Anthony Williams • Maria Northcote • Peter Kilgour • Ben Stewart

Programa de mentoria virtualUma iniciativa para apoiar alunos do primeiro ano e alunos em risco

Edição Especial

Educação Adventista On-line

Os alunos ingressam na faculdade e universidade com formações, origens e estágios de vida diferentes. O conceito de que um aluno de primeiro ano é sempre um recém-formado no ensino médio é um equívoco; muitos alunos chegam ao ensino superior com uma experiência de vida significativa.

A cultura universitária de estudo raramente é a mesma do ensino médio, o que dificulta a transição até mesmo para alunos talentosos. Em muitos países, a massificação do ensino superior possibilitou a educação para todos, tendo como único fator limitante a capacidade de um aluno atender às exigências de matrícula e ao pagamento das disciplinas.

Como a educação on-line permite uma maior flexibilidade de estilo de vida, especialmente para alunos com empregos, compromissos familiares e/ou aqueles que moram longe de uma universidade, muitos alunos que pela primeira vez estão cursando o ensino superior estão se matriculando em cursos on-line. Esses alunos enfrentam uma dupla questão: aprender no nível universitário e aprender em um novo ambiente. Um estresse adicional é colocado sobre esses alunos devido à suposição de que eles sabem ser aprendizes autônomos que podem gerenciar seu próprio aprendizado e as questões associadas ao ambiente universitário. A combinação do aumento de expectativas e diminuição do contato pessoal com o corpo docente e outros alunos cria um desafio complexo para acadêmicos envolvidos em universidades que oferecem cursos de graduação on-line (ver o artigo desta edição de Adam Fenner).

Mesmo, dentro do contexto das instituições adventistas do sétimo dia, que se orgulham de oferecer um alto nível de apoio ao estudante, os alunos que entram na universidade pela primeira vez frequentemente “dão de cara com a porta” quando sentem dificuldades. Não importa se os alunos estudam da forma tradicional ou on-line, todos enfrentam dificuldades em algum momento durante seu primeiro ano.

Um programa de mentor virtual pode oferecer apoio a todos os alunos do primeiro ano, independentemente de eles estarem envolvidos em ambientes de aprendizado on-line, mistos ou tradicionais. Uma dessas iniciativas, implementada pela Universidade de Newcastle, em Newcastle, Austrália, e mais tarde pelo Colégio Avondale de Ensino Superior, em Cooranbung, Austrália, também apoiou estudantes de outros anos de estudo que estavam com dificuldades identificadas como “em risco”.

Embora os desafios associados à falta de familiaridade logo sejam superados pela maioria dos estudantes, as pressões da vida e do estudo parecem inibir alguns para superar tais dificuldades. Além disso, mesmo os alunos que parecem estar progredindo bem podem experimentar doenças, luto ou problemas psicológicos; dificuldades que, se não identificadas precocemente, podem levar a uma espiral descendente que leva à interrupção de seus estudos. Nesses piores cenários, mesmo alunos com excelentes habilidades acadêmicas podem deixar seus estudos ou simplesmente “sucumbir entre as rachaduras”. Em geral, esses alunos são chamados de “alunos em risco”, porque, por uma variedade de fatores, eles não estão lidando bem com a situação e são suscetíveis de falhar ou desistir, muitas vezes sem ser notados. Os alunos em risco precisam de apoio adicional, de curto prazo ou por um período mais longo. Mesmo que tenham acesso imediato a uma infinidade de serviços de apoio ao estudante, os alunos em risco geralmente se isolam quando experimentam dificuldades acadêmicas.

Classes universitárias muito cheias dificultam o acompanhamento, por parte da equipe escolar, dos funcionários dos residenciais, dos orientadores, dos capelães e até mesmo dos colegas, de alunos que estão com dificuldades. Esse problema é agravado em ambientes on-line. Embora as implicações mais amplas de uma tarefa perdida ou malsucedida possam passar despercebidas por um professor, a falha ou a não submissão de tarefas de vários conteúdos pode indicar a necessidade de um apoio adicional, e essa necessidade pode não ser descoberta até que seja tarde demais. Da mesma forma, os baixos níveis de acesso dos alunos e/ou o envolvimento com uma disciplina dentro do Sistema de Gestão de Aprendizagem (Learning Management System - LMS) podem significar que o aluno está com dificuldade naquele assunto, mas o baixo engajamento em todas as disciplinas do LMS geralmente indica um aluno em risco. O efeito cumulativo certamente indica um problema que, sem o benefício de um LMS ou sistema de rastreamento similar, nenhuma pessoa em uma universidade seria capaz de identificar e agir antes que o aluno tenha perdido algumas disciplinas ou se desconectado completamente.

