A ciência de dados já é vista como uma das áreas interdisciplinares com maior potencial dentro de uma sociedade cada vez mais digital. Apesar de relativamente nova, sua aplicação já é utilizada de forma constante tanto em empresas de ramos consolidados como bancos como em startups. 

Apesar de ainda não muito comum, a aplicação da ciências de dados também já existe dentro do meio educacional e com resultados que ajudam professores e alunos a terem um aproveitamento melhor em sala de aula.  

Durante a edição 2020 da Campus Party, a pesquisadora Priscilla Nascimento, mestre em Informática e Inteligência Artificial na Educação pela Universidade Federal do Amazonas, apresentou alguns exemplos dessa aplicação dentro da sala de aula. 

Uma nova experiência de aprendizagem 

Transportando o uso da ciência de dados para a Educação, Nascimento usa como exemplo o fato de que, com a aferição das informações, plataformas de Ensino à Distância são capazes de medir o desempenho de seus alunos e tomar medidas para ajudá-los. 

“Numa sala presencial eu consigo identificar os alunos com questionamentos, mas imaginando uma turma com aulas remotas e as escolas usando ambientes virtuais de aprendizagem, como fazer esse processo?”, ressalta. 

A aplicação de técnicas de ciência de dados também auxilia na identificação do perfil de aprendizagem de cada aluno e, com base nisso, oferecer os recursos capazes de otimizar a absorção e entendimento do conteúdo. “Um aluno que tem um perfil mais visual, a recomendação de vídeos e podcasts é mais viável para potencializar a aprendizagem.” 

Nascimento cita que a Khan Academy, organização sem fins lucrativos que tem como missão proporcionar uma educação gratuita e de alta qualidade de forma global, já utiliza técnicas de mineração de dados para oferecer atividades que auxiliem na aprendizagem do aluno de acordo com seu nível de conhecimento em determinada matéria  

“Um aluno que está com dificuldade em trigonometria ele vai recomendar recursos que usam a base da trigonometria, como adição e subtração. E para aquele aluno que consegue desenvolver a parte da trigonometria, ele [o sistema vai oferecer um nível mais alto”, comenta. 

Experiências locais  

A pesquisadora também informa que existem duas divisões da ciências de dados dentro do mundo educacional, o Educational Data Mining (EDM), que compreende a descoberta de novos padrões em conjunto com a classificação e modelagem de informações; e o Learning Analytics (LA), que utiliza estatística, visualização e análise de sentimentos para reforçar a tomada de decisão para educadores 

Apresentando casos reais, Nascimento cita um projeto no qual ela esteve envolvida que tinha como objetivo aumentar a retenção dos alunos que estudavam introdução à programação, por meio do uso de ciências de dados e inteligência artificial. 

No caso em questão, os alunos trabalhavam em uma plataforma chamada CodeBench, que faz a plataforma de correção automática de código que fornecia informações. Com base nos dados gerados, a pesquisadora e a equipe faziam a mineração de dados, analisando perfil e outras características dos alunos para oferecer o melhor conteúdo de ensino caso existisse alguma dificuldade. 

“Se o aluno estava com dificuldade em variáveis, a gente fornecia uma ação pedagógica relacionada ao conteúdo variáveis, de acordo com o perfil e trajetória daquele aluno. E se o aluno conseguisse compreender com a ação pedagógica recomendada ele ia alimentando a nossa base, que ia aprendendo conforme os problemas fossem solucionados.” 

Caso o aluno não conseguisse executar a tarefa mesmo após a sugestão de conteúdo, o professor responsável seria notificado e, após auxiliar o estudante, ele tinha que submeter a solução encontrada dentro do sistema, de forma a continuar alimentando a base criada. 

Nascimento também cita o trabalho realizado pelo professor e mestre Euler Vieira da Silva, que é Mestre em Informática, que usou o learning analytics para a criação de um painel que analisa em tempo real as dificuldades dos alunos na disciplina de matemática; e o projeto realizado pela professora e mestra Ilmara Monteverde, que utliza machine learning para ajudar professores a organizar grupos de trabalho de acordo com as habilidades de cada participante. 

Referências e tendências 

Para os cientistas de dados que desejem se aprofundar dentro do campo da educação, Nascimento sugere acessar repositórios como Kaggle, o Portal Aberto de Dados Brasileiro (Dados.gov), UC Irvine e também a base de dados do INEP. 

Nos próximos anos, a especialista credita que a cultura de análise de dados dentro deste setor estará mais presente, bem como maior multidisciplinariedade das pessoas que atuam nessa área, que precisam dominar tanto os aspectos técnicos como compreender etapas do processo de aprendizagem. 

 “A ciência de dados na educação é uma área que está em ascensão e a gente sempre busca novos projetos para serem desenvolvidos”, afirma Nascimento. “É uma área bastante promissora”.