Topic outline
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Bem-vindo ao material de auto-aprendizagem sobre monitorização, apoio e envolvimento dos estudantes, de acordo com as provas geradas pelas tecnologias digitais. Este curso é dirigido a professores em contextos f-2-f e em linha.
Este material fornece orientações e recomendações sobre como os professores podem conceber um curso para gerar dados sobre o comportamento dos alunos e o seu envolvimento com o conteúdo de aprendizagem. A tomada de decisões informada com base em dados pode melhorar o ensino e a aprendizagem e a reformulação de novos cursos.
Este material de aprendizagem visa capacitar os professores na utilização da análise da aprendizagem como prova para a tomada de decisões informadas com base em dados na concepção da aprendizagem e na facilitação da realização de cursos. As múltiplas melhores práticas e exemplos apresentados no material fornecem diferentes estratégias e perspectivas de implementação. No final desta auto-formação, familiarizar-se-á com as ferramentas a utilizar, as estratégias de avaliação a adoptar e os recursos e/ou actividades de aprendizagem a conceber para fomentar o envolvimento dos alunos.
A maior parte do que irá aprender é explicada com referência ao Moodle, mas aplica-se a outros LMSs que fornecem características semelhantes.
Certifique-se de que verifica o glossário para ler as definições dos termos mais relevantes sobre o tópico...
Veja também o documento de introdução Conceptual para saber mais sobre os principais conceitos do curso. Opcionalmente, poderá assistir a um webinar (minutos 4 a 36) sobre análise da aprendizagem e envolvimento apresentado na Semana Europeia do Ensino Online e à Distância (EODLW) de 2022.
30 hours
Self-paced
Free
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Utilize este mapa para conhecer a estrutura do curso e decidir se gostaria de estudar todo o curso ou apenas tópicos separados.
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Antes de iniciar o curso, por favor, auto-avalie os seus conhecimentos sobre a monitorização e análise de dados digitais.
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Nesta secção, fornecemos uma introdução conceptual ao curso, onde todos os conceitos-chave são introduzidos e explicados, assim como leituras adicionais são fornecidas para aprender mais.
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Por favor, veja este vídeo de 3 minutos que lhe dará uma visão rápida e visual do que é LA, quais são os seus elementos-chave, a sua eficácia e as intervenções de aprendizagem que permite fazer.
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Unidade 1. Concepção de estratégias de ensino e aprendizagem baseadas em evidências que promovam a aprendizagem auto-regulada em AVA
Nesta unidade mostrar-lhe-emos como:
- conceber estratégias metacognitivas de ensino e aprendizagem;
- definir os parâmetros das actividades do curso para acompanhar o envolvimento dos alunos;
- seleccionar e incorporar ferramentas digitais que captem dados sobre o progresso dos aprendentes.
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Ao conceber estratégias de ensino e aprendizagem baseadas em evidências, é importante não só falar sobre quais os dados que podem ser recolhidos, mas também concentrar-se em como conceber o ensino e a aprendizagem de forma a apoiar a aprendizagem metacognitiva dos estudantes. Saber quais as estratégias metacognitivas que apoiam o envolvimento, desempenho e aprendizagem auto-regulada dos estudantes pode ajudar a decidir que ferramentas utilizar para recolher evidências digitais sobre o comportamento dos estudantes.
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Sabe como aprendem os seus alunos? Sabem os estudantes como aprendem? Ao ajudar os estudantes a compreender as estratégias e métodos de aprendizagem que os ajudam a aprender melhor, pode promover o seu envolvimento, desempenho e sucesso. As oportunidades de aprendizagem metacognitiva podem ajudar os estudantes a apropriarem-se da sua aprendizagem. Além disso, o conhecimento metacognitivo fomenta o pensamento e a auto-reflexão dos alunos, que são cruciais para a aprendizagem auto-regulada.
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Um estudo de investigação sobre um curso de inglês online
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Como sublinhado na introdução conceptual, a concepção de cursos com tecnologias e ferramentas digitais, seja para fins de avaliação ou outros fins de ensino e aprendizagem, gera uma vasta gama de dados. Portanto, é muito importante que os professores saibam como configurar um sistema de gestão da aprendizagem (SGA) e estabelecer actividades de aprendizagem que gerem o tipo de evidências digitais de que necessitam.
