Identificação de alunos com queixas neurocomportamentais e de desempenho acadêmico na educação básica com uso de recursos Big Data

Professores são agentes fundamentais para a identificação de alunos com dificuldades escolares, emocionais e/ou com alterações do neurodesenvolvimento. O objetivo geral será desenvolver e implantar em uma rede educacional quatro modelos padronizados de avaliação para alunos com indicadores de transtornos do neurodesenvolvimento mediante a utilização de recursos de Big Data. A amostra será composta por: a) 65 profissionais da educação básica (60 professores de 2º e 4º anos de 10 escolas de Ensino Fundamental); b) 5 profissionais que atendem alunos com dificuldades escolares queixas escolares e neurocomportamentais; c) alunos de 2º e 4º anos de 10 escolas do Ensino Fundamental I com queixas neurocomportamentais e de aprendizagem (de cada escola serão 3 salas de aula do 2º ano e 3 salas do 4º ano) e um grupo controle sem queixas neurocomportamentais composto pela mesma quantidade de alunos pareados por sexo e idade. Os instrumentos avaliarão funcionamento cognitivo, saúde mental, habilidades de desempenho escolar, leitura e escrita. Prevê-se a construção de ambiente automatizado para a coleta digital dos dados com uso do software open-source de Business Process Management System-BONITA. Espera-se, do ponto de visa científico e tecnológico, que os dados coletados fomentem um ambiente Big Data para a rede, possibilitando testar como a transferência de tecnologias pode contribuir com definições precisas de problemáticas dos alunos, amenizar represamentos na espera de avaliações e um uso mais eficaz dos recursos públicos.