Ronaldo Mota Membro do Colegiado da Presidência da ABMES Chanceler do Grupo Estácio *** Os dados oficiais do ensino superior brasileiro mostram que as matrículas na modalidade presencial entre os anos de 2012 a 2016 avançaram 10%, enquanto na educação a distância o crescimento foi de 34%. Quanto ao número de concluintes, no ensino presencial a variação positiva nesse período foi de 7% e na modalidade a distância de 32%. Os dados mais impressionantes referem-se aos números de ingressantes. Frente ao substantivo crescimento de 44% em educação a distância (aproximadamente 542 mil ingressantes em 2012 contra 781 mil em 2016), houve uma redução de mais de 18% (2.204 mil ingressantes em 2012 para 1.858 mil em 2016) no ensino presencial. No início desta década, qualquer alerta acerca do incrível potencial de crescimento da modalidade a distância seria objeto de alguns olhares de desconfiança. Da mesma forma, para a maioria, ainda não era clara a forte tendência para a dominância do e-learning (baseado na internet), em contraposição ao chamado semipresencial. Idêntico ceticismo valeria para a previsão de que o dispositivo dominante de aprendizagem online viria a ser o celular, como é hoje, e não os computadores, notebooks e tabletes. Contemporaneamente, um dos grandes desafios no ensino superior é dimensionar o papel da analítica da aprendizagem (em inglês, “learning analytics”). Esta ferramenta e suas evoluções se mostrarão, cada vez mais, essenciais e imprescindíveis, contribuindo nos desenhos dos processos de aprendizagem mais efetivos. Analítica da aprendizagem diz respeito à técnica que se caracteriza pela coleta sistemática e pela análise rigorosa de dados dos educandos e de seus contextos educacionais, tendo como propósito o entendimento dos processos de aprendizagem e dos ambientes nos quais eles ocorrem. Assim, é possível desenvolver e aprimorar desenhos de aprendizagem (em inglês, “learning designs”), nos quais múltiplas trilhas educacionais podem ser construídas e disponibilizadas aos alunos. Nesta perspectiva, é possível viabilizar processos personalizados, atendendo características peculiares de cada educando ou próprias do ambiente educacional específico. Nos estágios iniciais da analítica de aprendizagem, os estudiosos se limitavam a modelos preditivos simples baseados em dados extraídos das informações disponíveis dos estudantes. O uso crescente de plataformas digitais pelos alunos e dos sistemas de gestão de aprendizagem pelas instituições, progressivamente, tem gerado uma quantidade inédita de dados qualificados. A partir deles, observamos avanços significativos nas aplicações da analítica da aprendizagem, nos desenhos educacionais propostos e nas intervenções pedagógicas deles decorrentes. Mais recentemente, foi introduzida a estratégia da analítica da aprendizagem disposicional (em inglês, “dispositional learning analytics”), a qual combina os dados gerais de aprendizagem com elementos disposicionais próprios dos educandos, incluindo seus comportamentos, suas atitudes e seus valores. A coleta desses dados disposicionais tanto pode ser realizada via respostas fornecidas diretamente pelos próprios estudantes, como via o monitoramento de suas reações, a partir de situações induzidas com propósitos específicos.  Os aspectos disposicionais que estamos interessados devem representar diferenciais característicos dos educandos e de suas circunstâncias, incluindo aspectos comportamentais, cognitivos, metacognitivos (envolvendo a percepção do aprendiz sobre a própria aprendizagem) e afetivos. No Brasil, temos a oportunidade de adotar quanto antes esta estratégia, em complemento às metodologias inovadoras associadas e às novas tecnologias disponíveis. A aplicação da analítica da aprendizagem disposicional, certamente, contribui para a construção de abordagens educacionais que viabilizem que todos aprendam, aprendam o tempo todo e em qualquer lugar, e, especialmente, que cada um aprenda de maneira única e personalizada.