Big Data vai avaliar competências para século 21

Avaliar o desenvolvimento de competências para o século 21 pode ser uma tarefa complexa, principalmente quando se pensa em escala. Como medir o que os alunos aprendem enquanto trabalham na resolução de problemas ou interagem com os colegas? Na última terça-feira (4), durante o 4º Seminário Internacional do Centro Lemann para o Empreendedorismo e Inovação na Educação Brasileira, realizado em São Paulo, pesquisadores da Universidade de Stanford e Columbia, nos Estados Unidos, discutiram o papel do Big Data na educação e como avaliar situações complexas de aprendizagem.

Diferente dos métodos que verificam o conhecimento em disciplinas como português, matemáticas ou ciências, as aprendizagens complexas exigem outras métricas e observações atentas sobre empenho dos alunos. “A nossa preocupação e a nossa agenda é tentar criar formas de medir o aprendizado que importa”, defendeu o professor Paulo Blikstein, diretor do centro de pesquisas em educação Lemann Center, na Universidade de Stanford.

 

De acordo com Blikstein, a ausência de mecanismos para escalar a avaliação de aprendizagens das competências para o século 21 vai aprofundar as desigualdades entre escolas públicas e particulares, já que as políticas públicas se concentram em ensinar apenas o que pode ser medido. “Vamos deixar os alunos das escolas públicas relegados às pedagogias do século 19, que é o que conseguimos medir com testes de múltipla escolha”, afirma.

Para avaliar o desempenho dos alunos em aprendizagens complexas, o professor Ryan Baker, da Universidade de Columbia, apresentou algumas de suas pesquisas que utilizam sensores para detectar emoções e comportamento, produzindo uma grande quantidade de dados. Enquanto os alunos solucionam problemas ou trabalham em grupo, existem dispositivos que mostram para onde eles olham, monitorando o seu nível de atenção durante uma atividade. Também é possível verificar o nível de estresse com a pele ou até mesmo usar sensores de movimento. “Podemos medir o que o aluno está fazendo a cada segundo e vemos como a performance muda com o tempo”, explica.

Com a quantidade de dados gerados a partir dos sensores, além de avaliar a retenção do conhecimento e o desenvolvimento de competências, Baker afirma que é possível prever se o estudante conseguirá aprender a próxima matéria.

“Fazemos mineração de dados para encontrar modelos que representam o comportamento dos alunos durante uma atividade. Usamos as observações humanas para criar modelos que não precisam mais dos humanos, que podem detectar sozinhos e dar essas informações”, diz, ao mencionar que essas informações ajudam a fazer intervenções automatizadas para orientar os alunos.

“Nossa meta não é exatamente encher cada aula com sensores”, adverte o pesquisador Marcelo Worsley, de Stanford. Para medir a aprendizagem que está acontecendo nas situações complexas, ele chama atenção para a necessidade de promover avaliações multimodais, que permitem mostrar o conhecimento do aluno em diversas modalidades. Em uma atividade onde as crianças precisam superar um desafio, ele diz que analisar o resultado final não é o suficiente. “Nós queremos medir processos, não somente produtos. Quando os alunos estão aprendendo, é o processo que importa”, diz.

Worsley mostra que a avaliação multimodal permite monitorar gestos, vídeos, condução de pele, áudio e desenhos feitos pelos alunos durante a execução de tarefas. Para exemplificar a quantidade de dados gerados com essa medição, ele cita uma experiência realizada em Stanford com 20 alunos, em níveis que variam do ensino médio até a universidade. Em grupos, eles deveriam utilizar materiais básicos, como canudos e pedaços de papel, para construir algo que segurasse um peso de meio quilograma. Durante a atividade, o uso de sensores gerou mais de 10 horas de vídeo e identificou 3 milhões de gestos.

Embora a tecnologia possa captar diversos dados precisos que medem o desempenho dos alunos, o pesquisador de Stanford diz que é preciso se basear em teorias claras para fazer análises. “Se não estaremos dirigindo sem saber por onde estamos indo”, conclui.

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