Taxonomia para Avaliação de Recursos Digitais de Aprendizagem: Proposição e Análise da Adequação por Especialistas

The diversity and plurality of approaches to the assessment of Digital Learning Resources is a reality. The non-existence of a consensus about the criteria to be adopted, nor an explicit relationship between these and the quality models, they are barriers to the evaluation process itself. To mitigate these problems, the Taxonomy for Assessment of DLR is proposed from the compilation of 26 national and international approaches. This organizes and conceptualizes 49 criteria in four dimensions: software quality, quality of use, pedagogical quality and hybrid quality. To analyze the adequacy of the taxonomy, online surveys and interviews were carried out. 32 Software Engineers, 45 Usability experts and 4 Educators participated. Resumo. A diversidade e pluralidade de abordagens para a avaliação de Recursos Digitais de Aprendizagem é uma realidade. Não existir um consenso sobre os critérios a serem adotados, nem uma relação explícita entre estes e os arcabouços de qualidade, são barreiras para o processo de avaliação em si. Para atenuar esses problemas a Taxonomia para Avaliação de RDA é proposta a partir da compilação de 26 abordagens nacionais e internacionais. Esta organiza e conceitua 49 critérios em 4 dimensões: qualidade de software, de uso, pedagógica e híbrida. Para análise da adequação da taxonomia, foram realizados survey on-line e entrevistas. Participaram 32 Engenheiros de Software, 45 especialistas em Usabilidade e 4 Educadores. 1 Introdução Nos últimos anos, são notórios os esforços e o interesse pela pesquisa e desenvolvimento de recursos tecnológicos voltados para apoiar os processos de ensino e aprendizagem. Em especial, destacam-se as ferramentas computacionais, como os Recursos Digitais de Aprendizagem (RDAs), que oferecem ambientes interativos, capazes de atrair a atenção de seus usuários, aumentando o interesse e favorecendo a aprendizagem [Guarda & Goulart, 2018]. O RDA é um dispositivo (ou recurso) que foi planejado e elaborado para fins didático-pedagógicos, representando um mediador de conteúdos e viabilizador do processo de ensino e aprendizagem, podendo auxiliar o educador como um recurso a 1 Recursos Digitais de Aprendizagem, Softwares Educativos, Softwares Educacionais e Jogos Educacionais Digitais serão tratados como sinônimos no contexto deste trabalho. IX Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2020) Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020) 232 DOI: 10.5753/cbie.sbie. 2020.232 mais em sua prática educativa [Medeiros, 2019]. De acordo com Mesquita (2018), a utilização de RDAs deve propiciar o aprendizado lúdico do estudante, estimular o raciocínio lógico e o pensamento crítico, possibilitar aprender com erros, reduzir a passividade, motivar e desenvolver hábitos de persistência na transposição de desafios e desenvolvimento de tarefas. No entanto, a adoção de um RDA requer cuidados, pois vários fatores podem interferir nos objetivos pretendidos para seu uso – o aprendizado, por exemplo: inadequação do RDA ao contexto educacional ou ao conteúdo abordado [Lin & Oliveira, 2018], má estruturação e/ou representação didático-pedagógica e problemas de funcionamento (bugs) [França & Silva, 2014], outros. Para que os benefícios dos RDAs sejam alcançados, faz-se necessário que estes: (i) estejam adequados pedagogicamente; (ii) tenham qualidade na perspectiva da Engenharia de Software e (iii) que seu projeto de interface e interação estejam alinhados com recomendações da Engenharia da Usabilidade. Nessa perspectiva, a literatura nacional e internacional apresenta uma gama de abordagens (métodos, técnicas, instrumentos etc.) para avaliação da qualidade de RDAs. No entanto, a diversidade de abordagens existentes implica em, como destacado por Pereira et al. (2016): (i) ausência de consenso ou completude de critérios; (ii) subjetividade e nível de abstração dos critérios, que leva ao fato; (iii) de os resultados serem fortemente vinculados ao avaliador; (iv) as dimensões de qualidade pedagógica, de usabilidade e de software, não são contempladas na mesma proporção. Neste sentido, como primeira tentativa de organização das abordagens existentes para a avaliação de RDAs foi proposta uma versão inicial da taxonomia considerando o corpo de publicação nacional. No entanto, o resultado parcial desta versão indicou a necessidade de 1) ampliar a análise para contemplar a literatura internacional sobre abordagens para avaliação de RDAs e 2) a importância de ampliar a análise da adequação pelos especialistas da tríade de qualidade. Este artigo apresenta a evolução da proposição anterior [Brito Junior & Aguiar, 2018] para contemplar os critérios de avaliação propostos na literatura internacional, assim como a ampliação do processo de análise de sua adequação junto aos especialistas em Engenharia de Software e de Usabilidade, assim como Educadores. Como resultado, tem-se a Taxonomia para Avaliação de Recursos Digitais de Aprendizagem (TARDA), que foi concebida a partir da combinação de um conjunto de 26 abordagens (12 internacionais), previamente identificadas em revisão sistemática da literatura. Com objetivo de diminuir a curva de aprendizagem necessária para a avaliação de RDA, TARDA se apoia nas nomenclaturas e conceitos amplamente utilizados na Engenharia de Software, na Engenharia de Usabilidade e na Pedagogia a partir de modelos de qualidade, normas, dicionários e heurísticas adotadas nessas áreas de conhecimento [Brito Junior & Aguiar, 2016]. Como resultado, TARDA tem 4 Dimensões, que são compostas por 17 Categorias, que agrupam 49 Critérios de Avaliação, associados à 2 De acordo com a literatura analisada, o termo mais adequado é Recursos Digitais de Aprendizagem (RDAs) e não Software Educativo (SE); a nomenclatura da taxonomia foi adaptada para inserção do novo termo. IX Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2020) Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020)