Learning analytics e academic analytics nas instituições de ensino superior como paradigma para a gestão da educação corporativa

Autores

  • André Telles Campos Corpo de Bombeiros Militar do Distrito Federal
  • Regina Célia Bueno da Fonseca Instituto Federal de Goiás

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.137760

Palavras-chave:

Academic analytics, Educação corporativa, Gestão orientada a dados, Learning analytics, Treinamento, desenvolvimento e educação

Resumo

A profusão de dados nos sistemas educacionais tem levado as instituições de ensino superior a desenvolver frameworks para tirar proveito dessa riqueza com vistas ao aumento da efetividade do processo de ensino e aprendizagem. Espelhando os esforços do mundo corporativo, que faz uso de ferramentas analíticas, de aprendizado de máquina e painéis de controle, tem florescido o campo de learning analytics e academic analytics. Este artigo buscou identificar as contribuições relativas ao tema por meio de revisão sistemática da literatura. Foi consultada a base de periódicos da Capes com palavras-chave relacionadas a ciência de dados educacionais e aprendizagem organizacional. Os artigos resultantes foram tratados com critérios de inclusão e exclusão, chegando se a 25 artigos recentes para análise. Esses estudos foram classificados em conceituais e empíricos. A análise focou nas contribuições tanto gerenciais quanto tecnológicas que pudessem ser adotadas por organizações para fortalecer o processo de tomada de decisão baseada em evidências de seus setores de treinamento, desenvolvimento e educação. Verificou-se que os exemplos práticos de instituições se beneficiando dos dados educacionais para melhorar seus resultados perpassam pela mudança de cultura organizacional, arquitetura de dados adequada e melhor comunicação interna.

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Publicado

2023-12-31

Como Citar

CAMPOS, André Telles; FONSECA, Regina Célia Bueno da. Learning analytics e academic analytics nas instituições de ensino superior como paradigma para a gestão da educação corporativa. RENOTE, Porto Alegre, v. 21, n. 2, p. 382–392, 2023. DOI: 10.22456/1679-1916.137760. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/137760. Acesso em: 7 set. 2026.

Edição

Seção

Mineração de dados educacionais