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DESAFIOSEREPERCUSSÕESDAEDUCAÇÃOADISTÂNCIANOBRASILEMTEMPOSDEPANDEMIA:UMOLHARÀLUZDAANÁLISEDESENTIMENTOSNO

TWITTER

CHALLENGESANDREPERCUSSIONSOFDISTANCEEDUCATIONINBRAZILINPANDEMICTIMES:AVIEWINTHELIGHTOFTHESENTIMENTALANALYSISINTWITTER

LONGO,LucasToshitakaYatsugafu1;CANOVAS,DevanirPereiradosSantos2;

FONTES,AdrianadaSilva3;BESSEGATO,LupércioFrança4;SANTOS,AndréAmaroMamédio5

GrupoTemático3.Políticasegestãopormeiode/paraousodeTDIC.Subgrupo3.1.PolíticaspúblicasparaEaDeTDICnaeducação.

Resumo:As revoluções acompanham toda a história do desenvolvimento humano. Elas geramimpactosemtodososâmbitossociais,dentreelesaEducação.Comefeito,omomentoatual,anode2020nocalendáriogregoriano,écaracterizadopelodistanciamentosocial,apósomundoseratingidoporumagravepandemia (SARS-CoV-2).Cenárioemqueosmétodos pedagógicos presenciais estão sendo ressignificados bruscamente, comomedida emergencial frente ao contexto crítico. Sendo assim, oportunamente, estetrabalho tem o objetivo de analisar o sentimento expresso pela população brasileirareferenteaEAD,noperíodode15a25demaio,pormeiodaanálisedesentimentosempostagens na rede social Twitter. A computação afetiva é um tópico de inteligênciaartificialemexponencialcrescimento,devidoàfacilidadeencontradanaautomatizaçãode processamento de grandes massas de dados gerados pelos intensos fluxos denarrativasestruturadasexpostasnainternet,principalmentenasredessociais.PormeiodosoftwareStudioRetécnicasdeWebScraping,TextMiningeAnálisedeSentimentospara processamento de linguagem natural, foi possível indicar uma leve tendência dedesaprovaçãoaEAD,osmotivos,epossíveisconsequências.Palavras-chave:EAD;pandemia;análisedesentimentos.Abstract:The revolutions accompany the entire history of human development. They generateimpactsinallsocialspheres,includingEducation.Indeed,thecurrentmoment,year2020ontheGregoriancalendar,ischaracterizedbysocialdistance,aftertheworldwashitbya serious pandemic (SARS-CoV-2). Scenario in which classroom teaching methods aresuddenlybeingre-signified,asanemergencymeasureinthefaceofthecriticalcontext.Therefore, in due course, this work aims to analyze the sentiment expressed by theBrazilianpopulationregardinge-learning,intheperiodfrom15to25May,throughtheanalysis of feelings in posts on the social network Twitter. Affective computing is anexponentiallygrowingtopicofartificialintelligence,duetotheeasefoundinautomatingthe processing of large masses of data generated by the intense flows of structurednarratives exposed on the internet, especially on social networks. Through StudioRsoftwareandWebScraping,TextMiningandSentimentAnalysistechniquesfornaturallanguage processing, it was possible to indicate a slight tendency to disapprove of e-learning,thereasons,andpossibleconsequences.Keywords:e-learning;pandemic;sentimentanalysis.

1 Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF1,4; Universidade Tecnológica Federal do Paraná – UTFPR2,3; Universidade Estadual de Ponta Grossa – UEPG5.

