. Este número
só não é maior porque existem muitos países subdesenvolvidos onde o acesso à
tecnologia é ainda muito limitado em virtude de graves problemas políticos, sociais e
econômicos.
A Figura 1 exibe graficamente o crescimento médio no percentual de indivíduos com
acesso a internet entre os anos de 2000 e 2012.

14
Figura 1 - Percentual médio de habitantes com acesso a internet nos últimos 10 anos
Fonte: ITU (2013)
Nota: Adaptado pelo autor
Conforme deixa claro o gráfico acima, o percentual de indivíduos com acesso a
internet têm crescido anualmente em ritmo acelerado, contribuindo notoriamente
para a firmação de uma sociedade de informação, globalizada e ávida por novos
conhecimentos que outrora estavam restritos a grandes centros de pesquisa e
universidades.
Outro grande benefício que advém do uso da internet é a capacidade de interação
entre indivíduos geograficamente distantes, uma característica que tem papel
fundamental na democratização e globalização do conhecimento. Estes processos
interativos promovem a contínua criação de novos conhecimentos a partir de outros,
já disponíveis. Estes conhecimentos, por sua vez, tornam-se base de outros novos,
enriquecendo culturalmente os indivíduos e a comunidade e dando continuidade a
um ciclo natural de evolução cultural (BRANDÃO e TEIXEIRA, 2003).
Este espaço virtual oferecido pela internet, no qual as possibilidades de interação e
expressão são praticamente ilimitadas, define-se como ciberespaço. Conforme
explica Santos (2003), o ciberespaço é um ambiente democrático que reúne, integra,
e redimensiona inumeráveis mídias e interfaces. Nele estrutura-se um ambiente
virtual de aprendizagem de amplitude mundial, bem como comunidades virtuais
criadas para fins específicos, como as de e-learning, por exemplo.
9,42 11,58 14,47 17,02 19,53 21,89 24,74 26,85 29,45 32,22 35,81 39,18 42,07
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
100,00
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Percentual médio de habitantes com acesso a internet nos últimos 10 anos

15
As principais características dos ambientes virtuais de aprendizagem e o seu papel
na educação a distância serão apresentadas em maiores detalhes na seção
seguinte.
2.2 AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM (AVAS)
O surgimento de novas formas de comunicação, grande parte delas associadas às
tecnologias em plataforma Web, permitiu que novas ferramentas fossem integradas
ao processo de ensino-aprendizagem tradicional.
Muitos docentes, cientes dos benefícios da exploração do ciberespaço como
ferramenta de ensino, passaram a integrar em suas disciplinas ferramentas de
comunicação, tais como chats, web conference, e-groups e fóruns como recursos
adjuvantes na construção de conhecimento.
Embora inicialmente utilizadas isoladamente dentro do processo de ensino-
aprendizagem tradicional, o uso de tais tecnologias como ferramentas de ensino fez
emergir a necessidade de se integrar tais recursos e de se gerir os conteúdos
didáticos de forma unificada e consistente.
Surgia então o conceito de Learning Management Systems (LMS), posteriormente
chamados de Learning and Content Management Systems (LCMS), caracterizados
como sistemas de software responsáveis por sustentar a mediação entre alunos e
professores, gerir o conteúdo didático e armazenar as informações resultantes da
interação entre alunos e professores no decorrer do curso (PENTERICH, 2005, apud
PORTER, 1997). No Brasil, estes sistemas são conhecidos também como
Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs).
A utilização dos AVAs como ferramentas de ensino oferece uma série de vantagens,
as quais potencializam as características natas e os benefícios do modelo de
educação a distância.
Segundo Santos (2003), a aprendizagem mediada por AVAs apresenta os seguintes
benefícios:

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 Acesso a inúmeras fontes de informação e conhecimento, em diferentes
formatos de mídia;
 Comunicação síncrona e assíncrona entre os participantes do processo de
ensino-aprendizagem;
 Comunicação todos-todos, onde há permuta no papel de receptor/emissor de
conhecimento. Ou seja, ao ser recepcionada, determinada informação pode
ser transformada pelo sujeito e remodelada, sendo novamente emitida ao
grupo.
Outra importante característica dos ambientes virtuais de aprendizagem é a
capacidade de coleta de dados produzidos a partir da interação entre alunos e
professores no decorrer do processo de ensino-aprendizado.
A natureza dos dados coletados pelos AVAs tende a ser desestruturada e
multiforme, características típicas de dados obtidos a partir de interações sociais.
Contudo, o mais importante em relação aos dados é o seu potencial como ativo
estratégico, capaz de trazer a tona importantes propriedades acerca do processo de
ensino-aprendizagem constituído, bem como acerca dos agentes que participam
deste processo, em especial, do aluno (FERREIRA, 2013).
Com a aplicação de técnicas de análise adequadas sobre os dados coletados, pode-
se chegar facilmente ao perfil do aluno virtual. De posse deste perfil, o ambiente
virtual de aprendizagem torna-se apto a adaptar seus processos de mediação com
vistas a melhor atender as características daquele aluno. Como resultados deste
processo, cria-se uma visão individualizada do ensino, onde a concepção e
execução das estratégias pedagógicas passam a levar em consideração as
características particulares de cada indivíduo (SOARES, 2011).

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3 A INDIVIDUALIZAÇÃO DAS ESTRATÉGIAS DE ENSINO
O sucesso de qualquer iniciativa de ensino, seja ela presencial ou a distância, é
medido pela capacidade que o processo tem de desenvolver habilidades e
conhecimentos no sujeito da aprendizagem, ou seja, no aluno.
Contudo, as variáveis envolvidas no processo de ensino-aprendizagem são
inúmeras, decorrentes da diversidade de características que envolvem o discente.
Estas características vão de aspectos físicos a culturais e são fatores proeminentes
na determinação de objetivos e valores pessoais, os quais tem forte influência na
aprendizagem do indivíduo.
Conforme explica Schnitman (2010) ao discorrer sobre educação a distância, a
descoberta do perfil do aluno em termos de anseios, motivações e dificuldades é
muito importante para a concepção de estratégias didático-pedagógicas eficazes. O
próprio ambiente virtual de aprendizagem deve estar de acordo com o perfil do aluno
para que este se sinta mais estimulado a aprender e contribuir na comunidade
virtual.
No caso do ensino presencial, a determinação do perfil do aluno é facilitada pela
proximidade física entre educadores e alunos e também pela proximidade cultural,
uma vez que a escola está inserida dentro da própria realidade dos seus alunos.
O mesmo já não ocorre na educação a distância, caracterizada pelo distanciamento
físico e/ou temporal entre os envolvidos. Nesta modalidade de ensino não é possível
associar os alunos dentro de uma única realidade social e cultural. Pelo contrário, há
muito mais diversidade do que homogeneidade entre os indivíduos, o que obriga as
instituições virtuais a buscarem formas para adaptar e personalizar o ensino, com
vistas a potencializar as características de aprendizado de cada indivíduo discente
(SCHNITMAN, 2010).
Contudo, não é possível desenvolver qualquer iniciativa de flexibilização e
personalização do ensino sem dispor de um adequado mapeamento do perfil do
aluno virtual integrante da comunidade. O que é bom para um estudante pode não

