Nota curricular
Amílcar Manuel do Rosário Oliveira é Professor Auxiliar no Departamento de Ciências e Tecnologia da Universidade Aberta (UAb), Portugal.
É doutorado em Matemática (Modelação Estatística) (Universidade Aberta, Lisboa-2008), Mestre em Estatística e Optimização (Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa-1999) e Licenciado em Engenharia Civil (IST-Universidade Técnica de Lisboa-1991).
Os seus principais interesses de investigação incluem Modelação Estatística, Controle Estatístico da Qualidade, Análise de Risco e Avaliação do Risco, Estatística Computacional e Simulação, Data Science, Data Mining, Learning Analytics, Distance Learning, E-Learning. Atualmente leciona as unidades curriculares de Introdução à Estatística Aplicada, Estatística Computacional, Investigação Operacional em cursos de Graduação, Computação Estatística em cursos de Mestrado e Modelação Estatística no Doutoramento em Matemática Aplicada e Modelação do Departamento de Ciências e Tecnologia da Universidade Aberta.
Publicou vários artigos em revistas internacionais com arbitragem científica, capítulos de livros e é co-editor de várias edições técnicas. Tem orientado alunos de Mestrado e de Doutoramento. Participou como orador convidado em várias conferências internacionais e na organização de conferências nas áreas da Estatística, Matemática e Computação. É membro integrado do Centro de Estatística e Aplicações da Universidade de Lisboa.
Sinopse da apresentação:
Educational data mining e learning analytics na melhoria do ensino online
A Educação é um dos temas mais importante e mais discutido em toda a sociedade. Fazendo parte de um processo de aquisição de conhecimento e/ou aptidões, tem sofrido um grande número de alterações ao longo dos tempos.
Em particular, na última década, os avanços das tecnologias de informação e computação têm permitido uma maior interação entre os intervenientes do processo ensino/aprendizagem.
Toda a recente evolução tecnológica tem permitido, tanto aos intervenientes das escolas como das universidades, uma alteração na forma de transmissão e partilha de conhecimentos. Em muitos casos, nomeadamente ao nível do ensino superior, as alterações chegam até à própria metodologia utilizada na lecionação dos seus cursos onde para além do ensino tradicional são adotadas outras modalidades de ensino: b-learning (ensino com componentes presencial e a distância) e/ou e learning (ensino totalmente online e a distância).
Os modelos de ensino/aprendizagem assentes em ambientes de aprendizagem online permitem aos estudantes terem acesso ao conhecimento a qualquer hora e em qualquer lugar, aspetos que se afiguram como vantagens significativas. Em oposição a essas vantagens, esta modalidade é confrontada com desafios, nomeadamente devido à ausência de comunicação síncrona, do contacto humano direto e às lacunas que essa realidade pode gerar. Ainda assim, os propugnadores do e-learning defendem que a criação de comunidades virtuais que interagem sob diferentes formas: chats, fóruns, mensagens através de email, entre outras, compensam essa carência, enriquecendo o processo relacional entre indivíduos com o mesmo interesse, ainda que com diferentes visões e localizadas em regiões e/ou países distintos.
Com o acréscimo significativo da utilização de ambientes de ensino e de aprendizagem online e outras tecnologias de apoio, grandes volumes de dados são gerados e armazenados em diferentes áreas dos sistemas utilizados, envolvendo em particular, estudantes e professores. Através da monitorização e análise desses dados, é possível obter informação importante, tanto em quantidade como em qualidade, tendo em vista a melhoria da qualidade do ensino, assim como o combate ao insucesso e ao abandono escolar.
Nesta apresentação serão focadas algumas vias possíveis para a análise de dados com base em técnicas estatísticas, tendo em vista a monitorização, a extração de conhecimento relevante e a previsão do desempenho escolar no ensino online.
