Não há padrão máximo na tecnologia educacional

por: Entretanto

Para melhorar o papel da tecnologia na Educação, garantindo que o investimento realmente produza resultados positivos para a aprendizagem do aluno, precisamos de evidências adequadas às necessidades e aos objetivos das pessoas, tanto alunos quanto professores, que utilizam aplicativos ou outros formatos tecnológicos.

 

Durante as discussões do recente Simpósio de Pesquisa da Eficácia na Tecnologia da Educacional (Ed Tech Efficacy Research Symposium), o consenso geral era de que todos os educadores, pesquisadores, financiadores e empresas precisam de uma boa quantidade de evidências para a utilização de aparatos tecnológicos.

 

Diferentes tipos de evidência são necessárias em diferentes estágios de desenvolvimento destes produtos e em suas implementações. Uma pesquisa mostrou que os pessoas tendem a confiar mais em recomendações pessoais do que em pesquisas ou evidências rigorosas, e isso faz toda a diferença na hora de adquirir um produto, principalmente um moderno.

 

Uma implementação eficaz começa com uma boa pesquisa acadêmica e um projeto apropriado. A pesquisa acadêmica consiste em abordagens tradicionais de grande escala e em estudos de controle que visam demonstrar as conexões causais que possam ser extrapoladas.

 

Contudo, os projetos de pesquisa em grande escala, muitas vezes, são inadequados pois informam decisões que aparentam ser mais rápidas e práticas.

 

Por exemplo: os diretores de escola são, muitas vezes, tomadores de decisões em menor escala, tais como: permitir que os professores utilizem um aplicativo educacional no sentido de acrescentar possibilidades ao currículo padrão. Para esses tipos de decisões, a maioria dos diretores não determinam se um aplicativo é o elemento crucial para melhorar o desempenho do aluno.

 

Os pesquisadores do Simpósio querem saber qual é a extensão do uso da tecnologia que professores e alunos adotam (por exemplo, informações sobre o uso) e se um aplicativo tem o potencial de melhorar os resultados para seus alunos e seus professores.

 

Outros tipos de pesquisa, como as avaliações rápidas de ciclo, podem ajudar as escolas a produzirem as evidências que precisam para informar suas decisões em um cronograma razoável e por um custo reduzido.

 

Confira um exemplo de avaliação rápida de ciclo. 

 

As pesquisas mais rápidas e menores também podem informar outras questões que os educadores e os diretores enfrentam, como as   relacionadas ao contexto e ao escopo da utilização da tecnologia educacional. Muitas vezes, eles querem saber quais ferramentas funcionam em determinadas circunstâncias.  Se, por exemplo, os educadores estão avaliando uma ferramenta específica para aulas pré-vestibulares, a pesquisa que oferece resultados muito gerais pode não ser a mais útil.

 

Uma ferramenta dirigida poderia avaliar se os usuários estão alcançando seus objetivos pretendidos. As evidências coletadas através de estudos menores, em contextos locais, não podem permitir a generalização, mas, sim, a coleta de algumas evidências. Isto é melhor do que confiar em um material de marketing tendencioso.

 

Além disso, a pesquisa tradicional, muitas vezes, resulta em uma estimativa binária:  ou o tratamento funcionou ou não funcionou. Mas as tecnologias de aprendizagem não são intervenções estáticas e os contextos diferem imensamente.

 

Os produtos são construídos interativamente. Ao longo do tempo, a funcionalidade é adicionada ou modificada. Uma pesquisa que estude um produto também deve passar por um ciclo dos tipos de interações do produto e demonstrar a extensão de seu funcionamento, se está mudando e melhorando ao longo do tempo.

 

Além disso, dados instantâneos muitas vezes não conseguem captar totalmente o contexto do desenvolvimento da implementação do produto. Seria sábio para os educadores considerarem a escala, o custo e as implicações de qualquer decisão tomada.

 

Um continuum de evidências, baseado em fatores como: riscos de custo e de implementação do produto, depoimentos de outros usuários do produto, entre outros fatores, capta uma série de possibilidades de pesquisa do produto da tecnologia educacional.

 

Mas, caso uma escola deseje implementar um programa de leitura, por exemplo, formas mais fortes de evidência devem ser coletadas e revistas antes de fazer tal compra de recurso intensivo. Várias organizações criaram recursos para ajudar os educadores a avaliarem diferentes tipos de evidências.

 

Ferramentas como: Ed Tech Rapid Cycle Evaluation Coach, LearnPlatform, Edustar, Ed-Tech Pilot Framework e Learning Assembly Toolkit podem fornecer um suporte útil na realização das avaliações do uso da tecnologia.

 

Os produtos não deveriam ser desenvolvidos e nem adquiridos simplesmente por causa de uma “ideia legal”. Em vez disso, as empresas deveriam usar a ciência da aprendizagem para criar produtos, a pesquisa de usuário e a ciência da implementação para refiná-los e a pesquisa de avaliação para fornecer evidências de como eles funcionam em diferentes contextos.

