Moodle e GVwise Contra a Evasão na Educação à Distância.

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1 Moodle e GVwise Contra a Evasão na Educação à Distância. Ms. Jones Quadros da Silva Ms. Rodrigo de Moraes Ms. Wagner Luiz Cambruzzi

2 Introdução Crescimento da EaD Crescimento do volume de dados digitais nos AVAs e ERPs Crescimento da Evasão na EaD do Ensino Superior

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 O perfil do aluno EaD 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) 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) 4

5 O perfil do aluno EaD Habilidades: Autodeterminação Automotivação Disciplina nos estudos Postura ativa Compartilhar 5

6 O perfil do aluno EaD Mas é esse o perfil que temos atualmente na EaD? 6

7 Evasão 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). 7

8 O perfil do aluno EaD Então, o que se pode fazer? 8

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

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 É uma solução WEB O GVwise 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

13 1 Mapeamento de indicadores Como atua? AVEA, ERP, CRM,... Exploração dos dados Indicadores 2 - Geração e validação de padrões Reprovados Evadidos Aprovados Indicadores de estudantes (histórico) Definição de perfis Identificação dos grupos de interesse Mineração de dados e identificação de padrões 3 - Predição e emissão de alertas Indicadores de estudantes (atuais) Classificação ou predição Estudantes classificados conforme o risco Emissão de alertas personalizados 4 - Avaliação e realização de ações Analise dos estudantes em risco Realização de ações Gerência do Processo Aumento da Permanência

14 O GVwise: Integração com o Moodle ETL do Moodle Base de Dados do Moodle Transformação Base ODS Data Warehouse Extração Base Staging do Moodle Consolidação

15 O GVwise: Integração de dados ETL Moodle Data Warehouse Mineração de Dados ETL ERP

16 O GVwise: processo de mineração Seleção de contexto Treinamento Consolidação do modelo Transformação Avaliação de resultados Classificação de dados atuais

17 Estudo de caso 17

18 + 18

19 Sobre a UNISINOS Fundada em 31 de julho de 1969; Funcionários; Professores 402 Doutores; 574 Mestres; 94 Especialistas; 38 Graduados Alunos; Campus principal em São Leopoldo(RS) Porto Alegre, Caxias do Sul, Bento Gonçalves, Santa Maria, Rio Grande, Canoas, Florianópolis e Curitiba. 19

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 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 Na prática Os dados d

23 Na prática

24 Na prática

25 Na prática

26 Na prática

27 Na prática

28 Na prática

29 Na prática

30 Na prática

31 Na prática

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:

33 Resultados 100,00% 90,00% 80,00% 70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% Módulo 2 Módulo 3 Módulo 4 Módulo 5 Módulo 6 Módulo 7 Geral Evadidos Não Evadidos

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 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 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 Referências ABED - Associação Brasileira de Educação a Distância. Censo EAD Brasil Disponível em: 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 Disponível em: <http://pepsic.bvsalud.org/cgi-bin/wxis.exe/iah/>. Acesso em: 09 jan BEHAR, Patricia Alejandra (Org.). Modelos pedagógicos em Educação a Distância. Porto Alegre: Artmed, p. BELLONI, Maria Luiza. Educação a Distância. 4. ed. Campinas: Autores Associados, p. CENSOEAD.BR. Relatório analítico da aprendizagem a distância no Brasil Curitiba: Editora IBPEX, 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, Anais... [S.l.: s.n.], p

38 Referências LIRA, D. Faculdades privadas pressionam MEC a liberar Fies para cursos a distância. ig - Notícias do Útimo Segundo. Disponível em: Acesso em Jul/2014. MATTAR, João; MAIA, Carmem. ABC da EaD: a educação a distância hoje. São Paulo: Pearson Prentice Hall, p. MERCADANTE, A. Censo da Educação Superior Ministério da Educação. Disponível em: Acesso em Fev/2014. MOORE, Michel; KEARSLEY, Greg. Educação a Distância: uma visão integrada. São Paulo: Thomson, 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, p. NOGUEIRA, F. País perde R$ 9 bilhões com evasão no ensino superior, diz pesquisador. G1 - O portal de notícias da Globo. Disponível em: Acesso em Jan/2014. PALLOFF, Rena M.; PRATT, Keith. O aluno virtual: um guia para trabalhar com estudantes on-line. Porto Alegre: Artmed, p. 38

39 Moodle e GVwise Contra a Evasão na Educação à Distância. Ms. Jones Quadros da Silva Ms. Rodrigo de Moraes Ms. Wagner Luiz Cambruzzi

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