Ambientes e Pedagogias eMergentes em Educação: 2013

1. PREÂMBULO

No dia 22 de dezembro realizou-se no Palácio de Ceia, em Lisboa, o primeiro Workshop W3i (iNVESTIGAÇÃO, iNOVAÇÃO, iNTERAÇÃO), dinamizado pelo Laboratório de Educação a Distância da Universidade Aberta, essencialmente direcionado para os seus estudantes dos programas de Doutoramento em Educação a Distância e eLearning e Mestrado em Pedagogia do eLearning.

Figura 1 – Cartaz de divulgação do Workshop W3i

À semelhança de outras Conferências e Workshops promovidos pela Universidade Aberta, o W3i poderia ser acompanhado presencialmente ou a distância, sendo para isso fornecida uma hiperligação para se assistir virtualmente.

E, tal como aconteceu em eventos anteriores, a interação não se restringiu à sala física do Palácio de Ceia, nem à sala virtual onde seria possível acompanhar as apresentações. Certamente ainda conferencistas e organizadores estariam a caminho do local, já a "audiência" estava a postos nas redes sociais, nomeadamente Twitter e Facebook.

Figura 2—Início das interações no Twitter

Entretanto, também no Palácio tudo se preparava para dar início aos trabalhos:

A moderadora da sessão, professora Lina Morgado e a primeira conferencista, Patrícia Fidalgo, cumprimentando os presentes.

Pelas 10.15h, com pontualidade britânica, foi oficialmente aberta a sessão de trabalhos.

2. SELEÇÃO DO TEMA - ANÁLISE DE REDES SOCIAIS

Worshop w3i ars p fidalgo from pfidalgo1

2.1. Dados biográficos sobre Patrícia Fidalgo

Entre os conferencistas convidados, contámos com a presença de Patrícia Fidalgo, docente do Ensino Superior há 15 anos e investigadora da Unidade de Investigação Educação e Desenvolvimento (UEID) da Universidade Nova de Lisboa, onde concluiu recentemente o seu Doutoramento, na área de Análise de Redes Sociais. Especializada em áreas como eLearning e Educação a Distância, Comunicação e Meios de comunicação social, Jornalismo, Ética e Deontologia, os seus interesses mais recentes centram-se nas temáticas da Análise de redes sociais e Data mining. Podem aceder aqui ao seu perfil profissional.

2.2. Estrutura da apresentação

Com a sua participação neste Workshop, Patrícia Fidalgo teve como principal objetivo despertar o interesse de quem não conhece esta área de trabalho, desmistificando essencialmente a ideia de que a Análise de redes sociais está sempre associada a redes como o Facebook e Twitter.

A apresentação, que decorreu de forma muito pragmática, estruturou-se da seguinte forma:

Figura 4 – Slide de Patrícia Fidalgo com a estrutura da sua apresentação sobre o tema

2.3. Introdução à Análise de Redes Sociais (ARS)

A crescente adoção de tecnologias interativas por parte das Instituições do Ensino Superior, entre as quais os LMS (Learning Management Systems), quer como apoio ao ensino presencial, quer como ferramenta do ensino a distância torna imprescindível, segundo Fidalgo (2010), “o desenvolvimento de modelos de análise que permitam uma melhor compreensão de todos os intervenientes no processo de ensino e aprendizagem on-line.”

O que é, então, a Análise de Redes Sociais (ARS)?

Nas palavras de Patrícia Fidalgo:

De forma sucinta, a ARS é considerada uma técnica de data mining que “trata da descrição de padrões de relacionamento entre os membros de uma rede e examina como o envolvimento nessa rede social ajuda a explicar o comportamento e as atitudes desses membros.” (Wasserman & Faust, 1994).

Ao contrário da Academic Analytics (com a qual a ARS é por vezes confundida), quando se analisa uma determinada base de dados relacionais, não se parte de um pressuposto, de uma questão de partida, mas enquanto técnica prospetiva, procuram-se padrões. A ARS tem por base uma noção relacional, assentando na ideia de que os indivíduos se relacionam e são essas interações que interessam à ARS, mais do que as características específicas dos indivíduos.

Outra noção importante diz respeito à recolha de dados. Para ser possível analisar as relações sociais entre os indivíduos, procede-se a uma recolha de dados empíricos sistemáticos, por exemplo, através de um questionário, ou, no caso específico de LMS, através de uma recolha de dados online.