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1.IntroduçãoAhistóriadahumanidadeéahistóriadegrandes revoluções,demarcadasporPré-

História,IdadeAntiga,IdadeModerna,IdadeContemporânea,cadaumacomcaracterísticase nuances próprias refletidas nitidamente no mundo contemporâneo, sobretudo, naimportânciadaeducaçãocomoformadesobrevivência,umavezquetodasascivilizações,presentes antes mesmo da Idade Antiga, dependem da aprendizagem social que étransmitidapormeiodalinguagem(PINSKY,2011).Nessecenário,oquetodasasrevoluçõestêmem comum, desdeda descoberta do fogo à inteligência artificial, é a necessidadededesenvolvimentopsicossocial,aatitudedeaventurar-seedeousar-se,frenteàsmudançasdrásticas, sendo que é nesse processo que se dá a própria humanização do homemenquanto espécie (PINSKY, 2011). Com efeito, é fundamental que a educação estejainteirada para com as revoluções, principalmente nos meios de como o conhecimento éconstruídonasociedadeeemcadacontexto.

Nesse sentido, no momento atual, ano de 2020 no calendário gregoriano, osmétodos de ensino-aprendizagem predominantes na educação brasileira estão sendodesafiadosbruscamentepelasaçõesdedistanciamentomotivadasemrazãodocombateaovírus(SARS-CoV-2)queassolaomundo,dandovazãoàbuscaporrecursostecnológicos,quejáestavamemvigoremalgumasinstituições,compotencialdeauxiliaregarantiroprocessode ensino. Amodalidade conhecida como educação à distância (EAD) caracteriza-se pelodistanciamento físico entre professor e aluno, fazendo-se necessária a adoção de umatecnologiaparamediaracomunicaçãoentreeles(ROMANI,2000).

O contexto atual, caracterizado por distanciamento social e, consequentemente, aausênciacontatopessoalestápromovendoaadoçãodaeducaçãoadistânciacomomedidaemergencial,considerandoovalordosrecursostecnológicosquepodemviraseradaptadospara o processo de ensino e aprendizagem. Nesse sentido, ainda que há tempos novasmetodologias com essa finalidade estão sendo desenvolvidas e aplicadas, é sabido que oprocessoderessignificaçãodapresencialidadenocontextodesaladeaulaenvolveinúmerasnecessidadesdereadaptaçãotantoparaosdocentesquantoparaosdiscentes,emvirtudeda delicadeza do percurso educacional que tenciona em direção aos seus compromissosfirmadosdesdeasuaorigem, istoé,modelarcidadãosparaviveremsociedadedamelhorforma possível (Longoet al, 2020). Comefeito, a aplicação da educação a distância podesimbolizarumamudançaradical,dadoqueconjunturadaEADestásendopostaemprática,emparte,poralgumasinstituiçõesondeamodalidadedeensinopresencialpredominaouédesempenhada integralmente. Portanto, desconhece-se os impactos diretos dessa atitudenaestruturapedagógica,sejaparaefeitospositivosounegativos.

Oportunamente,estetrabalhotemoobjetivodeanalisarosentimentoexpressopelapopulaçãoarespeitodaEADempostagensdaredesocialTwitter2considerandoocontextoatual brasileiro frente à pandemia, incertezas extremas e disposições para a adoção denovaspolíticasemergenciaisquetendemadeliberarsobreadelimitaçãodaeducação,seus2OTwitteréumserviçoderedesocialemicroblogquepermiteaosusuáriospostarmensagensemtemporeal,chamadastweets.Ostweetssãomensagenscurtas,restritasa140caracteres.Devidoànaturezadesteserviçode microblog (mensagens curtas e rápidas), as pessoas usam siglas, cometem erros de ortografia, usamemoticonseoutroscaracteresqueexpressamsignificadosespeciais(AGARWALetal,2011).