Na maioria dos casos, as instituições de ensino superior oferecem serviços de apoio adequados para ajudar nessas circunstâncias, mas nem sempre eles são acessados pelos alunos. Para os alunos que buscam ajuda, o apoio geralmente pode ser fornecido com relativa facilidade, mas identificar e fornecer apoio aos alunos que se isolam continua a exigir um esforço complexo. Embora não haja uma maneira correta e única de identificar e apoiar esses alunos, a tecnologia pode auxiliar nesse processo e oferecer uma solução viável.

O contexto australiano

Desde a década de 1970, uma pesquisa considerável explorou as questões de retenção de alunos e o desgaste encontrado no ensino superior. A pesquisa confirmou o impacto adverso dos estudantes que evadiram de uma universidade antes de obter seu diploma, fato evidente tanto na Austrália1 quanto internacionalmente.2 O desgaste estudantil não afeta apenas a instituição, mas também o aluno e sua família. Os modelos atuais de financiamento para o setor de ensino superior australiano (HECS; Fee-Help) e para os Estados Unidos (empréstimos estudantis federais e privados) muitas vezes deixam os estudantes, independentemente das matérias concluídas, com dívidas significativas. Considerações financeiras à parte, há muitos outros desfechos desfavoráveis que poderiam ser evitados se a reprovação fosse gerenciada de forma mais eficiente.

Uma preocupação generalizada foi expressa na revelação de que um terço de todos os alunos universitários pensaram em desistir durante seu primeiro ano de estudo.3 No contexto da Austrália, o trabalho seminal de McInnis et al.4 ainda é relevante, já que alunos do primeiro ano, de acordo com Krause,5 vacilam entre três tensões, às vezes concorrentes:

  • a relevância para sua vida do programa em que estão matriculados;
  • as percepções de si como clientes (a partir das dimensões de marketing e serviço de sua instituição); e
  • os padrões disciplinares e de integridade acadêmica exigidos pelos acadêmicos.

Essas tensões provavelmente contribuem para a desistência de alunos de uma faculdade ou universidade. Vários modelos que tentam explicar a retenção e o desgaste dos alunos e inúmeras abordagens que visam à redução do desgaste foram exploradas e implementadas entre estudantes universitários em seu primeiro ano em universidades na Austrália. As estratégias incluem tentativas de aumentar os níveis de envolvimento dos alunos, a criação de comunidades de aprendizagem e táticas para construir a integração acadêmica e social. Essas estratégias têm demonstrado ser uma influência positiva quando se trata de retenção de alunos.6

Necessidade identificada

Em 2013, a administração do Colégio Avondale de Ensino Superior (Cooranbong, New South Wales, Austrália) realizou uma pesquisa-piloto avaliando todos os alunos de graduação, revelando que muitos alunos do primeiro ano desconheciam ou não usavam os sistemas de apoio de sua instituição (por exemplo, oficinas de aprendizagem, aconselhamento, apoio específico à disciplina etc.). Destacar esses recursos e incentivar os alunos a acessá-los foi visto como um primeiro passo para diminuir o desgaste e fornecer apoio adicional aos alunos em necessidade.

Além disso, quando grandes turmas são a norma, os alunos que enfrentam problemas pessoais se envolvem menos, raramente solicitam apoio pessoal e muitas vezes desistem.7 As escolas precisam desenvolver mecanismos para ajudar a identificar e apoiar esses alunos em risco por meio de orientação e apoio necessário. Se os estudantes em dificuldades forem rapidamente encaminhados para os serviços de apoio, as taxas de desistência, fracasso e dificuldades pessoais irão diminuir.

