Moodle e GVwise Contra a Evasão na
Educação à Distância.
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Introdução
• Crescimento da EaD
• Crescimento do volume de dados digitais nos AVAs e
ERPs
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Objetivo
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O perfil do aluno EaD
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capazes de estudar em ambientes informatizad...
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Habilidades:
• Autodeterminação
• Automotivação
• Disciplina nos estudos
• Postura ativa
• Compart...
O perfil do aluno EaD
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Mas é esse o perfil que temos
atualmente na EaD?
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Segundo Moore e Kearsley (2007), o insucesso de um curso
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O perfil do aluno EaD
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Então, o que se pode fazer?
Estratégias de permanência
• Alinhar a campanha de captação com a preocupação de
sucesso do aluno
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Um sistema de apoio à gestão de evasão que permite a
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Estudo de caso
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Sobre a UNISINOS
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• Fundada em 31 de julho de 1969;
• 1.053 Funcionários;
• 1.108 Professores
• 402 Doutores;
• 574 Mest...
História do projeto
• Fase 1 (2012)
• Identificada a necessidade de mercado
• “É possível predizer a evasão?”
• Parceria c...
Cenário de aplicação
• Cursos EaD
• Histórico do Moodle desde 2010
• LOGs históricos: ~ 89 milhões
• Média LOGs diários: ~...
Na prática
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• Projeto desde 2013
• Motivação: qualificação dos LOGs
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• Fase 2 (Pilotos 2013)
• Aprovação: melhoria de até 18%
• Reversão: melhoria de até 25%
• Fase 3 (Todas turmas...
Conclusões
• A predição de evasão se mostrou uma importante ferramenta no
combate à evasão, possibilitando a realização de...
Trabalhos futuros
• Utilizar a predição de evasão no ensino presencial
• Agregar funcionalidades ao Mobile
• Melhorar a in...
Referências
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• ABED - Associação Brasileira de Educação a Distância. Censo EAD Brasil 2012.
Disponível em: http://www.ab...
Referências
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• LIRA, D. Faculdades privadas pressionam MEC a liberar Fies para cursos a
distância. iG - Notícias do Útim...
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Educação à Distância.
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Apresentação de artigo no evento Moodle Moot em 29/04/2015. Apresentação do estudo de caso de gestão de evasão na UNISINOS.

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Moodle e GVwise Contra a Evasão na Educação à Distância

  1. 1. Moodle e GVwise Contra a Evasão na Educação à Distância. Ms. Jones Quadros da Silva (jones@unisinos.br) Ms. Rodrigo de Moraes (rmoraes@gvwise.com.br) Ms. Wagner Luiz Cambruzzi (wcambruzzi@gvwise.com.br)
  2. 2. Introdução • Crescimento da EaD • Crescimento do volume de dados digitais nos AVAs e ERPs • Crescimento da Evasão na EaD do Ensino Superior
  3. 3. Objetivo Apresentar um estudo de caso da utilização de Mineração de Dados do Moodle e um sistema para a gestão de evasão (GVwise) no combate à evasão na EaD.
  4. 4. O perfil do aluno EaD 4 “Os aprendizes devem ter novas habilidades para serem capazes de estudar em ambientes informatizados de aprendizagem, característicos da sociedade da informação e do conhecimento.” (MATTAR; MAIA, 2008) “O aluno virtual é aquele que sabe como trabalhar, e de fato trabalha, em conjunto com seus colegas para atingir seus objetivos de aprendizagem e os objetivos estabelecidos pelo curso.” (Palloff e Pratt, 2004)
  5. 5. O perfil do aluno EaD 5 Habilidades: • Autodeterminação • Automotivação • Disciplina nos estudos • Postura ativa • Compartilhar
  6. 6. O perfil do aluno EaD 6 Mas é esse o perfil que temos atualmente na EaD?
  7. 7. 7 Segundo Moore e Kearsley (2007), o insucesso de um curso de EaD passa pelas características dos alunos, como uma expectativa errada por parte deste aluno quanto a um curso de EaD, ou o uso inadequado ou a falta de habilidade deste aluno para usar as tecnologias corretamente. “Se os alunos não estão familiarizados com a tecnologia, relutarão em usá-la de modo criativo e arriscado, o que afetará muito seriamente sua experiência. À medida que os alunos se familiarizam com a tecnologia, essa resistência diminui.” (MOORE; KEARSLEY, 2007). Evasão
  8. 8. O perfil do aluno EaD 8 Então, o que se pode fazer?