18
ser para outro; a heterogeneidade deve ser respeitada, bem como reconhecida em
cada intervenção realizada no processo de ensino-aprendizagem.
Neste processo de mapeamento do perfil do aluno virtual, os ambientes virtuais de
aprendizagem desempenham papel fundamental, uma vez que sua posição
estratégica como mediadores do processo de ensino aprendizagem permite que eles
recolham importantes dados que ajudam a compor o perfil de cada indivíduo da
comunidade virtual.
3.1 O PAPEL DOS AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM NO
DELINEAMENTO DO PERFIL DO ALUNO VIRTUAL
Conforme já visto anteriormente, as estratégias de ensino devem ir ao encontro do
perfil do aluno, potencializando seu aprendizado. Para isso é necessário que os
conteúdos didáticos e demais recursos instrucionais favoreçam o seu estilo de
aprendizagem.
Para realizar o mapeamento do perfil do aluno, deve-se dispor de um vasto conjunto
de dados acerca do indivíduo discente. Estes dados precisam retratar suas
características de aprendizagem (aparentes ou internas), objetivos, preferências,
motivações, padrões de interação, satisfação, anseios, etc.; devem ser
suficientemente ricas ao passo de fornecer informação estratégica, capaz de orientar
o processo de ensino-aprendizagem a ser aplicado ao aluno (BIENKOWSKI et al,
2012).
É importante ressaltar que o perfil do aluno não pode ser considerado estático,
imutável. O correto é tê-lo como dinâmico, como uma expressão do ambiente
externo e interno do indivíduo discente. Como todo e qualquer ser humano, o aluno
está sujeito a modificar suas perspectivas, anseios e motivações em face a uma
nova realidade apresentada e estas variações precisam ser percebidas e associadas
ao seu perfil (SCHNITMAN, 2010).
Corobora para esta visão o fato de que o indivíduo, ao interagir com o sistema de
tutoria, pode apresentar diferentes comportamentos interacionais que podem ser

19
favoráveis ou não para o aprendizado dos conceitos apresentados. Há àqueles que
interagem com o sistema com vistas a realmente aprender; outros, porém, buscam
encontrar padrões de comportamento assumidos pelo software para facilitar o seu
progresso na sequência de atividades propostas. Para estes últimos, notadamente,
a absorção do conhecimento fica prejudicada, pois se distanciam dos objetivos de
aprendizagem propostos (BAKER, 2005).
Baker (2005) discorre sobre os impactos negativos de aprendizagem sofridos por
aqueles indivíduos que visam burlar os mecanismos de tutoria inteligente,
apresentando o comportamento por ele descrito como “gaming the system”.
Conforme explica o autor, esse comportamento ocorre quando o estudante visa
lograr êxito no ambiente educacional explorando as suas propriedades ao invés de
estudar o material apresentado e tentar resolver as atividades com o conhecimento
obtido.
O fato do indivíduo discente tencionar manipular o ambiente de aprendizagem e, por
muitas vezes fazê-lo, evidencia dois importantes pontos de atenção. O primeiro
deles diz respeito à identificação de comportamentos contraproducentes, que
categoricamente diminuem o aprendizado do indivíduo. O segundo refere-se a
capacidade do sistema de inibir tais condutas, através de ações reativas e proativas
em face à identificação de um potencial desvio de conduta (BAKER, 2005).
Tanto a detecção do comportamento impróprio (que pode ser considerado parte
integrante da definição do perfil do aluno virtual) quanto as ações de controle podem
ser atribuídas ao ambiente virtual de aprendizagem. Baker (2005), por exemplo,
propôs o uso de redes neurais artificiais como mecanismos de detecção do
comportamento de manipulação do sistema. Uma vez treinada, a rede passou a
integrar o escopo dos agentes de tutoria inteligente, o que tornou o ambiente de
aprendizado capaz de inibir as condutas indesejadas antes que elas
comprometessem o aprendizado do indivíduo.
Deste modo, observa-se que o ambiente virtual de aprendizado tem papel
fundamental no processo de caracterização do perfil do indivíduo discente e da
garantia da qualidade do aprendizado deste. Em vista disso, é imprescindível que os
dados coletados pelos AVAs sejam convertidos em conhecimento e em ações

20
capazes de oferecer ao aluno o melhor caminho possível na direção do sucesso
acadêmico (SOARES, 2011).
Mediante os conhecimentos obtidos através da análise dos dados educacionais
tornam-se possível desenvolver rotinas que ofereçam ao sistema de aprendizagem
maior autonomia e efetividade nas rotinas de mediação do ensino. O mais
importante, neste ponto, é perceber que a base de conhecimentos gerada capacita o
ambiente a ter uma visão holística do indivíduo, a qual pode se converter em
estratégias personalizadas de ensino (SOARES, 2011).
3.2 NATUREZA DOS DADOS COLETADOS NO PROCESSO DE
ENSINO-APRENDIZAGEM ASSISTIDO POR COMPUTADOR
Não há dúvidas de que a coleta de dados dos processos de mediação de ensino
pelos ambientes virtuais de aprendizagem é de suma importância. Estes dados
constituem uma fonte inestimável de informação acerca do indivíduo discente, da
comunidade virtual e do processo de ensino-aprendizagem aplicado. São como uma
mina de ouro inexplorada, que tem muitas riquezas a oferecer a quem souber
explorá-la.
Utilizando-se de adequadas técnicas de mineração de dados e aprendizado de
máquina, é possível correlacionar os dados coletados dos AVAs em tempo real,
permitindo que o sistema de tutoria seja retroalimentado e modifique seu
comportamento para melhor adequar-se às características do indivíduo naquele
instante do tempo. O resultado seria, portanto, um sistema dinâmico, adaptável,
proativo e mais eficaz na aplicação das estratégias de ensino (SIEMENS e LONG,
2011).
Segundo Ferreira (2013), existe cinco grandes conjuntos de dados que podem ser
extraídos do processo de ensino-aprendizado assistido por computador. São eles:
 Dados de identificação: São dados de natureza pessoal, que descrevem o
indivíduo, como nome, endereço, data e local de nascimento, etc. Não
apresentam dificuldades consideráveis para serem coletados.