Os benefícios de se criar uma atmosfera geral na qual os alunos se sentem acadêmica e socialmente conectados e sustentados foram comprovados na pesquisa. Lizzio8 propôs que a experiência de pertencimento de um aluno poderia ser criada através do desenvolvimento de um ambiente que consiste em “cinco sentidos de sucesso”: conectividade, capacidade, desenvoltura, propósito e cultura. A criação de tal ambiente pode melhorar positivamente a experiência dos alunos novatos, especificamente daqueles que estão se sentindo vulneráveis e não alinhados.9 A consolidação das conexões estudantis com instituições acadêmicas é de vital importância, mas as intervenções acadêmicas podem ser menos eficazes se lhes faltar ênfase no acompanhamento durante o crítico primeiro semestre da conectividade social.10

Programa de Mentoria Virtual do Avondale

Todas as disciplinas no Avondale têm um componente on-line ou misto e usam o Moodle como LMS para trabalhar com alunos fora das aulas formais. Para ajudar a identificar todos os alunos do primeiro ano que estavam potencialmente em risco e oferecer-lhes assistência, o Avondale implementou um programa de Mentoria Virtual (MV). Uma função da MV, de meio período, foi criada para acompanhar o progresso dos alunos e fazer contato com aqueles que pareciam estar passando por dificuldades. A MV responde ao vice-diretor acadêmico e ao diretor de pesquisa.

Os alunos foram apresentados à MV em diversas ocasiões (inclusive durante a orientação on-line e presencial, nas palestras e tutoriais) e por pessoas diferentes (incluindo coordenadores, professores das disciplinas, equipe administrativa e equipe de apoio pastoral). Eles também foram informados sobre os papéis e responsabilidades da MV através de páginas da web dedicadas ao LMS.

Quando os alunos falhavam em um item de avaliação ou não se engajavam em atividades do LMS, a MV entrava em contato com eles (geralmente por e-mail; às vezes, por telefone). Depois de observar a falta de progresso do aluno, a MV fazia perguntas sobre várias questões, incluindo:

  • se o aluno estava com um problema particular;
  • se o aluno precisava de apoio extra de um tutor; e/ou
  • se o aluno precisava discutir sua escolha de carreira com um diretor do programa ou com o Serviço de Orientação Vocacional.

Quando apropriado, os alunos eram encorajados a:

  • obter ajuda do Programa de Apoio ao Discente da universidade;
  • conversar com um conselheiro; e/ou
  • reunir-se com professores de disciplinas e/ou coordenadores de curso (para alunos internos, as reuniões seriam realizadas pessoalmente; para alunos on-line, via teleconferências).

A MV foi encarregada de cumprir as seguintes responsabilidades:

  • monitorar o progresso dos alunos por meio do uso do “Boletim” (uma instalação dentro do LMS da instituição que armazena as notas em cada item de avaliação para as disciplinas em que os alunos estão matriculados);
  • monitorar o envolvimento on-line dos alunos (as estatísticas do LMS permitem que a MV identifique com que frequência os alunos acessaram o LMS e quais opções selecionaram);
  • entrar em contato com alunos que falharam em um item da avaliação ou que não participaram de uma atividade on-line;
  • manter contato subsequente e regular com estudantes em risco;
  • acompanhar os alunos em risco em todas as disciplinas em que estivessem inscritos;
  • articular-se com os professores das disciplinas e alertá-los para os problemas dos alunos;
  • manter registro das ocorrências;
  • analisar registros e fornecer feedback sobre tendências para os professores e coordenadores de programas;
  • identificar as melhores práticas de apoio aos alunos durante seu primeiro ano na universidade;
  • facilitar o relacionamento entre o aluno e a equipe escolar; e
  • aumentar a visibilidade dos alunos em risco ou com problemas na MV e, posteriormente, com instrutores e orientadores acadêmicos.

A atividade da Mentoria Virtual

A MV mantém um sistema de registro centralizado e usa uma abordagem sistemática para avaliar os componentes de cada disciplina em que os alunos estão matriculados, incluindo cronograma de avaliação, fóruns de discussão etc., e assegura que um plano seja desenvolvido em consulta com a administração da faculdade para todas as disciplinas.

