© 2014 Daví Betts
Inteligência Analítica
Aplicada aos Processos
de Ensino e Aprendizagem
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UNIVERSIDADE METODISTA
DE SÃO PAULO
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• Instituição educacional confessional
• Mantenedora da:
• Universidade Metodista de São Paulo
- 7 Facul...
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Campus Rudge Ramos
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Campus
Planalto
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Campus
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Mantenedora dos Colégios:
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Bertioga
São Bernardo
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13800 alunos
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Educação
a
Distância
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+ 8300 alunos
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Satélite
EAD- UMESP
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Projeto Intelligere
Olhando para a
aprendizagem com
outros olhos
Aplicando Big Data na Educação
Prof. Dr...
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Objetivo
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Melhorar o processo de ensino e
aprendizagem para assegurar o sucesso
dos nossos alunos...
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...em completar seu percurso de
aprendizagen no prazo estabelecido...
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... e dentro dos parâmetros de
qualidade definidos.
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Como
?© 2013 Daví Betts
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Alertando docentes e estudantes quando
ações corretivas precisam ser tomadas
(identificação de discente ...
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Trazendo informações para o contínuo
aperfeiçoamento do desenho e entrega
do curso (Desenho Instrucional...
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Personalizando o
ambiente de
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Como?
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Big
Data
Inteligência
Analítica
Imagem de fundo: IBM
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Inteligência Analítica
Analíticos Descritivos
Analíticos Diagnósticos
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• Identificação precisa, automática e imediata
das áreas onde cada aluno apresenta
deficiências;
• Quais...
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Visualização
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• Intervenções e medidas corretivas imediatas
para suprir estas carências acadêmicas de
forma objetiva e...
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Avaliação continuada
Prova
Bimestral
Avaliação
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Percurso de
Aprendizagem
Desvio do
percurso
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Analíticos Descritivos
Analíticos Diagnósticos
Analíticos Preditivos
Analíticos P...
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• Visualizar e interagir com dados;
• Descobrir correlações;
• Aplicação prática de questões diagnóstica...
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Questões diagnósticas
Questões diagnósticas tem por
objetivo identificar como a pessoa está
entendendo o...
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Inteligência Analítica
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Aqui começa a Ciência de Dados
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Analíticos Preditivos
O que entregam:
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O que permitem:
• Tomada antecipada de medidas preventivas para
mitigar riscos e a...
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Analíticos Prescritivos
O que permitem:
• Aprendizagem adaptativa:
– Adaptar a metodologia ao perfil cog...
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Escopo do projeto
Analíticos Descritivos
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Novas demandas do
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Conhecimentos
emergentes
Portfólio do
profissional
Conhecimento
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• Um grande desafio para um projeto de
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definir precisamente os in...
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• Muitas destas
informações são de
natureza quantitativa e
estão disponíveis nos
Sistemas Acadêmicos e
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Indicadores, fatores preditivos
e fontes de dados
• Pré existentes
• Atividades e Performance
acadêmicas...
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Indicadores pré-existentes
• Classificação no Processo
Seletivo;
• Nota do Enem;
• Experiências acadêmic...
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1. Notas
2. Faltas
3. Atraso para aulas
4. Quantidade e frequência de
logins nos sistemas
5. Tempo gasto...
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8. Idade
9. Atraso escolar
10. Escola de origem
11. Renda familiar
12. Escolaridade dos pais
13. Trabalh...
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• Pesquisa sociocultural;
• Avaliação institucional;
• Satisfação com curso, disciplina, docente,
infrae...
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• Indicadores do MEC;
• ENEM;
• ENADE;
• Diretrizes;
• IDEB (Índice de Desenvolvimento da
Educação Básic...
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• Indicadores demográficos;
• Geomapeamento;
• Indicadores econômico-financeiros;
• Profissões emergente...
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Intervenção e ações
corretivas
Pró-atividade interna
Pró-atividade externa
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Pró-atividade interna
Suprir carências
didático-
pedagógicas do
docente e do curso.
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Pró-atividade interna
Focar na excelência
operacional da
organização e sua
infraestrutura.
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Pró-atividade interna
Suprir carências
acadêmicas e
técnicas do
estudante
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Inclusão Pedagógica
• Linguagem e expressão;
• Matemática;
• Orientação pedagógica
para o aprendizado;
•...
