REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/pa10202511301825
Ueudison Alves Guimarães; Luciana Campos Araújo; Luciene Marinheiro Pereira; Wyrysmar Clellys de Sá Novaes Gonçalves; Manoel Oliveira da Costa Junior; Leandro Spanghero; Elisângela Ferreira; Cláudia Barroso Silva de Souza Sá
RESUMO
A presença massiva de dados digitais no cotidiano escolar alterou profundamente as formas de compreender o aprender e o ensinar. Em meio a plataformas interativas e registros automáticos de desempenho, Big Data e Learning Analytics passam a constituir novos modos de observar os processos formativos. Longe de serem instrumentos neutros, esses recursos exigem reflexão sobre o sentido de medir, classificar e interpretar trajetórias humanas. A docência, nesse cenário, precisa resguardar o discernimento ético diante da cultura da quantificação. Investigar a relação entre análise de dados e aprendizagem envolve questionar o lugar do sujeito nos sistemas que organizam a educação contemporânea. O estudo propõe examinar como o uso de informações extraídas de ambientes digitais pode contribuir para práticas pedagógicas mais sensíveis e responsivas. A formação docente assume, assim, a tarefa de interpretar indicadores sem reduzir o estudante a números, reconhecendo a singularidade das experiências e das trajetórias cognitivas. A pesquisa bibliográfica orienta o percurso metodológico, reunindo produções recentes que exploram o diálogo entre tecnologia, ética e pedagogia. Busca-se compreender de que forma o tratamento inteligente dos dados pode sustentar uma aprendizagem crítica e humanizada, comprometida com a equidade e o desenvolvimento integral dos sujeitos. O horizonte é uma escola capaz de utilizar a informação para emancipar, e não para controlar.
Palavras-chave: Big Data. Learning Analytics. Educação Digital. Formação Docente. Ética Educacional.
ABSTRACT
The massive presence of digital data in everyday school life has profoundly altered the ways we understand learning and teaching. Amid interactive platforms and automatic performance records, Big Data and Learning Analytics are now constituting new ways of observing educational processes. Far from being neutral instruments, these resources demand reflection on the meaning of measuring, classifying, and interpreting human trajectories. Teaching, in this context, must safeguard ethical discernment in the face of the culture of quantification. Investigating the relationship between data analysis and learning involves questioning the place of the individual in the systems that organize contemporary education. This study proposes to examine how the use of information extracted from digital environments can contribute to more sensitive and responsive pedagogical practices. Teacher training thus assumes the task of interpreting indicators without reducing students to numbers, recognizing the uniqueness of experiences and cognitive trajectories. Bibliographic research guides the methodological path, bringing together recent works that explore the dialogue between technology, ethics, and pedagogy. The goal is to understand how intelligent data processing can support critical and humanized learning, committed to equity and the integral development of individuals. The horizon is a school capable of using information to emancipate, not control.
Keywords: Big Data. Learning Analytics. Digital Education. Teacher Training. Educational Ethics.
1. INTRODUÇÃO
O cenário educacional contemporâneo vive um deslocamento profundo: as decisões pedagógicas passam a ser orientadas por rastros digitais e métricas automatizadas. A escola, antes guiada pela observação direta, agora opera em meio a fluxos contínuos de dados que atravessam plataformas, registros de desempenho e interações virtuais. Essa transição reconfigura a experiência de aprender, introduzindo novas formas de acompanhar trajetórias, de avaliar competências e de interpretar o papel do professor diante de uma inteligência algorítmica cada vez mais presente.
No centro desse movimento, Big Data e Learning Analytics despontam como expressões emblemáticas de uma cultura que valoriza a informação como elemento estruturante do conhecimento. A leitura de dados, quando articulada à reflexão pedagógica, oferece a possibilidade de compreender padrões, antecipar dificuldades e personalizar percursos formativos. Contudo, a dependência excessiva desses instrumentos pode reduzir a complexidade humana à lógica estatística, substituindo a escuta sensível pela previsibilidade numérica.
A educação, diante dessa ambiguidade, enfrenta a necessidade de redefinir o equilíbrio entre tecnologia e sensibilidade. O professor deixa de ser mero transmissor para se tornar intérprete de fluxos informacionais, decodificador de contextos e mediador entre algoritmos e pessoas. Esse reposicionamento requer formação específica, capaz de integrar o domínio técnico ao discernimento ético, de modo que os dados sirvam à aprendizagem e não se convertam em mecanismos de vigilância.
As plataformas digitais coletam informações sobre cada gesto de navegação, tempo de permanência e frequência de acesso. A promessa de prever o desempenho e ajustar estratégias parece sedutora, mas carrega implicações políticas e morais. A pergunta essencial, portanto, não é o quanto se pode medir, mas o que se deseja compreender ao medir. Essa consciência crítica diferencia o uso educativo dos dados de práticas puramente instrumentais ou tecnocráticas.
