A aprendizagem baseada em dados é uma abordagem que utiliza a informação de forma sistemática para melhorar os processos de ensino, considerando a importância de abordar os desafios da aprendizagem de uma forma científica. Nesse sentido, adotar uma metodologia flexível que aproveite as vantagens do uso de dados na tomada de decisões levará à melhoria contínua dos processos educativos.
Para isso, não só é necessário dispor dos sistemas necessários para a recolha de dados, mas também ter as competências necessárias para saber analisá-los e utilizá-los de forma eficaz.
Implementar com sucesso uma estratégia baseada em dados pode conduzir a uma metodologia educativa mais eficaz, permitindo aos instrutores adaptar o seu ensino às necessidades individuais dos utilizadores. Além disso, também ajuda a identificar áreas de melhoria e a tomar melhores decisões. Mais concretamente, uma boa interpretação dos dados permite avaliar as necessidades, os pontos fortes, o progresso e o desempenho dos alunos, bem como analisar a instrução na sala de aula.
No âmbito da Educação e Formação Profissional, os simuladores de Realidade Virtual surgiram como uma ferramenta poderosa para recriar ambientes seguros, controlados e realistas. A sua capacidade de oferecer experiências imersivas permite aos alunos praticar tarefas complexas sem riscos, mas o seu verdadeiro potencial reside em algo que muitas vezes passa despercebido: a capacidade de gerar dados significativos através do registo das interações dos alunos, o que permite monitorizar exaustivamente o seu desempenho.
Como podemos aplicar a aprendizagem baseada em dados à formação com Realidade Virtual?
Cada sessão num simulador de RV produz uma enorme quantidade de dados: tempo gasto em cada tarefa, erros cometidos, percursos seguidos, decisões tomadas sob pressão e muitos outros indicadores de desempenho. Este fluxo de informação pode ser avassalador se não for gerido corretamente. Por isso, não basta recolher dados; é essencial transformá-los em informação relevante para melhorar a aprendizagem.
Por exemplo, um simulador de empilhadeira pode registrar se o aluno posicionou corretamente os garfos, mas também quantas manobras desnecessárias ele realizou ou se priorizou a segurança em detrimento da velocidade. Esses detalhes, analisados corretamente, permitem identificar padrões e áreas de melhoria que, de outra forma, passariam despercebidos.
A análise dos dados obtidos durante as práticas realizadas com os simuladores pode ajudar a identificar áreas em que os alunos se destacam, seja por força ou por necessidade de melhoria.
Para identificar isso, não basta obter os resultados de uma única sessão de formação, mas é essencial medir a variabilidade no desempenho do aluno em diferentes sessões. Por exemplo, se um aluno realiza consistentemente bem uma tarefa do simulador, esta será identificada como uma força. Se, pelo contrário, houver uma melhoria inconsistente, ela será considerada passível de melhoria.
Mas, além disso, é necessário contextualizar essa variação no desempenho, o que permitirá a identificação de padrões e tendências. Por exemplo, um aluno pode mostrar uma melhoria no desempenho em uma tarefa específica em uma situação normal e mostrar um baixo desempenho nessa mesma tarefa em situações de alta pressão ou quando tem um tempo de execução limitado.
As melhorias podem ser medidas em termos de velocidade, precisão ou eficiência. Quando não houver mais melhorias sustentadas, pode ser o momento de introduzir variações no tipo de tarefas ou introduzir novas complexidades.
A análise dos dados das avaliações ao longo do tempo também pode fornecer uma medida do progresso geral do aluno. Os simuladores de RV facilitam a tarefa de avaliar a capacidade de aplicação do que foi aprendido no contexto do mundo real.
Isto pode ser especialmente útil para a formação a longo prazo, onde é importante poder demonstrar que os alunos estão a melhorar e a desenvolver as suas competências. Isto implicará definir metas claras e específicas no início do processo de aprendizagem e, posteriormente, avaliar o grau de cumprimento dessas metas. Idealmente, essas metas devem ser personalizadas de acordo com as necessidades e capacidades do aluno.
É importante compreender que os pontos acima não são independentes. A identificação de pontos fortes e fracos pode informar sobre padrões e tendências que, por sua vez, afetam a forma como avaliamos o progresso geral do aluno. Além disso, o uso de dados de avaliação deve ser um processo contínuo, em que o feedback imediato e o ajuste da abordagem de ensino são fundamentais para melhorar a eficácia da aprendizagem.
Por outro lado, para que os dados tenham um impacto real na formação, devem ser analisados de forma global, permitindo fazer comparações entre os alunos. Por exemplo, se vários utilizadores cometem erros num ponto específico de uma simulação, a análise pode revelar se se trata de uma falta de formação prévia ou de um design confuso do cenário virtual. Estas conclusões permitem aos formadores fazer ajustes para otimizar a aprendizagem.
A análise de dados também abre as portas para uma abordagem mais personalizada do ensino. Através do acompanhamento detalhado do progresso de cada aluno, é possível identificar os seus pontos fortes e áreas de melhoria, adaptando os conteúdos e os desafios de forma específica.
Por exemplo, um aluno que já domina certas tarefas poderia avançar mais rapidamente para níveis mais complexos, enquanto outro que tem dificuldades receberia feedback adicional e mais oportunidades de praticar. Este tipo de adaptação dinâmica maximiza a eficácia da aprendizagem e garante que cada aluno aproveite ao máximo o tempo no simulador.