Comunidades de aprendizagem profissional: a avaliação como suporte da ação

Professional learning communities: evaluation as a support to manage= ment action

Michel Franklin de Oliveira

https://orcid.org/0000-0003-0535-955X<= /o:p>

= Mestre em Educação. Universidade Cidade de São= Paulo (UNICID) – Brasil. m8frank@gmail.com

Sandra Lúcia Ferreira

https://orcid= .org/0000-0002-6891-1332

Doutora em Educação. Universidade Cidad= e de São Paulo (UNICID) – Brasil. 07sandraferreira@gmail.com=

Luiz Dalmacir da Silveira

https://orcid= .org/0000-0003-0790-7353

Mestre em Educação. Universidade Cidade= de São Paulo (UNICID) – Brasil. luizdalmacir@uol.com.br

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RESUMO

Este estudo propõe o Sistema de Acompanhamento de Dados Educacionais= (SADE) para aprimorar a gestão das Escolas Técnicas (Etecs) de São Paulo, transformando dados de avaliação classificatória em insights para a avaliação formativa. O SADE visa facili= tar a tomada de decisões informadas, processando informações do questionário socioeconômico e do Resultado do Processo Seletivo – Vestibulinho com softw= ares como Microsoft Excel, Power BI e Iteman. Com o Power BI, grandes volumes de= dados são convertidos em <= i>dashboards interativos, otimizando a anális= e e visualização de dados, o sistema destaca a importância da reflexão contínua= nas práticas de gestão educacional e a colaboração (Comunidades de Aprendizagem Profissional (CAPs) como um suporte para gestores, professores e políticas públicas para o sucesso de sua implementação.

Palavras-chave: Business Intelligence. Dashboard. Gestão educacional. Avaliação.

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ABSTRACT

This study introduces the Educational Data Monitoring System (SADE) to enhance the management of Technical Schools (Etecs) in São Paulo, turning classificatory assessment d= ata into insights for formative evaluation. SADE aims to facilitate informed decision-making by processing information from the socioeconomic questionna= ire and the Selective Process - Vestibulinho results using software such as Microsoft Excel and Iteman. With Power BI, large data volumes are transform= ed into interactive dashboards, optimizing data analysis and visualizat= ion. The system underscores the importance of continuous reflection in education= al management practices and the collaboration between managers, teachers, and public policies for its successful implementation.

Keywords: Business intelligence. Dashboard. Educational ma= nagement. Assessment.

Recebido em 18/12/2023. Aprovado em 29/12/2023. Avaliado pelo s= istema double blind peer review. Publi= cado conforme normas da ABNT.

https://doi.org/10.2227= 9/navus.v13.1826

1 INTRODUÇÃO

Este estudo é impulsionado pela seguinte questão: Por que os dados coletados no momento d= e ingresso dos alunos nas Escolas Técnicas Estaduais (Etec) não são utilizados para o acompanhamento e aprimoramento das atividades pedagógicas? Esta indagação crítica norteia a pesquisa, cujo objetivo geral é transformar as informações coletadas durante o Processo Seletivo, conhecido como Vestibulinho, em conhecimento que possa informar e melhorar as práticas educacionais nas Ete= cs.

A necessidad= e de reconhecer e valorizar as singularidades de cada aluno é um aspecto crucial= na educação, conforme destacado por Zabala (2015, p. 199). Ele argumenta contr= a a imposição de padrões universais de aprendizado, enfatizando que cada estuda= nte chega à escola com experiências únicas, moldadas por seu ambiente sociocultural, familiar e características pessoais. Esta diversidade ineren= te desafia as abordagens educacionais padronizadas, especialmente em relação a= os objetivos, conteúdos e métodos de ensino. Zabala (2015) ressalta que o aperfeiçoamento da prática educativa é uma tarefa fundamental para todos os educadores, que devem se dedicar a adaptar suas abordagens pedagógicas para atender às necessidades individuais de seus alunos.

