Ciência de dados na educação: Transformando o futuro do ensino e da aprendizagem

O papel da ciência de dados na educação

A ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e percepções de dados estruturados e não estruturados. Em termos mais simples, a ciência de dados trata da obtenção, do processamento e da análise de dados para obter insights para muitas finalidades.

Como Carly Fiorina, ex-CEO da Hewlett-Packard, declarou certa vez em seu discurso principal sobre "Informação: a moeda da era digital" na conferência OpenWorld da Oracle,

"O objetivo é transformar dados em informações e informações em insights."

Essa afirmação pode ser aplicada a organizações educacionais que geram grandes volumes de dados sobre os alunos por meio de registros, notas e resultados. 

A ciência de dados pode fornecer ferramentas e metodologias poderosas para transformar esses dados brutos em informações acionáveis que podem ser usadas para obter percepções significativas que levam a melhores resultados de aprendizagem.

A seguir, você verá as maneiras eficientes de usar a ciência de dados para tarefas administrativas e de aprendizado.

1. Melhorar os resultados da aprendizagem dos alunos

O modelo Felder-Silverman, formulado pelo dr. Richard Felder, em colaboração com o dr. Linda K. Silverman, principalmente para uso de instrutores universitários e alunos de engenharia e ciências, sugere que os alunos podem ter diversas preferências de aprendizado.

O artigo " Learning Styles and Index of Learning Styles" ( Estilos de Aprendizagem e Índice de Estilos de Aprendizagem), publicado pela Universidade Estadual da Carolina do Norte, destaca as questões relacionadas às diferenças entre os estilos de aprendizagem dos alunos e o estilo de ensino do professor. 

Esse é, de fato, um desafio para os educadores garantirem que todos os alunos compreendam o conteúdo da disciplina, superando quaisquer limitações individuais que possam impedir o processo de aprendizagem. 

Vejamos como a ciência de dados pode provocar uma mudança nas metodologias de ensino e aprendizagem.

Aprendizagem personalizada

Diferentemente dos métodos empregados pelo ensino tradicional, a ciência de dados pode empregar técnicas que adaptam todo o processo de aprendizagem com base em determinadas métricas e dados coletados de acordo com as necessidades e as habilidades de aprendizagem de cada aluno. 

Por exemplo, as plataformas de aprendizagem adaptativa podem usar algoritmos para analisar o desempenho do aluno em tempo real. Com base nesses dados, eles ajustam a dificuldade e o tipo de conteúdo apresentado a cada aluno. 

Se um aluno tiver dificuldades com álgebra, por exemplo, a plataforma poderá diminuir o ritmo e fornecer recursos adicionais para reforçar os conceitos. Por outro lado, para um aluno que se destaca em geometria, o sistema poderia introduzir tópicos mais avançados para mantê-lo desafiado e envolvido.

Análise preditiva

A análise preditiva permite que os educadores avaliem os pontos fortes e fracos dos alunos desde o início. Plataformas como o Watson Education da IBM podem analisar grandes quantidades de dados, incluindo pontuações de testes, taxas de conclusão de tarefas e até mesmo dados comportamentais, para prever resultados acadêmicos. 

Essa percepção pode ajudar os educadores a identificar os alunos em risco de ficar para trás e intervir antes que a situação piore. 

Por exemplo, a Universidade Estadual da Geórgia implementou a análise preditiva para identificar alunos em risco de evasão, reduzindo a taxa de evasão em um curto espaço de tempo.

Aprendizado multifacetado

A ciência de dados oferece aos alunos a oportunidade de aprender da maneira que melhor se adapte às suas preferências. Por exemplo, alguns alunos podem preferir recursos visuais, como gráficos e vídeos, enquanto outros podem se beneficiar da leitura de textos detalhados ou da participação em atividades práticas. Aqui na DataCamp, aproveitamos os dados para recomendar diferentes tipos de materiais de aprendizagem com base no comportamento dos alunos. 