A MV coletou as seguintes informações, cujos destaques são mostrados na Tabela 1: (a) número das disciplinas do primeiro ano; (b) número geral de disciplinas monitoradas pela MV; (c) número de alunos matriculados em cada unidade, coorte e disciplina; e (d) número de temas por disciplina.

Os níveis de envolvimento dos alunos foram classificados usando os seguintes indicadores de engajamento, com a MV avaliando o envolvimento no LMS dos alunos em cada um desses domínios para identificar aqueles que estavam potencialmente em risco:

  1. Acessar ao LMS antes do final da semana 2;
  2. Baixar o resumo da unidade antes do final da semana 2;
  3. Baixar informações do aluno (arquivo PDF incluindo informações detalhadas sobre avaliações) antes do final da semana 3;
  4. Acessar fórum de notícias (fórum de anúncios) antes do final da semana 3;
  5. Frequência de acesso às disciplinas durante as semanas 4-6;
  6. Contagem de cliques no site LMS durante as semanas 4-6;
  7. Submissão da tarefa avaliativa 1 (e, se relevante, solicitação de prorrogação);
  8. Submissão da tarefa avaliativa 2 (e, se relevante, solicitação de prorrogação); e
  9. Apresentação da tarefa avaliativa 3 (e, se relevante, pedido de prorrogação).

Toda a atividade da MV foi registrada em uma planilha para permitir a correlação de registros sobre alunos individuais em vários assuntos. Ao monitorar as atividades no LMS, a MV conseguiu identificar os alunos que estavam apresentando desempenho ruim e com risco de fracasso.

Quando os alunos não conseguiram alcançar nenhum dos indicadores de engajamento, eles receberam uma mensagem do sistema. O e-mail inicial enviado aos alunos simplesmente perguntou: “Está tudo bem? Percebemos que você ainda não acessou seu [indicador de engajamento]. ” Como indicado na Tabela 2, foram recebidos 80 e-mails em resposta aos mais de 1.600 e-mails enviados, tanto agradecendo à MV por lembrá-los, como solicitando apoio ou aconselhamento.

O papel da MV não é acadêmico, mas apoiar e orientar objetivamente os alunos ou encaminhá-los para o apoio adequado à sua dificuldade. Curiosamente, embora o contato da MV tenha sido suficiente para resolver os problemas de alguns alunos, muitos outros alunos não responderam à mensagem enviada pela MV, mas simplesmente agiram de acordo com seu conteúdo. Para os alunos que precisavam de ajuda adicional, o conselho objetivo da MV se mostrou vital.

O fato de a MV monitorar o progresso dos alunos em relação aos indicadores de engajamento especificados entre os participantes foi extremamente importante para garantir a rápida identificação daqueles que poderiam estar em risco. As tendências gerais são facilmente ignoradas pelos funcionários acadêmicos que desconhecem o desempenho dos alunos em outras disciplinas. Além disso, os professores não têm a capacidade de monitorar a totalidade do progresso individual dos alunos, a fim de identificar os que possam estar em risco.

A Tabela 2 descreve o tipo e a amplitude das interações documentadas pela MV. Esses dados foram extraídos do teste inicial do programa de MV, que revelou várias questões relacionadas aos protocolos. Também deve ser notado que o número de questões pessoais registradas durante esse período experimental foi maior que o normalmente esperado, já que dois grandes acidentes de carro envolvendo alunos universitários ocorreram perto das datas de avaliação, um deles resultando em uma fatalidade. Foi interessante observar que os efeitos desses incidentes foram observados pela MV no engajamentos dos alunos no LMS nas disciplinas em que os alunos envolvidos nos acidentes estavam matriculados.