Nesse contex= to, a gestão educacional desempenha um papel vital ao fornecer aos professores informações detalhadas sobre os alunos de suas turmas. Essas informações, q= ue podem ser extraídas do Processo Seletivo - Vestibulinho, oferecem insigh= ts valiosos sobre quem são os alunos e o que eles já sabem ao ingressar na esc= ola. Essas "pistas" são fundamentais para que os educadores possam pla= nejar e implementar estratégias de ensino mais eficazes e personalizadas, garanti= ndo que cada aluno receba a atenção e o suporte necessários para o seu desenvolvimento acadêmico e pessoal.

Pensando nis= so, foi desenvolvido um sistema que visa melhorar a compreensão da avaliação classificatória do Processo Seletivo - Vestibulinho, focando na transição p= ara uma avaliação formativa contínua ao longo do processo educacional. Dessa maneira, são propostas várias metas específicas que incluem: a apropriação = da estrutura do banco de dados; contextualização da avaliação; o acompanhament= o de estudantes do Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza (CEETEPS)= no Vestibulinho; a investigação dos conceitos e elementos das Comunidades de Aprendizagem Profissional (CAPs) para fundamentar as ações de gestão educacional; a apropriação da pesquisa aplicada nos questionários socioeconômicos, utilizando o programa Microsoft Excel para análise e o Ite= man para avaliação das questões de prova; e análise dos resultados obtidos para propor o desenvolvimento de um Sistema de Acompanhamento de Dados Educacion= ais (SADE) que possibilite a exploração dos bancos de dados do Vestibulinho, in= icialmente focando nas turmas do Ensino Médio com habilitação profissional de Técnico = em Administração.

Essas metas = visam aprimorar a gestão educacional e o acompanhamento processual dos alunos, proporcionando uma base sólida para decisões pedagógicas mais assertivas e eficazes. Para a gestão escolar, essa apropriação da estrutura do banco de dados é essencial para extrair insights significativos que facilitem= a melhoria educacional por meio de uma abordagem proativa de avaliação.<= /o:p>

O Modelo CIP= P (Context, Input, Process, Product), desenvolvido por Stufflebeam (1971, p. 4), “é= uma abordagem proativa para a melhoria educacional através de um processo sistemático e contínuo de avaliação”. Este modelo enfatiza três etapas: a formulação de perguntas pertinentes, a coleta de informações relevantes e o fornecimento dessas informações à gestão escolar. Tem por fim facilitar a tomada de decisões para aprimorar programas educacionais em andamento. O mo= delo CIPP aborda quatro tipos de avaliação: contexto (definindo objetivos e necessidades), insumo (escolhendo procedimentos adequados), processo (verificando a execução conforme planejado) e produto (avaliando a eficácia= e o alcance dos objetivos).

A apropriaçã= o da estrutura do banco de dados aliada ao modelo CIIP proporciona à equipe gest= ora insights significativos que podem auxiliar no aprimoramento de processos pedagógicos= em andamento bem como possibilitar o desenvolvimento de um modelo para explora= r o banco de dados com vistas à qualidade do ensino ofertado. Este modelo permi= te a extração de informações relevantes, como: desempenho dos alunos, eficácia d= os métodos de ensino e outros dados essenciais para a gestão educacional. A Fi= gura 1, a seguir, ilustra o modelo de avaliação apresentado por Stufflebeam, McK= ee e McKee (2003).

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Figura 1 – Modelo CIPP=

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Fonte: traduzido e adaptado de Stufflebe= am, McKee e McKee (2003)

Este modelo = de acompanhamento visa não apenas considerar as competências e habilidades avaliadas no processo seletivo, mas também integrar o perfil socioeconômico= dos candidatos e a localização geográfica de suas residências em relação à esco= la, o que possibilita um olhar mais amplo sobre os estudantes e suas necessidad= es de aprendizagem. A exploração dessas variáveis é uma oportunidade para compreender o perfil dos ingressantes antes da efetivação da matrícula, permitindo aos educadores um planejamento de ensino mais eficaz direcionado= e consciente – do que o aluno sabe e é capaz de fazer.

Nesse sentid= o, a motivação para este projeto de monitoramento da trajetória curricular dos alunos emerge das experiências com a gestão escolar, onde a assistência aos estudantes com dificuldades acadêmicas é uma prioridade. Assim, o reconhecimento precoce sobre o que os alunos ingressantes sabem (conhecimen= tos) e são capazes de fazer (habilidades) representa o ponto inicial para assegu= rar a cada um deles um suporte apropriado, o que poderá contribuir para o seu sucesso a longo prazo.