Essa abordagem garante que os alunos se envolvam com o conteúdo que se encaixa em seu estilo de aprendizagem, seja em tutoriais em vídeo, simulações interativas ou materiais de leitura tradicionais.

Assistência a diversos alunos

Os sistemas de análise preditiva também podem ser particularmente úteis para alunos com deficiências. Por exemplo, o aplicativo Seeing AI da Microsoft usa o aprendizado de máquina para ajudar alunos com deficiências visuais, convertendo texto escrito em fala. 

Da mesma forma, os alunos disléxicos podem usar ferramentas baseadas em IA, como Grammarly e Texthelp, para apoiar tarefas de leitura e escrita, enquanto o software de fala para texto, como o Live Transcribe do Google, pode ajudar aqueles com dificuldades de expressão escrita. 

Para falantes não nativos, ferramentas orientadas por IA, como o Google Translate, permitem a tradução em tempo real do conteúdo de aprendizagem, ajudando-os a superar as barreiras do idioma e a se envolver totalmente com o material.

Criado com o Napkin.AI

2. Melhorar a eficiência administrativa

A automação de tarefas administrativas que são tediosas e demoradas é extremamente vantajosa para os educadores. Vamos entender como várias tarefas administrativas podem ser automatizadas usando a ciência de dados.

Programações de horários

A criação de cronogramas geralmente é um processo longo e complexo que exige a consideração de vários fatores. A automatização desse processo por meio de algoritmos de ciência de dados facilitará a criação de cronogramas em um prazo otimizado, garantindo a conveniência de alunos e professores, a disponibilidade dos recursos educacionais necessários e outros fatores que podem ser negligenciados por um ser humano.

Matrícula de alunos

A matrícula de alunos pode ser simplificada com sistemas de admissão orientados por ciência de dados, eliminando a necessidade de papelada e ação humana. Os requisitos para admissão em universidades, como pontuações mínimas e atividades extracurriculares, podem ser anotados e monitorados por esses sistemas, de modo que a aceitação ou rejeição de inscrições possa ser feita de acordo. Os algoritmos podem classificar os candidatos com base em suas qualificações, e os números de matrículas podem ser previstos, ajudando as instituições a planejar a alocação de recursos para o ano acadêmico. 

Gerenciamento de presença

Outra tarefa que é exigida por quase todos os institutos é o registro e o gerenciamento da frequência dos alunos. Os institutos podem usar a ciência de dados com essa finalidade para monitorar a frequência dos alunos e sinalizar os ausentes, além de prever os alunos com maior risco de fracasso.  

Gerenciamento de alunos

O gerenciamento de alunos pode ser simplificado e facilitado com o uso de chatbots para várias tarefas. Os chatbots declarativos baseados em NLP podem ser usados para responder a perguntas frequentes sobre o currículo do curso ou sobre o programa da disciplina, fornecendo respostas padronizadas. Os chatbots baseados em tempo podem ser usados para enviar lembretes sobre datas de vencimento de tarefas e relatórios, testes agendados, etc. 

Classificação e avaliação

A avaliação do aluno também pode ser automatizada até certo ponto com sistemas de notas imparciais que podem avaliar testes e práticas e que, de fato, são usados por vários exames de certificação globais. Isso pode ser ampliado para gerar relatórios com base no desempenho dos alunos, destacando os pontos fortes e fracos de forma relativamente imparcial e oferecendo sugestões de aprimoramento.

Conformidade

A ciência de dados pode ainda ser utilizada para garantir que institutos, educadores e alunos cumpram determinados padrões, regras e regulamentos obrigatórios. O sistema automatizado pode rastrear as atividades de alunos e professores, incluindo o monitoramento das atividades do instituto e a geração de relatórios por meio da análise de dados relevantes, garantindo uma maneira mais eficiente de manter-se atualizado com os padrões educacionais exigidos.

Feedback

O feedback pode ser fornecido pelos alunos em tempo real de várias maneiras, como chatbots que podem ser consultados sobre dificuldades ou informações adicionais. Isso pode ser transmitido ao professor após a aula, se o aluno desejar, o que pode ser muito útil para ajudar os professores a avaliar a eficácia da aula, os pontos fortes e a capacidade de compreensão de cada aluno e também a eficácia de seus métodos de ensino. 