Learning Analytics surge nesse contexto como campo interdisciplinar voltado à análise e interpretação de dados produzidos em ambientes de aprendizagem. Embora traga inovações metodológicas, sua eficácia depende da mediação docente, que transforma números em narrativas, estatísticas em significados. O dado, isolado, nada revela; apenas ganha sentido quando vinculado a um olhar pedagógico capaz de reconhecer histórias, percursos e intencionalidades que escapam às métricas automatizadas.
Discutir Big Data na educação implica pensar sobre poder, privacidade e equidade. As informações coletadas podem iluminar desigualdades ou aprofundá-las, dependendo de quem as interpreta e para que finalidade. O desafio ético reside em construir políticas e práticas que assegurem o uso responsável dos dados, preservando a dignidade dos sujeitos e promovendo decisões fundamentadas na justiça educacional. A formação docente, nesse horizonte, torna-se a pilar essencial para sustentar uma cultura crítica de dados.
A escola que se ancora em diagnósticos contínuos precisa cultivar também espaços de escuta e acolhimento. A leitura automatizada não substitui o diálogo humano nem captura as nuances da experiência emocional. Assim, o uso pedagógico dos dados requer sensibilidade para articular objetividade e subjetividade, razão e afeto. É nesse entrelaçamento que se constrói a verdadeira potência transformadora do digital: quando a tecnologia é atravessada pela ética e pela responsabilidade compartilhada.
As transformações promovidas pela cultura dos dados demandam um currículo dinâmico, que inclua a literacia digital como competência formativa. Aprender a interpretar algoritmos e seus efeitos torna-se tão importante quanto compreender textos e teorias. A docência contemporânea, portanto, precisa preparar sujeitos capazes de lidar com sistemas inteligentes sem perder o senso de humanidade, desenvolvendo criticidade diante das narrativas automatizadas que moldam percepções e escolhas.
O presente estudo tem como objetivo examinar as contribuições do Big Data e do Learning Analytics para a melhoria da aprendizagem, considerando seus limites éticos e pedagógicos. Busca-se compreender de que forma a formação docente pode apropriar-se dessas ferramentas sem perder o horizonte humanizador que fundamenta o ato educativo. Ao reunir produções teóricas e experiências práticas, a pesquisa procura iluminar caminhos para uma cultura de dados mais reflexiva e democrática.
A pesquisa bibliográfica estrutura o percurso metodológico, permitindo o diálogo entre autores que discutem inovação tecnológica, formação docente e mediação pedagógica digital. Nas seções seguintes, serão exploradas as implicações formativas do uso de dados na educação, as dimensões éticas da coleta e da interpretação de informações e os desafios de preparar professores para um contexto de aprendizagem mediado por algoritmos. O propósito final é reconhecer que, mais do que mensurar, educar é compreender.
2. METODOLOGIA
O percurso metodológico que orienta este estudo apoia-se na pesquisa bibliográfica, concebida como prática reflexiva de leitura e interpretação crítica das produções científicas sobre Big Data, Learning Analytics e formação docente. Essa metodologia permite compreender o entrelaçamento entre tecnologia e pedagogia, promovendo aproximações entre dimensões teóricas e contextos reais. A análise bibliográfica, nesse horizonte, torna-se instrumento de reconstrução do pensamento educacional, sustentando o diálogo entre inovação, ética e mediação docente.
A opção por essa abordagem deriva da necessidade de examinar o fenômeno educativo sob diferentes prismas epistemológicos. A pesquisa bibliográfica ultrapassa a simples sistematização de informações, tornando-se espaço de escuta e interpretação de discursos que se inter-relacionam. Esse processo propicia compreender as implicações pedagógicas da cultura digital, identificando as tensões entre o uso de dados e a preservação da autonomia humana no processo de aprendizagem.
Para Garcia e Santos (2023, p. 3), “a pesquisa no campo da pedagogia deve ser compreendida como experiência de escuta e de problematização do cotidiano”. Essa concepção amplia o entendimento da investigação, que passa a ser vista como prática de formação e não como mera técnica. O pesquisador assume postura de mediador entre saberes, reconstruindo sentidos e reconhecendo que cada texto lido carrega interpretações históricas, éticas e culturais que moldam a reflexão educacional.
O estudo bibliográfico, nesse contexto, adquire natureza formativa ao propor um exercício contínuo de diálogo entre autores e conceitos. A investigação constitui-se de leituras densas e comparações críticas, voltadas à compreensão dos desafios da docência diante da expansão tecnológica. Essa dinâmica contribui para o fortalecimento da consciência analítica do pesquisador, que identifica convergências, contrapontos e lacunas que atravessam o campo educacional contemporâneo.
A pesquisa bibliográfica oferece o suporte necessário para compreender a relevância dos dados educacionais na personalização da aprendizagem. Ao sistematizar perspectivas distintas, torna-se possível refletir sobre como o uso de tecnologias analíticas pode favorecer o acompanhamento pedagógico e a tomada de decisões conscientes. Assim, a metodologia empregada permite relacionar a produção científica existente à prática educativa, assegurando coerência entre teoria e ação docente.