  9. 9. Estratégias de permanência • Alinhar a campanha de captação com a preocupação de sucesso do aluno • Prestar com qualidade e divulgar serviços de apoio ao aluno (Acadêmico, Financeiro, Emocional, Infraestrutura, Vocacional)* • Promover a interatividade entre os estudantes • Acompanhar as atividades/interações dos alunos • Estar atento a situações de risco • Realizar ações proativas e personalizadas
  10. 10. 10
  11. 11. O GVwise Um sistema de apoio à gestão de evasão que permite a identificação precoce de estudantes em situação de risco (Learning Analytics)
  12. 12. • É uma solução WEB • Centraliza e sumariza diversas informações relevantes em relação à evasão • Utiliza técnicas de Mineração de Dados (IA) para a identificação individual dos estudantes em situação de risco de evasão • Facilita no monitoramento da situação dos alunos (tempo real) • Facilita a comunicação entre os envolvidos • Possibilita a realização de ações proativas na própria ferramenta • Possibilita a emissão automática de alertas O GVwise
  13. 13. 4 - Avaliação e realização de ações Analise dos estudantes em risco Realização deações Aumento da Permanência Gerência do Processo 3 - Predição e emissão de alertas Emissão de alertas personalizados Estudantes classificados conforme o risco Classificação ou prediçãoIndicadores de estudantes (atuais) 2 - Geração e validação de padrões Definição de perfis Indicadores de estudantes (histórico) Aprovados Reprovados Evadidos Identificação dos grupos deinteresse Mineração dedados e identificação depadrões 1 – Mapeamento de indicadores AVEA, ERP, CRM, ... Indicadores Exploração dos dados Como atua?
  14. 14. O GVwise: Integração com o Moodle Extração Base de Dados do Moodle Base Staging do Moodle Transformação Base ODS Consolidação Data Warehouse ETL do Moodle
  15. 15. O GVwise: Integração de dados Data Warehouse ETL Moodle ETL ERP Mineração de Dados
  16. 16. O GVwise: processo de mineração Seleção de contexto Transformação Treinamento Avaliação de resultados Consolidação do modelo Classificação de dados atuais
  17. 17. Estudo de caso 17
  18. 18. 18 +
  19. 19. Sobre a UNISINOS 19 • Fundada em 31 de julho de 1969; • 1.053 Funcionários; • 1.108 Professores • 402 Doutores; • 574 Mestres; • 94 Especialistas; • 38 Graduados. • 30.320 Alunos; • www.unisinos.br • Campus principal em São Leopoldo(RS) • Porto Alegre, Caxias do Sul, Bento Gonçalves, Santa Maria, Rio Grande, Canoas, Florianópolis e Curitiba.
  20. 20. História do projeto • Fase 1 (2012) • Identificada a necessidade de mercado • “É possível predizer a evasão?” • Parceria com o programa de pós-graduação em Computação Aplicada (PIPCA - UNISINOS) • Fase 2 (2013) • “É possível reverter a evasão?” • Parceria com a Unidade de Graduação UNISINOS • Plano de ação • 2 projetos piloto (cerca de 20 turmas envolvidas) • Fase 3 (2014) • Ajustes no plano de ação • Implantação institucional em todos os cursos da EaD • Capacitação dos educadores
  21. 21. Cenário de aplicação • Cursos EaD • Histórico do Moodle desde 2010 • LOGs históricos: ~ 89 milhões • Média LOGs diários: ~ 225 mil • Disciplinas bimestrais (9 semanas/módulos) • Predição de evasão na disciplina e semanal • Predição a partir da 2ª semana
  22. 22. Na prática Os dados d
  23. 23. Na prática
  24. 24. Na prática
  25. 25. Na prática
  26. 26. Na prática
  27. 27. Na prática
  28. 28. Na prática
  29. 29. Na prática
  30. 30. Na prática
  31. 31. Na prática
  32. 32. Na prática • Projeto desde 2013 • Motivação: qualificação dos LOGs • Registro de LOG semelhante ao Moodle WEB • Gestão de conteúdos baixados (off-line) • Agregação de recursos sem vínculo com o Moodle GVwise Student Usuário: moodlemoot2015 Senha: 123456
  33. 33. Resultados 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% Módulo 2 Módulo 3 Módulo 4 Módulo 5 Módulo 6 Módulo 7 Geral Evadidos Não Evadidos
  34. 34. Resultados • Fase 2 (Pilotos 2013) • Aprovação: melhoria de até 18% • Reversão: melhoria de até 25% • Fase 3 (Todas turmas 2014) • Aprovação: melhoria de 1,54% • Reversão: melhoria de 7,2%
  35. 35. Conclusões • A predição de evasão se mostrou uma importante ferramenta no combate à evasão, possibilitando a realização de ações proativas • A centralização e disponibilização de dados pertinentes à evasão facilita a tomada de decisão e a realização de ações rápidas e mais eficientes • É fundamental a criação de um plano de ação que atenda as diferentes realidades dentro da modalidade • A predição sozinha não proporciona resultado algum, é preciso agir!