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métodosepráticasfuturas,umavezque,osusuáriosdoTwitter,deindivíduosainstituições,geramumaquantidadesubstancialdeconteúdocompublicaçõesemtemporealsobresuasopiniõesemrelaçãoadiversostópicos,comodiscussãodequestõesatuais,ouexpressõespositivas e negativas sobre nuances de sua vida cotidiana. Assim, essas postagensconstituem uma rica fonte de informação para potenciais pesquisas em mídia ecomunicação, linguística, sociologia, psicologia, ciência política, educação e economia. Defato, as grandes empresas usufruem dessas investigações para obter análise da sensaçãogeraldesentimentoqueosusuáriosmanifestaramsobreosseusprodutos(AGARWALetal,2011;ROGERS,2014).ParaHalavais(2014),acriaçãodoTwitterrepresentouumarevoluçãona simplicidade em relação às formas de interação e comunicação entre pessoasinteressadasnomesmotópico,dadoqueumgenuínoatodeincluirumahashtag(#)comoprefixo de uma palavra nos tweets indica um desejo de participar de um processocomunicativo mais amplo, como criar ou envolver-se em uma tendência do momento3(KWAKetal,2020).

Paraaconcretizaçãoda investigaçãosobreaspostagensnoTwitter foiutilizadoumprocedimento estratificado em quatro fases. A primeira consiste na coleta dos dadosutilizando técnicas deWeb Scraping4para a busca volumosa das postagens em forma denarrativaestruturada.Seguidapeloprocessodeextraçãoetratamentodegrandemassadedados estruturados a partir de técnicas de processamento de linguagem natural (TextMining)5.Aterceirafasefoicompostapelaaplicaçãodaanálisedesentimentos,classificandocadapostagemporvalorsemânticobaseadoemléxicopré-definidodelínguaportuguesa.E,porfim,houveaobservaçãodosresultados,atividadeanáliseesíntesederivadadoprodutodapesquisaempírica.

A análise de sentimentos é um método de exame qualitativo com potencial dedesvelar opiniões (subjetivas) ou fatos (objetivos) sobre normas, adequação oupreocupações sociais (MARWICK, 2014), dado que a aplicação dessa técnica nolevantamento de gradações subjetivas expressas em textos é realizada em um grandevolumededados,oqueatornaeficienteparadiferentescontextos.

Oproblemadeidentificarestruturasdenarrativaséaclassificaçãodesubjetividadeque será utilizada como base para a análise. Salienta-se que a subjetividade se refere àmaneira pela qual emoções e opiniões podem ser expressas na linguagem, enquanto aobjetividadeserefereàsfrasesfactuais(ALTAWAIER;TIUN,2016).

A maioria dos trabalhos de análise de sentimentos empregam abordagens queclassificamo sentimentode textos combaseemdicionáriosquedefinemapolaridadedesentimento das palavras e padrões linguísticos simples (MELVILLE et al, 2009). Essesdicionários,denominadosléxicos,vêmseaperfeiçoando,tornandoaanálisedesentimentoscadavezmaisprecisaepopularnaúltimadécada(THELWALL,2014),aliadainsubstituívelde

3OTwitterrastreiafrases,palavrasehashtagsmaisfrequentementemencionadaseaspublicacomotítulode"tópicospopulares".UmahashtagéumaconvençãoentreosusuáriosdoTwitterparacriareseguirumtópicodediscussão,prefixandoumapalavracomocaractere(#)(KWAKetal,2020).

4 DetalhadoemMetodologia,cap.2.5 DetalhadoemMetodologia,cap.2.

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investigação por algoritmos inteligentes com resultados pontuais, principalmente diante aascensãodasmídias sociais que trocamum fluxo intenso de narrativas, a qual exige umagrande capacidade de processamento de linguagem natural. Com efeito, com a evoluçãoaceleradas das linguagens computacionais, a computação afetiva se tornou um tópico detendência em inteligência artificial. Seu foco, entre outros, na detecção e extração deinformações afetivas de diferentes fontes, como imagens, músicas, escaneamentoscerebrais,texto(BIONDI,2017).

2.MetodologiaAinvestigaçãopresentenestetrabalhoédecompostaemquatroperíodos,sendoos

trêsprimeirosexecutadosapartirdosoftwareRStudio6,usufruindoderecursosespecíficoscomoasbibliotecas,rtweet7,tidyverse8,tidytext9,tm(TextMiningPackage)10elexiconPT11.Com efeito, a última fase da pesquisa é a análise dos resultados. A saber, procedimentoadotadopodeserrepresentadointegralmentenaFigura1.