De acordo com Garcia e Santos (2023, p. 5), “pesquisar é ato de formação, pois exige o reconhecimento do outro e de si no processo de produção do saber”. Essa leitura reforça que a investigação é experiência ética e dialógica, sustentada pelo encontro entre ideias. Ao revisitar autores e contextos, o pesquisador assume atitude de implicação e compromisso, transformando o ato de pesquisar em processo formativo capaz de gerar sentidos novos para a prática pedagógica.
A seleção do material teórico ocorreu de forma criteriosa, priorizando obras que abordam a relação entre análise de dados educacionais e processos de aprendizagem. Foram consideradas produções que tratam de perspectivas críticas sobre o uso do Big Data e do Learning Analytics, além de estudos voltados à formação docente em ambientes digitais. Essa diversidade de fontes permitiu compor um panorama abrangente, no qual diferentes concepções dialogam, confrontam-se e contribuem para uma leitura mais complexa da realidade educacional contemporânea.
A pesquisa bibliográfica, enquanto caminho de formação intelectual, configura-se como território de escuta, diálogo e reconstrução de saberes. O método adotado reafirma o compromisso com a leitura crítica e com a responsabilidade interpretativa. Em vez de buscar conclusões fechadas, propõe compreender o movimento do pensamento educacional e suas inflexões diante das transformações tecnológicas, reafirmando a investigação como prática de aprendizado permanente e ético.
3. REFERENCIAL TEÓRICO
3.1 Processos Educacionais e Cultura de Dados
Pensar a educação sob o horizonte da cultura de dados implica reconhecer que o conhecimento é continuamente transformado em informação mensurável e interpretada por métricas institucionais. As escolas convertem-se em ambientes nos quais decisões pedagógicas são mediadas por registros e indicadores que pretendem quantificar o aprender. Contudo, compreender tal dinâmica exige ultrapassar a técnica, exercitando um olhar ético e epistemológico sobre as consequências de tratar o processo formativo como um campo de rastreamento informacional.
À medida que os processos educativos são acompanhados por mecanismos de coleta e interpretação, novas mediações emergem entre gestão, avaliação e aprendizagem. O dado, entendido como linguagem da prática docente, amplia a capacidade diagnóstica, mas modifica o sentido do ensinar. O professor, que antes se apoiava majoritariamente na observação qualitativa, passa a lidar com relatórios e algoritmos que, embora tragam precisão, correm o risco de reduzir a complexidade subjetiva da experiência de aprender.
Santos et al. (2025) discutem que o Big Data aplicado à educação reconfigura o papel da análise pedagógica, transformando a informação em elemento estratégico de decisão. A coleta de dados, segundo os autores, permite observar tendências e adaptar estratégias de ensino, aproximando a gestão educacional de modelos preditivos. Entretanto, a própria abundância de dados impõe o desafio de discernir o que é relevante para o desenvolvimento humano e o que se reduz à quantificação instrumental.
Sob essa ótica, a cultura de dados demanda um olhar crítico sobre os critérios que orientam sua interpretação. O uso pedagógico do Big Data não deve ser confundido com o controle da aprendizagem, mas entendido como recurso de mediação entre evidência e reflexão. A tecnologia, quando guiada por intencionalidade formativa, pode favorecer decisões contextualizadas e éticas, permitindo que as informações se tornem suporte à escuta dos estudantes, não à sua padronização.
Ao analisarem o uso de Learning Analytics, Nogueira et al. (2018) indicam que as ferramentas de análise podem funcionar como suporte ao planejamento pedagógico, favorecendo uma leitura integrada do processo educativo. Contudo, os autores alertam que a dependência de resultados quantificáveis tende a reduzir a complexidade das interações humanas. O grande desafio reside em harmonizar dados e significados, números e narrativas, assegurando que a técnica mantenha sua função de instrumento formativo, e não de substituto da reflexão pedagógica.
Dessa compreensão decorre a necessidade de repensar a formação docente para que o educador saiba interpretar dados sem reduzir o estudante a estatísticas. É imprescindível que a leitura dos indicadores venha acompanhada de reflexão sobre contextos sociais, trajetórias e singularidades. A cultura de dados, quando crítica, amplia a autonomia profissional do professor, tornando-o intérprete das informações, capaz de transformá-las em conhecimento pedagógico situado.
Santos et al. (2025) destacam ainda que a integração entre Big Data e práticas educativas pode redefinir a dinâmica institucional, desde a elaboração do currículo até a avaliação contínua. Essa perspectiva propõe que o uso de dados seja compreendido como linguagem de escuta, permitindo identificar demandas coletivas e individuais. Contudo, os autores ressaltam que a eficácia desse modelo depende da postura ética dos gestores e da intencionalidade humanizadora da análise pedagógica.
