RESUMO
A Educação a Distância (EaD) é uma modalidade de ensino que se expande e ocupa grande
espaço no ensino superior, especialmente na formação de professores. Evidencia-se, contudo,
nos cursos ofertados nessa modalidade, problema recorrente de evasão, reprovação e
abandono. A analítica da aprendizagem (learning analytics) trabalha na perspectiva de
contribuir com alunos, professores e instituições, na identificação de possíveis riscos de
insucesso acadêmico, utilizando os dados informados ou produzidos pelos estudantes. É nessa
realidade que se insere esta pesquisa, tendo como objetivo geral: estimar um modelo
probabilístico para identificação dos alunos em risco de insucesso no curso de licenciatura em
Pedagogia a distância da UAB/UECE, tomando por base as ações dos estudantes no ambiente
virtual de aprendizagem (AVA) Moodle e a perspectiva da analítica da aprendizagem. Esse
objetivo de caráter mais amplo foi diluído nos seguintes objetivos específicos - Conhecer as
ações desenvolvidas pelos estudantes no AVA Moodle do curso de licenciatura em Pedagogia
a distância da UAB/UECE; Identificar padrões de comportamento dos estudantes no AVA que
ensejam sucesso ou insucesso acadêmico; Descrever a relação entre a ocorrência de
aprovação/reprovação dos estudantes do curso de licenciatura em Pedagogia a distância da
UAB/UECE e suas ações no AVA Moodle; Partindo da compreensão dos padrões de
comportamento dos estudantes no AVA Moodle e do estabelecimento do modelo preditivo,
propor diretrizes que possam contribuir com a melhoria da formação dos estudantes dos
cursos de licenciatura em Pedagogia a distância da UAB/UECE. Na metodologia, o caminho
percorrido assentou-se no paradigma pragmático de pesquisa. Foi imprimido ênfase à
abordagem quantitativa, por meio do método estatístico, utilizando a técnica de regressão
logística binária e a perspectiva da Analítica da Aprendizagem. O universo investigado foi o
curso de licenciatura em Pedagogia da UAB/UECE em dois polos, com ingresso em 2009:
Mauriti (maior percentual de concluintes) e Missão Velha (menor percentual de concluintes).
Os dados analisados foram as ações dos estudantes realizadas no AVA Moodle (versão 1.9) do
curso. Foram utilizadas todas as informações referentes ao logs de acesso e ações realizadas
dentro do referido ambiente. Nas análises, foram convertidos os dados colhidos para uma
maneira compreensível pelos computadores. Resolveu-se utilizar o software de análise de
dados estatísticos Stata Statistical Software (Stata) e a planilha eletrônica LibreOffice Calc.
Os resultados evidenciam que, pelo acompanhamento das ações desenvolvidas pelos
estudantes no ambiente virtual, é possível perceber alunos em risco de insucesso acadêmico.
Com o modelo estimado pela técnica estatística de regressão logística binária, as ações de
postar uma mensagem no fórum de discussão; upload de um arquivo e erro de mensagem
enviada a e-mail interferem significativamente no resultado (aprovação/reprovação) dos
estudantes do curso de licenciatura em Pedagogia da UAB/UECE, turma de Mauriti. Já as
ações upload de um arquivo para uma tarefa; visualizar todas as tarefas em uma mesma tela;
visualizar o relatório de um usuário; visualizar a tela principal do Moodle ou a página de um
curso; pesquisar termos nos fóruns; visualizar relatório de usuário do fórum; visualizar as
respostas do questionário enviadas pelo aluno e visualizar todos os recursos em uma mesma
tela interferem significativamente no resultado (aprovação/reprovação) de estudantes do curso
de licenciatura em Pedagogia da UAB/UECE, turma de Missão Velha. Esta investigação
confirmou a tese de que, por meio da análise e visualização de dados dos estudantes do curso
de licenciatura em Pedagogia a distância da UAB/UECE, disponíveis no AVA, é possível
identificar e prever problemas de desempenho futuros e propor modelos capazes de identificar
estudantes em risco de insucesso acadêmico.
Palavras-chave: Educação a Distância. Analítica da Aprendizagem. Formação de
Professores.