21
 Dados de interação com o usuário: Compreendem os dados coletados pelo
sistema enquanto o usuário interage com este. Em sua grande maioria têm
natureza estatística, como métricas de comprometimento com as atividades,
número de páginas vistas, número de cliques, taxa de abandono, etc. A
exemplo dos dados de identificação, os dados de interação também podem
ser facilmente obtidos.
 Dados inferidos de conteúdos: São de natureza complexa, obtidos através
de análises que relacionam a efetividade de partes dos conteúdos
apresentados com grupos ou subgrupos de estudantes. Tais dados podem
exprimir, por exemplo, quão efetiva é, em termos de ganhos de proficiência, a
interação entre um determinado conteúdo com determinado tipo de
estudante.
 Dados de sistema: São dados de abrangência global, como registros
disciplinares, grades de resultados, participação, listas de presença, etc.
Apresentam relativa facilidade de obtenção e, quando agregados em
quantidade suficiente, podem fornecer importantes informações holísticas da
comunidade virtual (contexto).
 Dados inferidos de estudantes: É o tipo de dado que apresenta maior
dificuldade de obtenção. São, na maioria das vezes, métricas de proficiência
e desempenho, mas também podem referir-se a padrões de comportamento e
interação. Para obtê-los, são necessários grandes volumes de dados
coletados do processo de interação estabelecido entre tutor x professor x
aluno x conteúdo. Em termos práticos, os dados inferidos de estudantes têm
grande valor na concepção e aplicação de estratégias personalizadas de
ensino, uma vez que descrevem o indivíduo discente no seu contexto
instrucional.
Os conjuntos descritos por Ferreira (2013) evidenciam importantes características
acerca da natureza dos dados educacionais coletados pelos AVAs. A primeira delas
refere-se ao grande volume de dados produzidos, fruto da interação síncrona e
assíncrona entre os indivíduos da comunidade virtual (tutores, professores e alunos)

22
e da interação entre os indivíduos e o material didático, através das ferramentas de
mediação de ensino.
A segunda característica diz respeito à variedade dos dados, ou seja, aos múltiplos
formatos em que eles se apresentam. Assim como ocorre com outros sistemas de
cunho social, que promovem a troca de informações entre seres humanos, os AVAs
agregam e distribuem informações geradas por seres humanos, sem meta-
estruturas definidas. Os formatos se apresentam como os mais variados possíveis
(texto, vídeo, áudio, conversas em chats, fóruns, etc.) e são dotados de semânticas
particulares à linguagem humana e não à linguagem de máquina.
O fato dos dados apresentarem acentuada variedade em sua natureza e grande
volume traz a tona outra importante característica: a complexidade. Analisar dados
com estrutura mínima, e por vezes, sem qualquer estrutura, requer complexas
técnicas computacionais para que seja possível extrair informações úteis das
massas. A aplicação das técnicas tradicionais de captura e análise de dados não
fornecem suporte eficaz a estes cenários, em especial, porque são incapazes de
tratar o grande volume de dados produzidos na velocidade em que se desejada
obter os resultados. Isso decorre, principalmente, da necessidade de respostas em
tempo real, onde eventos presentes e passados são considerados na predição do
futuro, não mais apenas os passados.
Estas quatro importantes características observadas nos dados coletados dos AVAs,
a saber, volume, variedade, velocidade e complexidade, são indicadores unívocos
de que a concepção de estratégias de ensino individualizadas, através de ambientes
de aprendizagem proativos e adaptáveis ao perfil do aluno virtual, imerge no
conceito e no uso de ferramentas de Big Data.

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4 BIG DATA: ORIGENS E CARACTERÍSTICAS
Nunca antes na história da humanidade se produziu tantas informações. Segundo o
6º estudo do universo digital, publicado em dezembro de 2012 pelo instituto IDC
(International Data Corporation), no período que compreende os anos de 2005 a
2020, o universo digital irá crescer na proporção de 300 vezes, partindo dos 130
exabytes para alcançar a marca dos incríveis 40.000 exabytes em 2020. Em termos
práticos, significa dizer que cada habitante da terra, em 2020, terá associado a si
5.200 gigabytes de informação (GANTZ e REINSEL, 2012).
O relatório do IDC indica também que a expansão do universo digital se intensifica
com o passar dos anos, evidenciando uma taxa de crescimento de proporções
exponenciais, conforme mostra a Figura 2.
Figura 2 - Projeção de crescimento do universo digital (2009 a 2020)
Fonte: IDC (2012)
Nota: Adaptada pelo autor

24
Ainda segundo o mesmo estudo, de 2012 a 2020, o universo digital praticamente irá
dobrar a cada dois anos. Sem sombra de dúvidas, são estatísticas impressionantes
e ao mesmo tempo assustadoras, pois, afinal, o que fazer com tantos dados? Como
determinar o que tem valor e o que é supérfluo? Como processá-los, analisá-los e
correlacioná-los com eficiência, de modo a obter a informação no tempo em que ela
é necessária?
Este novo e desafiador cenário digital vivenciado atualmente, caracterizado pela
enxurrada de dados, de naturezas e fontes diversas, fez emergir uma nova
concepção acerca dos dados e da forma como processá-los, a qual ficou conhecida
como Big Data.
Segundo o instituto Gartner (2013), o termo Big Data está relacionado com ativos de
informação de alta variedade e velocidade e de grande volume que demandam
formas inovadoras de processamento com custo efetivo, a fim de aprimorar a
percepção e tomada de decisão. Devido as suas características peculiares, estas
informações não podem ser processadas ou analisadas pelos processos e
ferramentas tradicionais, necessitando de aparatos tecnológicos especiais para tal.
Já na visão do IDC, Big Data refere-se a uma nova geração de tecnologias e
arquiteturas, desenvolvidas para economicamente extrair valor de grandes volumes
de dados de alta variedade, capacitando a captura, descoberta e análise dos
mesmos em alta velocidade (GANTZ e REINSEL, 2012).
Dentro das definições apresentadas pelo Gartner Group e IDC, fica evidente a
participação de três importantes propriedades na concepção do termo Big Data:
variedade, velocidade e volume. A seguir, cada um destes pilares conceituais é
descrito em maiores detalhes.
 Volume: Refere-se à quantidade de informações armazenadas e disponíveis
para processamento. No contexto de Big Data, o volume de dados atinge
quantidades exorbitantes de bytes, com taxas de crescimento exponenciais
em curto espaço de tempo.
 Variedade: Atualmente, pode-se coletar informações de praticamente
qualquer coisa. Elevadores, automóveis, redes sociais, sistemas de

25
posicionamento global, celulares, smartphones e sensores climáticos são
alguns exemplos de fontes de informação usadas atualmente.
Assim como há grande variedade nas fontes de informação, há também
grande variedade no formato dos dados por elas coletados. Dados extraídos
de redes sociais são muito diferentes de dados coletados por sensores
climáticos, por exemplo, mas, embora distintos em estrutura, podem estar
correlacionados.
 Velocidade: Está relacionada à rapidez com que os dados são produzidos,
bem como com a rapidez com que devem ser processados, compreendidos e
analisados para obtenção de informações úteis.
A Figura 3 retrata de forma clara o inter-relacionamento entre as propriedades
descritas acima, também conhecidas como V3
, na composição do universo Big Data.
Figura 3 - Propriedades Big Data: Variedade, Velocidade e Volume
Fonte: Eaton (2012)