Essa reflexão conduz à ideia de que a cultura de dados não é neutra: carrega visões de mundo, concepções de aprendizagem e modelos de controle. Reconhecer sua dimensão política implica questionar o que se mede e por que se mede. A análise dos registros deve ser vista como ponto de partida para o diálogo e não como sentença sobre o desempenho. Assim, a tecnologia se converte em meio para compreender a realidade educativa, sem reduzi-la a métricas descontextualizadas.
Segundo Nogueira et al. (2018), o Learning Analytics contribui para a personalização das práticas pedagógicas, desde que articulado à escuta sensível do professor. A interpretação contextualizada dos dados permite identificar padrões e lacunas, auxiliando o educador na proposição de metodologias mais adequadas. Para os autores, a análise não substitui o julgamento docente, mas o potencializa, ao oferecer subsídios empíricos que sustentam a tomada de decisão formativa.
Nesse horizonte, o docente torna-se mediador entre a leitura técnica e a leitura humana dos dados. Sua função é traduzir números em narrativas, estatísticas em experiências, evitando que a pedagogia se transforme em mera aplicação de relatórios. A análise quantitativa precisa dialogar com as dimensões afetivas, cognitivas e sociais da aprendizagem. É nesse encontro que a cultura de dados se torna ferramenta emancipadora e não instrumento de padronização.
Ao abordarem o potencial analítico do Big Data, Santos et al. (2025) ressaltam que a informação pode gerar melhoria contínua nos processos educativos, desde que interpretada criticamente. O uso ético e responsável dos dados requer políticas institucionais claras e formação adequada. Para os autores, a educação orientada por evidências deve preservar o protagonismo docente, garantindo que o conhecimento produzido não se dissocie de seus sujeitos nem de seus contextos.
Desse modo, o diálogo entre pedagogia e tecnologia revela um movimento de reconstrução epistemológica. A cultura de dados desafia os educadores a reinventarem suas práticas, equilibrando objetividade analítica e sensibilidade humana. O que se propõe não é a substituição do olhar docente pela máquina, mas o reconhecimento de que a leitura dos dados pode aprofundar a compreensão sobre o aprender, se conduzida com ética e criticidade.
A formação docente comprometida com a cultura de dados pressupõe maturidade epistemológica para discernir entre controle e acompanhamento. A informação, quando tratada como fonte de escuta e não de vigilância, fortalece a dimensão democrática do ensino. Assim, o uso de Big Data e Learning Analytics pode servir à construção de uma educação mais reflexiva, dialógica e justa, na qual cada dado represente uma voz e cada voz encontre lugar no processo formativo.
3.2 Learning Analytics e Personalização da Aprendizagem
O Learning Analytics redefine a percepção da aprendizagem, ao transformar dados em linguagem interpretativa da prática pedagógica. O professor passa a lidar com indicadores que revelam percursos e dificuldades, reinterpretando o processo educativo a partir de evidências e não de impressões. Essa transição exige postura crítica, pois traduzir números em sentidos requer sensibilidade formativa. A personalização, nesse contexto, resulta da conjugação entre leitura estatística e compreensão humana das trajetórias estudantis.
A leitura pedagógica de dados amplia a capacidade de compreender os diferentes ritmos de aprendizagem. Quando os registros digitais são analisados de modo ético, tornam-se instrumentos de acompanhamento e escuta. A tecnologia, nesse cenário, não substitui o olhar do professor, mas o complementa com camadas de informação que favorecem a tomada de decisão. Assim, a personalização deixa de ser ajuste técnico e passa a constituir gesto interpretativo, que articula diagnóstico e mediação pedagógica.
Campos e Cazella (2018) ressaltam que o Learning Analytics contribui para flexibilizar os percursos formativos, oferecendo subsídios que ajustam conteúdos e estratégias às necessidades individuais. Para os autores, os algoritmos só alcançam sentido educativo quando empregados com intencionalidade crítica e sensibilidade pedagógica. Essa combinação assegura que os dados não se convertam em mecanismos de controle, mas em dispositivos de leitura plural das experiências, permitindo que cada estudante seja reconhecido em sua singularidade formativa.
Personalizar não significa fragmentar o coletivo. A interação entre análise de dados e convivência colaborativa desafia a escola a equilibrar autonomia e solidariedade. O acompanhamento digital só adquire valor quando sustentado por vínculos éticos, nos quais o dado é partilhado e discutido. Ao compreender essa dinâmica, o docente transforma o Learning Analytics em um meio de diálogo, aproximando o planejamento pedagógico da escuta e da corresponsabilidade entre todos os sujeitos do processo educativo.
Gomes et al. (2019) argumentam que as ferramentas de Learning Analytics potencializam o acompanhamento do engajamento discente e a identificação de padrões de interação. Essa análise permite que o professor reorganize tempos e métodos de ensino de forma contextualizada. Contudo, os autores alertam para o risco de leitura acrítica das métricas, lembrando que nenhum painel de desempenho substitui a complexidade da experiência humana. A mediação pedagógica, portanto, deve filtrar o dado pela ética e pela escuta.
