Objetivos de aprendizagem:

OA1: Identificar os conceitos principais e as ferramentas utilizadas na recolha, processamento e análise de grandes volumes de dados aplicados à educação e formação.

OA2: Interpretar dados para identificar padrões de comportamento, desempenho e necessidades de aprendizagem em ambientes educativos e formativos.

OA3: Discutir como podem os insights obtidos através do Big Data influenciar práticas pedagógicas, políticas educativas e estratégias organizacionais.

OA4: Refletir sobre os desafios éticos e legais associados à recolha, armazenamento e utilização de dados pessoais em contextos educativos, assegurando a proteção de dados e a equidade.

TEMA 1: Fundamentos do Big Data e Analytics em Educação e Formação

• Conceitos fundamentais de Big Data: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

• Fontes de dados em contextos educativos.

• Introdução às ferramentas de recolha e processamento de dados.

• Breve introdução ao ciclo de vida de dados: recolha, limpeza, armazenamento e análise.

TEMA 2: Visualização e Análise de Dados em Educação

• Técnicas de análise de dados em educação: identificação de padrões e tendências.

• Ferramentas de visualização de dados.

• Indicadores-chave em contextos educativos: desempenho académico, taxas de abandono escolar, participação, etc.

• Métodos básicos de análise estatística.

TEMA 3: Big Data como suporte à decisão educativa

• Munshi, A. A., & Alhindi, A. (2021). Big data platform for educational analytics. IEEE Access, 9, 52883–52890.

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9393907

• Odilio Junior. (2021). Análise de dados educacionais: Fundamentos, ferramentas e aplicações (Ebook). São Paulo: Editora Atlas/Open Knowledge Brasil. ISBN 978-65-993954-3-7. https://escoladedados.org/wp-content/uploads/2022/01/Ebook-DadosEducacionais.pdf

• Sant’Ana, R. C. G. (2016). Ciclo de vida dos dados: Uma perspectiva a partir da ciência da informação. Informação & Informação, 21(2), 116–142. https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/27940

• Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 30–40.

https://er.educause.edu/articles/2011/9/penetrating-the-fog-analytics-in-learning-and-education

• Análise de casos reais de utilização de Big Data em educação.

• Exploração prática de ferramentas básicas para recolha e organização de dados.

• Construção de dashboards educativos.

• Análise de um conjunto de dados reais ou simulados para identificar padrões.

• Simulação de tomada de decisão com base em dados.

• Discussão de casos em grupo, focados no impacto de insights provenientes de Big Data.

• Análise crítica de casos relacionados com violações de privacidade em educação.

• Debate sobre os limites éticos do uso de dados em contextos educativos.

Estudantes que escolhem a modalidade de avaliação contínua

O regime de avaliação contínua contempla a realização de dois ou três E-fólios (trabalhos escritos) em formato digital submetidos na plataforma Moodle e de um E-fólio global (prova final) realizado no final do semestre na Plataforma WISEflow, com peso de, respetivamente, 40% e 60%. A tipologia de prova do E-fólio global (e.g. multi) será comunicada aos estudantes no início do semestre no Plano da Unidade Curricular (PUC).

Os estudantes podem, no entanto, em devido tempo, optar um único momento de avaliação, realizando, então uma prova de Avaliação Final (exame) com o peso de 100%.