26
Analisando-se a Figura 3 mais detalhadamente, pode-se depreender dela
interessantes observações. Na fatia correspondente à variedade (variety), por
exemplo, é possível perceber que os dados não-estruturados, outrora subutilizados
ou mesmo descartados, passam a ser considerados conjuntamente com os
estruturados como fontes de informação. Já no contexto da velocidade (velocity),
coleta e processamento convergem dos antigos métodos em lote (batch) para fluxo
de dados, de natureza contínua, obtidos e avaliados praticamente em tempo real.
Por fim, na fatia referente ao volume, observa-se que a grandeza das massas de
dados consideradas se torna cada vez maior em decorrência das incontáveis fontes
de dados e também da necessidade de se considerar todo o universo de dados nas
análises e não mais apenas uma amostra dos mesmos.
Em termos práticos, o universo Big Data traz consigo grandes perspectivas para
incontáveis setores da sociedade e da economia. Certamente que uma destas áreas
refere-se à inteligência de negócios (business intelligence), que há muito já tem se
beneficiado de ferramentas analíticas. Contudo, setores como os de segurança,
inteligência militar, saúde e educação também estão sendo copiosamente servidos
por essas novas tecnologias.
Siemens (2011), por exemplo, identifica vários benefícios diretos advindos de
iniciativas de análise em Big Data para no ensino superior. Para o autor, os
conhecimentos gerados pelos processos analíticos servem a dois propósitos
principais, a saber, a melhoria do aprendizado e a melhoria organizacional, os quais
podem facilmente ser observados na descrição dos benefícios relatados por ele, que
seguem abaixo:
 Aprimorar a alocação de recursos organizacionais e a tomada de decisões
administrativas.
 Identificar estudantes em risco, provendo intervenções que os ajudem a obter
êxito no processo de aprendizagem.
 Criar uma compreensão compartilhada dos sucessos e desafios institucionais.

27
 Criar inovação e transformação nos sistemas de ensino, modelos acadêmicos
e abordagens pedagógicas.
 Ajudar a dar sentido a temas complexos através da combinação de redes
sociais e redes técnicas e de informação.
 Ajudar na transição de líderes através de um processo de tomada de decisão
com visão holística, apoiado por análises de cenários hipotéticos e
experimentações que exploram como vários elementos dentro de uma
disciplina complexa estão conectados, bem como quais seriam os impactos
se os elementos centrais forem alterados.
 Alavancar a produtividade e eficácia organizacionais através de informações
atualizadas e a habilidade de respostas rápidas em cenários de mudança.
 Ajudar os líderes educacionais a determinar os valores gerados pela atividade
docente.
 Prover ao aluno informações acerca dos seus próprios hábitos de
aprendizado e recomendações para aperfeiçoa-los.
As constatações de Siemens (2011) deixam claro o importante papel desempenhado
pelas ferramentas de Big Data dentro do contexto educacional do ensino superior.
Contudo, sem sombra de dúvida, é possível estender estes benefícios a outros
níveis de ensino sem qualquer perda de credibilidade. Indo um pouco além, pode-se
afirmar também que a concepção e execução de estratégicas personalizadas de
ensino estão intimamente associadas ao domínio das tecnologias de Big Data.

28
5 BIG DATA E O PROCESSO DE ENSINO-APRENDIZAGEM
ASSISTIDO POR COMPUTADOR
O ensino a distância mediado por computador infelizmente não tem usufruído do
potencial informacional dos dados que possui. Não satisfatoriamente, ao menos.
Conforme já visto na seção 2.2, os AVAs são ferramentas com extraordinário
potencial de coleta devido ao seu privilegiado posicionamento como mediador do
processo de ensino-aprendizagem. Porém, simplesmente coletar dados não trás
benefício algum; é preciso extrair deles conhecimentos acerca da situação atual do
processo de aprendizado e também sugestões que podem promover melhorias
neste processo (SIEMENS e LONG, 2011).
A análise dos dados educacionais pode servir a diferentes propósitos. O primeiro
deles é contextualizar a instituição de ensino dentro de um segmento de mercado.
Neste cenário, a aplicação das ferramentas analíticas visa trazer a tona diferenciais
competitivos, capazes de destacar a instituição em relação as demais concorrentes
no mercado (business intelligence). A esse enfoque, dá-se o nome de análise
acadêmica.
A outra aplicação, tecnicamente mais específica que a análise acadêmica, refere-se
à análise de aprendizado. De acordo com o 1a
Conferência Internacional de Análise
de Aprendizado e Conhecimento, o termo análise de aprendizado (learning analytics
- LA) envolve a medição, compilação, análise e apresentação de dados sobre
estudantes e seus contextos, com vistas a compreender e aperfeiçoar o aprendizado
e os ambientes em que ele ocorre (SIEMENS e LONG, 2011).
Do ponto de vista conceitual, a LA abrange inúmeras técnicas e métodos
computacionais para atingir os seus objetivos, o que a torna complexa e ao mesmo
tempo capacitada a vencer grandes desafios em termos educacionais. A figura
abaixo apresenta a visão do processo de análise de aprendizado e do papel que ela
pode desempenhar no contexto educacional segundo Siemens (2010).

29
Figura 4 - Visão do processo de análise de aprendizado
Fonte: Siemens (2010)
Pela Figura 4 percebe-se que a origem dos dados (Learners off-put Data) que
alimentam o processo de LA vão além dos dados puramente educacionais. São
considerados parte do processo dados oriundos de fontes externas, como redes
sociais, para servir de base aos processos analíticos e de mapeamento de perfil.
Isso evidencia que iniciativas de análise de aprendizado enquadram-se nas

30
características já vistas de volume, variedade e velocidade, o que as coloca dentro
de um cenário de Big Data.
Outra importante característica que pode ser extraída da Figura 4 diz respeito ao
objetivo final do processo de LA, que é prover suporte a iniciativas de
personalização e adaptação. Assim, do ponto de vista pedagógico, a análise de
aprendizado produz grande efeito prático sobre o processo de ensino-aprendizagem,
sendo, portanto, uma ferramenta de grande valor na concepção de estratégias
individualizadas de ensino.