Portanto, es= te modelo de monitoramento e acompanhamento curricular é essencial para aprimo= rar a gestão escolar e o suporte aos estudantes, especialmente aqueles que enfrentam desafios acadêmicos. Esse enfoque na compreensão aprofundada do estudante antes mesmo de sua matrícula é um passo importante para um planejamento pedagógico mais consciente e adaptado às necessidades individu= ais. Este entendimento precoce das capacidades dos alunos ingressantes é a chave para fornecer o suporte necessário que pode influenciar positivamente o suc= esso acadêmico de longo prazo.

Este trabalh= o está fundamentado no conceito de Comunidades de Aprendizagem Profissional, em qu= e a equipe gestora utiliza dashboards interativos fornecidos pelo Micros= oft Power BI para analisar e debater coletivamente as decisões relacionadas à aprendizagem dos alunos. O processo começa com a avaliação e segue com o acompanhamento contínuo dos alunos, realizado através do Sistema de Acompanhamento de Dados Educacionais (SADE). O SADE é uma ferramenta essenc= ial e dinâmica que coleta, monitora e analisa dados sobre o desempenho dos alun= os, proporcionando aos gestores escolares informações detalhadas e atualizadas.= Com esses dados, é possível identificar áreas que necessitam de melhorias, plan= ejar intervenções educacionais eficazes e realizar ajustes nos métodos de ensino. Assim, o SADE se apresenta como um componente orgânico que dinamiza ações p= ara a melhoria contínua da qualidade educacional nas escolas técnicas do Estado= de São Paulo.

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2 JUSTIFICATIVA=

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A Educação Técnica no Brasil representa um i= mportante vetor de desenvolvimento social e econômico, preparando jovens para ingress= ar no mercado de trabalho com habilidades práticas e teóricas. No entanto, a eficácia desse ensino está intrinsecamente ligada à capacidade das institui= ções de formação técnica de entender e responder às demandas individuais dos alu= nos.

Neste contexto, o presente artigo justifica-= se pela necessidade de aprimorar os processos de avaliação e acompanhamento pedagógico nas Escolas Técnicas Estaduais (Etecs) de São Paulo, utilizando = os dados coletados no ingresso dos alunos de maneira estratégica e informativa. Assim, sua relevância é amplificada pela constatação de que, apesar da cole= ta sistemática de dados durante o processo seletivo, conhecido como Vestibulin= ho, essas informações raramente são exploradas a fundo para melhorar as práticas pedagógicas ou para auxiliar na tomada de decisões educacionais, seja por desconhecimento, por falta de uma equipe específica para organizar os dados= ou mesmo um programa digital disponível no mercado para transformar os dados em informações úteis. A implementação de um sistema que transforme esses dados= em conhecimento aplicável pode resultar em intervenções educacionais mais efic= azes e, consequentemente, em uma gestão escolar mais eficiente, alinhada com as diretrizes da Base Nacional Comum Curricular (BNCC) e com as necessidades específicas da comunidade escolar.

Historicamente, o uso de resultados de avali= ações, principalmente aquelas que são realizadas fora do âmbito da sala de aula, c= omo ferramenta de gestão teve início na década de 90, com a implementação das primeiras versões do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB). Atualmente, o SA= EB consiste em um conjunto de avaliações externas coordenadas e aplicadas pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INE= P), visando diagnosticar a situação da educação básica no Brasil e identificar fatores que possam influenciar o desempenho dos estudantes. Desde então, at= é os dias atuais, numerosas pesquisas foram conduzidas, gerando amplo debate na comunidade acadêmica e nas instituições escolares. Esse diálogo abrange posições que variam desde oposições radicais – Werle (2011); Cunha e Muller (2018); Freitas (2014) dentre outros – até o reconhecimento da contribuição= das avaliações e das medidas educacionais como orientadoras de políticas e programas educacionais – Alavarse, Bravo e Machado (2013); Basso, Ferreira e Oliveira (2022) dentre outros.

