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Anderson G. Z. Casotte
Jader Luiz Amorim
Layla Soares Leite
Marlinda Rufina Jolomba Silva
Miqueias Silva Martins
Wellington Anholetti Viana

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Minuto Eaducativa - Aprendizagem Adaptativa

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Podcast sobre Aprendizagem Adaptativa.

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Entenda o que é by Aprendizagem Adaptativa

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Entenda o que é by Aprendizagem Adaptativa

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Tendências para utilização de aprendizagem adaptativa no contexto educacional

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Tendências para utilização de aprendizagem adaptativa no contexto educacional

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Tecnologia: ponto favorável desse método

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Tecnologia: ponto favorável desse método

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"A aprendizagem adaptativa é uma metodologia de ensino que busca entender as necessidades de cada aluno e se molda para atender a cada um. Pensando no ritmo e dificuldades individualmente, esse método propõe a adaptação."

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A aprendizagem adaptativa vem se tornando tendência entre os estudantes e professores. Mas você sabe o que é aprendizagem adaptativa?

A aprendizagem adaptativa é uma metodologia de ensino que busca entender as necessidades de cada aluno e se molda para atender a cada um. Pensando no ritmo e dificuldades individualmente, esse método propõe a adaptação do ensino.

Parece inviável pensar que o professor vai conseguir atender a tantas demandas diferentes sozinho, não é? O segredo é que na verdade o professor não está sozinho. A tecnologia é o trunfo desse método.

A tecnologia age através de plataformas que interpretam as respostas do aluno e traduzem para o professor o ritmo de aprendizagem de acordo com a disciplina, tema dentro dela, atividade específica, entre outras variáveis. Dessa forma, o docente consegue entender melhor o estudante e o que ele precisa.

Qual a diferença entre a Aprendizagem Adaptativa e os outros métodos?

O modelo tradicional em que o professor é o centro das atenções na sala de aula e o estudante é um expectador passivo surgiu com o iluminismo no século XVIII. Hoje, 3 séculos depois, ainda utilizamos o mesmo formato. Não é estranho pensar que, com tantas inovações, estamos nos prendendo a um modelo de 300 anos atrás?

Porém não precisamos mais nos prender. A tecnologia mais uma vez nos mostra que é possível otimizar tarefas mecânicas e cansativas. E o ensino não precisa ser mecânico e cansativo, pode ser personalizado e eficiente. Para isso, temos a aprendizagem adaptativa.

Com a aprendizagem adaptativa, o aluno deixa de ser um mero expectador passivo. Ele pode assistir às aulas quando quiser, onde quiser e o seu ritmo de entendimento é que dita o decorrer do curso.

No modelo clássico, muitas vezes o aluno acaba sofrendo com defasagem de conteúdo ao tentar se adequar a um modo de aprender que não é o dele. Isso acaba gerando frustração, já que o estudante acredita que seja um problema com ele e não com o método. Na aprendizagem adaptativa ele não tem que lidar com outros modos de aprender, pois só existe o dele.

Conforme o aluno mostra suas necessidades em relação ao curso, o sistema analisa essas carências e o professor age com maior precisão.

Diferente do modelo tradicional, em que o estudante obrigatoriamente tem que entrar em sintonia com o grupo, na aprendizagem adaptativa é o professor que entra em sintonia com cada estudante.

Seus alunos não são todos iguais

O modelo antigo acaba por ignorar as particularidades dos estudantes. Cada um tem vivências e habilidades diferentes que influenciam na forma como as informações serão absorvidas e reproduzidas. Por isso é necessário uma metodologia que contemple essas particularidades.

Ao mostrar que as pessoas têm habilidades de aprendizado diferentes, Gardner mostrou que uma estratégia puramente lógico-matemática, como era feita, não contemplaria a todos. Da mesma forma, um método de aprendizagem tão fechado, como o que estamos habituados, acaba não satisfazendo a todos os seus alunos.

Podemos perceber então que, por serem tão diferentes, as pessoas precisam que o ensino seja passado de uma forma mais específica. Esse é o objetivo da aprendizagem adaptativa.

A aprendizagem adaptativa tem uma série de vantagens tanto para os aluno quanto para os professores.