Figura1.Visualizaçãográficadametodologiaestratificada.

Fonte:autoriaprópria.6Softwarelivreespecializadoemgráficos,tratamentodedadosecálculosestatísticos.7Bibliotecagratuita.Autor:MichaelW.Kearney,AndrewHeiss,FrancoisBriatte.Documentaçãodisponívelem:<https://cran.r-project.org/web/packages/rtweet/rtweet.pdf>.Acessoem:10/05/2020.8 Biblioteca gratuita. Autor: Hadley Wickham, RStudio. Documentação disponível em:<https://cran.r-project.org/web/packages/tidyverse/index.html>.Acessoem:10/05/2020.9Biblioteca gratuita. Autor: Gabriela De Queiroz, Colin Fay, Emil Hvitfeldt, Os Keyes, Kanishka Misra, TimMastny, Jeff Erickson, David Robinson, Julia Silge. Documentação disponível em:<https://cran.rproject.org/web/packages/tidyverse/index.html>.Acessoem:10/05/2020.10Biblioteca gratuita. Autor: Ingo Feinerer; Kurt Hornik; Artifex Software, Inc. Disponível em: < http://tm.r-forge.r-project.org/>Acessoem:10/05/2020.11 Biblioteca gratuita. Autor:Sillas Gonzaga. Documentação disponível em:< https://cran.r-project.org/web/packages/lexiconPT/lexiconPT.pdf>.Acessoem:10/05/2020.

WebScraping •rtweet

TextMining

•tidyverse•tidytext•tm

SentimentalAnalysing

•tidyverse•tidytext• lexiconPT

Examederesultado

•Análise•Síntese

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2.1.Coletaetratamentodedados

A coleta de dados, realizada pela biblioteca rtweet, teve como chave de buscapostagens contendo as palavras “ead”, “educação a distância”, “aula online” e “ensinoremoto”.Comlimitaçãoanúmerototalde18000tweets,postadosentreosdias15a25demaio de 2020, em língua portuguesa, localização remetente delimitada ao territóriobrasileiro e com filtro de não coleta para retweets12, na intenção de evitar coleta depublicaçõesrepetidasecolaborarparamelhorprecisãonoresultadodapesquisa.

Apósacoleta,inicia-seasegundafase,ondeosdadoscoletadossãopreparadosparaa análise de sentimentos. Os principais tratamentos aplicados no corpo do texto são:remoção deURLs13, nomes de usuários marcados nas publicações e espaços em branco,transformandoaindatodasasletrasparaminúsculas.

Emseguida,épossíveltokenizarotexto,issoé,fazerumalistaextensacomtodasaspalavrasseparadas,permitindoquesejaempreendidaumasériedeoperações,a títulodeexemplo:classificarostermosmaisfrequenteseatéverificarcomoelesestãorelacionados,assim como efetuado na Figura 4, a saber, explícita no cap. 3 deste trabalho. Sendo oobjetivo construir umbanco comos dados levantados, possibilitando assimoperações deanálisesfuturas.

2.2.Análisedesentimentos

A análise de sentimentos foi realizada a partir da biblioteca lexiconPT, a qualcomportaosléxicosformuladoscombasenalínguaportuguesa:oOpLexiconV3.0(SOUZAeVIEIRA,2012;SOUZAetal,2012)eoSentiLex-PT02(SILVAetal,2010).Enquantooprimeiroécompostopor7014termoscompolaridadespré-definidas,ooutrocontém32191termos,incluindoemoticonsehashtags.

Uma classificação de sentimento discreta é atribuída a cada frase a partir dosomatóriodapolaridadeatribuídaacadatermodamesma.Ondecadatermopertencenteaosdicionáriosrecebe-1parasentimentonegativo,0paraneutroe1parapositivo.Asaber,apresenta-sealgunsexemplosabaixo,naFigura2e3.