Nessas considerações, este estudo possui pot= encial para contribuir com as reflexões existente sobre avaliação educacional e ge= stão de informações, oferecendo um modelo de organização dos dados coletados de forma replicável e escalável para outras instituições. A proposta do Sistem= a de Acompanhamento de Dados Educacionais (SADE) baseia-se na premissa de que a análise e a visualização de dados podem facilitar a identificação de padrõe= s, lacunas de aprendizagem e tendências, permitindo intervenções pedagógicas m= ais assertivas e um acompanhamento mais efetivo do progresso dos alunos.

Isso se deve à observação de que, embora os gestores reconheçam a importância de decisões baseadas em informações rigor= osas e confiáveis, há uma dificuldade no investimento necessário para o tratamen= to de dados para gerar essas informações.

Para atingir esse objetivo, o estudo utiliza= uma abordagem baseada na triangulação de conceitos e proposições do Modelo de Avaliação CIPP (Stufflebeam; McKee; McKee, 2003), do Modelo Data = Wise (Boudett; City; Murnane, 2020) e das Comunidades de Aprendizagem Profissional (Dufour et al., 2016). Esta abordagem é projetada para contribuir significativamente para a geração de informações importantes que podem auxiliar os gestores em suas decisões.

3 METODOLOGIA DE PESQUISA

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A metodologia utilizada nesta pesquisa adota uma abordagem mista, combinando análises qualitativas e quantitativas. Inicialmente, a pesquisa focou em um levantam= ento bibliográfico e documental, visando compreender o contexto específico de uma Escola Técnica Estadual (Etec) localizada na Zona Leste de São Paulo. A par= tir do banco de dados do Vestibulinho, os dados são coletados e analisados usan= do as ferramentas Microsoft Excel, Itamen e Microsoft Power BI: para processar= os questionários socioeconômicos e analisar os itens de provas.

Posteriormen= te, os dados obtidos são integrados em dashboards interativos desenvolvidos= no programa Microsoft Power BI, seguindo princípios de Business Intelligenc= e. Este processo se inicia com a definição das necessidades de informação, seg= uido pela coleta, organização, análise, distribuição e avaliação dos dados. O principal objetivo é fornecer suporte para tomada de decisões e promover um acompanhamento cíclico de fatores impactantes na organização e no aprendiza= do dos estudantes. Desse modo, a incorporação de tecnologia de Business Intelligence possibilita transformar grandes volumes de dados em painéis interativos, facilitando a análise e visualização dessas informações. Os dashboards gerados pelo programa Power BI permitem a análise conjunta de dados, desde a avaliação inicial até o acompanhamento contínuo dos alunos, dentro de um sistema orgânico e vital para o processo educacional.

No que diz r= espeito ao SADE, este combina aspectos do Modelo Data Wise e das Comunidades= de Aprendizagem Profissional, utilizando a tecnologia de Business Intellige= nce. O Data Wise fornece uma abordagem estruturada para a análise e ação baseada em dados, enquanto as CAPs enfatizam a colaboração e o compartilham= ento de práticas eficazes entre educadores. Os dashboards gerados pelo Po= wer BI organizam e apresentam as informações de maneira estruturada e visualmen= te acessível, integrando dados do questionário socioeconômico e das avaliações= do Vestibulinho. Isso facilita a identificação de padrões e tendências, auxili= ando gestores e educadores na tomada de decisões.

Desenvolvido= por pesquisadores e profissionais da Harvard Graduate School of Education em parceria com as Escolas Públicas de Boston, o processo Data Wise organiza o trabalho escolar permitindo que professores e gestores estudem juntos uma variedade de evidências para aprimorar o ensino. Este método tem sido adotado globalmente para impulsionar melhorias educacionais.

Como destaca= do por Boudett, City e Murnane (2020), o Data Wise é mais do que um process= o de melhoria, é uma linguagem e uma série de ações e conceitos específicos que organizam o trabalho educacional. Ele se enquadra em ciclos de melhoria baseados em dados, com foco na colaboração e análise aprofundada das prátic= as de ensino. A escolha por um processo de melhoria e sua implementação efetiv= a na organização escolar são cruciais para o sucesso educacional.