A ARS faz uma análise matemática de bases de dados que se apoia, em grande medida, em imagens gráficas e, devido às suas características próprias, em conceitos muito específicos, essenciais à sua compreensão.

Neste sentido, e no contexto de uma reportagem científica, gostaríamos de propor uma breve viagem de reconhecimento da ARS, através de alguns dos seus principais conceitos, resumidos em forma de glossário.

2.4. Alguns dos principais conceitos essenciais da ARS:

Grafo (ou sociograma) - nome técnico de um gráfico que representa as relações entre um grupo de atores (rede).

Exemplo de um grafo

Referência: http://revista-redes.rediris.es/html-vol14/vol14_8.htm

Matriz - representação dos dados relativos a uma rede em forma de tabela matemática.

Exemplo de uma matriz

Referência: http://www.slideshare.net/pfidalgo1/worshop-w3i-ars-p-fidalgo

Redes - modelos de estruturas sociais, económicas, políticas, etc., que apresentam padrões relativamente duradouros de interação; por outras palavras, as redes constituem grupos de indivíduos que, de forma agrupada ou individual, se relacionam, com um determinado objetivo e entre os quais existem fluxos de informação.

Redes totais/sociocêntricas - redes constituídas pelo número de indivíduos determinados inicialmente por quem vai analisar a rede.

Redes egocêntricas - redes que se centram num indivíduo, em que se analisa o comportamento desse indivíduo e o que acontece na sua rede de interações.

Exemplos de rede egocêntrica e rede sociocêntrica

Referência: http://www.soi.wide.ad.jp/class/99001/slides/06/04.html

Tipos de redes sociais:

Rede em linha

Os atores das extremidades estão em desvantagem relacional, pois interagem apenas com um ator, enquanto os atores do meio interagem com dois.

Rede em círculo

Todos os atores estão numa posição aparentemente semelhante, em termos estruturais.

Rede em estrela

Existe um ator central, que está ligado a todos os outros atores.

Atores - os indivíduos, ou grupos de indivíduos, que se agrupam com um determinado objetivo, que interagem entre si e que representam os nós da rede;

Tipos de atores:

- atores focais/centrais (focal actors) - atores que desempenham um papel central, pois estabelecem a ligação entre a maioria dos atores;

- expansores de fronteiras (boundary spanners) - atores que estão nos limites das redes e estão ligados a outros atores de outras redes ou subredes;

- intermediários (brokers) - atores que estabelecem a ligação entre diferentes subgrupos da rede, que distribuem informação;

- especialistas periféricos (peripherical specialists) - atores que não têm necessariamente muitas interações com os outros atores, mas detêm um determinado tipo de conhecimento específico, especializado, a quem outros atores recorrem quando necessitam de informações ou conhecimento técnico;

Vínculos - as relações que se estabelecem entre os atores, ou seja, os laços que existem entre os nós da rede.

Fluxo - indica a conexão, a direção do vínculo entre dois atores, representada através de uma seta que aponta o sentido do fluxo; pode existir um fluxo unidirecional ou bidirecional (recíproco).

Centralidade - localização de um ator em relação à rede total.

2.3. Software para Análise de Redes Sociais

A representação das interações entre os diferentes atores de uma rede faz-se através de gráficos e, sendo a ARS em parte uma análise visual, existe uma grande diversidade de software disponível como suporte à metodologia.
Embora a ARS seja muito anterior ao contexto da Web 2.0, realçamos o facto de a Internet e as tecnologias mais recentes terem vindo a dar um novo fôlego a esta metodologia.
Dentro da diversidade, existe software comercial e software gratuito e enquanto alguns se dedicam essencialmente aos cálculos, outros fazem apenas a análise gráfica e outros congregam as duas vertentes.

Dos vários tipos de software disponíveis, destacam-se os seguintes, pela particular aplicabilidade académica:

Gephi

É uma plataforma interativa de visualização e exploração de todos os tipos de redes e sistemas complexos, com base em gráficos dinâmicos. Tem a vantagem de ser open source e funcionar em Windows, Linux e Mac.