  36. 36. Trabalhos futuros • Utilizar a predição de evasão no ensino presencial • Agregar funcionalidades ao Mobile • Melhorar a integração com o BD do Moodle • Qualificar a modelagem dos dados • Acesso atrasado • Análise sequencial • Utilização de outras informações do LOG (versão do Moodle)
  37. 37. Referências 37 • ABED - Associação Brasileira de Educação a Distância. Censo EAD Brasil 2012. Disponível em: http://www.abed.org.br/censoead/censoEAD.BR_2012_pt.pdf. Acesso em Jan/2014. • ALMEIDA, Onília Cristina de Souza de et al. Evasão em cursos a distância: fatores influenciadores. Periódicos Eletrônicos em Psicologia, São Paulo, v. 14, n. 1, p.19- 33, jun. 2013. Disponível em: <http://pepsic.bvsalud.org/cgi-bin/wxis.exe/iah/>. Acesso em: 09 jan. 2015. • BEHAR, Patricia Alejandra (Org.). Modelos pedagógicos em Educação a Distância. Porto Alegre: Artmed, 2009. 309 p. • BELLONI, Maria Luiza. Educação a Distância. 4. ed. Campinas: Autores Associados, 2006. 115 p. • CENSOEAD.BR. Relatório analítico da aprendizagem a distância no Brasil 2012. Curitiba: Editora IBPEX, 2012. • KOEDINGER, K. R.; CUNNINGHAM, K.; SKOGSHOLM, A.; LEBER, B. An open repositor and analysis tools for fine-grained, longitudinal learner data. In: EDUCATIONAL DATA MINING 2008: 1ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON EDUCATIONAL DATA MINING, PROCEEDING, 2008. Anais. . . [S.l.: s.n.], 2008. p. 157–166..
  38. 38. Referências 38 • LIRA, D. Faculdades privadas pressionam MEC a liberar Fies para cursos a distância. iG - Notícias do Útimo Segundo. Disponível em: http://ultimosegundo.ig.com.br/educacao/2014-07-03/faculdades-privadas-pressionam- mec-a-liberar-fies-para-cursos-a-distancia.html. Acesso em Jul/2014. • MATTAR, João; MAIA, Carmem. ABC da EaD: a educação a distância hoje. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2008. 138 p. • MERCADANTE, A. Censo da Educação Superior 2012. Ministério da Educação. Disponível em: http://portal.mec.gov.br/. Acesso em Fev/2014. • MOORE, Michel; KEARSLEY, Greg. Educação a Distância: uma visão integrada. São Paulo: Thomson, 2007. 398 p. • NEVADO, Rosane Aragón de; CARVALHO, Marie Jane Soares; MENEZES, Crediné Silva de (Org.). Aprendizagem em rede na Educação a Distância: estudos e recursos para formação de professores. Porto Alegre: Ricardo Lenz, 2007. 264 p. • NOGUEIRA, F. País perde R$ 9 bilhões com evasão no ensino superior, diz pesquisador. G1 - O portal de notícias da Globo. Disponível em: http://g1.globo.com/educacao/noticia/2011/02/pais-perde-r-9-bilhoes-com-evasao-no- ensino-superior-diz-pesquisador.html. Acesso em Jan/2014. • PALLOFF, Rena M.; PRATT, Keith. O aluno virtual: um guia para trabalhar com estudantes on-line. Porto Alegre: Artmed, 2004. 216 p.
  39. 39. Moodle e GVwise Contra a Evasão na Educação à Distância. Ms. Jones Quadros da Silva (jones@unisinos.br) Ms. Rodrigo de Moraes (rmoraes@gvwise.com.br) Ms. Wagner Luiz Cambruzzi (wcambruzzi@gvwise.com.br)

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