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© 2014 Daví Betts
Inteligência Analítica Aplicada aos Processos
de Ensino e Aprendizagem
© 2014 Daví Betts
UNIVERSIDADE METODISTA DE SÃO
PAULO
© 2014 Daví Betts
Quem somos?• 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”
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Campus Rudge Ramos
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Campus Planalto
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Campus Vergueiro
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Mantenedora dos Colégios:
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Bertioga
São Bernardo
Itapeva
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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
37 pólos
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Projeto IntelligereOlhando para a
aprendizagem com outros olhos
Aplicando Big Data na Educação
Prof. Dr. Daví Nelson Betts
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Objetivo
© 2013 Daví Betts
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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?
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Alertando docentes e estudantes quando ações corretivas precisam ser tomadas (identificação de discente em risco + ações de intervenção);
Como?
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Trazendo informações para o contínuo aperfeiçoamento do desenho e entrega do curso (Desenho Instrucional)
Como?
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Personalizando o ambiente de
aprendizagem.
Como?
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Big Data
Inteligência Analítica
Imagem de fundo: IBM20
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Inteligência Analítica
Analíticos Descritivos
Analíticos Diagnósticos
Analíticos Preditivos
Analíticos Prescritivos
O que aconteceu?
Por que aconteceu?
O que acontecerá?
O que devo fazer?
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• 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
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Visualização
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• 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
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Avaliação continuada
Prova Bimestral
Avaliação continuada
Percurso de Aprendizagem
Desvio do percurso
25
+15%
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Inteligência AnalíticaAnalíticos Descritivos
Analíticos Diagnósticos
Analíticos Preditivos
Analíticos Prescritivos
O que aconteceu?
Por que aconteceu?
O que acontecerá?
O que devo fazer?
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• 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.
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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.
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Inteligência AnalíticaAnalíticos Descritivos
Analíticos Diagnósticos
Analíticos Preditivos
Analíticos Prescritivos
O que aconteceu?
Por que aconteceu?
O que acontecerá?
O que devo fazer?
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Aqui começa a Ciência de Dados
30
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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.
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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.
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Inteligência AnalíticaAnalíticos Descritivos
Analíticos Diagnósticos
Analíticos Preditivos
Analíticos Prescritivos
O que aconteceu?
Por que aconteceu?
O que acontecerá?
O que devo fazer?
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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.
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Escopo do projetoAnalíticos 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!
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Novas demandas do mundo do trabalho
Conhecimentos emergentes
Portfólio do profissional
Conhecimento “Just in Time”
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• 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
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• 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
© 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
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Indicadores pré-existentes
• Classificação no Processo Seletivo;
• Nota do Enem; • Experiências acadêmicas
anteriores ;• Dados e situação financeira;• Sexo;• Classe econômica;• Transporte e estacionamento.
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1. Notas 2. Faltas3. Atraso para aulas4. Quantidade e frequência de
logins nos sistemas 5. Tempo gasto nas interações com
os sistemas6. Número de postagens nas redes
sociais 7. Atrasos de pagamento
Indicadores de atividades e performance
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8. Idade 9. Atraso escolar10. 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
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• Pesquisa sociocultural;• Avaliação institucional;• Satisfação com curso, disciplina, docente,
infraestrutura; • As 10 dimensões do SINAES;• CRM;• Ouvidoria.
Outras Fontes internas
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• Indicadores do MEC;• ENEM;• ENADE;• Diretrizes;• IDEB (Índice de Desenvolvimento da
Educação Básica);• Indicadores de mercado (Pesquisas
dirigidas e de mercado);
Fontes externas
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• Indicadores demográficos;• Geomapeamento;• Indicadores econômico-financeiros;• Profissões emergentes;• Associações profissionais;• Associações comerciais;• Governos federal, estadual e municipal;
• Redes sociais.
Fontes externas
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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;• Raciocínio e lógica;• Gestão do tempo;• Carências de conteúdos
específicos.
Nivelamento acadêmico “just in time”
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Estudante
Pró-atividade externa
Funcionário
Docente
Focado no Ecosistema de origem
• Parceria com a escola de origem
• Parcerias com o poder público
• Parcerias com o setor privado
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Coerência e alinhamento
Inteligência analítica
Estratégico
Operacional
T á t i c o
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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 trabalho inicialmente
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• Planejamento Integrado• Vontade Política• Gestão de Mudança
SUCESSO
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ProjetoIntelligere
Abrindo novas fronteiras para
o sucesso!
Obrigado!
© 2014 Daví Betts
Referências
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 Betts58