Criado com o Napkin.AI

Ciência de dados na educação: estudos de caso e histórias de sucesso

Podemos ver o impacto da ciência de dados na educação observando vários estudos de caso, nos quais o uso de técnicas de ciência de dados resultou em mudanças significativas.

Implementações universitárias da ciência de dados para melhorar os resultados educacionais

As universidades de todo o mundo estão aproveitando cada vez mais a ciência de dados para melhorar os resultados educacionais. Aqui estão alguns exemplos notáveis de universidades que implementaram com sucesso técnicas de ciência de dados para atingir esses objetivos.

Os sistemas de ensino fundamental e médio

A integração da ciência de dados no ensino fundamental e médio oferece inúmeros benefícios que podem levar a melhores resultados educacionais. Ao fornecer insights sobre o desempenho dos alunos, permitir o aprendizado personalizado, identificar alunos em situação de risco e otimizar a alocação de recursos, a ciência de dados ajuda a criar um ambiente educacional mais eficaz e favorável. 

Aqui estão algumas listas de escolas que usam a ciência de dados para aprimorar as experiências de aprendizado.

Plataformas de educação on-line

De acordo com uma pesquisa realizada pela Oxford Learning, o aprendizado on-line é o mercado de mais rápido crescimento no setor de educação, com uma taxa de crescimento global de 900% desde o ano 2000. 

O Research Institute of America descobriu que o eLearning aumenta as taxas de retenção de 25% para 60%, enquanto as taxas de retenção do treinamento presencial são muito baixas em comparação: 8% a 10%. Isso ocorre porque, com o eLearning, os alunos têm mais controle sobre o processo de aprendizagem e a oportunidade de revisitar o treinamento conforme necessário.

DataCamp

O DataCamp tem como foco a educação em ciência de dados e análise para todos. Oferecemos cursos, tutoriais, projetos e muito mais que ensinam aos usuários várias habilidades de dados e IA, incluindo linguagens de programação como Python, R e SQL, bem como tópicos especializados, como aprendizado de máquina, visualização de dados e engenharia de dados. 

Nosso objetivo sempre foi fornecer acesso a educação de alta qualidade e habilidades com dados, atendendo a mais de 350.000 alunos em todo o mundo. Também fizemos parceria com mais de 120 organizações sem fins lucrativos para oferecer 25.000 assinaturas gratuitas do DataCamp às comunidades que mais precisam.

Ciência de dados na educação: Desafios e considerações éticas

O uso da ciência de dados na educação oferece inúmeros benefícios, como aprendizado personalizado e maior eficiência administrativa, mas também traz desafios significativos relacionados à privacidade dos dados, segurança e preocupações éticas. Como as instituições educacionais adotam cada vez mais sistemas orientados por dados, é fundamental garantir o uso responsável dos dados dos alunos.

Privacidade e segurança dos dados

As instituições educacionais coletam grandes quantidades de dados dos alunos, desde notas e registros de frequência até dados comportamentais e preferências de aprendizagem. A natureza sensível dessas informações torna a privacidade e a segurança dos dados essenciais. 

Leis como a Lei de Privacidade e Direitos Educacionais da Família (FERPA) nos EUA e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na Europa fornecem estruturas legais para proteger os dados dos alunos. Esses regulamentos exigem que as instituições sigam diretrizes rigorosas para o manuseio de dados, consentimento e transparência.

Coleta de dados e consentimento

A ciência de dados depende da coleta e do processamento de grandes volumes de dados, o que gera preocupações sobre a quantidade de informações pessoais que estão sendo coletadas. Em ambientes educacionais, os dados coletados podem incluir não apenas o desempenho acadêmico, mas também detalhes pessoais, como informações demográficas e padrões de comportamento. 

Garantir que os alunos e os pais estejam cientes de quais dados estão sendo coletados e obter um consentimento claro e informado é essencial para manter a confiança e a conformidade com as leis de privacidade.

