Identificação de alunos com queixas neurocomportamentais e de desempenho acadêmico na educação básica com uso de recursos Big Data.

• Processo: 18/01063-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Humanas - Psicologia - Fundamentos e Medidas da Psicologia
• Pesquisador responsável: Maria Cristina Triguero Veloz Teixeira
• Beneficiário: Maria Cristina Triguero Veloz Teixeira
• Instituição Sede: Centro de Ciências Biológicas e da Saúde (CCBS). Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM). Instituto Presbiteriano Mackenzie. São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Alessandra Gotuzo Seabra ; Ana Claudia Rossi ; Decio Brunoni ; Leandro Augusto da Silva ; Luiz Renato Rodrigues Carreiro
• Assunto(s): Professores Transtornos do neurodesenvolvimento Avaliação Educação escolar básica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ambiente Big Data | avaliação | Educação Básica | Professores | transtornos do neurodesenvolvimento | Medidas de Psicologia

Resumo

Professores são agentes fundamentais para a identificação de alunos com dificuldades escolares, emocionais e/ou com alterações do neurodesenvolvimento. O objetivo geral será desenvolver e implantar em uma rede de educação básica, mediante a utilização de recursos Big Data, quatro modelos para reconhecimento de indicadores de transtornos do neurodesenvolvimento nos alunos. A amostra será composta por: a) 65 profissionais da educação básica (60 professores de 2º e 4º anos de 10 escolas de Ensino Fundamental); b) 5 profissionais que atendem alunos com dificuldades escolares queixas escolares e neurocomportamentais; c) alunos de 2º e 4º anos de 10 escolas do Ensino Fundamental I com queixas neurocomportamentais e de aprendizagem (de cada escola serão 3 salas de aula do 2º ano e 3 salas do 4º ano) e um grupo controle sem queixas neurocomportamentais composto pela mesma quantidade de alunos pareados por sexo e idade. Os instrumentos avaliarão funcionamento cognitivo, saúde mental, habilidades de desempenho escolar, leitura e escrita. Prevê-se a construção de ambiente automatizado para a coleta digital dos dados com uso do software "open-source" de Business Process Management System-BONITA. Espera-se, do ponto de visa científico e tecnológico, que os dados coletados fomentem um ambiente Big Data para a rede, possibilitando testar como a transferência de tecnologias pode contribuir com definições precisas de problemáticas dos alunos, amenizar represamentos na espera de avaliações e um uso mais eficaz dos recursos públicos. (AU)