Tabela 2. Perfil da Atividade da Mentoria Virtual (2006-2007)

Número total de e-mails enviados

1.650

Número de alunos individuais contatados porque mostraram sinais de estar em risco

63

Número de e-mails de alunos que responderam à MV

80

Número de referências

28

Alcance das questões

Porcentagem

Problemas de TI (problemas de conexão, problemas de login)

20

Questões técnicas (uso do sistema de computador, dificuldades de submissão on-line, gerenciamento do sistema de monitoramento de plágio)

10

Problemas no LMS (problemas de login, capacidade para navegar no sistema)

30

Questões relacionadas à disciplina (inscrição, problemas de unidade correta/problemas de créditos na matrícula, cumprimento de disciplinas)

10

Questões de atribuição (todas as aprendizagens e atividades que foram avaliadas, questões relacionadas às rubricas)

10

Questões pessoais (acidentes, morte, doença)

20

Percepções sobre a resposta dos alunos ao envolvimento da equipe escolar com o LMS

Os níveis de atividade do aluno no LMS são os principais indicadores de envolvimento, portanto, os alunos do Avondale com um perfil baixo de atividade no LMS foram alvo da MV. Para esses alunos, qualquer falta de engajamento com o LMS resultou em uma mensagem de acompanhamento da MV, que os lembrou de acessar regularmente as matérias e se envolver com material didático on-line. Vale ressaltar que foi encontrada uma alta correlação entre o engajamento dos tutores e dos alunos no LMS (ver Figuras 1 e 2). A MV monitorou a interação entre alunos e tutores como parte da permanência dos alunos da coorte do primeiro ano e alunos em risco.

Figura 1. Relação entre o Alto Envolvimento do Aluno (Visualizações) e o Alto Envolvimento do Tutor (Postagens)

Figura 2. Relação entre o Baixo Envolvimento do Aluno (Visualizações) e o Baixo Envolvimento do Tutor (Postagens)

Embora essas correlações sejam dignas de nota, o foco dos administradores continuou sendo monitorar e acompanhar alunos com baixo perfil de engajamento. Evidências consideráveis sugeriram uma correlação direta entre o nível de envolvimento dos alunos e suas notas finais:11 o nível de atividade dos alunos e o envolvimento em discussões on-line assíncronas se correlacionaram com os resultados finais, especificamente os domínios de participação ativa (tempo total em discussão no LMS, frequência ao LMS, número de postagens), o engajamento com tópicos de discussão (duração da publicação, tempo de discussão por visita), o esforço consistente e a conscientização (regularidade de visitas e tempo entre as visitas) e a interação (número de respostas desencadeadas por uma postagem, número de respostas às mensagens recebidas). Uma vez que os níveis de envolvimento correlacionam-se com o sucesso, a falta de envolvimento dos alunos no início do semestre indica uma probabilidade de que eles terão dificuldade em concluir a disciplina.

Em uma iniciativa anterior à MV na Universidade de Newcastle (Austrália), o corpo docente de engenharia rastrou estudantes, tanto on-line quanto de forma tradicional, que estavam desistindo de uma série de disciplinas.12 A Figura 3 mostra as semanas nas quais ocorreram desistências em várias disciplinas do programa. Embora a maioria das desistências tenha ocorrido no início do semestre, sua frequência foi claramente acelerada até o final do semestre e antes do prazo limite, quando uma penalidade acadêmica seria registrada no histórico do aluno. A Figura 3 também mostra que os alunos de Arquitetura e Urbanismo abandonaram o curso de forma significativa. Muitos dos alunos on-line eram estudantes maduros que estavam trabalhando em período integral. Dificuldades associadas ao gerenciamento do tempo são bem conhecidas nessa área e explicam parcialmente as tendências mostradas na Figura 3. Pesquisas mostraram que tais estudantes estavam, em sua maioria, inconscientes dos serviços de apoio disponíveis a eles, exacerbando assim os desafios que enfrentaram.

Figura 3. Número de Desistências de Disciplinas da Universidade de Newcastle (2006)