Vantagens da Aprendizagem Adaptativa
Para o professor:
Correção automática de atividades

O professor não gasta tempo corrigindo um grande volume de atividades, já que a maioria delas pode ser corrigida pelo software. Tirando as questões discursivas, tanto as questões de múltipla escolha, quanto as associativas e de verdadeiro ou falso passam por correção automática.

O educador recebe dados avaliativos completos, como o desempenho em cada atividade, tempo gasto, os pontos de maior e menor dificuldade. Além de ficar por dentro também do engajamento do aluno. Esses recursos permitem que o orientador identifique a melhor forma de ajudar e possa dar um feedback mais completo.

O maior tempo disponível aliado à obtenção dos dados permite que o professor possa organizar melhor o plano de aulas. Um plano de aulas bem feito é primordial para a boa estruturação de um curso. Com um roteiro bem pensado, a execução fica muito mais fácil.

Com esses recursos o professor é capaz de disponibilizar o conteúdo da forma mais adequada de acordo com o estudante. Entrar no ritmo do aluno, tornando o ensino mais didático possível pensando nas necessidades de cada estudante.
Para o aluno:
Não é preciso tentar se adequar ao ritmo de aprendizado de outras pessoas. Isso permite que o tempo gasto em período de adaptação seja muito menor. O que significa maior tempo focado no que realmente importa.

Tendo em vista a não necessidade de se preocupar com um grupo, o aluno fica no centro do seu próprio aprendizado. Além disso, a atenção é personalizada, o que também gera mais motivação.

Sendo online, o aluno pode escolher quando e onde ter as aulas, adaptando o curso à sua rotina. Dessa forma, o índice de abandono é menor.

Como funciona

Sempre que o aluno interage com o curso de alguma forma, o sistema analisa todos os dados da interação, tempo para resolução de atividades, desempenho. Assim, é possível reduzir ou acelerar a velocidade do conteúdo tendo como base a dificuldade do estudante.

Se um aluno tem um índice de erro alto e reprova no curso, a plataforma pode matriculá-lo num curso de reforço. Além disso, você também consegue enviar emails e SMS através da própria Edools. Vale a pena conferir!

Por que você precisa disso

A aprendizagem adaptativa vem diretamente atrelada a esses processos tão fortes. Reduz o tempo gasto pelo professor, flexibiliza o tempo do aluno, dá ferramentas para otimizar o trabalho do professor e maximiza o entendimento do aluno. Por isso a aprendizagem adaptativa é um método tão bom.

Agora que você já sabe da eficácia desse método, deve estar pensando como instituí-lo na sua instituição ensino, certo?

Bom, para começar, na modalidade presencial seria um desafio e tanto. Isso porque numa sala de aula presencial a análise é muito subjetiva e difícil de seguir vários ritmos diferentes para um grupo.

Optando por seguir o método no modelo presencial, você vai gastar muito tempo esperando todos os alunos chegarem ao mesmo ponto. Além de perder várias características vantajosas que são as principais desse método.

Conclusão

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Aprendizagem Adaptativa: entenda o método - Edools

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A aprendizagem adaptativa vem se tornando tendência entre os estudantes e professores. Mas você sabe o que é aprendizagem adaptativa? A aprendizagem adaptativa é uma metodologia de ensino que busca entender as necessidades de cada aluno e se molda para atender a cada um.

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Na Aprendizagem Adaptativa, é necessário conhecer o aluno e suas formas de aprendizagem.
A teoria das múltiplas inteligências, foi proposta por professor de Harvard: Howard Gardner. Onde há 8 tipos de inteligências.

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Esquema simples sobre Aprendizagem Adaptativa

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Esquema simples sobre Aprendizagem Adaptativa

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 Teste Adaptativo Informatizado (TAI) como recurso na alfabetização

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 Teste Adaptativo Informatizado (TAI) como recurso na alfabetização

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Mais um artigo interessante sobre Aprendizagem Adaptativa.

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Mais um artigo interessante sobre Aprendizagem Adaptativa.

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Resumo

Este trabalho apresenta uma breve descrição das principais características da plataforma de gerenciamento de aprendizagem online Moodle. A partir da constatação do embate epistemológico entre os paradigmas dominantes de ensino-aprendizagem, propõe um modelo adaptativo que leve em consideração os estilos
cognitivos dos aprendizes. Ao final, o trabalho discute uma especificação funcional geral para desenvolvimentos adicionais a este software de fonte aberta, que permitam a um ambiente virtual concebido sobre esta plataforma respeitar as características individuais de aprendizagem.