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Estudante
Pró-atividade externa
Funcionário
Docente
Focado no Ecosistema de origem
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Coerência e
alinhamento
Inteligência analítica
Estratégico
Operacional
T
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Inovação e
Gestão de Mudanças
• Toda inovação assusta
• Carece de mediação
• Apoio a Mudanças
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Dificuldades
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• Mudança de cultura
• Não entendimento da proposta
• Resistência ao novo
• Mais trabalh...
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• Planejamento Integrado
• Vontade Política
• Gestão de Mudança
SUCESSO
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Projeto
Intelligere
Abrindo novas
fronteiras para
o sucesso!
Obrigado!
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Perguntas?
dbetts@uol.com.br
Questionamentos?
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Referências
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Seminário Big Data, 19/05/2014 - Apresentação Daví Betts

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Seminário Big Data, 19/05/2014 - Apresentação Daví Betts

  1. 1. © 2014 Daví Betts Inteligência Analítica Aplicada aos Processos de Ensino e Aprendizagem
  2. 2. © 2014 Daví Betts UNIVERSIDADE METODISTA DE SÃO PAULO
  3. 3. © 2014 Daví Betts • Instituição educacional confessional • Mantenedora da: • Universidade Metodista de São Paulo - 7 Faculdades - 49 cursos de graduação e tecnológicos presenciais - 14 cursos de graduação e tecnológicos a distância - 06 programas de mestrado - 02 programas de doutorado - cursos Lato Sensu, presencial, a distância e “in company”
  4. 4. © 2014 Daví Betts© Daví Nelson Betts Campus Rudge Ramos
  5. 5. © 2014 Daví Betts© Daví Nelson Betts Campus Planalto
  6. 6. © 2014 Daví Betts© Daví Nelson Betts Campus Vergueiro
  7. 7. © 2014 Daví Betts Mantenedora dos Colégios: © Daví Nelson Betts Bertioga São Bernardo Itapeva
  8. 8. © 2014 Daví Betts 13800 alunos
  9. 9. © 2014 Daví Betts Educação a Distância © Daví Nelson Betts + 8300 alunos
  10. 10. © 2014 Daví Betts Satélite EAD- UMESP 37 pólos
  11. 11. © 2014 Daví Betts Projeto Intelligere Olhando para a aprendizagem com outros olhos Aplicando Big Data na Educação Prof. Dr. Daví Nelson Betts
  12. 12. © 2014 Daví Betts Objetivo © 2013 Daví Betts
  13. 13. © 2014 Daví Betts Melhorar o processo de ensino e aprendizagem para assegurar o sucesso dos nossos alunos... © 2013 Daví Betts
  14. 14. © 2014 Daví Betts ...em completar seu percurso de aprendizagen no prazo estabelecido... © 2013 Daví Betts
  15. 15. © 2014 Daví Betts ... e dentro dos parâmetros de qualidade definidos. © 2013 Daví Betts
  16. 16. © 2014 Daví Betts Como ?© 2013 Daví Betts
  17. 17. © 2014 Daví Betts Alertando docentes e estudantes quando ações corretivas precisam ser tomadas (identificação de discente em risco + ações de intervenção); Como? © 2013 Daví Betts
  18. 18. © 2014 Daví Betts Trazendo informações para o contínuo aperfeiçoamento do desenho e entrega do curso (Desenho Instrucional) Como? © 2013 Daví Betts
  19. 19. © 2014 Daví Betts Personalizando o ambiente de aprendizagem. Como? © 2013 Daví Betts
  20. 20. © 2014 Daví Betts Big Data Inteligência Analítica Imagem de fundo: IBM 20
  21. 21. © 2014 Daví Betts Inteligência Analítica Analíticos Descritivos Analíticos Diagnósticos Analíticos Preditivos Analíticos Prescritivos O que aconteceu? Por que aconteceu? O que acontecerá? O que devo fazer?