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Reflective Learning, Teaching, and Assessment Based on Learning Analytics
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As secções anteriores trataram de como criar cursos para poder acompanhar o envolvimento dos aprendentes (1.1) e de como conceber actividades de aprendizagem para gerar evidências (1.2). Nesta subunidade, concentrar-nos-emos na lista de ferramentas que podem ser utilizadas para apoiar o ensino e a aprendizagem e para gerar dados. As ferramentas Moodle são exemplos de ferramentas que podem ser integradas num Sistema de Gestão da Aprendizagem (LMS) (1.3.1). Depois, mostraremos possíveis ferramentas externas que podem ser utilizadas para aumentar as possibilidades de aprendizagem activa (1.3.2).
Após planear que recursos e actividades de aprendizagem estão incluídos no curso, é importante decidir que ferramentas digitais ou relatórios podem gerar dados que possam ajudar a acompanhar o progresso da aprendizagem tanto para professores como para alunos. Por outras palavras, deve decidir quais os recursos e/ou actividades de aprendizagem a utilizar para receber dados sobre o progresso da aprendizagem.
Leia mais...
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1. Que actividades de aprendizagem desenharia para encorajar os estudantes a partilhar o seu nível de compreensão de um tópico/conceito?
2. Que actividades de aprendizagem podem ajudá-lo a conhecer as experiências anteriores dos estudantes, para que possa adaptar o conteúdo de aprendizagem a eles?
3. Que definições de actividades devem ser configuradas para gerar dados sobre o envolvimento dos estudantes e a concepção da aprendizagem?
4. Quais as actividades que podem ser concebidas para promover a auto-reflexão dos estudantes sobre o seu processo de aprendizagem? Que ferramentas podem apoiar estas actividades?
5. Que actividades planeiam recolher informação sobre como melhorar a concepção do curso?
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Unidade 2. Análise e interpretação de dados baseados em evidências como apoio a dinâmicas de ensino e aprendizagem
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Figura 1. A Análise da Aprendizagem como Ferramenta Metacognitiva para Melhorar o Sucesso Académico dos Estudantes (Volungeviciene et al., 2021, p.175)
De acordo com o Referencial DigCompEdu (Punie & Redecker, 2017), a análise de evidências faz parte das competências de avaliação, sendo fundamental para gerar, selecionar, analisar criticamente e interpretar evidências digitais relacionadas com as atividades, desempenho e progresso do aprendente, permitindo recolher informações que apoiam o ensino e a aprendizagem.
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Projecto de candidatura DIANA
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Na fase de conceção da aprendizagem (unidade 1), os professores precisam de conceber estratégias metacognitivas de ensino e aprendizagem e decidir que dados serão necessários e importantes para a análise. Depois, é necessário configurar o ambiente de aprendizagem em conformidade, antes de os dados serem recolhidos. Na fase de ensino e aprendizagem (unidade 2), os professores têm de examinar os dados gerados e analisá-los. Nesta fase, podem detetar possíveis problemas de conceção da aprendizagem, identificar estudantes bem sucedidos ou com dificuldades e observar tendências no acesso aos recursos de aprendizagem. De acordo com estes dados, os docentes podem tomar decisões e preparar intervenções informadas.
A subunidade 2.1. introduziu uma lista de relatórios Moodle que geram dados sobre o envolvimento e progresso de aprendizagem dos alunos. Verifica-se que é importante analisar dados ao nível de grupo/turma e ao nível de cada aluno individualmente. Os dados podem fornecer informações importantes sobre o envolvimento dos alunos, o progresso da aprendizagem e o seu desempenho global. Esta subunidade concentra-se nos dados gerados que podem ajudar os professores nas intervenções necessárias ao nível do ensino e da aprendizagem.
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Intervenções baseadas em LA para melhorar o desempenho dos alunos
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Que relatórios podem informar professores e alunos sobre o progresso da aprendizagem?
Que dados qualitativos e quantitativos podem ser utilizados para envolver os estudantes?
Que dados podem ser monitorizados e analisados para medir o sucesso académico dos estudantes?
Que intervenções pedagógicas planearia no caso de os estudantes não terem acesso e não conseguirem visualizar os recursos de aprendizagem obrigatórios?
O que faria se a maioria dos estudantes não se envolvesse em algumas das atividades oferecidas no curso?