Para lidar com essas preocupações, as plataformas educacionais devem priorizar a anonimização dos dados para proteger as identidades individuais. Isso pode ser feito por meio de técnicas como mascaramento de dados e privacidade diferencial, que reduzem o risco de exposição de detalhes pessoais e, ao mesmo tempo, permitem uma análise significativa.

Armazenamento e segurança de dados

A forma como os dados são armazenados é outra questão crítica. Sistemas inadequados de armazenamento de dados podem levar a violações, resultando em roubo de identidade, acesso não autorizado ou uso indevido de informações pessoais. 

Para as instituições educacionais, isso pode significar sérias repercussões, como o comprometimento dos registros dos alunos ou a violação das normas de privacidade. A implementação de criptografia forte, controles de acesso e práticas de armazenamento seguro pode ajudar a reduzir esses riscos.

Além disso, as escolas e as plataformas educacionais devem cumprir as normas locais e internacionais relativas à retenção e exclusão de dados. Por exemplo, os dados educacionais devem ser armazenados somente pelo tempo necessário e devem ser excluídos com segurança quando não forem mais necessários, para minimizar o risco de exposição.

Preconceito e justiça algorítmica

À medida que a ciência de dados se torna mais integrada aos sistemas educacionais, há um risco de viés algorítmico. Os algoritmos usados para prever o desempenho dos alunos ou fornecer recomendações personalizadas podem, involuntariamente, favorecer determinados grupos de alunos em detrimento de outros, levando a oportunidades desiguais. 

Por exemplo, um modelo preditivo pode enfatizar demais o desempenho anterior, prejudicando os alunos que tiveram dificuldades anteriormente, mas que demonstram potencial para melhorar.

Para evitar esses vieses, é essencial que os cientistas de dados e as instituições educacionais auditem e revisem regularmente os algoritmos, garantindo que eles sejam justos, transparentes e inclusivos. Os dados usados para treinar modelos devem ser diversificados e representativos de todas as populações de alunos para evitar o reforço das disparidades existentes na educação.

Transparência e responsabilidade

A transparência na forma como os dados dos alunos são coletados, armazenados e usados é fundamental para criar confiança nos aplicativos de ciência de dados na educação. Os educadores e as instituições devem garantir que os alunos, pais e professores sejam totalmente informados sobre os dados que estão sendo coletados, como serão usados e quem terá acesso a eles. Políticas de dados claras e comunicação aberta sobre o uso de dados podem aliviar as preocupações com a privacidade e o uso indevido.

Além disso, as instituições educacionais devem ser responsáveis pelos resultados produzidos por seus sistemas orientados por dados. Se uma decisão algorítmica afetar a jornada acadêmica de um aluno, as instituições deverão ser capazes de explicar como a decisão foi tomada e oferecer caminhos para apelação ou correção.

Para ajudar as equipes a desenvolver habilidades para gerenciar os riscos de privacidade de dados de forma eficaz, a DataCamp oferece cursos de segurança de dados, como Introdução à segurança de dados e Introdução à privacidade de dados. Também temos cursos específicos de legislação sobre a Lei de IA da UE e o GDPR. 

Preconceito e justiça na ciência de dados

Dadas as disparidades em termos de privacidade e segurança, torna-se crucial abordá-las rapidamente, conforme descrito abaixo.

Vieses de dados 

Certos tipos de dados coletados podem ser representativos dos vieses, preconceitos e sensibilidades predominantes no mundo real.  Preconceitos baseados em raça, gênero e status socioeconômico podem ter um efeito extremamente prejudicial, pois o sistema basearia suas decisões neles. 

Isso pode colocar certos grupos demográficos em séria desvantagem e pode ser especialmente prejudicial em institutos educacionais, pois pode levar a uma experiência não tão igualitária para os alunos.

Solução

Uma das maneiras de lidar com a desigualdade é projetar sistemas cuidadosamente e, em seguida, monitorá-los com frequência para que nenhum tipo de dado tendencioso seja transmitido. Isso pode ser feito tornando os conjuntos de dados o mais diversificados possível em um ambiente transparente.