Figura2.ExemplodosprimeirostermospresentenoOpLexiconV3.0.

Fonte:autoriaprópria.

12QuandosecompartilhaumTweetjápublicado.13UniformResourceLocator.Endereçodesites.Porexemplo:<https://www.google.com/>.

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Como o exemplo apresentado na Figura 2, o Léxico OpLexiconV3.0 atribui umaclassificaçãotambémaemoticons.

Figura3.ExemplodosprimeirostermospresentenoSentiLex-PT02.

Fonte:autoriaprópria.

Emexemplo,aFigura3indicaapolaridadedosentimentodealgunstermosquesãoutilizadoscotidianamentecomo“abafado”ou“abalado”,osquaisreceberam-1,marcando-oscomopalavrasquedenotamnegatividade.

3.Resultados Acoletaretornouumalistacom18000postagensdoTwitter.Todavia,dessas,foramexcluídas cerca de 7000 após tratamento de limpeza específico para textos de linguagemnatural, a exclusão de repetições e a eliminação daquelas que não carregavam nenhumtermo existente nos dicionários dos léxicos. Além disso, entre os termos buscados, “ead”apresentou maior taxa de incidência. Enquanto “ensino remoto” não retornou taxasignificativa. Assim, segue-se que os usuários adotam para “ensino remoto” o mesmosignificadode“ead”.

Ademais,avariaçãodeclassificaçãodesentimentosentreaspostagensfoide-4a4,embora o desvio padrão apresentado foi de 1.0527 noOpLexicon e 1.1111 no SentiLex.Nessesentido,aoidentificarabaixadispersãodasclassificações,foiconvenienteapontarapolaridadedosentimentogeralrelativamenteaostemascombasenamediana,asaber:0noOpLexicone-1noSentiLex.

Comefeito,osresultadosdapesquisa,emumsentidogeral,apontamumatendênciadedesaprovaçãoreferenteà“ead”,“educaçãoadistância”e“aulaonline”.Noentanto,parachegaraessaconclusão,éimprescindívellevaremconsideraçãoosváriosfatoresenvolvidoseoprópriocontexto ímpar,comambienteextremamenteturbulento,emqueesteestudofoirealizado.

A seguir,naFigura4, é indicadoas inter-relaçõesentreos termosmais frequentesresultantesdacoleta.Quantomaisforteacordalinhaqueintermediaaspalavras,maioraintensidade com que elas foram publicadas juntas. Os termos com maior relação, queserviramdeeixosprincipaisparaosagrupamentosforam:“ead”;“atividades”e“pública”.

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Figura4.Visualizaçãográficadacadeiaderelaçõesentreostermosmaisfrequentes.

Fonte:autoriaprópria.

Referenteaosagrupamentosdetermos,percebe-sequeexistemtrêsconcentraçõesintensas.Aprimeiraentre:“cheio”,“acordo”,“email”,“celular”,“atividades”e“ead”;aqual,supostamente,refere-seàaçãodeacordarcomoendereçoeletrônicoeodispositivomóvelcheiodeatividades.Aseguir,reúnem-seostermos:“exercícios”,“plataforma”,“utilidade”,“disponibilizou”,“cursinho”e“vídeo”,“aulas”,“online”e“pública”;onde,presumivelmente,foram postagens publicadas por pessoas em cursinhos preparatórios para vestibulares e

ead

aulas

atividades

caralho

dormir

professores

acordo

educação

professor

ensino

odeio

quarentena

celular

vídeo

universidade

federal

extensão

pública

qualidade

faculdade

online

utilidade

cursinho

stoodi

disponibilizou

plataforma

exercícios

porra

vejo

cheio

email

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alunos de ensino médio. E, por fim, os termos agregados: “federal”, “universidade” e“educação”,“qualidade”,“extensão”e“pública”;provavelmentesãofrutosdepublicaçõesde instituições. Assim sendo, pela tonalidade realçada na cor da linha que intermedia asrelações,segue-sequeamaioriadosautoresdasnarrativascoletadassãoalunosdeensinomédioedecursinhospré-vestibular.