O uso de dados na aprendizagem reconfigura a avaliação, que passa de evento isolado a processo contínuo. Ao observar indicadores de desempenho, o professor identifica tendências que orientam intervenções imediatas. Contudo, o olhar analítico precisa ser equilibrado pela dimensão interpretativa do encontro humano. O dado, sem o diálogo, reduz-se a abstração. Quando ambos se entrelaçam, nasce um processo pedagógico no qual o erro é compreendido como informação valiosa e não como falha.
Em reflexão convergente, Campos e Cazella (2018) indicam que o Learning Analytics pode favorecer uma ética da corresponsabilidade. O estudante torna-se agente ativo de sua própria aprendizagem, acompanhando resultados e identificando necessidades de superação. Essa coparticipação estimula autonomia e consciência crítica sobre o próprio percurso formativo. Para os autores, a tecnologia adquire sentido pedagógico apenas quando desperta a curiosidade investigativa e o desejo de aprender junto, não quando impõe métricas hierarquizantes.
A relação entre autonomia e orientação revela o ponto mais delicado da personalização. Nenhum sistema analítico é neutro; por trás de cada recomendação há concepções sobre o que é aprender. Por isso, cabe ao docente interpretar o Learning Analytics à luz de sua prática e contexto, evitando leituras automatizadas. A ferramenta pode inspirar novos caminhos didáticos, mas sua legitimidade surge quando o dado se torna diálogo e a estatística se transforma em compreensão compartilhada.
Para Gomes et al. (2019), o acompanhamento de padrões de engajamento deve ser compreendido como processo colaborativo, em que o estudante participa da leitura de seus próprios dados. Essa abordagem fortalece a autorregulação e o senso de pertencimento. O professor, ao tornar os indicadores visíveis e discutíveis, educa para a transparência e a responsabilidade coletiva. Assim, o Learning Analytics se insere em uma cultura de confiança, que integra técnica, reflexão e ética relacional.
O diálogo entre dados e ensino desafia as concepções tradicionais de currículo. Quando o planejamento se apoia em informações dinâmicas, o conteúdo deixa de ser fixo e assume forma processual. O docente torna-se curador de experiências, conectando resultados quantitativos a interpretações qualitativas. Nesse movimento, o Learning Analytics deixa de ser instrumento de controle e se transforma em linguagem pedagógica, uma gramática de escuta que aproxima a análise do cuidado educativo.
Gomes et al. (2019) observam que o uso ético das tecnologias analíticas requer formação docente contínua. Compreender os fundamentos do Learning Analytics implica reconhecer que os dados são expressões de sujeitos, e não apenas registros objetivos. O professor, ao interpretar evidências, precisa dominar tanto os aspectos técnicos quanto os epistemológicos da ferramenta. Essa dupla competência evita leituras reducionistas e assegura que a tecnologia opere em favor da equidade e da aprendizagem significativa.
[A personalização mediada por dados só se concretiza quando o processo formativo mantém o humano no centro. O Learning Analytics, ao revelar padrões invisíveis, amplia a percepção do docente, mas não substitui o encontro pedagógico. O futuro da educação, nesse sentido, repousa na capacidade de unir precisão técnica e sensibilidade ética. Nessa convergência, o dado se torna narrativa, e a aprendizagem, um campo de criação compartilhada e de permanente reinvenção do ensinar.
3.3 Ética, Privacidade e Formação Docente no Uso de Dados Educacionais
Refletir sobre a ética na gestão de dados educacionais implica reconhecer que a informação, quando transformada em ferramenta pedagógica, carrega significados políticos e humanos. O volume crescente de registros digitais sobre o desempenho estudantil exige da escola mais do que habilidade técnica: requer compromisso moral com a privacidade e a dignidade dos sujeitos. Cada dado produzido em sala de aula traduz um fragmento de experiência, e tratá-lo com respeito é condição essencial para preservar a integridade da prática educativa.
O avanço das tecnologias de Learning Analytics e Big Data introduz um novo tipo de sensibilidade docente: a capacidade de interpretar evidências numéricas sem reduzir o estudante a estatísticas. Nesse horizonte, a ética torna-se dimensão indissociável da análise. Decidir o que mensurar e como utilizar resultados passa a ser ato formativo, que expressa valores e intenções pedagógicas. O dado, portanto, deixa de ser instrumento neutro e converte-se em linguagem que revela concepções de ensino, poder e autonomia.
Possato et al. (2025) observam que a convergência entre Learning Analytics e Educação 5.0 redefine os modos de compreender o papel do professor, ao introduzir novas fronteiras de responsabilidade. Para os autores, a tecnologia deve estar submetida ao crivo da intencionalidade pedagógica, de modo que o uso dos dados não substitua a escuta e a empatia. O docente, nesse contexto, atua como guardião da dimensão ética da aprendizagem, equilibrando análise objetiva e sensibilidade relacional.