31
6 ANÁLISE DE APRENDIZADO: FUNDAMENTOS
Na medida em que os conhecimentos sobre o processo de ensino-aprendizagem
aplicado aos alunos aumentam, aumentam também as possibilidades de
identificação e correção de falhas. Com isso, o processo pode ser ajustado em
tempo hábil, mitigando efeitos negativos e potencializando bons resultados.
Um bom resultado, dentro do contexto educacional, está associado ao sucesso do
indivíduo discente. Quando há aprendizado, quando de fato há transferência e
aquisição de conhecimento pelo indivíduo em níveis satisfatórios, então é possível
afirmar categoricamente que houve efetividade no processo de ensino-
aprendizagem aplicado e, portanto, sucesso.
A análise de aprendizado preocupa-se justamente com isso, em potencializar as
taxas de sucesso no processo de ensino-aprendizagem através da aplicação de
métodos e ferramentas analíticas sobre vastos conjuntos de dados educacionais.
Como objetivos imediatos, a LA busca oferecer conhecimentos acerca do processo
que podem ser convertidos em alertas de intervenção, aprimoramentos no design e
distribuição de cursos e também em ações de personalização dos ambientes de
ensino (BROWN, 2012).
Para atingir seus objetivos, a LA precisa seguir uma sequência de etapas bem
definidas. Conforme explica Elias apud Dron e Anderson (2011), o processo de
análise de aprendizado pode ser compreendido como um ciclo composto de três
fazes distintas: coleta, processamento e apresentação.
Na fase de coleta, a primeira do ciclo, as fontes de informação e os dados de
interesse são selecionados e capturados. Seguindo adiante, na fase de
processamento, estes dados previamente coletados são agregados e sumarizados e
deles são extraídas inferências ou predições. Por fim, na fase de apresentação, as
informações obtidas são aplicadas, refinadas e compartilhadas (ELIAS apud DRON
e ANDERSON, 2011).

32
O interessante a se observar neste modelo (Figura 5) é que a apresentação dos
dados, que envolve seu uso, compartilhamento e refinamento, tem influência direta
na fase de coleta. A explicação para isso é simples, uma vez que a aplicação do
conhecimento obtido terá, por mínimo que seja, algum impacto no ambiente
educacional. Estes impactos, por conseguinte, serão retratados nos dados coletados
do ambiente educacional num momento posterior, iniciando assim um novo ciclo.

33
Figura 5 - Fases do ciclo de análise de aprendizado
Fonte: Elias (2011)
Outra importante característica que fica evidente na Figura 5 é a transformação dos
dados em sabedoria, com transições que coincidem com as mudanças de fase
COLETA
SeleçãoCaptura
PROCESSAMENTO
Agregação
Sumarização
Predição
APRESENTAÇÃO
UsoRefinamento
Compartilhamento
DADOS

34
dentro do ciclo. O processo se alimenta, portanto, de insumos digitais e os converte
à medida que avança, em insumos de natureza humana.
O fato de se considerar sabedoria como um produto da fase de apresentação
pressupõe que o processo de análise de aprendizado não é puramente técnico, mas
também é cognitivo e social. Neste panorama, as ferramentas analíticas atuam
como um adesivo que liga seres humanos e máquinas, buscando extrair o máximo
de ambos os lados em favor do processo de aprendizagem (ELIAS, 2011).
Através das ferramentas analíticas de Big Data, capacitadas a trabalhar com os
dados em grande volume, variedade e velocidade, a LA pode expandir seus
horizontes, passando a considerar em seu escopo complexos mecanismos de
descoberta de padrões que outrora seriam impossíveis de se obter face às
restrições tecnológicas da época (BIENKOWSKI et al., 2012).
Na próxima seção, os diferentes estágios ou níveis de maturidade associados a
iniciativas de LA serão descritos, em termos de técnicas, resultados e nível de
complexidade.

35
7 ANALISE DE APRENDIZADO: ESTÁGIOS DE MATURIDADE
Conforme explica Siemens (2011), existem cinco diferentes estágios de
desenvolvimento de uma iniciativa de LA. Os estágios são análogos a níveis de
maturidade, indicando o grau de complexidade e efetividade das iniciativas de LA
desenvolvidas.
O avanço de um estágio para o outro requer o domínio de técnicas mais complexas,
tanto em termos de aplicação de ferramentas de software quanto em termos de
processo organizacional. As predições obtidas das ferramentas, por si só, não tem
valor algum se não forem compartilhadas e convertidas em ações dentro do
ambiente de aprendizado. Por isso da necessidade de um adequado processo
organizacional que faça uso do conhecimento obtido, convertendo-o em ações
efetivas (SIEMENS, 2011).
O primeiro estágio do modelo proposto por Siemens refere-se às iniciativas a nível
de curso. Nela estão inclusas técnicas como trilhas de aprendizagem, análise de
rede social e análise de discurso.
A técnica de análise de rede social (Social Network Analysis - SNA), por exemplo,
tem grande potencial em prover conhecimento acerca dos padrões de interação
observados entre os atores de um ambiente social (ELIAS, 2011). Como os AVAs
também tem características de redes sociais, muito pode ser depreendido e
aprendido a partir da análise dos fluxos de comunicação entre os atores do processo
de ensino-aprendizagem.
O segundo estágio compreende a mineração de dados educacionais (educational
data mining – EDM). O foco desta etapa está em encontrar padrões que possam
revelar importantes informações que ajudem a melhor compreender o aluno e o
contexto de ensino em que ele está inserido. Algumas das técnicas aplicadas neste
estágio são a modelagem preditiva, agrupamento, classificação e descoberta de
padrões (BAKER e YACEF, 2009).

36
Conforme explicam Baker e Siemens (2012), a mineração de dados educacionais
tem uma visão reducionista do processo de aprendizado, onde os componentes e
relacionamentos são analisados de forma individual. Dá-se ênfase também na
automação das ações do software educacional através da descoberta de padrões e
técnicas de aprendizado de máquina.
O desenvolvimento da área de mineração de dados educacionais tem ocorrido
paralelamente ao desenvolvimento da análise de aprendizado. Existem similaridades
e diferenças entre as abordagens que por vezes as tornam concorrentes à primeira
vista. Contudo, conforme deixam claro Baker e Siemens (2012), ambas as correntes
compartilham do objetivo de aperfeiçoar o processo educativo através da melhoria
da avaliação, da melhor compreensão dos problemas envolvidos e também da forma
como as intervenções no processo educacional são planejadas e selecionadas.
Segundo os mesmos autores, as diferenças chaves entre as correntes residem nos
seguintes pontos:
 Descoberta: A LA visa aprimorar o julgamento humano através das predições
e padrões descobertos, enquanto que a EDM visa aprimorar os processos
automatizados de descoberta.
 Visão: Na LA, busca-se compreender o sistema e suas variáveis como um
todo, mantendo-se uma visão holística no processo. A EDM, por sua vez, é
mais minuciosa e busca compreender e analisar de forma individualizada os
componentes e relacionamentos.
 Origem: As origens da EDM estão fortemente ligadas aos softwares
educacionais e a modelagem de estudantes. Já a LA tem suas raízes em web
semântica, currículo inteligente, predição de resultados e intervenções
sistêmicas.
 Adaptação e personalização: A LA foca em ações informativas e de
capacitação voltadas aos alunos e instrutores. Já a EDM concentra-se em
iniciativas de adaptação automática, sem intervenção humana no processo.