É difícil prever o impacto total da iniciativa de MV devido às opções de inscrição complexas e diversificadas disponíveis aos alunos – embora os alunos do primeiro ano, tendo de se justificar no “Diga o Motivo” por sua falta de progresso enquanto matriculados em uma disciplina, forneçam alguma previsão. Primeiramente, no “Diga o Motivo”, vários alunos foram solicitados a justificar por que permanecer matriculados em seu programa selecionado, já que haviam perdido muitas matérias. A Tabela 3 mostra que o número de alunos dessa “contestação” permaneceu relativamente constante de 2006 a 2008.13 A partir do momento em que o projeto de MV começou, em 2007, uma redução significativa de alunos do primeiro ano categorizados como “Diga o Motivo” e “Em Risco” foi alcançada. Isso sugere que, depois que o projeto foi implementado, os alunos do primeiro ano foram mais bem informados e se envolveram mais estrategicamente com seus estudos. Como a introdução da iniciativa de MV foi a única mudança nesse período (2006-2008), qualquer sucesso pode ser atribuído adequadamente ao programa. Embora o sucesso tenha sido observado com esses alunos do primeiro ano, parece que os alunos de anos subsequentes não estavam sendo alcançados, indicando que o papel da MV talvez precisasse ser expandido.

Até agora, consideramos o programa de MV sob a perspectiva de assistência a alunos com dificuldades acadêmicas, mas há uma dimensão a mais no programa: a capacidade de identificar logo no início os alunos em risco e apoiar aqueles que estão passando por dificuldades não acadêmicas. Em um ambiente de aprendizado misto e on-line, em que a amplitude dos problemas pode ser difícil de ser estabelecida, a iniciativa da MV pôde observar mudanças nos perfis de envolvimento de um número significativo de alunos nas Universidades de Newcastle e Avondale. O acompanhamento desses alunos identificou a necessidade de apoio emocional adicional após dois incidentes graves, e a MV conseguiu direcionar os alunos para os serviços apropriados, conforme necessário. Os alunos nem sempre se revelavam quando tinham dificuldades, mas as dicas visuais fornecidas pelo acompanhamento dos perfis de envolvimento dos alunos pela MV ajudaram significativamente na identificação desses problemas.

Conclusão

O programa de MV foi implementado com sucesso em duas instituições, em um período de mais de nove anos – no Avondale College e na Universidade de Newcastle –, e as evidências sustentam seus benefícios para os alunos, especialmente aqueles que estudam em ambientes mistos e on-line. Os dados também sugerem um aumento de alunos de formações não tradicionais em universidades, especificamente no ambiente on-line, durante o período em que o programa de MV foi desenvolvido nas duas instituições.

Muitas vezes, quando confrontados com a opção de mudar suas aulas para on-line, os professores afirmam que é difícil ensinar os alunos, a menos que possam “olhá-los nos olhos”. À medida que mais e mais alunos escolhem estudar on-line, os designers do conteúdo e professores precisam desenvolver estratégias que efetivamente apoiem sua transição para a aprendizagem nesse ambiente.

Embora essas estratégias precisem de maior desenvolvimento, os pesquisadores da área continuam estudando a capacidade significativa dos sistemas analíticos do LMS, que até agora foram subutilizados. A literatura mostra que sistemas que registram o uso do LMS pelos alunos, através de rastreamento e análise de dados on-line (analíticos), regularmente mostram relatos de seu sucesso.

Agudo-Peregrina et al.14 descreveram três classificações de interação “independentes do sistema”: aquelas baseadas no agente (aluno-aluno, aluno-professor, aluno-conteúdo); aquelas baseadas na frequência de uso (mais usadas: transmissão de conteúdo; moderadamente usadas: discussões, avaliação de alunos; e raramente usadas: pesquisas de avaliação de disciplina/professor/satisfação, instruções baseadas em computador); e classificações baseadas no modo de participação (interação ativa versus passiva). Eles avaliaram a relação de cada componente com o desempenho acadêmico em duas modalidades diferentes de aprendizado (aprendizado misto e aprendizado on-line) e desenvolveram uma ferramenta de extração e relatório de encaixe para o LMS classificar automaticamente as interações na categoria apropriada.

Os resultados indicaram que o desempenho acadêmico do aluno está correlacionado com a interação ativa em cada classificação do sistema, mas apenas no aprendizado puramente on-line (não correlacionado ao aprendizado misto). Os sistemas LMS, portanto, têm um grande potencial, e, como Cerezo et al.15 destacaram, avanços recentes no uso de dados educacionais retirados do LMS podem ajudar, identificar e prever estilos de aprendizagem, esforços gastos e o aprendizado dos alunos.