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Nesta unidade, explicaremos e partilharemos conhecimentos sobre como:
- fomentar o envolvimento dos estudantes;
- aumentar o envolvimento dos estudantes através de painéis de instrumentos personalizáveis
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O envolvimento dos estudantes é promovido através da aprendizagem ativa tanto em ambientes offline como online. Isto significa que os estudantes são ativamente envolvidos nas tarefas atribuídas, colaboram com os seus pares e submetem as tarefas a tempo. As estratégias de concepção de aprendizagem para fomentar o envolvimento dos alunos incluem, mas não se limitam a sessões de perguntas e respostas, análise e feedback de pares, discussão, perguntas rápidas, palestras interativas (nas quais os alunos respondem ou colocam questões), tarefas de escrita, atividades práticas e aprendizagem experimental.
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Betts, S.; Simons, S.; Liogier, V. (2020). Envolvimento dos alunos em VLES. 25 de Março, 2020, ETFOUNDATION.CO.UK/EDTECH). (YouTube) Webinar online.
Webinar de 1-h , cujo principal objetivo é apoiar os profissionais na utilização de ferramentas VLE para envolver os alunos online. O webinar introduz as ferramentas e as abordagens pedagógicas para motivar os aprendentes, abordando questões relacionadas com os conceitos de Enhanced Digital Teaching e dos módulos de apoio, tratando também do processo de “badges” e de submissões. Alguns destes tópicos não são abordados nestes materiais. Contudo, este webinar opcional, tratando-se de uma boa forma de aumentar conhecimentos sobre o envolvimento online e a utilização de VLE.
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Como já foi mencionado anteriormente, é importante conceber atividades de aprendizagem que gerem evidências e fomentem as competências de meta-reconhecimento e aprendizagem autorregulada (SRL) dos aprendentes (ver 1.1) e também analisar e interpretar as evidências disponíveis para apoiar o SRL e o envolvimento dos aprendentes (ver 2.1 e 2.2).
Nesta secção, descreveremos como promover o envolvimento dos estudantes e como envolver os estudantes em VLE. Em seguida, apresentaremos uma perspectiva geral de estratégias que apoiam a concepção de cursos e ajudam a envolver os estudantes com base em LA, depois analisadas as evidências dos estudantes. Esta análise baseia-se na utilização da plataforma Moodle. Finalmente, explicaremos como envolver os estudantes na reflexão e autoavaliação do seu processo de aprendizagem.
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Curso de inglês online via MSTeams
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A disciplina/UC Estudos de Tradução (blearning)
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Esta secção trata de Learning Analytics Dashboard (LAD) uma ferramenta promissora que pretende envolver os aprendentes e favorecer as competências SRL. Enquanto a primeira subsecção fornece uma definição de LAD (3.2.1), a segunda secção fornecerá algumas orientações para tirar o máximo partido desta ferramenta, tendo em conta que a investigação sobre LAD é ainda emergente.
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Learner Analytics Dashboards (LAD) enquanto instrumento de feedback e ferramenta potenciadora do envolvimento dos estudantes
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Que informação utilizaria para compreender a forma como os alunos acederam e participaram no curso? Exemplo: questionário (feedback final). Que outras informações poderá obter?
A contribuição dos professores é fundamental para promover o envolvimento dos alunos. Com que frequência acha que os professores devem intervir e como?
O que faria para adaptar as atividades aos conhecimentos prévios dos estudantes? Pense em alguns exemplos concretos!
- Que alterações consideraria fazer se os dados analíticos reportassem um baixo nível de envolvimento dos estudantes?
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Esta é uma ferramenta de auto-verificação para auto-reflectir sobre como está preparado para a monitorização, apoio e envolvimento dos estudantes.
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Para mais informações, contactar representantes institucionais do projecto DigiProf:
UOC (Espanha) - Marcelo Fabián Maina, mmaina@uoc.edu
VMU (Lituânia) - Giedre Tamoliune, giedre.tamoliune@vdu.lt
DHBW (Alemanha) - UrSula Göz, ursula.goez@heilbronn.dhbw.de
UAVR (Portugal) - António Moreira, moreira@ua.pt
USilesia (Polónia) - Marta Mamet-Michalkiewicz, marta.mamet-michalkiewicz@us.edu.pl -