O Processo Data Wise compreende oito etapas, detalhadas na Figura 2 a seguir:

Figura 2 – O Processo de melhoria Data Wise em 8 Etapas

Fonte: Boudett ; City ; Murnane(2= 020, p. 27)

O processo de melhoria do Data Wise é um método estruturado em oito etapas, cada u= ma com um objetivo específico para aprimorar a educação. Inicia-se com a “Organização para o Trabalho Colaborativo”, visando criar equipes e estrutu= ras eficazes. A segunda etapa, “Construir o Letramento em Avaliação”, foca em aumentar a competência dos membros da equipe com dados. Em seguida, “Criar = um Panorama dos Dados” e “Mergulhar nos Dados dos Estudantes” buscam identific= ar problemas prioritários e centrados nos alunos. “Examinar o Ensino” analisa a prática pedagógica, seguida por “Desenvolver um Plano de Ação” para abordar esses problemas. A penúltima etapa, “Planejar a Avaliação do Progresso”, estabelece como medir o impacto das ações. Por fim, “Agir e Avaliar” implem= enta o plano e ajusta as estratégias com base nos resultados. Este ciclo visa melhorar continuamente o ensino e a aprendizagem através de uma abordagem colaborativa e baseada em dados.

No artigo The “Data Wise” Improvement Process” – O processo de melhoria Data Wise<= /i> (Boudett et al., 2006), as autoras relatam que as escolas se preparam para o trabalho estabelecendo uma base para aprender com os resultados da avaliaçã= o do aluno.

4 RESULTADOS E DISCUSSÕES

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Os resultados da pesquisa demonstram a eficácia do SADE em oferecer uma compreensão mais aprofundada das necessidades e habilidades dos alunos. A discussão com a literatura existente ressalta a importância de uma abordagem baseada em dad= os na gestão educacional, sugerindo melhorias e implementações futuras. A pesq= uisa também aborda as limitações na implementação do SADE incluindo a necessidad= e de formação contínua em análise de dados para os gestores.

A estrutura básic= a para a avaliação – contexto, insumo, processo ou produto - precisa responder aos questionamentos sobre o que cada avaliação procura saber, como se pode conseguir e para quê conseguir.

Segundo Lima, Cavalcante e Andriola (2008), a estrutura da avaliação está dividida em qua= tro categorias, a saber: 1) Avaliação do Contexto: foca na caracterização institucional e necessidades, utilizando observações, questionários e análi= ses documentais para definir metas e mudanças desejáveis; 2) Avaliação de Insumos: examina os recursos necessários e o perfil do programa de trabalho, através de análise de documentos e dados estatísticos, para selecionar estratégias e estruturar o planejamento; 3) Avaliação do Processo: avalia a execução das ações planejadas e sua eficácia, utiliz= ando investigações e entrevistas para aperfeiçoar procedimentos e controlar processos; 4) Avaliação do Produto: analisa os resultados alcançados= em relação aos objetivos, utilizando análises qualitativas e quantitativas para tomar decisões sobre a continuação ou reformulação do projeto.

Cada categoria ut= iliza métodos específicos para coleta de dados e tem objetivos claros para a melh= oria contínua dos processos e resultados educacionais. Desse modo, a comparação adaptada de Stufflebeam, McKee e McKee (2003) com as avaliações formativas e somativas, reforçam a ênfase na avaliação conforme segue: a) Avaliação Formativa - Contexto: visa a identificação de intervenções necessári= as e escolha de metas, com base na avaliação de necessidades, problemas, ativos e oportunidades; Insumos: foca na escolha de programas ou estratégias, analisando estratégias alternativas e planos de alocação de recursos, segui= dos pela análise do plano de trabalho; Processo: orienta a implementação= do plano de trabalho, incluindo monitoramento, julgamento e feedback avaliativo periódico; Produto: fornece direcionamento para continuar, modificar, adotar ou encerrar o esforço, baseado na avaliação de resultados= e efeitos colaterais. b) Avaliação Somativa - Contexto: Compara metas e prioridades para avaliar necessidades, problemas, ativos e oportunidades; <= i>Insumos: compara a estratégia, design e orçamento do programa com concorrentes e necessidades dos beneficiários; Processo: descreve o processo real, registra custos e compara os processos e custos projetados com os reais; Produto: compara resultados e efeitos colaterais com as necessidades e, se possível,= com os resultados de programas competitivos, interpretando-os em relação ao contexto, insumos e processos.