Como esses dois exemplos mostram, existe um grande potencial para a aplicação da análise do LMS para enriquecer iniciativas como o programa da MV. As tarefas de escrever protocolos para as análises complexas que aprimorarão o ensino e, em última instância, melhorarão a capacidade de apoiar com eficácia e sucesso os alunos estão diante de nós como administradores e pesquisadores do programa. A capacidade de identificar alunos com dificuldades e simplesmente reconhecer essa dificuldade perguntando “Está tudo bem?” antes de direcioná-los para um apoio adicional apropriado dá aos professores em ambientes mistos e on-line a capacidade de quase “olhar seus alunos nos olhos”.


Este artigo foi revisado por pares.

Anthony Williams

Anthony Williams, PhD, é professor de Educação no Avondale College of Higher Education, Cooranbong, New South Wales, Austrália. O Dr. Williams tem trabalhado em universidades na Austrália por mais de 30 anos. Antes de lecionar no Avondale, ele foi diretor da Escola de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de Newcastle, em Callaghan, New South Wales. O Dr. Williams ganhou mais de 2 milhões de dólares australianos em subsídios de pesquisa, incluindo quase 20 subsídios financiados externamente na Scholarship of Learning and Teaching. Ele também ganhou um Prêmio Nacional de Excelência em Ensino na Área de Ciências Físicas e Estudos Relacionados. O Dr. Williams esteve envolvido na produção de 400 publicações, muitas das quais se relacionam com as bolsas de ensino e aprendizagem.

Maria Northcote

Maria Northcote, PhD, é professora associada e diretora do Centro de Avanço de Bolsas de Ensino e Aprendizagem do Avondale College of Higher Education. Ela é uma professora experiente no ensino superior, líder e pesquisadora e está envolvida no ensino de graduação e pós-graduação e no desenvolvimento profissional. Seus interesses de pesquisa incluem conceitos threshold, tecnologia educacional, ensino on-line e aprendizado profissional. A Dra. Northcote concluiu seu PhD em 2006 na Edith Cowan University, na Austrália Ocidental.

Peter Kilgour

Peter Kilgour, MathsEdD, Mace, é professor conferencista e diretor do Centro de Pesquisa em Educação Cristã do Avondale College of Higher Education. Suas áreas de pesquisa incluem educação matemática, educação multicultural, ensino inovador, educação on-line, administração escolar e ambientes de sala de aula. Ele trabalhou como professor de Matemática no ensino fundamental, foi diretor de escola e CEO de sistema educacional. O Dr. Kilgour escreveu e publicou materiais importantes nas áreas de humanização da experiência de aprendizado on-line, transmissão acadêmica em matemática nas escolas, monitoramento das atitudes raciais dos estudantes do ensino superior, tipos de avaliação no ensino superior, formação da fé em escolas cristãs e proteção infantil nas escolas cristãs.

Ben Stewart

Ben Stewart, BA, graduou-se pelo Avondale College of Higher Education em dezembro de 2017, com bacharelado em Psicologia do Aconselhamento. Ele recebeu uma Bolsa de Verão, um prêmio que envolveu todo o espectro de atividades de pesquisa desse projeto, e foi um grande contribuidor para este artigo. Stewart está planejando continuar seus estudos em psicologia e tem vários interesses de pesquisa, incluindo motivação intrínseca (educação e religião), melhoria do bem-estar psicológico através do contato aventura e natureza e desenvolvimento da resiliência durante a mudança e a transição.

Citação recomendada:

Anthony Williams, Maria Northcote, Peter Kilgour and Ben Stewart, “Programa de mentoria virtual Uma iniciativa para apoiar alunos do primeiro ano e alunos em risco,” Revista Educação Adventista 45:1 (Janeiro–Março, 2018). Available at https://jae.adventist.org/pt/2018.3.5.