Ademais,observa-sequeumadasrelaçõesfortesdetermosnaFigura4seencontraentre: “ead”, “acordar”, “cheio”, “email”, “celular”, “aulas” e “atividades”. Esseapontamento denota um excesso de atividades e conteúdos por parte de “cursinho”,“plataforma”e“online”.Quantoaisso,ositens1,2e14daTabela1,apresentadaaseguir,indicam extremo cansaço. Distante do inofensivo, quando analisadas, essas relaçõesdestacadassustentamaformaçãodeumaopiniãopredominanteentreosusuáriosdaredesocial Twitter, visto que a Tabela 1 reúne postagens aleatórias classificadas em torno dovalor mais frequente de sentimento, isto é, uma exposição próxima do sentimento declassificaçãogeral.

Tabela1.Postagensselecionadasaleatoriamenteemtornodovalormaisfrequentedesentimento.

Índice Tweet

1“Hojetireiamanhãpradescansar.Faziam3semanasqueeuestavalouca,fazendoasatividadesdoEaD,assistindoaulas,quenãotavatendotemponempramim!Chegueiaopontodeterquetomarremédiocalmantepradormir!”

2“Legalquenaaulanormalosprofessoresdãotempopratucopiarenãodeixamtirarfoto,noEADelesnãodãotempo,sómandamtuprintarefoda-se...ouseja,aaulaémaisprodutiva,elespassammaismatériaenãoperdemostempocopiando,masmesmoassimtoaprendendomenos(?)”

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“Gv [Governador Valadares] no facão, e q o amparo de jf [Juiz de Fora] não é quase nenhum.Osprofessoreslutammuitopradeixarafaculdadedepé,edissoeufalosemsombrasdedúvidasEnareuniãodoprojetoeladissequeelanão se senteamparadapradar aulaemEAD,queelanão sesentecapaz”

4“Achoquenãoénemquestãodevalorizaroprofessor.Aulaonlineérealmentehorrível.Euadmiromuitomeusprofessoresqueestãosedesdobrando,masaaulaEADésimplesmentehorrível,enãoénemculpadosprofessores.”

5“Importante: Não defendo escolher EAD em uma possibilidade normal de vida, e também só nóssabemos o que foi necessário para conseguir uma qualidade satisfatória...Defendo fazer o seumelhoremqualquercircunstânciaqueaparecer,issosim”

6“ead ñ devia nem ser opção de ensino!! sem prof pra auxiliar e sanar as dúvidas é tipo só asescolas/faculsenchendoosalunosdeconteúdoqueelesñvãoabsorvernemmetade..ngmtemquesergratoporeadpqalémdeserexcludente,elañensinaosestudantesigualumprofemsala”

7“Querido diário, hoje eu tentei acessar as aulas online e não deu certo. Estou me acabando emlágrimaspoisachoquevoureprovar.AquarentaeasaulasemEADestãomeproporcionandomuitasdescobertasdemimmesmaqueeunãoqueriadescobrir.Estoutriste.”

8 “agentereclamadaEADmasagentenaosabeoquantoosprofessorestrabalhampragravar,editar,enviartodoomaterialoufazerumaaulaaovivosemlevaremconsideraçãoquemuitosnaoacesso

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asaulasjaque1emcada4pessoasnobrnaotemacessonemainternet”

9 “EntregueioanoletivonamãodeDeusesejaoqelequiser,odeioEaDenãoconsigofazermerdanenhumapqmeusdiasnãoestãorendendo,eunãotôrendendo,éisso,tenhamumbomdia”