Os desafios éticos ampliam-se quando os sistemas de dados operam com algoritmos que decidem trajetórias sem transparência. A ausência de critérios claros de processamento pode gerar distorções, reforçar estigmas e comprometer a confiança institucional. Assim, a formação docente precisa contemplar o estudo das políticas de privacidade e segurança digital. Somente o profissional preparado é capaz de reconhecer limites e potencialidades do uso das informações, assegurando que o dado sirva à aprendizagem, e não ao controle.
Ao abordar o tratamento de informações no campo educacional, Chiappe e Rodriguez (2017) defendem que as políticas de proteção de dados precisam ser acompanhadas de práticas reflexivas. Não basta regulamentar; é necessário criar uma cultura ética na qual os professores compreendam o sentido social e pedagógico dos registros. A privacidade deve ser vista como valor formativo, orientando decisões sobre coleta, armazenamento e compartilhamento. Essa postura transforma o uso dos dados em exercício de cidadania digital e institucional.
Compreender a privacidade como eixo ético implica relacioná-la ao direito de ser interpretado com justiça. O estudante não é soma de números, mas sujeito de experiências singulares. Quando o dado é lido sem contexto, corre-se o risco de simplificar a complexidade do aprender. Por isso, a mediação docente assume papel de filtro crítico, impedindo que métricas substituam o diálogo. A ética, nesse sentido, não é barreira à inovação, mas condição para que ela se torne humanizadora.
Possato et al. (2025) afirmam que a Educação 5.0 exige uma postura investigativa diante dos sistemas automatizados, em que o professor assume o papel de intérprete sensível dos dados. As informações, ao serem contextualizadas, ganham valor formativo. Quando o docente compreende os mecanismos de coleta e processamento, torna-se capaz de integrar os resultados às práticas de avaliação e orientação, mantendo o foco no desenvolvimento integral do estudante, e não em rankings ou desempenhos isolados.
Sob o prisma formativo, a ética dos dados desafia as instituições a repensar suas políticas e estruturas de decisão. A governança da informação não pode ser monopólio técnico; deve ser espaço de diálogo entre educadores, gestores e estudantes. Promover transparência e corresponsabilidade significa garantir que os sujeitos compreendam o destino de suas informações. Essa prática inaugura uma pedagogia da confiança, em que o dado se torna ferramenta de aprimoramento coletivo e não de vigilância.
Chiappe e Rodriguez (2017) alertam que a incorporação das análises automatizadas precisa ser acompanhada por programas de formação continuada voltados à ética da informação. O docente deve compreender as limitações dos sistemas e questionar os vieses implícitos nos algoritmos. Esse conhecimento crítico previne distorções interpretativas e evita que a tecnologia se sobreponha ao julgamento humano. A leitura ética dos dados, nesse contexto, atua como salvaguarda da autonomia pedagógica e da justiça educativa.
A discussão sobre privacidade e formação docente exige, portanto, abandonar a visão tecnocrática da análise de dados. O que está em jogo não é apenas o desempenho mensurável, mas a dignidade dos sujeitos envolvidos. Ensinar a partir de Learning Analytics requer pedagogias de cuidado e corresponsabilidade, nas quais o professor oriente o estudante a compreender o próprio percurso formativo. A leitura dos dados, quando mediada pela ética, converte-se em gesto de escuta e reconhecimento mútuo.
Possato et al. (2025) reforçam que o equilíbrio entre tecnologia e humanidade é a essência de qualquer projeto educativo alinhado à ética dos dados. O domínio técnico, isolado de uma perspectiva crítica, conduz à fragmentação e ao distanciamento entre os agentes escolares. É na combinação entre análise empírica e reflexão humanística que se constrói uma educação de dados responsável, capaz de transformar evidências em oportunidades de aprendizagem significativa e socialmente comprometida.
O cenário contemporâneo exige professores que compreendam a tecnologia como extensão do olhar pedagógico, e não como substituto. A ética digital, nesse horizonte, expressa-se na capacidade de cuidar do outro, de interpretar com prudência e de compartilhar com consciência. A formação docente voltada ao uso de dados precisa, portanto, fortalecer a dimensão humana da leitura e da escuta. Somente assim a informação se converte em sabedoria e a escola reafirma sua função emancipatória.
4. DISCUSSÕES
As escolas passaram a operar cercadas por rastros digitais de aprendizagem. Quando esses vestígios são lidos com cuidado, viabilizam intervenções mais justas e tempestivas. Big Data produz panoramas, porém só ganha sentido quando o docente interpreta tendências e singularidades da turma. Nesse ponto, Santos et al. (2025) destacam que a potência analítica precisa caminhar com responsabilidade social, sob pena de transformar indicadores em rótulos. O dado, assim, não substitui a experiência: sustenta decisões que respeitam ritmos e trajetórias.
Planejamento pedagógico ancorado em evidências requer instrumentos que organizem sinais dispersos. Na literatura, Nogueira et al. (2018) mostram que o Learning Analytics auxilia a enxergar padrões de participação, evasão de tarefas e tempos de estudo; a leitura, entretanto, depende de critérios e da escuta do professor. O risco de tecnocracia diminui quando o relatório vira ponto de partida para diálogo, revisão de estratégias e pactos de acompanhamento. Em outras palavras, números orientam; quem educa é a mediação humana.