NOTAS E REFERÊNCIAS

  1. Keri-Lee Krause, “The Changing Face of the First Year: Challenges for Policy and Practice in Research-led Universities.” Artigo apresentado no University of Queensland First-year Experience Workshop, Queensland, Australia, 31 de outubro de 2005. Disponível em: https://www.griffith.edu.au/__data/assets/pdf_file/0007/39274/UQKeynote2005.pdf; Craig McInnis et al., “Non-completion in Vocational Education and Training and Higher Education: A Literature Review Commissioned by the Department of Education, Training, and Youth Affairs,” University of Melbourne Centre for the Study of Higher Education (CSHE) (2000).
  2. Vincent Tinto, “Taking Retention Seriously: Rethinking the First Year of College,” NACADA Journal 19:2 (outubro de 1999):5-9; Mantz Yorke, “The Quality of the Student Experience: What Can Institutions Learn from Data Relating to Non-completion?” Quality in Higher Education 6:1 (abril de 2000):61-75.
  3. Mais de 4 mil alunos de sete universidades em toda a Austrália foram pesquisados sobre suas atitudes e comportamento durante o primeiro ano em uma universidade. O estudo também procurou identificar padrões sobre como os alunos se ajustaram à vida universitária e como avaliaram a qualidade de sua experiência. Os pesquisadores procuraram encontrar tendências ao longo de um período de cinco anos. Esse relatório de tendências é publicado a cada cinco anos, com a publicação mais recente tendo ocorrido em 2015. Ver Craig McInnis, Richard James e Robyn Hartley, Trends in the First-year Experience in Australian Universities (Canberra, Australia: Department of Education, Training, and Youth Affairs, 2000). Disponível em: http://melbournecshe.unimelb.edu.au/__data/assets/pdf_file/0008/1670237/FYE.pdf; Anne Pitkethly e Mike Prosser, “The First Year Experience Project: A Model for University-wide Change,” Higher Education Research and Development 20:2 (julho de 2001):185-198.
  4. McInnis, Trends in First-year Experience in Australian Universities.
  5. Kerri-Lee Krause et al., The First-year Experience in Australian Universities: Findings from a Decade of National Studies (Barton, Australia: Commonwealth of Australia, Department of Education, Science, and Training, 2005). Esse relatório apresenta os resultados de um estudo com base em 2.344 alunos entrevistados individualmente e relata mudanças ao longo de um período de 10 anos. Ele é publicado a cada cinco anos, com a publicação mais recente tendo ocorrido em 2015.
  6. Vincent Tinto, Anne Goodsell-Love e Pat Russo, “Building Community,” Liberal Education 79:4 (outubro de 1993):16-22; Chun-Mei Zhao e George D. Kuh, “Adding Value: Learning Communities and Student Engagement,” Research in Higher Education 45:2 (março de 2004):115-138.
  7. Krause et al., The First Year Experience in Australian Universities: Findings from a Decade of National Studies.
  8. Alf Lizzio, “Designing an Orientation and Transition Strategy for Commencing Students.” Trabalho apresentado na Griffith University, Gold Coast, Australia, 2006.
  9. Ibid.
  10. Jennifer Masters e Sharn Donnison, “First-year Transition in Teacher Education: The Pod Experience,” Australian Journal of Teacher Education (Online) 35:2 (março de 2010):87.
  11. Dongho Kim et al., “Toward Evidence-based Learning Analytics: Using Proxy Variables to Improve Asynchronous Online Discussion Environments,” The Internet and Higher Education 30 (julho de 2016):30-43.
  12. Anthony Williams e Willy Sher, “Using Blackboard to Monitor and Support First-year Engineering Students.” Artigo apresentado no 18th Annual Australasian Association for Engineering Education Conference, Melbourne, Australia, 2007. Disponível em: http://conference.eng.unimelb.edu.au/aaee2007/papers/paper-34.pdf.
  13. Nenhum dado foi acessado além de 2008, uma vez que os dados foram coletados até aquele ponto para determinar a viabilidade da iniciativa.
  14. Ángel F. Agudo-Peregrina et al., “Can We Predict Success from Log Data in VLEs? Classification of Interactions for Learning Analytics and Their Relation with Performance in VLE-supported F2F and Online Learning,” Computers in Human Behavior 31 (fevereiro de 2014):542-550.
  15. Rebecca Cerezo et al., “Students῾ LMS Interaction Patterns and their Relationship with Achievement: A Case Study in Higher Education,” Computers & Education 96 (maio de 2016):42-54.