EDUCAÇÃO DATIFICADA: O ANTIGO DE ROUPA NOVA, MAS QUE FAZ A DIFERENÇA?

Embora o tema pareça novo, para mim é um velho conhecido, quando no período 2002 a 2006, no laboratório da disciplina de banco de dados e sistemas de informação, vibrava com o entusiasmo e a criatividade dos alunos, se é que posso chamá-los de alunos, ao descobrirem o quanto poderiam transformar o mundo criando, extraindo e analisando dados e suas informações geradas em SQL.   

Eram tão envolventes os desafios, muitas vezes criados por eles mesmos, que por vezes era chamado pelo supervisor do laboratório informado que a minha aula já tinha acabado.

Imagine esse cenário para a capacidade produtiva dos professores, estudantes e especialistas com a chegada a IA e suas nuvens na internet?

Naquela época, a visão futurista era singela, mas já dava sinais da velocidade com que a datificação na educação seria não só uma necessidade, mas também uma consciência e uma demanda estratégica. Hoje, mais do que nunca, configura-se como uma necessidade de sobrevivência especialmente no ensino superior, onde a briga por captação de novos estudantes é gigantesca para um interesse em declínio, conforme demonstra relatórios, censos oficiais e reportagens na mídia brasileira.

Em 2013, Mayer-Schoenberger e Cukier apresentaram a datificação ou "datafied education” para demonstrar a importância da ação social datificada, transformada em dados online e quantificados (DIAS, HÉLIO, 2024(IVPEESP). Essa proposta, no meio acadêmico, pode parecer o óbvio, mais um clichê didático, mas creio que no propósito de conexão da prática entre dados online, em tempo real, e a educação esteja a solução para muitos dos problemas que afetam o desempenho do estudante, do professor e das IES em suas lutas para convencerem o estudante que é possível oferecer excelência universitária, quer na graduação ou no stricto sensu.  

No mundo dos negócios e da indústria, pensar em concorrência, inovação, ODS, segurança, compliance, pesquisa aplicada e gestão de processos, de resultados e de pessoas sem a datificação é praticamente impossível nos dias de hoje. Mas por que na educação isso ainda anda a passos lentos no Brasil?  Ao debruçarmos sobre parâmetros e indicadores de resultado, de estratégias e de políticas de uso da datificação em países que há décadas acreditaram nessa tecnologia, vê-se que por aqui ainda temos muito chão a percorrer, dada a cultura acadêmica brasileira de centrar-se na sala de aula e no material didático como a solução das deficiências do ensino superior no país.

Um bom exemplo vem do Reino Unido pelo Education Endowment Foundation que utiliza em seus programas de gestão educacional pesquisas baseadas em dados ou datificação para “identificar as práticas educacionais mais eficazes”. Esse modelo de gestão educacional baseado em dados e evidências históricas pode ser referência do ponto de vista da observância quanto à necessidade de integração entre tecnologia de dados e a governança estratégico-acadêmica. Além disso, naquele país, as escolas utilizam sistemas de monitoramento de progresso e análise de dados para ajustar estratégias de ensino.

É bem verdade que não estamos de braços cruzados, mas o analytics de dados no ensino superior por aqui ainda enfrenta resistências e em alguns casos o fantasma do medo da substituição da função do professor, da redução do quadro de pessoal; a desconfiança ética e os altos investimentos acabam excluindo as IES menores ou que não estão na bolsa de valores, desse grande potencial de apoio à gestão de ensino e de resultados universitários.                

A governança baseada em “papel de gordura”, achismos e gráficos em Excel parecem não atender às urgências em:

• personalizar o aprendizado baseado em indicativos de atitudes, habilidades e competências. Em análise de dados complexos da estratificação social, do interesse, da interação e atenção, do feedback, inclusão e acesso;
• monitorar o desempenho dos alunos para subsidiar decisões curriculares e políticas educacionais (Sistema Educacional de Singapura).(DIAS, 2024(IVPESP).
• urgências em que o uso de analytics educacional permite identificar áreas onde os alunos precisam de mais suporte e ajustar os métodos de ensino conforme necessário.” (Singapura)(DIAS, 2024(IVPESP)
• permitir aos professores o aperfeiçoamento na educação digital, utilizando a análise de dados como fonte de abordagem mais holística, mais qualitativa ou como em
• Singapura, considerada como modelo na datificação, com bons resultados na dinâmica de gestão de ensino e revisão curricular de adequação às demandas de acolhimento do egresso pela sociedade, especialmente no seu segmento produtivo, na empregabilidade ou
• na China como faz as plataformas TAL Education Group e a New Oriental Education & Technology Group colhendo e permitindo a análise de dados para a personalização e monitoramento do aprendizado e das trilhas individualizadas dos alunos.

Enfim, motivos e bons exemplos para a datificação não faltam. Pode estar faltando investimento – aquele que seja diferente da velha promessa política “verbal e festiva”, como costuma acenar o governo federal, ou iniciativas inteligentes nas IES privadas que possam romper as dificuldades da falta de educação digital e da falta de recursos humanos e de estrutura tecnológica de apoio para a implantação e sustentabilidade da datificação em seus processos educacionais. O analytics de dados na educação talvez seja o caminho mais curto para a interação entre educação e o setor produtivo, para o elo de oportunidades no difícil caminho do jovem brasileiro na empregabilidade e na trabalhabilidade. Para fortalecer o elo entre o jovem, o conhecimento e o setor produtivo.