  22. 22. © 2014 Daví Betts • Identificação precisa, automática e imediata das áreas onde cada aluno apresenta deficiências; • Quais áreas de conhecimento tem maior incidência de deficiências na turma; • Quais alunos estão em cada área de carência. O que entregam: Analíticos Descritivos
  23. 23. © 2014 Daví Betts Visualização
  24. 24. © 2014 Daví Betts • Intervenções e medidas corretivas imediatas para suprir estas carências acadêmicas de forma objetiva e personalizada; • Utilização eficaz de questões diagnósticas; • Identificar o perfil cognitivo do aluno; • Viabilização prática de Avaliação Continuada. O que permitem: Analíticos Descritivos
  25. 25. © 2014 Daví Betts Avaliação continuada Prova Bimestral Avaliação continuada Percurso de Aprendizagem Desvio do percurso 25 +15%
  26. 26. © 2014 Daví Betts Inteligência Analítica Analíticos Descritivos Analíticos Diagnósticos Analíticos Preditivos Analíticos Prescritivos O que aconteceu? Por que aconteceu? O que acontecerá? O que devo fazer?
  27. 27. © 2014 Daví Betts • Visualizar e interagir com dados; • Descobrir correlações; • Aplicação prática de questões diagnósticas. O que permitem: Analíticos Diagnósticos O que entregam: • Explicações do por que de tendências, resultados ou eventos.
  28. 28. © 2014 Daví Betts Questões diagnósticas Questões diagnósticas tem por objetivo identificar como a pessoa está entendendo o conteúdo, portanto as alternativas erradas devem poder identificar erros ou equívocos conceituais comuns ao conteúdo objeto da questão formulada.
  29. 29. © 2014 Daví Betts Inteligência Analítica Analíticos Descritivos Analíticos Diagnósticos Analíticos Preditivos Analíticos Prescritivos O que aconteceu? Por que aconteceu? O que acontecerá? O que devo fazer?
  30. 30. © 2014 Daví Betts Aqui começa a Ciência de Dados 30
  31. 31. © 2014 Daví Betts Analíticos Preditivos O que entregam: • Identificação de forma preventiva e rápida de indicadores de alunos em risco (de reprovação, trancamento ou evasão); • Criação de perfis de aluno potencialmente de risco atráves de cruzamento com outras fontes de informações.
  32. 32. © 2014 Daví Betts Analíticos Preditivos O que permitem: • Tomada antecipada de medidas preventivas para mitigar riscos e aumentar a probabilidade de sucesso de aprendizagem do aluno e conclusão de seu percurso de aprendizagem no prazo estabelecido e com a qualidade especificada; • Ampliação objetiva e estratégica do Programa de Inclusão Pedagógica.
  33. 33. © 2014 Daví Betts Inteligência Analítica Analíticos Descritivos Analíticos Diagnósticos Analíticos Preditivos Analíticos Prescritivos O que aconteceu? Por que aconteceu? O que acontecerá? O que devo fazer?
  34. 34. © 2014 Daví Betts Analíticos Prescritivos O que permitem: • Aprendizagem adaptativa: – Adaptar a metodologia ao perfil cognitivo do aluno; – Identificar as áreas de conhecimento prévio do aluno; – Avançar no percurso de aprendizagem de forma mais acelerada; • Gestão do conhecimento.
  35. 35. © 2014 Daví Betts Escopo do projeto Analíticos Descritivos Analíticos Diagnósticos Analíticos Preditivos Analíticos Prescritivos O que aconteceu? Por que aconteceu? O que acontecerá? O que devo fazer? Conhecimento “Just in Time” Sucesso!
  36. 36. © 2014 Daví Betts Novas demandas do mundo do trabalho Conhecimentos emergentes Portfólio do profissional Conhecimento “Just in Time”
  37. 37. © 2014 Daví Betts • Um grande desafio para um projeto de inteligência analítica é identificar e definir precisamente os indicadores; • Localizar e validar a origem dos dados; • Estruturar, armazenar e recuperá-los no tempo desejado; • Assegurar a “repetibilidade”. Indicadores, fatores preditivos e fontes de dados internos
  38. 38. © 2014 Daví Betts • Muitas destas informações são de natureza quantitativa e estão disponíveis nos Sistemas Acadêmicos e nos Ambientes Virtuais de Aprendizagem da instituição. Indicadores, fatores preditivos e fontes de dados
  39. 39. © 2014 Daví Betts Indicadores, fatores preditivos e fontes de dados • Pré existentes • Atividades e Performance acadêmicas • Situação sócio-econômico- cultural • Dados estruturados • Dados não estruturados
  40. 40. © 2014 Daví Betts Indicadores pré-existentes • Classificação no Processo Seletivo; • Nota do Enem; • Experiências acadêmicas anteriores ; • Dados e situação financeira; • Sexo; • Classe econômica; • Transporte e estacionamento.
