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Transforming Education: The Rise of Data-Driven Learning and Assessment

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The shift towards data-driven education is essential for personalized learning experiences. Traditional models often treat students as equals, ignoring their unique backgrounds and learning styles, leading to disengagement and high dropout rates. By leveraging data on student performance, educators can identify individual needs and customize their teaching approaches. Tools like Learning Analytics provide valuable insights into student engagement, helping to enhance retention and completion rates. Embracing this change requires a cultural shift and careful consideration of privacy concerns.

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Transforming Education: The Rise of Data-Driven Learning and Assessment

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Presentation Transcript

  1. Rise of Data-Driven Learning and AssessmentAscenção do Aprendizado e da Avaliação Orientados a Dados Horizon Report 2014 Leandro Luque

  2. Todos Aprendemos da Mesma Forma? Não! • Cada estudante possui: • Formação e experiências próprias; • Forma de aprendizado: • Leitura; • Escrita; • Visual;

  3. Another Brick in The Wall O Modelo Tradicional de Educação Os alunos são tratados como iguais O processo é engessado e único Direcionado a números, não a qualidade

  4. Sintomas • Alguns alunos aprendem, outros não; • Desmotivação de muitos alunos; • Alta taxa de evasão; • ...

  5. Como Resolver Este Problema? • Compreender melhor: • Os modelos de educação apropriados para cada aluno; • As dificuldades que cada um está enfrentando; • ... • Personalizar a educação!

  6. Personalização em Outros Contextos Você provavelmente gostaria de assistir a ... TV com programação fixa TV sob demanda

  7. Como Personalizar a Educação? • Esta não é uma tarefa fácil. • São necessários dados... • ORIENTAR A EDUCAÇÃO EM FUNÇÃO DE DADOS!

  8. Como Coletar Dados e Que Dados Coletar? • Em sala de aula, no modelotradicional (muitas vezes, inviável); • Dados de biblioteca: visitas, livrosemprestados... • Por meio de sistemas de gerenciamento de aprendizado, ambientes virtuais! • Cliques; • Trechos repetidos em vídeos; • Quantidade de repetições em leituras; • Taxas de acerto/erro em atividades; • entre outros.

  9. O Que Fazer com os Dados? • Procurar por padrões nos dados (KDD-Knowledge Discovery in Databases) para identificar:

  10. Ferramentas de Learning Analytics • Ellucian’sCourseSignals; • Balcksboard’sRetentionCenter; • Desire2Learn’s StudentSuccess System

  11. Personalização

  12. Exemplo de Aplicação • Sistema Escolar de Tennessee: • Taxa de conclusão ensino médio anterior: 25% (2005); • Identificação de risco dos alunos desistirem: • Oferta de suporte; • Taxa de conclusão após ações: 80% (2012).

  13. Futuro e Implicações • A área progride a passos lentos: • Em uma análise entre 20 setores, educação é a menos preparada para coletar dados; • Exige alteração cultural; • Envolve questões relacionadas à privacidade.

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