Aprendizagem de domínio
O sucesso da tecnologia educativa deve ser medido não só pelo tempo que ficou em uma plataforma, mas também pela aprendizagem. Mas a aprendizagem nem sempre é fácil de medir.
A Khan Academy tem como princípios a aprendizagem de domínio, que incentiva os alunos a se envolverem na instrução. Na prática até atingirem níveis elevados de sucesso nas atividades de prática e avaliação, antes de passarem à habilidade seguinte.
Os nossos estudos anteriores sugerem que passar mais de 30 minutos por semana na Khan está associado a melhores resultados de aprendizagem.
A nossa investigação mais recente indica que, para além do tempo despendido, a concentração na obtenção de habilidades de domínio ou superior. está associada ao sucesso numa avaliação de aprendizagem externa.
Focando no domínio: a melhor maneira de medir os resultados de aprendizagem na Khan Academy
aprendizagem para o domínio é melhor maneira que conseguimos melhor o conhecimento e aprendizagem dos alunos e evoluir seus conhecimentos.
Uma medida confiável de aprendizagem de matemática na Khan Academy é aquela que está correlacionada com outras avaliações conhecidas e válidas do desempenho em matemática.
Uma dessas avaliações válidas é a avaliação padronizada de matemática MAP Growth, normativa americana que avalia leitura, linguagem, ciências e matemáticas na educação básica.
Analisamos a relação entre as pontuações de matemática do MAP Growth e vários indicadores de progresso do domínio na Khan Academy.
O sistema de aprendizagem de domínio da Khan Academy centra-se em habilidades que aumentam em níveis de domínio, desde “tentado” a “familiar”, passando por “proficiente” e “dominado”.
Os alunos avançam através destes níveis à medida que acertam mais perguntas em exercícios, questionários, testes de unidade e desafios do curso.
A investigação educacional
A investigação educacional sobre a aprendizagem de domínio, diz-nos que os alunos que trabalham numa habilidade até atingirem uma pontuação de avaliação elevada, terão uma melhor retenção a longo prazo do material.
Na nossa investigação, descobrimos que, independentemente do número de habilidades trabalhadas pelos alunos.
A proporção de habilidades matemáticas completadas a um nível proficiente está correlacionada com as pontuações de matemática do MAP Growth.
Este padrão se manteve independentemente do número total de habilidade em que um aluno trabalhou ou da quantidade de tempo passado na Khan Academy.
Também observámos que este padrão se manteve em todos os graus. Isto é consistente com a pesquisa de aprendizagem de domínio que sugere que atingir níveis mais elevados de realização numa habilidade antes de avançar está relacionado com uma melhor retenção de informação a longo prazo.
Agora medimos o impacto da Khan Academy com base na quantidade de tempo despendido na nossa plataforma e na proporção de habilidades concluídas a um nível de proficiência na Khan Academy.
Como se pode ver na figura acima, a medida das habilidades até ao nível de proficiência é notável devido à sua correlação com uma medida externa válida de resultados em matemática, o que constitui uma prova daquilo a que os investigadores chamam “validade convergente”.
Esta métrica também se alinha com a investigação sobre a aprendizagem de domínio e é consistente com os princípios de concepção da aprendizagem que utilizamos na nossa plataforma.
Amplitude versus profundidade: como os alunos devem abordar a prática na Khan Academy?
medir os conhecimentos e deixá-los visuais, facilita e agiliza os próximos passos para alavancar a aprendizagem dos alunos.
Um exercício típico da Khan Academy tem vários itens que se concentram na mesma habilidade. Os alunos avançam para um determinado nível (familiar, proficiente) nessa habilidade, dependendo do número de itens a que respondem corretamente.
Se um aluno chegar ao nível de familiaridade em nosso sistema de domínio depois de concluir um exercício, ele poderá tentar fazer o exercício novamente para alcançar a proficiência na habilidade ou poderá optar por passar para a próxima habilidade.
Parar num nível familiar versus chegar a um nível proficiente ou superior pode refletir a diferença entre uma aprendizagem superficial e uma aprendizagem mais profunda, uma vez que esta última requer mais prática.
Nossos resultados da pesquisa
As nossas análises indicam que é melhor concentrar-se em menos habilidades, mas atingir pelo menos níveis de proficiência nessas habilidades, do que tentar trabalhar em várias habilidades, mas apenas atingir um nível familiar de compreensão.
Nossos estudos mostram que, numa sessão típica de 30 minutos, um aluno pode trabalhar em dois exercícios e atingir o nível de proficiência em duas habilidades.
Se a primeira tentativa de concluir um exercício não for bem-sucedida, recomendamos que o aluno tente novamente em vez de passar para a próxima habilidade.
O objetivo para os cinco anos da Khan Academy
O nosso objetivo é acelerar a aprendizagem de 10% dos alunos dos EUA em 50% em matemática e/ou ciências.
Utilizamos “habilidades para o domínio+”, o número de habilidades que um aluno nivelou até ao nível de proficiência como nossa métrica de aprendizagem interna, porque é fácil de compreender e está associada a maiores ganhos numa avaliação externa de matemática.
Nos responsabilizamos por fazer avançar os resultados da aprendizagem dos alunos à medida que progredimos no sentido de atingir o nosso objetivo de cinco anos.
Por Bogdan Yamkovenko, diretor de pesquisa de eficácia da Khan Academy.
Fontes
1. Leia mais sobre os financiamentos do estudo MAP Accelerator aqui (em inglês).
2. Saiba mais sobre a mecânica de domínio da Khan Academy aqui (em inglês).
3. Block, J. H., & Burns, R. B. (1976). Mastery learning. Review of research in education, 4, 3-49.