Personalização vira palavra vazia quando reduzida a trilhas automatizadas. Em revisão sistemática, Campos e Cazella (2018) argumentam que ferramentas analíticas favorecem percursos flexíveis se articuladas à dimensão coletiva: atenção a necessidades individuais sem dissolver o trabalho partilhado. A escola, nesse enquadramento, negocia tempos, desafia estigmas e reconhece conquistas pequenas como marcos de avanço. Ao final, o dado precisa falar com o projeto pedagógico, caso contrário, sobra painel brilhante e falta aprendizagem com sentido.
Engajamento não nasce por decreto. Monitorar acessos, interações e entregas ajuda a investigar por que determinados estudantes se afastam. Gomes et al. (2019) registram que dashboards podem apoiar tutoria ativa quando acoplados a devolutivas formativas, metas realistas e oportunidades de recomposição. O que muda não é apenas a visibilidade do percurso, mas a qualidade da conversa pedagógica: professores negociam metas, estudantes compreendem critérios, e a turma passa a interpretar os próprios sinais em vez de temê-los.
A virada para a Educação 5.0 reposiciona a ética. Possato et al. (2025) lembram que combinar Learning Analytics e personalização demanda políticas claras: minimização de dados, finalidades definidas, explicabilidade dos algoritmos e governança participativa. A formação docente precisa abordar vieses, métricas sensíveis e consequências de ranqueamentos. Sem isso, a escola corre o risco de reforçar desigualdades com aparência de neutralidade. Transparência e consentimento informado deixam de ser anexos burocráticos para se tornarem pactos pedagógicos.
Privacidade educacional não se resume a termos de uso. Ao discutir o tema, Chiappe e Rodriguez (2017) defendem que o tratamento informacional precisa de critérios pedagógicos de pertinência, guardas de acesso e protocolos de anonimização, sob pena de descontextualizar pessoas. A leitura fria do rastro digital produz injustiças silenciosas. Quando a instituição debate finalidade, guarda e compartilhamento com estudantes e famílias, instala-se cultura de confiança: o dado volta a ser meio de cuidado, e não ferramenta de vigilância.
Habitus investigativo fortalece decisões baseadas em evidências. Nos cursos de pedagogia, Garcia e Santos (2023) sublinham que formar o professor-pesquisador envolve metodologias para mapear problemas, selecionar fontes, validar indicadores e comunicar achados. Esse repertório impede usos apressados de painéis e modula expectativas sobre o que métricas explicam — e o que permanece fora delas. A viagem analítica, assim, passa por ética, estatística e linguagem: três chaves para transformar rastro digital em compreensão pedagógica compartilhada.
O quadro que se desenha aponta para um compromisso: tecnologias analíticas a serviço de projetos coletivos, com regras claras, leitura crítica e devolutivas que façam diferença na sala de aula. Quando Big Data e Learning Analytics dialogam com a escuta, o erro vira informação útil, o relatório vira conversa, e a escola ganha instrumentos para reduzir desigualdades. O centro permanece no encontro humano: decisões prudentes, cuidado com a privacidade e autoria estudantil sobre o próprio percurso.
5. CONCLUSÃO
A incorporação de tecnologias analíticas no cotidiano escolar redefine o modo como se compreende a aprendizagem. O dado, antes visto como registro neutro, passa a ser interpretado como linguagem que traduz percursos, hesitações e descobertas. Esse deslocamento convida a educação a reconhecer a complexidade dos processos formativos e a necessidade de interpretações contextualizadas. Ler evidências passa a significar interpretar histórias humanas, em que números, experiências e intenções se entrelaçam na produção do conhecimento pedagógico.
O percurso investigativo permitiu compreender que a presença de ferramentas de análise deve ser acompanhada de reflexão crítica. O dado não ensina sozinho; ele orienta quando inserido em práticas que valorizam o diálogo e a escuta. A aprendizagem, nesse sentido, requer interpretações sensíveis e contextualizadas, capazes de equilibrar objetividade e empatia. O educador que domina instrumentos analíticos amplia sua compreensão sobre o estudante, mas preserva o compromisso ético de não reduzir o humano a indicadores.
A educação contemporânea encontra-se diante do desafio de transformar informação em sabedoria. As tecnologias de Learning Analytics e Big Data podem aprimorar diagnósticos, mas apenas quando guiadas por finalidades formativas. O risco de transformar métricas em fins é substituído pela possibilidade de usá-las como pontes interpretativas. Cada rastro digital, ao ser tratado pedagogicamente, deixa de representar controle para se converter em oportunidade de aprendizagem compartilhada e de reflexão coletiva sobre o que significa ensinar e aprender.