37
 Técnicas e métodos: As técnicas e métodos utilizados na LA são análise de
redes sociais, análise de sentimento, análise de influências, análise de
discurso, predição de sucesso de aprendizes, análise de conceitos e modelos
de construção de sentido. Para a EDM, as principais técnicas e métodos
utilizados são classificação, agrupamentos, modelos bayesianos, mineração
de relacionamentos, descoberta a partir de modelos e visualização.
O que se observa em relação à EDM e à LA é que ambas são complementares em
termos de objetivos, técnicas e métodos. Isso permite que iniciativas de análise de
aprendizado façam uso da EDM para atingir seus objetivos e vice-versa. O processo
de mapeamento do perfil do aluno, por exemplo, se relaciona tanto com a mineração
de dados educacionais quanto com a análise de aprendizado.
O currículo inteligente, terceiro estágio do modelo, visa oferecer ao aluno o
conteúdo de ensino sob demanda e de modo personalizado (SIEMENS, 2011).
Tradicionalmente, os conteúdos são oferecidos em porções e em períodos
determinados e da mesma forma para todos os alunos. Com o currículo inteligente,
o nível de proficiência do indivíduo é avaliado constantemente em tempo real, o que
permite ao sistema “alimentá-lo” com os conhecimentos que ele está apto a
aprender no momento mais adequado. Mais uma vez é imprescindível que o
ambiente de aprendizado mantenha em constante atualização o perfil do aluno para
que este tenha condições de realizar as melhores intervenções no processo de
ensino-aprendizado aplicado ao estudante.
Intimamente ligados ao conceito de currículo inteligente estão o conteúdo e o
aprendizado adaptativos. Nestes estágios, os conteúdos e o próprio processo de
aprendizado tornam-se dinâmicos e individualizados. O grau de complexidade
envolvido é alto, dado a quantidade e a variedade de análises e modelos
computacionais necessários para construir um ambiente capaz de suportar tais
características (SIEMENS, 2011).
Ao ingressar num ambiente de aprendizado com características adaptativas, o aluno
deve ser levado a uma experiência única de ensino, diferente de qualquer outro
indivíduo da mesma comunidade. Isso porque o perfil de cada indivíduo é impar e

38
esta individualidade deve ser refletida no processo de ensino-aprendizagem
aplicado.
A Figura 6 apresenta os estágios de análise de aprendizado segundo Siemens
(2011).
Figura 6 - Estágios da análise de aprendizado
Fonte: Siemens (2011)
Análise a nível de curso
Currículo inteligente
Mineração de dados educacionais
Conteúdo adaptativo
Aprendizado adaptativo
Individualizaçãoepersonalizaçãodoensino
Complexidade,visãoholística

39
8 ANALISE DE APRENDIZADO: ÁREAS DE APLICAÇÃO
A análise de aprendizado conjuntamente com a mineração de dados educacionais,
quando assistida pelas ferramentas de Big Data, apresenta aplicabilidade em
diversas áreas dentro do processo de ensino-aprendizado.
É interessante observar que muitas das técnicas de modelagem e análise utilizadas
para fins educativos atualmente não são exclusividade da área da educação. Na
verdade, muitas delas foram aplicadas primeiramente em plataformas comerciais,
como e-commerces, games, ferramentas de entretenimento, etc., em iniciativas de
business intelligence. Num segundo momento foram então adaptadas e aplicadas
como ferramentas educativas, de grande eficácia na concepção de estratégias de
ensino de melhor qualidade.
O Quadro 1 apresenta resumidamente as áreas de aplicação da LA e EDM segundo
o relatório do Departamento de Educação dos Estados Unidos (BIENKOWSKI et al.,
2012). Na sequência, cada uma destas áreas será descrita em maiores detalhes.
Área de aplicação Objetivos Tipos de dados requeridos
Modelagem de
conhecimento
Mapear os
conhecimentos e
habilidades que o
estudante possui.
Respostas às questões.
Tempo gasto nas respostas.
Repetição de respostas erradas.
Requisições de dicas.
Erros cometidos.
Níveis de desempenho dos
estudantes.
Modelagem de
comportamento
Mapear os padrões de
comportamento e o
seus relacionamentos
com o aprendizado do
indivíduo.
Mapear o nível de
motivação.

40
Erros cometidos.
Níveis de desempenho dos
estudantes.
Mudanças no contexto escolar e
na sala de aula.
Modelagem de
experiências
Modelar o nível de
satisfação do aluno com
a experiência de ensino.
Questionários.
Pesquisas.
Escolhas.
Comportamento.
Desempenho em unidades
posteriores às pesquisas no curso.
Modelagem de
perfil
Modelar as
características
individuais de cada
aluno, associando-o a
um grupo.
Erros cometidos.
Modelagem de
domínio
Determinar qual é a
melhor divisão a ser
feita de determinado
tópico de conhecimento,
bem como melhor
sequenciamento dos
módulos obtidos.
Desempenho em módulos com
diferentes níveis de granularidade.
Taxionomia do modelo de domínio.
Associações entre problemas.
Associações entre habilidades e
problemas.
Análise de
componentes do
sistema de
aprendizagem e
princípios
instrucionais
Determinar quais
componentes são
efetivos para o
aprendizado.
Determinar qual
princípio de
aprendizado tem
melhores resultados.
Determinar o quão
Desempenho em módulos com
diferentes níveis de granularidade.
Taxionomia do modelo de domínio.
Associações entre problemas.
Associações entre habilidades e
problemas.

41
efetivo é o currículo em
sua totalidade.
Análise de
tendências
Determinar o que muda
ao longo do tempo e
como
Registros de matrícula,
diplomação, conclusão, etc., de
vários anos consecutivos.
Adaptação e
personalização
Determinar qual é a
próxima ação mais
adequada a ser
sugerida.
Determinar a melhor
experiência de usuário a
ser aplicada.
Determinar como a
experiência do usuário
pode ser alterada em
tempo real.
Dados históricos.
Dados de desempenho.
Outras fontes, variando pela
necessidade.
Quadro 1 - Áreas de aplicação da análise de aprendizado e mineração de dados educacionais
Fonte: Bienkowski et al. (2012)
8.1 MODELAGEM DE CONHECIMENTO
A modelagem do conhecimento e habilidades do indivíduo discente é fator
imprescindível para ações de adaptação e customização em ambientes virtuais de
aprendizagem.
Através da coleta e análise das interações entre os indivíduos e o sistema, respostas
corretas ou erradas dadas a questionamentos, tempo gasto na preparação prévia
para responder questões e taxa de erros, por exemplo, é possível chegar a modelos
computacionais capazes de alterar o sistema, de modo que este possa “dizer” a
coisa “certa” no tempo “certo” e do modo “certo” (BIENKOWSKI et al., 2012, apud
GERHARD, 2001).
Os modelos formais de conhecimento são fundamentais para a concepção de
sistemas de recomendação, hipermídias adaptativas, sistemas especialistas e
sistemas inteligentes de tutoria. Em todos eles, o nível de domínio dos
conhecimentos pelo aluno é usado como mecanismo regulador do sistema de