  41. 41. © 2014 Daví Betts 1. Notas 2. Faltas 3. Atraso para aulas 4. Quantidade e frequência de logins nos sistemas 5. Tempo gasto nas interações com os sistemas 6. Número de postagens nas redes sociais 7. Atrasos de pagamento Indicadores de atividades e performance
  42. 42. © 2014 Daví Betts 8. Idade 9. Atraso escolar 10. Escola de origem 11. Renda familiar 12. Escolaridade dos pais 13. Trabalha? 14. Distância residência - IES 15. Distância trabalho - IES 16. Satisfação com os professores 17. Satisfação com a instituição Indicadores de atividades e performance
  43. 43. © 2014 Daví Betts • Pesquisa sociocultural; • Avaliação institucional; • Satisfação com curso, disciplina, docente, infraestrutura; • As 10 dimensões do SINAES; • CRM; • Ouvidoria. Outras Fontes internas
  44. 44. © 2014 Daví Betts • Indicadores do MEC; • ENEM; • ENADE; • Diretrizes; • IDEB (Índice de Desenvolvimento da Educação Básica); • Indicadores de mercado (Pesquisas dirigidas e de mercado); Fontes externas
  45. 45. © 2014 Daví Betts • Indicadores demográficos; • Geomapeamento; • Indicadores econômico-financeiros; • Profissões emergentes; • Associações profissionais; • Associações comerciais; • Governos federal, estadual e municipal; • Redes sociais. Fontes externas
  46. 46. © 2014 Daví Betts Intervenção e ações corretivas Pró-atividade interna Pró-atividade externa
  47. 47. © 2014 Daví Betts Pró-atividade interna Suprir carências didático- pedagógicas do docente e do curso.
  48. 48. © 2014 Daví Betts Pró-atividade interna Focar na excelência operacional da organização e sua infraestrutura.
  49. 49. © 2014 Daví Betts Pró-atividade interna Suprir carências acadêmicas e técnicas do estudante
  50. 50. © 2014 Daví Betts Inclusão Pedagógica • Linguagem e expressão; • Matemática; • Orientação pedagógica para o aprendizado; • Raciocínio e lógica; • Gestão do tempo; • Carências de conteúdos específicos. Nivelamento acadêmico “just in time”
  51. 51. © 2014 Daví Betts Estudante Pró-atividade externa Funcionário Docente Focado no Ecosistema de origem
  52. 52. © 2014 Daví Betts Coerência e alinhamento Inteligência analítica Estratégico Operacional T á t i c o
  53. 53. © 2014 Daví Betts Inovação e Gestão de Mudanças • Toda inovação assusta • Carece de mediação • Apoio a Mudanças
  54. 54. © 2014 Daví Betts Dificuldades 54 • Mudança de cultura • Não entendimento da proposta • Resistência ao novo • Mais trabalho inicialmente
  55. 55. © 2014 Daví Betts • Planejamento Integrado • Vontade Política • Gestão de Mudança SUCESSO
  56. 56. © 2014 Daví Betts Projeto Intelligere Abrindo novas fronteiras para o sucesso! Obrigado!
  57. 57. © 2014 Daví Betts Perguntas? dbetts@uol.com.br Questionamentos? Contestações?
  58. 58. © 2014 Daví Betts Referências dbetts@uol.com.br Altshuler Learning Enhancement Center . ORACLE (HDEV 1110). Disponível em: < http://smu.edu/alec/oracle.asp> e < http://smu.edu/alec/oraclesyl.asp > acesso em 22 de maio 2005. DAVENPORT, Thomas, HARRIS, Jeanne. Competing on Analytics. Boston, Harvard Business School Publishing Corporation, 2007 BROWN, Malcom, Learning Analytics: Moving from Concept to Pratice, in Educase Learning Initiative Briefing July 2012. Disponível em: <http://www.educause.edu/library/resources/learning-analytics-moving-concept- practice>. Acesso em 31 de julho 2012. www.knewton.com/flipped-classroom > acesso em 29-01-2013 SIEGEL, Eric, Predictive Analytics: the power to predict who will click, buy, lie or die.John Wiley & Sons, 2013 FOREMAN, John W, Data Smart. Using Data Science to Transform Information into Insight. John Wiley & Sons, 2014 ©2014 Daví Nelson Betts 58

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