Partilhamos uma breve apresentação introdutória ao Gephi:

SNAPP (Social Networks Adapting Pedagogical Practice)

Figura 6 - Exemplo de um ecrã capturado no software SNAPP

Trata-se de um bookmarklet que é guardado nos Favoritos (não necessita de instalação) e permite analisar redes sociais em tempo real, extraindo os dados de LMS como Blackboard, Moodle, WebCT, Sakai e Desire2Learn. É particularmente útil em contexto educativo, pois permite a análise das atividades que decorrem nos fóruns de discussão dos referidos LMS, funcionando como instrumento diagnóstico que permite aos docentes analisar os padrões de comportamento dos participantes nos fóruns de discussão, em função dos objetivos de aprendizagem definidos, o que permite uma intervenção atempada, caso necessária.

UCINET

Figuras 7 e 8 - Exemplos de ecrãs capturados no software UCINET

O UCINET é um pacote completo para a análise dos dados das redes sociais, trabalhando com vários formatos de dados de texto e folhas de cálculo. Não é um software livre, mas existe uma versão gratuita para download (período experimental de 90 dias), embora não inclua todos os recursos disponíveis na versão completa. O programa em si, desenvolvido por Steve Borgatti, Martin Everett e Lin Freeman, “pais” da ARS, não permite visualizar as redes, mas está integrado com o NetDraw (freeware), uma ferramenta gráfica que permite desenhar e visualizar gráficos com base nos conjuntos de dados.

Na página http://www.analytictech.com/ucinet/help.htm existe informação relevante sobre o software UCINET e sobre a própria ARS, incluindo um tutorial elaborado pelos autores Hanneman e Riddle.

É possível ainda obter mais informações sobre o software que existe para análise de redes sociais na página da INSNA - International Network for Social Network Analysis (http://www.insna.org). A partir dessa página está também disponível ligação à revista Connections, a revista oficial do INSNA, com a publicação dos artigos mais relevantes nesta área.

2.4. Questões dos Participantes

No seguimento da apresentação, a sessão continuou com algumas questões por parte dos participantes, questões essas que foram colocadas presencialmente, mas também via Twitter.

O professor Quintas Mendes coloca uma questão a Patrícia Fidalgo. Na foto, veem-se ainda os doutorandos Ida Brandão, Cláudia Gomes, Nuno Oliveira e Vítor Reis.

Exemplos de questões colocadas através do Twitter

Sucintamente, os aspetos discutidos nesta fase relacionaram-se essencialmente com a relevância da ARS em termos educativos, particularmente no contexto do blended learning, tendo sido reforçada a ideia de permitir intervir atempadamente, quando necessário (como é o caso quando existem atores isolados, sem interações).

Para finalizar a sessão, os participantes virtuais deram os parabéns a Patrícia Fidalgo, realçando o facto de ter sido uma apresentação muito interessante, pragmática e intuitiva, que despertou certamente o interesse de quem assistiu em aprofundar o estudo sobre a problemática.

Por fim, a professora Lina Morgado, moderadora do Workshop, agradeceu a presença de todos e convidou os presentes para o café.

Terminamos com uma última imagem da sessão, capturada durante a saída para o café, enquanto aguardávamos que a máquina do café virtual aquecesse!

3. BREVE EXERCÍCIO ILUSTRATIVO

Para ilustrar alguns conceitos, efetuámos a análise de um fórum de discussão do Seminário de Ambientes e Pedagogias Emergentes do Doutoramento em eLearning e Ensino a Distância, recorrendo à ferramenta SNAPP.

O grafo obtido tem a seguinte representação:

Figura 9 - Grafo obtido através do software SNAPP

Tratando-se de um fórum de discussão na plataforma Moodle, no âmbito do Doutoramento, estamos perante uma rede total, em que os atores são a docente e os alunos que frequentam o referido seminário.

Como podemos verificar, estamos na presença de uma rede em estrela, com um ator central (neste caso, a docente). Embora ocorram várias interações entre os restantes atores (interação entre colegas), o ator central encontra-se numa posição estrutural favorecida. Numa rede total constituída por 17 atores (individuais, não agrupados), existem 3 atores que se encontram isolados e com os quais não existe qualquer tipo de interação. Através da orientação das setas que unem os nós (representados pelos atores), podemos verificar que existem dois tipos de fluxo, unidirecional e bidirecional (neste último caso, existe reciprocidade). Os números representam o número de interações existente entre dois atores.

O padrão das interações desta rede pode, embora de forma muito resumida e não em profundidade, ser explicado pelo facto de ser um fórum em que a docente publica informações para uma determinada atividade, sendo que cada doutorando interagiu mais com a docente, no sentido de esclarecer algumas dúvidas.