42
aprendizagem, direcionando ações que vão de alertas aos tutores e professores a
mecanismos automatizados de controle de progresso acadêmico.
8.2 MODELAGEM DE COMPORTAMENTO
As ações que o aluno realiza no sistema de aprendizado dizem muito acerca da
qualidade do aprendizado. Em vista disso, a modelagem de comportamento busca
classificar as ações do estudante como condizentes ou não com as tarefas (on-task
e off-task) de ensino, a fim de detectar padrões indesejáveis e falta de motivação
(BIENKOWSKI et al., 2012).
Outra importante atribuição da modelagem de comportamento é descobrir quais
tipos de comportamentos estão associados com um melhor nível de aprendizado.
Assim, uma vez determinados, estes comportamentos “positivos” servem de base a
ações automatizadas e não automatizadas que visam aumentar a taxa de sucesso
do processo de ensino-aprendizagem aplicado.
Em suma, a modelagem de comportamento busca responder qual é a relação
existente entre os padrões de comportamentos observados no aluno e o seu
aprendizado. Assim, ao se tornar conhecida a relação, sistemas de aprendizado e
professores podem executar ações para inibir ou promover tais comportamentos.
8.3 MODELAGEM DE EXPERIÊNCIAS
A modelagem de experiências é uma técnica muito utilizada em aplicações web,
principalmente aquelas de e-commerce. A principal fonte de informação são
questionários e pesquisas feitas com os usuários. Os dados coletados por estas
ferramentas são analisados a fim de determinar o grau de satisfação ou insatisfação
do usuário com a experiência de consumo do produto ou serviço oferecido.
Dentro do contexto educacional, a modelagem de experiências tem grande
aplicabilidade na melhoria da experiência de ensino e, por conseguinte, em

43
alavancar as taxas de sucesso e retenção de conhecimento (BIENKOWSKI et al.,
2012).
Através da coleta de dados antes, durante e após o ingresso do aluno no curso,
pode-se inferir conhecimentos que ajudem a corrigir pontos falhos no currículo, nos
processos organizacionais, nos conteúdos, nas instalações, etc. Além disso, os
resultados das pesquisas podem ser correlacionados com modelos de
comportamento, por exemplo, para confirmar o que os indivíduos disseram quando
questionados.
Tecnicamente, a modelagem de experiência tende a uma visão global, mais
institucional, retratando o ambiente de aprendizado como um todo. Contudo, embora
seu espectro amplo, a complexidade envolvida na concepção de uma iniciativa de
modelagem de experiência não é tão grande, uma vez que as técnicas já são bem
conhecidas.
8.4 MODELAGEM DE PERFIL
Na seção 3.1 foram abordados alguns aspectos do processo de construção do perfil
do aluno virtual. Dentre os principais pontos descritos estavam a dinamicidade que
caracteriza o perfil do indivíduo e a importância deste para orientar ações de
personalização e adaptação dos ambientes virtuais de aprendizagem.
Para realizar a modelagem do perfil do estudante são necessárias coleções de
dados pessoais que tenham a capacidade de descrever as características
essenciais do indivíduo em termos de anseios, objetivos, características de
aprendizado, preferências, etc.
De posse do perfil do aluno, torna-se possível adaptar e personalizar o ambiente de
aprendizagem para indivíduos ou grupo de indivíduos a fim de maximizar a eficiência
e eficácia do aprendizado (BIENKOWSKI et al., 2012).
O processo de mapeamento de perfil é complexo, pois envolve diferentes fontes de
dados e modelos computacionais. Contudo, os resultados podem ser bem

44
promissores se houver adequada conversão da percepção individual obtida do aluno
em ações que promovam maior estímulo ao aprendizado.
8.5 MODELAGEM DE DOMÍNIO
Um modelo de domínio é composto por um conjunto de conceitos chave e
relacionamentos, que juntos constroem determinado assunto ou tópico de
conhecimento. Sendo os conceitos chave unidades de conhecimento indivisíveis e
autocontidos, torna-se possível utilizá-los em diferentes sequências para construir o
assunto, possibilitando a criação de diferentes taxionomias para diferentes cenários
de aprendizagem (BIENKOWSKI et al., 2012).
No contexto educativo, a modelagem de domínio busca saber quais são os efeitos
gerados pelas diferenças na divisão e apresentação de um conjunto de conceitos
chave de determinado assunto sobre o aprendizado dos indivíduos (BIENKOWSKI
et al., 2012).
Para isso são utilizadas técnicas de mineração de dados que buscam identificar qual
é a relação que há entre a aplicação de determinada taxionomia de domínio sobre
as taxas de sucesso ou fracasso de aprendizado. De posse destas informações, o
sistema de aprendizado é ajustado para servir instrução e aprendizado de melhor
qualidade através do uso da taxionomia de domínio mais adequada.
8.6 ANÁLISE DE COMPONENTES DO SISTEMA DE
APRENDIZAGEM E PRINCÍPIOS INSTRUCIONAIS
A análise de princípios instrucionais busca analisar tipos de práticas instrucionais e
os componentes dos sistemas de aprendizagem, de modo a obter informações que
ajudem a identificar importantes pontos do processo de ensino-aprendizagem.
São alguns dos objetivos desta técnica, segundo Bienkowski et al. (2012):

45
 Entender quais componentes de aprendizagem são realmente efetivos na
promoção do aprendizado;
 Determinar qual currículo apresenta os melhores resultados em termos de
aprendizagem;
 Identificar quais práticas têm melhor desempenho na promoção do
aprendizado;
A adequada compreensão da eficácia das práticas instrucionais e dos diferentes
componentes dos sistemas de aprendizagem existentes permite, portanto,
desenvolver sistemas de aprendizagem mais aprimorados com grande impacto no
aprendizado dos alunos.
8.7 ANÁLISE DE TENDÊNCIAS
Originalmente, a análise de tendências tem grande aplicabilidade em ferramentas
comerciais, na predição de escolhas e interesses dos clientes. Ao antever as
tendências de mercado, as empresas conseguem desenvolver produtos e
estratégicas de marketing com maiores chances de sucesso.
No ambiente educacional, a análise de tendências busca identificar quais foram as
mudanças ocorridas no aprendizado dos usuários no decorrer do tempo e como o
aprendizado mudou (BIENKOWSKI et al., 2012).
Sabendo-se o que mudou e como mudou, é possível estabelecer relacionamentos
que evidenciem a eficácia (ou não) de políticas organizacionais e pedagógicas
aplicadas. Além disso, a predição de situações futuras pode revelar desvios nos
objetivos, os quais podem ser corrigidos antecipadamente quando os efeitos
negativos ainda são pequenos (BIENKOWSKI et al., 2012).
Para estabelecer tendências, as informações históricas são de fundamental
importância. Desta forma, toda a sorte de registros feitos do aluno no decorrer da
sua vida acadêmica tem grande valia neste processo.

