Taxonomia para avaliação pluridimensional de recursos digitais de aprendizagem

Abstract

Recursos Digitais de Aprendizagem (RDAs) são uma nova forma de ensino e aprendizagem baseadas no uso do computador e contribuem para auxiliar o educador em sua prática educativa. Diante da importância de garantir a qualidade desses recursos, a proposição de abordagens para sua avaliação é abundante na literatura nacional e internacional. A diversidade de abordagens para avaliação de RDAs e sua caracterização heterogênea dificultam a verificação da qualidade destes recursos. A inexistência de um consenso sobre os critérios a serem adotados, assim como da relação explícita entre estes e os arcabouços de qualidade, são barreiras para o processo de avaliação em si. Diante disso, o presente trabalho tem como objetivo favorecer a avaliação de Recursos Digitais de Aprendizagem a partir de uma metaorganização de dimensões, categorias e critérios em uma taxonomia que contempla a qualidade de software, de uso, pedagógica e híbrida. O processo de desenvolvimento da Taxonomia para Avaliação de Recursos Digitais de Aprendizagem (TaRDa) pautou-se no estudo e caracterização de 26 abordagens para avaliação de RDAs, selecionadas a partir de uma Revisão Exploratória e Sistemática da Literatura. Foram extraídos e analisados um total de 724 critérios a partir do corpus de 194 publicações nacionais e internacionais contempladas no estudo. TaRDa foi concebida a partir de um processo iterativo e incremental, com validações cíclicas conduzidas com especialistas das áreas de qualidade de software, de usabilidade e educadores. A verificação da adequação da TaRDa considerou a opinião de um total de 102 especialistas com a aplicação de surveys on-line e grupos focais. Como resultado, TaRDa consiste em um instrumento para facilitar a avaliação de RDAs, sendo composta por 49 critérios e suas respectivas descrições, alocados em 17 categorias em consonância com 4 dimensões de qualidade (de uso, de software, pedagógica e híbrida).