Palavras-Chave: Ambientes virtuais de aprendizagem, estilos de aprendizagem, sistemas adaptativos, Plataforma Moodle.
Abstract
This paper presents a brief description of the main features of online Learning Management Systems (LMS) Moodle. From the observation of epistemological clash between the dominant paradigms of teaching and learning, it proposes an adaptive model that takes into account the cognitive styles of learners. Finally, the paper discusses a general functional specification for further developments in this open source software, enabling a virtual environment built on this platform to meet the individual learning characteristics.

Keywords: Virtual learning environments, learning styles, adaptive systems, online Learning Management Systems (LMS) Moodle.
ISSN: 1983-2664 ISSN: 1983-2664

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Por Uma Aprendizagem Adaptativa Baseada na Plataforma Moodle / Functional Specifications on an Adaptive Learning Environment based on the Moodle Platform | Bechara | Revista EducaOnline

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Resumo Este trabalho apresenta uma breve descrição das principais características da plataforma de gerenciamento de aprendizagem online Moodle. A partir da constatação do embate epistemológico entre os paradigmas dominantes de ensino-aprendizagem, propõe um modelo adaptativo que leve em consideração os estilos cognitivos dos aprendizes.

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Esquema sobre o Desafio da Aprendizagem adaptativa em Programas de nivelamento para o Ensino Superior.

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Esquema sobre o Desafio da Aprendizagem adaptativa em Programas de nivelamento para o Ensino Superior.

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Esquema retirado do Artigo ao lado.
Trata-se sobre as quatro dimensões da aprendizagem adaptativa: a estruturação curricular, os objetivos de aprendizagem, conhecimentos prévios e a aferição dos estilos de aprendizagem.

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O Desafio da Aprendizagem Adaptativa em Programas de Nivelamento para o Ensino Superior

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O Desafio da Aprendizagem Adaptativa em Programas de Nivelamento para o Ensino Superior

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Soluções computacionais que têm o potencial de propiciar  contextos  de  aprendizagem  adaptados  às  necessidades  individuais  de  cada aluno.

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Alves, F. P. e Jaques, P. (2014). Um Ambiente Virtual com Feedback Personalizado para Apoio a Disciplinas de Programação. In: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE 2014, p. 1078-1082.

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PUC Chile. Con buenos resultados terminó el curso de nivelación en Precálculo. Disponível na Internet em . Acesso em 10 de abril de 2015.

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O Desafio da Aprendizagem Adaptativa em Programas de Nivelamento para o Ensino Superior

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Alves, F. P. e Jaques, P. (2014). Um Ambiente Virtual com Feedback Personalizado para Apoio a Disciplinas de Programação. In: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE 2014, p. 1078-1082. BRASIL. MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO (2000). Parâmetros Curriculares Nacionais para o Ensino Médio. Brasília: MEC. Bray, B.

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Autoria de Atividades de Aprendizagem Adaptativas com base na Inteligencia Coletiva

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Autoria de Atividades de Aprendizagem Adaptativas com base na Inteligencia Coletiva

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A proposta deste artigo é inserir a capacidade adaptativa ao processo de Ensino-Aprendizagem que possam ser adaptáveis de acordo com o perfil do aprendiz, bem como, o protótipo da ferramenta de autoria do referido processo.

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Alan Barreto, Eveline Sá, Omar Cortes, Dario Vieira
Resumo

O processo de pré-autoria pré-3AJC proposto em (Sá, 2011) orienta o desenvolvimento de atividades de aprendizagem, através do uso de jogos, cooperação, além do sequenciamento de objetos de aprendizagem de diversos tipos, tais como, vídeos, áudios, textos, etc. Entretanto, apesar de toda flexibilidade deste processo de pré-autoria, ainda há limitação referente à criação de atividades de aprendizagem (AA) adaptáveis ao perfil do aprendiz. Neste sentido, este artigo apresenta um protótipo de ferramenta de autoria baseado no processo pré-3AJC e um algoritmo de inteligência coletiva ACO (Ant Colony Optmization) adaptado, para adequar de acordo com o perfil do aprendiz os conteúdos apresentados nas AAs desenvolvidas.

