Uma vez que esta tese se concentra na aplicação de estratégias de adaptatividade, faz-se necessário apresentar alguns aspectos gerais relativos à
40
adaptatividade, além da distinção entre os termos5 adaptabilidade (origem: adaptável) e adaptatividade (origem: adaptativo).
Nos sistemas adaptáveis, o usuário pode fornecer um perfil por meio de um diálogo (ou caixas de diálogos) ou de um questionário e, como consequência, o sistema fornece uma versão da aplicação adequada ao seu perfil (DE BRA, 1999). Nesse sentido, a adaptabilidade nos sistemas de aprendizagem possibilita ao usuário alterar certos parâmetros e adaptar o comportamento dos sistemas de acordo com as suas preferências, são chamados de adaptáveis.
Em contrapartida, os sistemas adaptativos se adaptam aos usuários automaticamente com base nos pressupostos do sistema sobre as necessidades dos usuários, são chamados de adaptativos. (OPPERMANN, 1994; GRAF,2007). O comportamento do usuário é monitorado. Dessa forma, a apresentação dos conteúdos, a navegação e a estrutura, entre outras características do sistema, são adaptadas como base nesse comportamento.
À medida que as preferências e conhecimento evoluem, alguns desses sistemas também podem utilizar questionários ou testes para conseguirem obter mais informações sobre o usuário. A maior parte desta informação é obtida com base nas ações de navegação (FARIA, 2002).
Para Graf (2007, p.22), o processo de adaptação consiste em duas partes: “primeiro, um modelo do aluno deve ser construído (e atualizado) que inclui todas as informações necessárias sobre o aluno para fornecer adaptação e, em segundo lugar, esta informação deve ser utilizada para gerar a adaptação nos cursos.”
Brusilovsky (1996) distinguiu duas formas diferentes para realizar a modelagem de cursos baseados nos estudantes (student Model): (i) modelagem colaborativa - os alunos fornecem feedback que pode ser usado para construir ou atualizar o modelo e (ii) modelagem automática – permite que o aluno faça por si mesmo a adaptação, seja pela preferência de visualização do conteúdo ou pela permissão de atualização diretamente no modelo do aluno. Quanto ao recorrer às teorias de estilos de aprendizagem, Graf (2007) acrescenta que a técnica usada com frequência é do preenchimento automático de um questionário para obter informações sobre os estilos de aprendizagem. Por outro lado, na abordagem automática, o processo de
5 Adaptabilidade: 1. propriedade ou qualidade do que é adaptável e/ou 2. capacidade de alguém ou
algo de mostrar-se adaptável.
41
construção e atualização do modelo do aluno, “ocorre automaticamente com base no comportamento e ações dos alunos quando eles estão usando o sistema para aprender” (GRAF, 2007, p.24).
Para Brusilovsky (1996) e Graf (2007), a modelagem pode ocorrer em momentos diferentes: durante a coleta de informações na inscrição do curso; e no processo de identificação das características individuais sujeito, com base no comportamento e ações dos alunos. Ambos são diferentes em termos de forma de representação do modelo, bem como os métodos utilizados em sua construção e aplicação.
2.4.2.1 Adaptatividade em LMS
Diante da evolução dos LMS, no âmbito dos processos pedagógicos e interacionais, na maioria dos casos, permite atingir um nível de adaptação com base no usuário ou a um grupo, levando em conta, suas características, conhecimentos e preferências. Tal fato torna-se possível, tendo em vista as características e funcionalidades desenvolvidas de forma nativa às novas gerações de LMS.
Uma vez que a informação sobre os alunos está disponível no modelo do aluno (student model), a adaptatividade pode ser fornecida. Diferentes aspectos devem ser considerados quando se pretende proporcionar aos alunos cursos adaptados (GRAF,2007). Nesse sentido, Brusilovsky (2001) aponta que dois métodos de adaptação podem ser usados para cursos adaptados: "apresentação adaptável", que apresenta conteúdo personalizado para cada aluno, e "navegação adaptável", que orienta as pessoas a encontrarem o conteúdo, sugerindo trilhas de aprendizagem personalizadas.
A título de comparação, os estudos de Despotovic-Zrakic et al. (2012, p.327), consideram que os sistemas adaptativos buscam focar a adaptação dos cursos para atender as características individuais dos estudantes. Entretanto, esses sistemas possuem um certo número de restrições em relação à nova geração de LMS:
• Criar sistemas adaptativos e sua incorporação nos processos educacionais é bastante complexo. Exige envolvimento de todos os participantes, além de ser um processo caro do ponto de vista institucional.
42
• Esses sistemas são projetados com o objetivo de garantir a funcionalidade adaptativa, no entanto, na prática eles frequentemente acabam por não se encaixar no processo de aprendizagem.
• Um problema comum é que o conteúdo didático não é flexível para ser reutilizado ou recriado. Os sistemas são desenvolvidos como aplicativos isolados e/ou experimentais e não podem trocar recursos ou dados sobre os estudantes.