A combinação dos modelos CAPs (Comunidades de Aprendizagem Profissional), CIPP (Contexto, Insumo, Processo e Produto) e Data Wise desempenha um papel vital no monitoramento e avaliação das práticas educacionais. Esta abordagem abrange= nte considera o contexto educacional, os recursos utilizados, a implementação de práticas pedagógicas e a avaliação de resultados, visando otimizar o ambien= te de aprendizado.

Investir nessa combinação pode potencializar a produção de informações por meio da identificação das áreas que necessitam de melhorias, fomentar uma cultura de desenvolvimento contínuo entre os educadores, engajar a comunidade escolar = na trajetória educativa e embasar as decisões educacionais em dados e evidênci= as. Essa abordagem não apenas destaca a importância da avaliação, mas também ressalta a participação ativa de todos os membros da comunidade escolar no cultivo de uma cultura educacional mais colaborativa.

5 CONCLUSÃO

Este es= tudo destaca a necessidade de uma reflexão intencional e persistente sobre as práticas administrativas e pedagógicas, com ênfase especial na utilização de dados avaliativos para monitorar e superar os desafios da aprendizagem enfrentados nas instituições educacionais.

A adoção bem-sucedida de ferramentas inovadoras como o Sistema de Acompanhamento de Dados Educacionais (http://bit.ly/_etec), não é apenas uma questão de planejamento meticuloso, mas também de colaboração entre gestores, educadores e agentes públicos formuladores de políticas públicas.

A pesqu= isa realizada enfatizou a relevância das CAPs como um suporte para a gestão educacional, promovendo uma transformação na avaliação diagnóstica (via processo seletivo – vestibulinho) para uma avaliação formativa contínua e significativa.

A integ= ração dos modelos CAPs, CIPP e Data Wise mostrou-se essencial para o monitoramento e a avaliação de práticas avaliativas, sublinhando a necessid= ade de implementar e sustentar essas políticas de avaliação em uma comunidade escolar comprometida com a construção de uma cultura colaborativa.

Este compromisso coletivo – gestores, educadores e agentes públicos – desafia a comunidade a reavaliar e redefinir suas práticas, promovendo uma parceria sinérgica entre professores, alunos, funcionários e gestores.

O estudo destacou a importância das CAPs como fundamento para ações gestoras eficaze= s. A utilização de ferramentas como Microsoft Excel e Iteman, para processar os dados do questionário socioeconômico e das questões de matemática, demonstr= ou ser um empreendimento que exige tempo e dedicação, muitas vezes incompatível com as demandas do dia a dia dos gestores educacionais. <= /span>

A revis= ão de literatura foi necessária para impulsionar a investigação sobre os conceitos que fundamentam as CAPs e a compreensão de que a experiência coletiva pode = ser um catalisador para mudanças significativas nas escolas. É essencial supera= r a visão tradicional de que o professor ensina, o aluno aprende e o gestor dec= ide, promovendo uma visão mais ampla onde todos ensinam, aprendem e tomam decisõ= es juntos.

Os d= ashboards interativos do SADE oferecem um modelo participativo onde toda a comunidade escolar, incluindo os alunos, pode discutir resultados, entender processos e contribuir para a construção de práticas educacionais mais efetivas. A anál= ise dos resultados, facilitada pelos dashboards do Power BI, destacou a necessidade de abordagens direcionadas para melhorar os resultados educacionais, especialmente em áreas críticas identificadas pela equipe ges= tora.

Este es= tudo conclui que a implementação de ferramentas como o SADE e a aplicação dos modelos CAPs e Data Wise requerem planejamento meticuloso e colabora= ção entre gestores, educadores e políticas públicas. Termos como Big Data, Business Intelligence e Learning Analytics indicam que o futuro = da educação já chegou, e é essencial aproveitar esses recursos para ampliar a compreensão das dificuldades de aprendizagem e melhorar os processos format= ivos na educação.

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