Acesso desigual

Há também a questão de certas tecnologias serem proibitivamente caras para algumas pessoas. Os custos relacionados à infraestrutura, a falta de disponibilidade de determinadas plataformas em algumas regiões e outras barreiras podem impedir o acesso equitativo aos sistemas. Outro fator é a falta de disponibilidade de serviços de Internet em algumas áreas. 

Isso só aumentará qualquer desigualdade existente no espaço de aprendizagem e marginalizará certos grupos demográficos que não conseguem utilizar os sistemas em toda a sua extensão.

Solução

Isso pode ser evitado se você tornar a infraestrutura mais acessível. Os preços regionais para plataformas de aprendizagem podem ser implementados para lidar com a disparidade de renda em diferentes regiões. 

Além disso, os governos podem fazer parcerias com empresas de IA para subsidiar ainda mais os custos envolvidos e desempenhar um papel importante para garantir que a conectividade com a Internet esteja disponível em áreas que antes eram inacessíveis. Nossa iniciativa DataCamp Classrooms torna nossa plataforma acessível a professores e jovens adultos gratuitamente. 

O futuro da ciência de dados na educação

Já vimos algumas iniciativas interessantes que estão produzindo resultados para os alunos em todo o mundo, mas há muito mais por vir. À medida que a taxa de inovação continua a se acelerar, novas tecnologias estão aproximando cada vez mais o futuro da ciência de dados na educação. 

Tecnologias emergentes

Com o surgimento de novas tecnologias, o potencial de inovação na educação só aumentará, criando novas oportunidades de aprendizado e desenvolvimento.

Vamos dar uma olhada nos diferentes avanços da ciência de dados para a educação.

Habilidades e treinamento para educadores 

Uma das principais áreas em que os educadores precisam se manter à frente é com habilidades específicas e treinamento em ciência de dados para aprimorar o ensino e melhorar os resultados dos alunos. 

Essas habilidades permitem que os educadores personalizem o aprendizado, aprimorem as estratégias de ensino e tomem decisões baseadas em evidências, levando a um melhor envolvimento dos alunos e ao sucesso acadêmico.

 As principais áreas de foco incluem:

Ciência de dados em treinamento e desenvolvimento educacional

Para que os educadores se mantenham atualizados com as últimas tendências do setor, o desenvolvimento profissional contínuo é essencial. Quando se trata de ciência de dados, há várias iniciativas que as organizações acadêmicas podem implementar para garantir que todos os funcionários tenham as habilidades e o conhecimento para enfrentar o cenário em constante mudança. 

Programas de treinamento educacional aprimorados pela ciência de dados

A ciência de dados transforma o treinamento educacional ao proporcionar experiências de aprendizado personalizadas, envolventes e eficazes. 

Como Libby Duane Adams, cofundadora da Alteryx, declarou em um episódio do DataFramed sobre o dimensionamento de análises empresariais,

"As habilidades com dados no local de trabalho são um grande ativo para pessoas de todas as idades, todos os níveis e todas as partes de uma organização." 

O State of Data & AI Literacy Report 2024 destaca a necessidade crescente de alfabetização em dados em todas as funções para impulsionar a inovação e melhorar a tomada de decisões. A ciência de dados ajuda as organizações a personalizar o treinamento de acordo com as necessidades individuais dos funcionários, ajustar o conteúdo de aprendizagem em tempo real e prever futuros requisitos de habilidades por meio de análises, promovendo uma cultura de aprendizagem contínua.

O DataCamp for Business oferece aos educadores e às instituições caminhos de aprendizagem personalizados, acompanhamento do desempenho e avaliações de habilidades, garantindo iniciativas impactantes de aprimoramento e requalificação.

Capacitação e requalificação com ciência de dados

O upskilling aprimora as habilidades atuais dos funcionários, enquanto o reskilling os equipa com novas habilidades para diferentes funções. Empresas como a Amazon e a Siemens aproveitaram a ciência de dados para identificar lacunas de habilidades e desenvolver programas de aprendizado direcionados em áreas como computação em nuvem e automação. 