 

O nível de evidência que esperamos que as empresas forneçam deve estar relacionado ao seu estágio de desenvolvimento.

 

Fase de desenvolvimento:

 

Todas as empresas deveriam ser capazes de explicar como a ciência da aprendizagem reforça seus produtos, na medida em que eles estão sendo desenvolvidos no início.

 

Por exemplo, os programas de leitura, em sua fase inicial, devem ser projetados usando pesquisas recentes sobre como estudantes jovens aprendem, e os serviços de desenvolvimento profissional devem ser fundamentados na ciência de como os adultos aprendem.

 

Até mesmo as ferramentas de produtividade, tecnicamente, deveriam ter um alicerce baseado na ciência do comportamento humano ou nas evidências sistemáticas de outras áreas.  A colaboração com os pesquisadores é, muitas vezes, a abordagem ideal que as empresas utilizam para coletar evidências de que seus produtos serão eficazes.

 

Para tornar isso mais fácil, a University of Virginia’s Curry School of Education e o Jefferson Education Accelerator estão criando um banco de dados para ajudar os educadores e as empresas, de uma maneira mais fácil, a se conectarem aos pesquisadores: o banco de dados de pesquisadores da educação nacional (NERD).

 

Fase inicial:

 

As empresas devem realizar pesquisas que captem o feedback dos usuários, um senso básico que promete melhorar os produtos e serviços. Esta pesquisa pode assumir muitas formas, incluindo entrevistas, observações e grupos de análise.

 

Além disso, a análise de dados sobre a interação do usuário (por exemplo, cliques, atividades ou pontuações) pode informar a fase inicial de desenvolvimento, bem como os estudos-piloto.

 

As empresas devem considerar a coleta de feedback de vários grupos de usuários e as configurações múltiplas, para entenderem uma gama representativa dos contextos em que os produtos têm a oportunidade de serem eficazes.

 

A ciência e a pesquisa da implementação baseadas no modelo também devem ser conduzidas para ajudar as partes interessadas a compreenderem o que realmente torna as intervenções educacionais eficazes.

 

Fase posterior:

 

Nesta fase, compete aos usuários participarem da pesquisa de avaliação que fornece evidências de como os produtos funcionam em diferentes contextos.

 

De preferência, esta pesquisa deverá incluir um grupo de comparação suficientemente representativo, ou seja, um grupo de estudantes que não estejam utilizando o produto, semelhante ao  grupo de estudantes que estão usando o produto.

 

Quando o Congresso estadunidense criou a lei Every Student Succeeds Act – ESSA (“Todo Aluno Tem Sucesso”), em 2016, fortaleceu o foco sobre o uso de evidências para desenvolvimento e aquisição de tecnologias.

 

Para ajudar os educadores e outras partes interessadas, o Departamento da Educação Estadunidense lançou um guia, “Utilizando evidências para fortalecer os investimentos na educação” (Using Evidence to Strengthen Education Investments) que destaca o foco na identificação das necessidades locais, envolvendo as partes interessadas e promovendo a melhoria contínua.

 

Este guia também inclui definições “com base em evidências” presentes na ESSA e inclui recomendações sobre como identificar o nível de evidências para diversas intervenções. Basicamente, a ESSA descreve quatro níveis de evidências:

 

1) forte, 2) moderada, 3) promissora e 4) demonstra uma lógica.

 

Em um mundo ideal, toda tecnologia de educação teria fortes evidências para apoiar o seu uso. Praticamente, a maioria dos produtos não chegarão a esse nível, devido ao custo e a complexidade de realizar pesquisa para este padrão.

 

Todos os produtos utilizados nas escolas, no entanto, deveriam pelo menos ser capazes de demonstrar uma lógica, o que significa que alguns esforços foram realizados para estudar os efeitos do produto e que não existe um modelo de lógica bem definida informado pela pesquisa.

 

Leia mais sobre a eficácia das tecnologias de aprendizagem.

 

Concluindo, as visões tradicionais sobre o rigor da pesquisa e das evidências científicas têm sido limitadas na extensão à qual a pesquisa informa a prática, e vice versa.

 

Ao invés de assumir uma visão estreita de que o “padrão ouro” do controle randomizado é o único projeto de pesquisa que produz evidências aceitáveis, o campo precisa entender que existe um continuum de provas, e que diferentes tipos de evidências informam diferentes tipos de decisões.

 

O desenvolvimento da abordagem do produto, a adoção e a avaliação através desta lente fomentaria colaborações saudáveis e as relações entre os educadores, os pesquisadores, os administradores e outros interessados no ecossistema da educação, bem como, asseguraria o objetivo final de tudo isto que é: os alunos podem e vão aprender melhor.

 

Texto originalmente publicado em The 74.

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