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Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE)

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Alan Barreto, Eveline Sá, Omar Cortes, Dario Vieira Resumo O processo de pré-autoria pré-3AJC proposto em (Sá, 2011) orienta o desenvolvimento de atividades de aprendizagem, através do uso de jogos, cooperação, além do sequenciamento de objetos de aprendizagem de diversos tipos, tais como, vídeos, áudios, textos, etc.

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A Aprendizagem Adaptativa e o TAI (Teste Adaptativo Informatizado)  

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A Aprendizagem Adaptativa e o TAI (Teste Adaptativo Informatizado)  

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As tecnologias de informação e comunicação (TIC) contribuem no processo de aprendizado e avaliação.  Testes Adaptativos Informatizados (TAI) ou CAT (Computer Adaptive Testing),   possibilitam avaliações adaptadas aos perfis de aprendizagem dos estudantes.

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Análise de aprendizagem – algumas possibilidades

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Análise de aprendizagem – algumas possibilidades

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Análise de aprendizagem - algumas possibilidades

Esses exemplos foram traduzidos e adaptados da wiki "Exemplos de histórias de usuários com Análise de Aprendizagem", disponível na comunidade "Learning Analytics" no Moodle.org.
Curso sem professor

Este é um tipo de modelo bem simples para começarmos.

Imagine uma escola em que o secretário é responsável por inscrever os professores nos cursos a cada bimestre ou ano letivo. Com esse modelo, sempre que um curso for criado no Moodle com uma data de início e essa data estiver a menos de 7 dias no futuro e não existir um professor atribuído, um alerta será enviado para os gestores e o secretário.

Com este modelo em funcionamento, nós garantimos que todos os cursos terão professores atribuídos no início das atividades. Isso vai ajudar alguns outros modelos que dependem dessa configuração para fazerem previsões sobre o curso.
Previsão de nota final no curso

Em escolas e outros cursos distância, é muito importante identificar estudantes que precisam de ajuda o mais cedo possível, quando ainda há tempo para intervir.

Existe um modelo de Análise de Aprendizagem no Moodle que permite prever os resultados dos alunos. Para que este modelo funcione, é necessário:

Os professores precisam informar os itens de notas o mais cedo possível para cada bimestre (embora eles possam ajustá-las no futuro, caso necessário) e configurar corretamente a categoria de agregação daqueles itens para aquele período

Os professores precisam também informar as notas o mais cedo possível (preferencialmente no mesmo dia que as atividades são feitas)

Com este modelo, o Moodle prevê a nota final do estudante e notifica o professor, o estudante e os pais caso o estudante tenha grandes chaces de ser reprovado (alcançar uma nota menor que 7, por exemplo).
Design do curso tem baixo potencial de previsão

Esse modelo examina um curso e busca por indicadores necessários para prever o sucesso dos alunos com um certo grau de certeza. Quanto mais recursos diferentes estiverem presentes em um curso, melhor a precisão das previsões de sucesso. Cursos com poucas atividades ou que não tem as condições de conclusão configuradas são exemplos de cursos com baixo potencial de previsão.

Este modelo notifica os professores desde antes do início dos cursos e caso o potencial de previsão mude (por exemplo, quando o professor configurar os quesitos de conclusão de cada atividade) o professor também é avisado.
Mudança repentina na performance do aluno

Este modelo identifica mudanças repentinas na performance de um aluno.

Alguns alunos podem passar por dificuldades ao longo do ano e com este modelo, os professores são avisados de qualquer nota baixa dos alunos para que possam entrar em contato e entender a situação.
Competência não será alcançada na data esperada

Em cursos com competências, é possível identificar os estudantes com risco de não completarem uma competência obrigatória na data esperada.
Detectar baixo engajamento dos pais

Alguns grupos de pais e professores tentam entender se faz diferença o acesso dos pais ao Moodle para verificar o andamento da aprendizagem de seus filhos. Com o Moodle é possível identificar os acessos dos pais à plataforma e utilizar este indicador para prevêr as notas finais dos alunos e descobrir se essa prática faz realmente um efeito positivo.
Personalização da aprendizagem

