Cénarios socioafetivos de pessoas idosas em um ambiente virtual de aprendizagem: o uso de learning analytics
Socio-affective scenarios of elderly people in a virtual learning environment: the use of learning analytics
Estud. Interdiscip. Envelhec. (Online); 29 (), 2024
Publication year: 2024
A presente pesquisa teve como objetivo cruzar os Cenários Socioafetivos, usando Learning Analytics, de pessoas idosas em um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). Os Cenários Socioafetivos são o mapeamento dos estados de ânimo (Animado, Desanimado, Satisfeito e Insatisfeito) e os indicadores sociais (Ausência, Colaboração, Distanciamento pela turma, Grupos informais, Evasão e Popularidade). A Learning Analytics(LA) foi usada para coleta, análise e interpretação dos dados das pessoas idosas no AVA. A metodologia desta pesquisa foi de abordagem quantitativa e qualitativa. O público-alvo foram 220 pessoas idosas que participaram na modalidade de Educação a Distância de cursos de extensão. Os estados de ânimo foram coletados por meio do Mapa Afetivo e os indicadores sociais por intermédio do Mapa Social. A junção deles foi realizada pela aplicação de LA. Como resultados, foram encontrados dois novos indicadores, o Indefinido social e o Indefinido afetivo. Além disso, foram mapeados 55 Cenários Socioafetivos utilizando LA. A partir dessas descobertas, o professor pode compreender como as pessoas idosas se relacionam e como isso influencia no ensino e na aprendizagem, especialmente no AVA. Assim, ao conhecer de maneira aprofundada a sua turma, ele pode elaborar ações mais assertivas as necessidades de cada pessoa idosa.
The present research aimed to cross-reference the Socio-affective Scenarios, using Learning Analytics, of elderly people in a Virtual Learning Environment (VLE). The Socio-affective Scenarios are the mapping of moods (Animated, Discouraged, Satisfied and Dissatisfied) and social indicators (Absence, Collaboration, Feeling separate from the class, Informal groups, Drop out and Popularity). Learning Analytics (LA) was used to collect, analyze and interpret data from older people in the VLE. The methodology ofthis research was a quantitative and qualitative approach. The target audience was 220 elderly people who participated in the Distance Education modality of extension courses. Moods were collected through the Affective Map and social indicators through the Social Map. Their joining was accomplished by applying LA. As results, two new indicators were found, the Undefined social and Undefined affective. Furthermore, 55 Socio-affective Scenarios were mapped using LA. From these discoveries, the professors canunderstand how elderly people relate to each other and how this influences teaching and learning, especially in VLE. Thus, by getting to know his group in depth, he can develop more assertive actions to meet the needs of each elderly person.