Modelos preditivos baseados no uso de analítica da aprendizagem no ensino superior: uma revisão sistemática

Resumo

Os métodos tradicionais de previsão de risco acadêmico às vezes apresentam limitações para identificação oportuna. Por outro lado, a Analítica da Aprendizagem (Learning Analytics) apresenta certas vantagens. O objetivo deste estudo é analisar características de modelos preditivos baseados na análise da aprendizagem no Ensino Superior. Uma revisão sistemática dos bancos de dados Web of Science, Scopus e Eric foi conduzida usando as palavras-chave ”análise de aprendizagem” e ”predição”. Foram selecionados doze estudos de pesquisa que preenchiam os critérios de inclusão. Os resultados indicam que 100% dos estudos buscaram prever o desempenho acadêmico, incluindo variáveis analíticas, sociodemográficas e sociocognitivas como preditores. O sistema de gerenciamento de aprendizagem mais comumente utilizado foi o Moodle para aprendizagem combinada e cursos on-line. Os estudos foram realizados principalmente na Europa, sendo as amostras de até 500 participantes de Engenharia e Tecnologia. O tipo de análise mais frequente foi a regressão nos softwares R e SPSS. A maioria conseguiu um grande modelo de previsão (R2 > .30). Conclui-se que a atual construção de modelos de previsão de abandono escolar tem limitações importantes.

Palavras-chave:
Modelo preditivo; Analítica da aprendizagem; Educação superior; Revisão sistemática