4. CONCLUSÃO

Cada vez mais, as ligações às redes sociais surgem, de forma praticamente incontornável, como uma vertente integrada em todas as atividades diárias. Saber o que acontece nessas atividades sociais interessa particularmente ao mundo das empresas, na sua vertente de Marketing, o que talvez explique o florescer da diversidade de ferramentas de análise disponíveis.

No entanto, o que nos interessa peculiarmente é a análise de redes sociais no ambiente educativo alargado. Saber o que acontece nas redes sociais exige uma análise e um dos modelos de análise existentes é a ARS, que mede interações, em que são transferidos e partilhados conteúdos e é construído o conhecimento. A ARS assume relevante importância quando se visa estudar grandes redes, cujos dados constituem grandes bases de dados relacionais.

Contudo, não se pretende unicamente representar a estrutura de uma determinada rede. O que se pretende efetivamente é inferir sobre o que essa estrutura revela em relação aos comportamentos e às relações que se estabelecem em situações sociais. Hanneman e Riddle (2005) realçam a importância desta metodologia, no sentido em que permite percecionar, por exemplo, poder e influência como algo inerente aos vínculos que existem entre os mais diversos atores de uma rede e que resultam de padrões das interações. A mais-valia da ARS reside precisamente no facto de permitir observar, de forma mais clara, esses vínculos.

Segundo Garrison et al. (2010), a presença social no ensino-aprendizagem representa um elemento chave no processo educativo. Está relacionada com a forma como os participantes se projetam a nível pessoal, como participam e como facilitam a reflexão crítica e o aprofundamento do conhecimento. Nesse sentido, temos, entre outros, o trabalho de Rosé et al. (2007) que apresentam outro tipo de ferramenta que permite a análise dos conteúdos das interações, o que seria outra pista para alargar a temática da presente reportagem.

Em suma, poderíamos concluir que, em contexto educativo, a ARS é um modelo de análise que representa um ponto de partida e não um ponto de chegada.

5. BIBLIOGRAFIA

Alejandro, V.A; Norman, A. G. (2005). Manual Introdutório à Análise de Redes Sociais. UAEM – Universidad Autónoma del Estado de México. Tradução e adaptação de Aires,L., Laranjeiro, J. e Silva, S. (2006). Disponível em http://www.aprende.com.pt/fotos/editor2/Manual%20ARS%20%5BTrad%5D.pdf [acedido em 28 dez. 2012]

Bastian M.; Heymann S.; Jacomy M. (2009). Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks. International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Março 2009. Disponível em http://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/09/paper/view/154/1009 [acedido em 02 jan. 2013].

Borgatti, S.P.; Everett, M.G.; Freeman, L.C. (2002). Ucinet for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies.

Fidalgo, P.; Correia de Freitas, J. (2010). Análise de redes sociais em LMS: um estudo exploratório. In F. Costa, G. Miranda, J. Matos, I. Chagas & E. Cruz (Orgs.). Actas do I Encontro Internacional de TIC e Educação. Inovação Curricular com TIC (pp. 575-578). Lisboa: Instituto de Educação da Universidade de Lisboa.

Hanneman, Robert A., Mark Riddle (2005). Introduction to social network methods. Riverside, CA: University of California, Riverside. Disponível em http://faculty.ucr.edu/~hanneman/ [acedido em 02 jan. 2013].

Ignacio, R., Helms, R.W., Brinkkemper, S. & Zonneveld, A. (2009). Limitations of network analysis for studying efficiency and effectiveness of knowledge sharing. In E. Bolisani & Scarso (Eds.), Proceedings of the 10th European Conference on Knowledge Management (pp. 399-408). Disponível em www.ejkm.com [acedido em 28 dez. 2012].

Rosé, C. et al. (2008). Analyzing collaborative learning processes automatically: Exploiting the advances of computational linguistics in computer-supported collaborative learning. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 3(3), 237-271. Disponível em http://ils.unc.edu/~jarguell/RoseCSCL08.pdf [acedido em 29 dez 2012].

Wasserman, S.; Faust, K. (1994). Social Network Analysis - Methods and Applications (1 ed., pp. 1-825). New York, USA: Cambridge University Press.

Ambientes e Pedagogias eMergentes em Educação

terça-feira, 15 de janeiro de 2013

21st Century Learning - OLDS MOOC

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quinta-feira, 10 de janeiro de 2013

Reportagem Científica - Análise de Redes Sociais