Análise qualitativa e quantitativa do processo de aprendizagem baseado em design thinking a partir do uso do eletroencefalograma e rastreamento ocular

Abstract

O século XXI representa uma era de grandes transformações tecnológicas com reflexo no cotidiano e principalmente nas tecnologias educacionais. Esta transformação propiciou o desenvolvimento de aplicativos educacionais gradativamente sendo integrados no processo de aprendizagem, mas carecendo de uma análise quantitativa de sua eficiência. Na última década, os dispositivos de eletroencefalograma, antes utilizados exclusivamente na área médica, começaram a ser adaptados e disponibilizados para o mercado consumidor, assim possibilitando a sua utilização para a análise dos instrumentos educacionais. Logo, a inserção das tecnologias na sociedade e estendendo-se quando possível a educação, mesmo que de forma precária, não refletiu em uma melhor qualidade de ensino proporcional a sua evolução. Prontamente, é possível refletir que o modelo de ensino em si não evoluiu de forma efetiva e proporcional com a evolução tecnológica nas últimas décadas, mas apenas se adaptou às tecnologias. Consequentemente, a partir do estudo do funcionamento do cérebro, busca-se compreender o seu processo de aprendizagem, não limitado a respostas imediatas de um simples teste, no qual a vivência do aluno ou prévio conhecimento poderá interferir em sua resposta, mas a sua compreensão indireta, a partir da análise qualitativa e quantitativa do comportamento do cérebro durante o processo de aprendizagem com o uso do eletroencefalograma, para assim desenvolver tecnologias com maior assertividade na construção do conhecimento. O desenvolvimento da análise quantitativa da ativação neural, ocorre a partir da criação de uma metodologia de testes com o uso do eletroencefalograma (EEG) e rastreamento ocular aplicado a instrumentos educacionais integrados de forma nativa ao AVA D2L Brightspace. Esta metodologia inicia-se a partir da homogeneização previa das ativações neurais do sujeito, com a indução da equalização das ondas neurais, estendendo-se a sua quantificação. O modelo matemático desenvolvido para a quantificação matemática do cérebro, é realizado a partir da análise individual de cada lobo bem como o seu respectivo efeito relacional aos lobos vizinhos com a atenuação de eventuais artefatos não inerentes a pesquisa. Esta quantificação é realizada a partir do mapeamento individual de cada lobo, proveniente dos sensores do eletroencefalograma ali presentes, bem como a sua respectiva relação matematicamente proporcional a ativação das demais áreas cerebrais. Esta quantificação é relacionada de forma qualitativa ao rastreamento ocular do estudante durante o processo de análise do instrumento de aprendizagem baseada em Design Thinking, com o uso de Inteligência Artificial e comparada com dados pré-processados pelo fabricante do EEG. A partir desta análise, é proposto uma metodologia baseada em Design Thinking de forma assíncrona ao LMS D2L Brightspace que permeia desde o desenvolvimento de animações a avatares gerados por Inteligência Artificial simulando o comportamento humano e a troca de experiências/opiniões entre pessoas, criando assim um júri popular assíncrono. Como resultado desta pesquisa encontra-se o desenvolvimento e validação de um protocolo de utilização do EEG para análise de instrumento educacional, modelo matemático neural para a análise de correlação entre lobos cerebrais, software para a análise de dados neurais com base em BigData, o desenvolvimento e validação do conceito de Design Thinking aplicado a ambiente online de aprendizagem de forma assíncrona com a utilização de animações e avatares gerados por Inteligência Artificial entre outros.

The 21st century represents an era of major technological transformations reflected in everyday life, especially in educational technologies. This transformation has led to the development of educational applications that are gradually being integrated into the learning process; however, they lack a quantitative analysis of their efficiency. In the last decade, electroencephalogram devices, previously used exclusively in the medical field, began to be adapted and accessible to the consumer market, enabling their use for the analysis of educational tools. Therefore, the insertion of technologies into society, extending it to education whenever possible, even if precariously, has not led to a better quality of teaching in proportion to its evolution. It is readily possible to ponder that the teaching model itself has not evolved effectively and proportionally to the technological development in recent decades, but has merely adapted to technologies. Consequently, by studying how the brain works, we aim to understand its learning process, not limited to the immediate answers of a simple test, in which the student's experience or previous knowledge may interfere with their answer. Instead, we refer to its indirect understanding, from the qualitative and quantitative analysis of how the brain behaves during the learning process with the use of the electroencephalogram, in order to develop technologies with greater assertiveness in the construction of knowledge. The development of the quantitative analysis of neural activation occurs through the creation of a testing methodology using the electroencephalogram (EEG) and eye tracking applied to educational tools natively integrated to LMS D2L Brightspace. This methodology starts from the previous homogenization of the subject’s neural activations, with the induction of the equalization of neural waves, extending to their quantification. The mathematical model developed for the mathematical quantification of the brain is carried out based on the individual analysis of each lobe as well as its respective relational effect to neighboring lobes with the attenuation of any artifacts not inherent in the research. This quantification is performed through the individual mapping of each lobe using data from the electroencephalogram sensors, as well as their respective mathematically proportional relationship to the activation of the other brain areas. This quantification is qualitatively related to the student's eye tracking during the analysis of the learning tool based on Design Thinking, using artificial intelligence and compared to pre-processed data from the EEG manufacturer. From this analysis, we propose a methodology based on Design Thinking, asynchronously integrated into the D2L Brightspace LMS. This methodology encompasses everything, from the development of animations to AI-generated avatars simulating human behavior and the exchange of experiences/opinions among people, thereby creating an asynchronous popular jury. The results of this research present the development and validation of a protocol for the use of EEG in the analysis of an educational tool, a neural mathematical model to analyze the correlation between brain lobes and a software to analyze neural data based on BigData. They also show the development and validation of the concept of Design Thinking applied to an online learning environment asynchronously using animations and avatars generated by artificial intelligence, among others.