A construção de uma cultura de dados na escola requer condições institucionais e epistemológicas. Formar professores para a leitura analítica demanda mais do que treinamento técnico; implica criar repertórios críticos e éticos que sustentem o uso consciente da informação. A formação docente, ao incluir esse debate, redefine o papel do educador como mediador de significados, intérprete de contextos e guardião da privacidade. Nessa perspectiva, o dado educacional torna-se ferramenta de justiça, não instrumento de vigilância.
O diálogo entre tecnologia e docência revela que a inovação não depende apenas de novos dispositivos, mas de um novo olhar sobre as relações de aprendizagem. O professor contemporâneo precisa conciliar autonomia intelectual e leitura crítica dos sistemas que o cercam. O exercício analítico de compreender indicadores e relatórios se integra à sensibilidade para reconhecer histórias individuais. Assim, o uso de dados não substitui a observação direta; reforça o compromisso com a compreensão integral do estudante.
É possível afirmar que a ética constitui a espinha dorsal da educação mediada por dados. A privacidade, a transparência e a equidade no tratamento das informações configuram-se como princípios indispensáveis. Quando a escola estabelece protocolos claros de coleta, uso e devolutiva dos dados, constrói ambientes de confiança. Essa segurança simbólica fortalece o engajamento e legitima a prática analítica como processo colaborativo. O dado educacional, portanto, só adquire legitimidade quando se orienta pelo respeito e pela responsabilidade social.
O avanço da cultura de dados desafia o sistema educacional a repensar políticas, metodologias e valores. Cada indicador precisa ser lido como parte de um contexto mais amplo, onde o conhecimento se constrói pela interação e pela escuta. A escola que se permite interpretar os rastros digitais com criticidade cria condições para compreender desigualdades, propor intervenções e reconhecer potenciais. O dado deixa de ser fim e torna-se espelho de uma comunidade aprendente em permanente reconstrução.
A consolidação de práticas analíticas sensíveis e éticas dependerá da capacidade coletiva de articular técnica e humanidade. O futuro da aprendizagem não reside na quantidade de dados coletados, mas na sabedoria com que são compreendidos. O desafio consiste em fazer da leitura digital uma extensão da leitura humana, em que cada registro informe, mas também inspire. Nesse horizonte, a escola reencontra sua função essencial: traduzir complexidades, cuidar de trajetórias e produzir sentidos que ultrapassam métricas e algoritmos.
6. REFERÊNCIAS
CAMPOS, A.; CAZELLA, S. C. Learning analytics em processos de personalização de aprendizagem: uma revisão sistemática de literatura. RENOTE – Revista Novas Tecnologias na Educação, Porto Alegre, v. 16, n. 1, 2018. DOI: https://doi.org/10.22456/1679-1916.86028. Acesso em: 5 out. 2025.
CHIAPPE, A.; RODRIGUEZ, L. P. Learning analytics na educação do século XXI: uma revisão. Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, v. 25, n. 97, p. 971–991, 2017. DOI: https://doi.org/10.1590/S0104-40362017002501211.
GARCIA, F. M.; SANTOS, S. O. O ser pesquisador no curso de pedagogia e o ensino em metodologia da pesquisa. In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE PESQUISA EM EDUCAÇÃO (SIPEN), 1., 2023, Vitória da Conquista. Anais […]. Vitória da Conquista: UESB, 2023. p. 1–7.
GOMES, M. B. dos S.; SANDESKI, M. de S.; MATIELLO, C.; PAZ, D. P. Learning analytics: o uso de ferramentas tecnológicas no processo de ensino e aprendizagem. Revista Metropolitana de Educação e Tecnologia de Gestão, v. 4, n. 1, 2019. DOI: https://doi.org/10.21575/25254782rmetg2019vol4n1736.
NOGUEIRA, S. P.; FRANCISCO, R. E.; SILVA, L. de F.; FERNANDES, M. A.; PEREIRA JÚNIOR, C. X. Big Data com Learning Analytics para apoiar o planejamento pedagógico acadêmico. In: WORKSHOP DE DESAFIOS DA COMPUTAÇÃO APLICADA À EDUCAÇÃO (DESAFIE!), 7., 2018, Natal. Anais… Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2018. p. 27–36. DOI: https://doi.org/10.5753/desafie.2018.3101.
POSSATO, A. B.; FERLA, T.; CURTULO, J. P.; GUIMARÃES, J. C.; CAMPOS, V.; SILVA, D. R. da. Learning Analytics (LA) e Educação 5.0: convergências e desafios. Revista Políticas Públicas & Cidades, v. 14, n. 1, e1410, 2025. DOI: https://doi.org/10.23900/2359-1552v14n1-14-2025.
SANTOS, S. M. A. V.; LIMA, B. G. de; ANDRADE, A. S. de; CARVALHO, J. dos S. de; FRANCIO, M. E. de S. M.; VIANA, S. C. Big Data na educação: analisando o futuro da aprendizagem por meio da coleta e análise de dados. Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, v. 11, n. 1, p. 1907–1924, 2025. DOI: https://doi.org/10.51891/rease.v11i1.17995.