Aprendizagem colaborativa na comunidade de prática virtual data hackers

Abstract

Este estudo analisou a aprendizagem colaborativa na Comunidade Virtual de Prática Data Hackers, uma comunidade de destaque no Brasil na área de ciência de dados com mais de quarenta mil usuários. O objetivo central foi compreender como fatores individuais, organizacionais e contextuais influenciam a aprendizagem dos usuários nesse ambiente, para isso utilizou-se uma abordagem metodológica mista, combinando questionários e entrevistas. A análise integrada de dados quantitativos e qualitativos revelou a importância das experiências, competências e motivações individuais dos membros, e a eficácia das ferramentas digitais como Slack na promoção de discussões e troca de conhecimento. Os dados coletados também revelaram a predominância de membros jovens e a preferência por métodos de aprendizado flexíveis. Além disso, o estudo apresenta recomendações para melhorar a aprendizagem colaborativa, incluindo o fortalecimento da interatividade e engajamento, programas de mentoria, e desenvolvimento profissional, e incentivos e reconhecimento para os membros. O estudo contribui para o entendimento das comunidades virtuais de prática em ciência de dados, ressaltando a importância do engajamento ativo, do compartilhamento de conhecimentos e do suporte mútuo. As descobertas oferecem insights sobre como promover eficazmente a aprendizagem colaborativa em ambientes virtuais, fornecendo orientações valiosas para teóricos e profissionais da área.

This study analyzed collaborative learning in the Virtual Community of Practice Data Hackers, a prominent community in Brazil in the field of data science with over forty thousand users. The main objective was to understand how individual, organizational, and contextual factors influence learning in this environment. For this purpose, a mixed-methodological approach was used, combining questionnaires and interviews. The data collected revealed the predominance of young members and a preference for flexible learning methods. The integrated analysis of quantitative and qualitative data highlighted the importance of members' individual experiences, competencies, and motivations, and the effectiveness of digital tools like Slack in promoting discussions and knowledge exchange. Furthermore, the study provides recommendations for improving collaborative learning, including strengthening interactivity and engagement, mentorship programs, professional development, and incentives and recognition for members. This study contributes to the understanding of virtual communities of practice in data science, emphasizing the importance of active engagement, knowledge sharing, and mutual support. The findings offer insights into how to effectively promote collaborative learning in virtual environments, providing valuable guidance for theorists and practitioners in the field.