Aqui estão, resumidamente, as etapas necessárias para implementar um programa de treinamento orientado por dados bem-sucedido: 

1. Introduzir caminhos de aprendizagem personalizados: Adapte o conteúdo com base nas habilidades e nos objetivos de carreira de cada aluno.
2. Use uma plataforma flexível: Adapte o conteúdo, o ritmo e a dificuldade com base no progresso.
3. Integrar a assistência proativa: Use chatbots e assistentes virtuais para dar suporte aos alunos.
4. Desenvolver a previsão de habilidades: Aplique a análise preditiva para prever as necessidades futuras de habilidades.
5. Permitir o acompanhamento do desempenho: Monitore o progresso e oriente os funcionários para que cresçam.

O DataCamp for Business oferece uma abordagem de aprendizado ativo com conteúdo interativo, avaliações adaptativas e desafios de tamanho reduzido para ajudar educadores e profissionais a obter domínio em ciência de dados e IA. Você pode solicitar uma demonstração hoje para saber mais. 

Medindo o impacto da ciência de dados nos resultados de aprendizagem dos funcionários

Os Resultados de Aprendizagem do Funcionário (ELOs) referem-se a métricas mensuráveis que indicam o conhecimento e as competências que se espera que os funcionários demonstrem após a conclusão de um programa de treinamento. O uso de algoritmos de ciência de dados e análises avançadas ajuda a avaliar a eficácia dessas iniciativas de treinamento no aprimoramento das habilidades dos funcionários para atingir os objetivos comerciais. 

Pontos-chave para avaliar a eficácia dos programas de treinamento

• Realizar avaliações antes e depois das sessões de treinamento.
• Use a análise de aprendizagem para entender os módulos que os funcionários não conseguem compreender de forma eficaz. 
• Busque informações por meio de pesquisas para avaliar a satisfação dos funcionários com o processo de treinamento.
• Compare as métricas de desempenho dos funcionários antes e depois do treinamento.
• Avalie as mudanças comportamentais nas interações dos funcionários e a aplicação de novas habilidades no local de trabalho.
• Realize avaliações regulares para medir a retenção de conhecimento e destacar as áreas em que pode ser necessário treinamento adicional. 
• Realizar análise de lacunas de habilidades para garantir que a organização tenha o talento necessário para atingir seus objetivos estratégicos.
• Meça a diferença entre as métricas de desempenho, antes e depois do treinamento, para entender sua contribuição para o ROI do negócio.

Conclusão

Como o papel da ciência de dados continua a se expandir na educação, fica claro que a adoção de estratégias orientadas por dados pode melhorar significativamente os resultados do ensino e da aprendizagem. De experiências de aprendizagem personalizadas a análises preditivas para retenção de alunos, a ciência de dados oferece grandes oportunidades para educadores e instituições promoverem um ambiente de aprendizagem mais inclusivo, eficiente e impactante.

No entanto, junto com essas oportunidades vêm considerações importantes, principalmente nas áreas de privacidade de dados, segurança e justiça algorítmica. Enfrentar esses desafios de frente e, ao mesmo tempo, garantir o acesso equitativo às tecnologias educacionais será fundamental para moldar o futuro da educação em um mundo orientado por dados.

Para ajudar os educadores e as instituições a aproveitarem a ciência de dados de forma eficaz, é essencial a capacitação contínua. Com plataformas como o DataCamp, você pode desenvolver as habilidades necessárias para prosperar nesse cenário em evolução. Não importa se você é novo na ciência de dados ou se deseja aprofundar seus conhecimentos, há cursos e recursos para apoiar sua jornada.

Você está pronto para aprimorar seus recursos de ciência de dados?

• Faça o curso Associate Data Scientist in Python Career Track (Cientista de dados associado em Python).
• Solicite uma demonstração do DataCamp for Business para aprimorar as habilidades de suas equipes.