46
8.8 ADAPTAÇÃO E PERSONALIZAÇÃO
A adaptação está diretamente ligada com a personalização da experiência de
aprendizagem, vinculada às mudanças no comportamento e na interface do sistema
de aprendizagem em prol da melhor adequação às características do usuário
(BIENKOWSKI et al., 2012).
O processo de personalização e adaptação, para ser bem sucedido, requer um
adequado mapeamento do perfil do aluno, através da coleta e processamento de
conjuntos de dados que definam suas características essenciais como pessoa e
como aprendiz.
Do ponto de vista do processo de análise de aprendizado, conforme já apresentado
no início desta seção (Figura 4), a adaptação e a personalização representam o
último estágio da LA. É o ápice da caminhada, onde de fato o aluno molda o
processo de ensino-aprendizagem ao seu perfil particular e não mais busca alinhar
suas expectativas e capacidades ao limitado universo de possibilidades oferecidas a
ele.

47
9 CONCLUSÃO
A educação a distância assistida por computador se apresenta como uma das mais
promissoras ferramentas de ensino contemporâneas, capaz de promover o acesso
ao ensino de qualidade àqueles que estão à margem da sociedade e das fontes de
conhecimento.
Além da sua relevância social, a educação a distância mostra-se como um ambiente
fértil para ações que visam tornar o processo de ensino-aprendizagem mais eficaz e
humano. Uma destas ações refere-se a utilização de avançados recursos
tecnológicos que permitam a construção de ambientes de aprendizagem adaptáveis
e personalizáveis, moldáveis, portanto, ao perfil do aluno.
Estas iniciativas de individualização do processo de ensino-aprendizagem
sustentam-se basicamente na coleta e análise de grandes volumes de dados, bem
como na retroalimentação dos ambientes virtuais de aprendizagem com o
conhecimento adquirido, através de rotinas automatizadas ou intervenções
humanas.
Do ponto de vista da coleta, os AVAs são os atores principais. Pela sua posição
privilegiada como mediadores do processo de ensino-aprendizagem, tornam-se
capazes de coletar dados de absolutamente todos os eventos e interações que
ocorrem dentro do ambiente.
Contudo, em termos estratégicos, os dados educacionais em seu estado bruto não
tem valor algum. Seu real valor é obtido através de atividades de análise que
correlacionam, deduzem, predizem e simulam cenários hipotéticos. Em razão da
complexidade envolvida neste processo, torna-se necessário o uso de ferramentas
de software especiais, capazes de atuar no universo Big Data.
Entende-se que a análise de dados educacionais está associada a um cenário de
Big Data devido a dois fatores fundamentais: natureza dos dados e necessidade de
abordagens inovadoras de análise.

48
Em relação a natureza, os dados educacionais caracterizam-se pelo grande volume
e acentuada variabilidade, aspectos decorrentes da interação entre os indivíduos no
processo de ensino-aprendizagem e da grande capacidade dos ambientes virtuais
em coletar dados acerca destas interações.
O segundo fator, relacionado com a necessidade de abordagens inovadoras de
análise, decorre da complexidade inerente ao processamento das grandes massas
heterogêneas de dados e dos requerimentos de velocidade envolvidos.
Diferentemente dos processos de mineração e análise tradicionais, onde a extração
de padrões e conhecimentos ocorre em modo batch sobre amostras de dados, a
análise de dados educacionais requer processos de extração e descoberta de tempo
real atuando sobre os dados em sua totalidade.
Dentro do contexto de análise de dados educacionais, merece especial destaque o
método de análise de aprendizado (LA). Sua importância está firmada,
principalmente, na acentuada abrangência que esta tem dentro do processo de
ensino-aprendizagem, correlacionando aspectos institucionais e pedagógicos como
subsídios para promoção de iniciativas de personalização e adaptação do
aprendizado.
Em termos de aplicabilidade, a LA mostra-se capacitada a atuar em vários campos,
como a modelagem de experiências, de perfil, domínio e conhecimento, por
exemplo. Alguns destes campos são, essencialmente, releituras de técnicas já
aplicadas na área de business intelligence, adaptadas para servir ao meio educativo.
O objetivo fundamental da LA é promover aprendizado de qualidade, com alta taxa
de retenção de conhecimento por parte do indivíduo. A abordagem é sempre
direcionada ao estudante, em aspectos que relacionam-se com seus anseios,
comportamentos, conhecimentos e dificuldades.
O que se observa deste panorama que mistura EAD com Big Data é uma mudança
de paradigma. Na educação tradicional, o conhecimento e os materiais didáticos são
oferecidos em formato padrão. O próprio método de ensino é rijo, e por vezes,
discriminatório na observância e respeito às características de cada indivíduo. A
EAD, contudo, vem tentando converter esta padronização tradicional em

49
personalização e adaptação e nesse processo, o mundo Big Data tem muito a
oferecer.
Passou-se o tempo em que o aluno precisava se adequar ao estilo de ensino
oferecido. Hoje a tecnologia permite o respeito à individualidade, ao estilo de
aprendizagem e ao conhecimento prévio do aluno, sem que para isso haja sacrifício
de objetivos e metas pedagógicas. Adaptar e personalizar significa, portanto, colocar
o indivíduo no controle do seu aprendizado, através do respeito a seus valores e
características de aprendizado. Significa também desenvolver estratégias
pedagógicas individualizadas, que ao mesmo tempo que mantém acordo com o
perfil do aluno, se mantém alinhadas com os objetivos gerais e específicos
estabelecidos para o ensino.
Contudo, Big Data, LA e a própria EAD assistida por computador são conceitos
ainda muito recentes. São disciplinas em desenvolvimento, em estágio de
maturação. Por isso, muitos dos avanços práticos ainda estão fortemente
associados às pesquisas realizadas na área, muitas vezes focados em aspectos
discretos do processo de ensino-aprendizagem. Porém, embora recentes, tais
tecnologias dão claros sinais de que uma revolução nas formas de ensino se
aproxima.
No momento em que as técnicas de modelagem associadas à LA puderem ser
utilizadas em conjunto, de modo convergente, facilitadas por um escopo de recursos
financeiros e tecnológicos plausível, então a concepção e execução de estratégias
de ensino comprovadamente individualizadas se tornará uma realidade comum no
ensino a distância.

50
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