Evasão no curso de licenciatura em matemática a distância da UECE sob a perspectiva da analítica da aprendizagem - Aguiar, Amanda Nobre de (2016)
A presente pesquisa é uma dissertação de mestrado que trata da formação de professores da educação básica na modalidade a distância. Diz respeito ao fenômeno que tem ocorrido nos últimos anos no Brasil, o aumento vertiginoso das matrículas em cursos a distância, sobretudo os de formação de professores e paradoxalmente o número imenso de evasão que tais cursos apresentam. Nesse sentido, a analítica da aprendizagem (learning analytics), um campo relativamente novo no que tange à pesquisa em Educação, se apresenta como opção preditiva viável para a melhoria da aprendizagem de estudantes, a fim de que todo o processo ocorra da melhor forma possível. Adotou-se o paradigma pragmático, a abordagem quantitativa e o método estatístico. Delimitou-se como campo da pesquisa a UECE, e sujeitos os estudantes das duas primeiras turmas do curso de licenciatura em matemática a distância dos polos de Mauriti e o de Piquet Carneiro que iniciaram em 2009.1 e terminou no segundo semestre de 2012.2. Procuramos resposta ao seguinte problema de pesquisa: Quais os fatores associados às interações dos alunos com o AVA que revelam indícios de futura evasão no Curso de Licenciatura em Matemática a distância ofertado pela Universidade Estadual do Ceará em parceria com Sistema Universidade Aberta do Brasil, sob a perspectiva da analítica de aprendizagem? Esse problema central se traduz em outras questões mais especificas que dizem respeito aos objetivos específicos deste trabalho. São elas: Quais são os recursos e atividades utilizados no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) no Curso de Matemática UAB/UECE? Quais padrões estatísticos de uso dos recursos e atividades no AVA do curso, que culminem na evasão discente? Que diretrizes articuladas com a realidade diagnosticada podem contribuir para atenuar o problema da evasão/abandono nesse curso? A pesquisa apoiou-se em Chatti et al. (2012) em parte de suas três etapas para a aplicação da analítica da aprendizagem: 1ª etapa Coleta e pré-processamento; 2ª etapa Analítica. A fim de testar se as variáveis eram significativas no Modelo de Regressão Logística Binária, utilizou-se a Estatística Wald (Z), equivalente à estatística T, de Student. Obteve-se que P-valor é, sim, menor que 0,05, demonstrando assim, significância no modelo empregado. Como resultados da regressão logística, percebeu-se que, de acordo com a estatística Exp(B) [exponencial de Beta] das interações, a chance de um aluno continuar no curso aumenta em 0,001351% para cada interação a mais que ele realize no sistema. O coeficiente de correlação de postos de Spearman foi utilizado para analisar a relação entre os dados de interação dos estudantes e sua tendência para evasão. Os resultados desta pesquisa apontaram que há uma subutilização das atividades e recursos do AVA Moodle usadas no curso, concentrando a maior parte das ações 1 em Questionários, Envio de arquivos, Visualização de Atividades e Recursos Gerais do Curso, Fóruns, Tarefas, Chats e Escolha. Verificou-se serem essas as variáveis mais significativas no modelo com seus coeficientes de correlação de moderado a forte, sendo as supracitadas atividades as que demonstraram maior correlação com a variável evasão. Constou-se também correlações entre as interações (variáveis independentes do modelo), o que causou um problema de multicolinearidade, inviabilizando a regressão logística. Assim, optou-se por usar uma única variável, com a soma de todas as interações, para avaliar o seu impacto na conclusão/continuação do curso e constatou-se que 26 são as ações que possuem influência sobre a evasão/permanência dos alunos e que elas têm relação entre si entre moderada a forte. Palavras-chave: Formação de Professores. Educação a Distância. Analítica da Aprendizagem. Evasão. Licenciatura em Matemática.