• Os recursos básicos de um LMS (administração de cursos, criação de conteúdos, etc.) são muito mais difíceis de implementar em sistemas adaptativos. A complexidade dos sistemas exige dos usuários algum conhecimento pré-existente do sistema em si.
• Há fragilidades com relação aos aspectos de comunicação e interação social entre os participantes.
• Para muitos cursos, o tempo é um fator importante. Então, não é possível aprender sobre as necessidades dos alunos durante um curso e depois adaptá-lo devido à falta de tempo. Em tais cenários, é preferível ter informações sobre o conhecimentos e experiências preexistentes dos alunos, bem como o uso pretendido do conteúdo do curso antecipadamente para maximizar o tempo que um estudante gasta em um ambiente personalizado. Um sistema de aprendizagem adaptativa permite uma adaptação completa, mas não garante a sua pontualidade.
Com bases nas restrições apontadas pelos autores, percebe-se que os principais problemas, nesses sistemas adaptativos, referem-se à arquitetura aplicada para o desenvolvimento do recurso, enquanto os aspectos conceituais (a adaptatividade) não recebem a devida atenção. Por outro lado, a nova geração de LMS já permite a adaptação de conteúdos e/ou cursos, baseando-se pelas ferramentas e novas funcionalidades para incorporar trilhas de aprendizagem seja por meio da personalização em nível de conteúdo ou em nível de navegação (BRUSILOVSKY, 2001).
A saber, O Blackboard, LMS escolhido para estruturação do modelo nesta tese, possui alguns recursos para personalizar a aprendizagem, além de incluir
43
funcionalidades advindas dos sistemas adaptativos e/ou permitir a integração de aplicações externas. Dentre esses recursos, destaca-se a função adaptive release, que permite criar uma versão adaptada do conteúdo e/ou da navegação do usuário, a partir de um conjunto de regras (controle de conteúdo com base no rendimento, distinguir atividades em nível de grupos de usuários e associação em grupos de curso, etc.).
Ademais, uma matéria publicada por Katsifli (2017) no portal da Blackboard Learn, apresenta duas maneiras de pensar sobre a aprendizagem adaptativa enquanto estratégia para aplicação no LMS: (1) quando os recursos para adaptar quais atividades ou conteúdo (e quando) são apresentados a um aluno com base em determinadas características do aluno são construídos dentro do ambiente de aprendizagem. Neste caso, o ambiente de aprendizagem controla a adaptatividade do ensino e da aprendizagem e (2) quando os alunos podem escolher suas atividades de aprendizagem e seu sequenciamento com base em preferências pessoais. Aqui, o aprendiz está no controle da adaptatividade da aprendizagem.
Segundo a autora, tanto a adaptatividade como a adaptabilidade visam oferecer uma aprendizagem personalizada e os melhores resultados são alcançados com uma mistura dessas duas abordagens. Como exemplo de personalização que pode ser alcançado no ambiente virtual: conhecimento prévio; nível de engajamento no curso e desempenho medido através de testes ou resultados de cursos. Esses fatores podem ser usados para pré-programar os tipos e a sequência de atividades de aprendizagem. A programação pode ser suficientemente sofisticada para detectar mudanças no comportamento dos alunos ao longo do caminho e oferecer diferentes caminhos de aprendizagem.
Além disso, poderíamos adicionar ferramentas para que os alunos continuem a personalizar sua aprendizagem, como selecionar uma variedade de maneiras de estudar, por exemplo, usando navegação linear através de materiais de curso ou usando uma abordagem de conceitos relacionados. Ou a capacidade de escolher com quem eles trabalham em seu grupo de pares e como, onde e quando eles colaboram. É aqui que a tecnologia pode definitivamente ajudar a capacitar os alunos para personalizar sua aprendizagem (KATSIFLI, 2017)
Nesse contexto, à medida que aumenta o envolvimento dos alunos, não cobre todas as suas necessidades. Os aspectos interacionais dentro do ambiente virtual continuam sendo altamente procurados pelos alunos, especialmente quando se trata
44
de receber feedback sobre seu trabalho (KATSIFLI, 2017). O maior nível de insatisfação dos estudantes geralmente envolve avaliação e feedback.
Graf (2007) salienta que a adaptação pode ser fornecida com base em diferentes características e necessidades dos alunos, dito de outra maneira, um sistema pode proporcionar adaptação ao conhecimento prévio, aos objetivos de aprendizagem, às habilidades cognitivas e aos estilos de aprendizagem dos estudantes. Para a autora, a abordagem mais usada é combinar as instruções com as preferências ou habilidades dos alunos e ensinar de acordo com os pontos fortes dos alunos. “Esta abordagem visa um objetivo de curto prazo, seja tornar a aprendizagem tão fácil quanto possível no momento em que os alunos estão usando o sistema” (GRAF, 2007, p.25).