Este modelo identifica quando um aluno está com dificuldades com uma atividade em particular (por exemplo, se passou um longo tempo entre o início e a data de envio, se realizou muitas tentativas em um questionário, etc) e oferece sugestões de outras atividades no curso que podem melhorar seu desempenho naquele teste com base nas competências, tipo de recurso, semelhanças nos termos utilizados e experiências de outros estudantes, tags, etc...
Recomendador de curso

Com a utilização do ferramental de aprendizado de máquina que o Moodle dispõe, é possível também construir um sistema de recomendação não supervisionado que sugira cursos que o estudante tenha interesse em cursar em seguida.
Ineficiência no treinamento

No caso de treinamentos ou capacitações corporativas, o gerente geralmente precisa que seus funcionários sejam treinados mas não quer que eles desperdicem tempo desnecessário. Este modelo estima o tempo necessário de dedicação para cada tarefa e se um funcionário excede o tempo médio em mais de 10%, uma notificação é enviada para seu gerente. Também é possível ver um relatório de quanto tempo os funcionários estão "desperdiçando" quando eles usam mais tempo que o esperado para concluir o treinamento.
Estudante com risco de não concluir o curso na data esperada

Com este modelo é possível prever a tendência de um funcionário a completar ou não um treinamento em uma determinada data com base em comparações com de acesso de outros estudantes do mesmo curso.

Os resultados podem ser informados semanalmente para o empregado, para seu gerente e para o coordenador de treinamento até que o curso seja concluído.

Por exemplo: um funcionário inicia o treinamento do dia 1 de maio, mas só acessa a plataforma e completa poucas atividades no dia 15. Com base no histórico de outros estudantes naquele curso, este funcionário tem poucas chances de completar todas as competências do curso até o dia 30 de maio. Dessa forma, um alerta é enviado ao seu gerente e ao coordenador de treinamento.

Caso não exista uma data fixa para terminar o curso, a previsão pode ser feita com base no tempo de conclusão de outros alunos e alertar no caso de o funcionário estar demorando "consideravelmente mais tempo" do que o observado.
Eficácia dos pré-requisitos

Este modelo tenta prever a eficácia de um curso "pré-requisito" de um segundo curso.

Por exemplo, identificar alunos que não tem a preparação necessária para o curso em que se inscreveram. Eventualmente, o aluno cumpre os pré-requisitos, mas o seu histórico em vários cursos pode sugerir que ele terá dificuldades no novo curso.

Um outro exemplo é identificar se um curso preparatório está ajudando os estudantes em um curso avançado. Será que os estudantes tem boa performance em um curso avançado independente da performance no curso iniciante? Será que os alunos concluem os cursos iniciantes mas então falham nos cursos avançados?
Estudante abandonou o curso

Em casos em que a participação em treinamentos é opcional, muitos estudantes iniciam os cursos mas abandonam em alguma parte. Com este modelo é possível identificar os alunos com risco de abandono.

Com base no número de logins, o progresso alcançado, o histórico de progresso de outros alunos que concluíram e não concluíram o curso, este modelo prevê a probabilidade de um estudante desistir do curso. Mensalmente é gerado um relatório dos alunos com baixo engajamento onde é possível entrar em contato com eles para incentivá-los a completar o treinamento.

Um outro exemplo é um usuário do serviço gratuito Moodle Cloud, que gostaria de manter contato com seus estudantes que realmente usam a plataforma mas também ter a oportunidade de desinscrever aqueles que não utilizam de forma a não exceder o limite gratuito de usuários. Com este modelo, este professor tem acesso a um relatório onde ele pode facilmente entrar em contato com os estudantes em risco de abandono e tentar resgatá-los ou desinscrevê-los do curso.

Interessado em implantar análise de aprendizagem na sua instituição?
Entre em contato com a Adapta!

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Análise de aprendizagem - algumas possibilidades - Adapta - Moodle Partner

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Esses exemplos foram traduzidos e adaptados da wiki "Exemplos de histórias de usuários com Análise de Aprendizagem", disponível na comunidade "Learning Analytics" no Moodle.org. Curso sem professor Este é um tipo de modelo bem simples para começarmos. Imagine uma escola em que o secretário é...