10“Submetendoumprojetocomumaaluna.Sóprecisavadealgumasetapasnosistemafeitasporelaeoutraspormim.Ameninasemconseguir.Ligoporvídeopraelamemostrarondetavadandoerro.Elanãotinhacomputador,tavatentandonocelular.VaidarcertoEADsemplanejamento”

11“mano e meu professor que implorou p glr ligar a câmera do computador (ou pelo menos omicrofonepresponderalgumacoisa)ede20pessoassóteveeuqueliguei????todomundoquetátendoead:euentendoqueéumamerdaterqueligaracâmeranamaioriadasvzs+”

12 “mdsnãoconsigonemimaginaroquantodevserdifícilpqtôaunsmesesnoeadetododiasintovontadededesistir”

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“Falar contra o EAD até o fim da minha vida. Só serviu p mostrar que além de burra, souirresponsáveleemocionalmente instável. Tô cadavezmaisperdida comessamerda.Nunca sei sefaço as coisas do trampo ou do colégio e por isso acabo sendo totalmente improdutiva.#cancelaEAD”

14 “Ok,agoraminhaescolavai teread.Foiuma lutapra fazerumacontanoclassroom,passeimuitaraivaejátemumacarradadeatividadeprafazer...eumereço?”

15 “eu já tava achando minha grade péssima antes do ead agora com essa merda minhas faltasdobraram”

16 “To fazendo um trabalho e percebi que não aprendi nada nessamerda de EAD e vou reprova nacadeira.MDSQÓDIO”

17“35 de 79 docentes responderam o questionário sobre o EAD. Um número muito baixo, os queresponderam, umaboa parte respondeuque não tinha opinião definida. Achoque fica umpoucoclarocomotodomundoestáperdido,nãosóosalunos,comoosprofessorestbm.”

18 “oeadnãofunciona,nemtodosteminternetoucelularequemtemnãoconsegueaprender.Vamosdivulgar,usaratageassinarapetição#cancelaeadhttps://t.co/A4gSnQdLqz”

19“achoqueoeaddeviaseralgoopcional,de formaquenãoprejudicassequemescolhessepornãofazer, tipo,não contasse comouma reprovação,pqaomesmo tempoquemuitosnão conseguemfazer,temaquelesquenãoqueremperderoanoetals”

20“Touaplicandoprovaeadcommeusalunos,emumAppemqueacompanhoasrespostasdelesemtempo real. Penseemum sofrimentoquandoeles erram. Talvez sejaumpoucode comoDeus sesentequandoelevêagentefazendomerda”

Fonte:autoriaprópria.

Não obstante, o motivo de exaustão e insatisfação com a EAD está longe de serúnico: uma primeira evidência de insatisfação pode ser observada na Figura 4, onde, aomesmotempoemqueotermo"ead"frequentementerelaciona-secom"professores",eleéassociado a dois substantivos empregados em sentido pejorativo, a saber, "caralho" e

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"porra". Como motivo para esse tipo de expressão, a Tabela 1 apresenta problemasenfrentadospelosalunoscomoafaltadeprofissionalparasanarasdúvidas(item6)oufaltadetreinamentoadequadoparaosprofessores(item2e3).

OutroproblemaexpressonaTabela1(item8,10e18)éaausênciadeequipamentosquepossibilitamoacessoàplataformadeaulaonline, àsatividades, aos conteúdoseaosexercícios, sendo que a falta de um celular ou um computador com acesso à internetrepresentaumaimpossibilidadedeadaptaçãoàEAD.

Ainda sobre uma das relações mais fortes da Figura 4, entre os termos “ead” e“odeio”,mesmoquepossatersidoparcialmenteinfluenciadopelocontextomundialcrítico,o abalo psicológico é o mais marcante entre os relatos. Entre eles, cita-se, na Tabela 1:problemas para dormir (item 1); sensação de impotência, atenuação da autoestima einstabilidadeemocional (itens7,12e13) edificuldadedeaprendizagemnonovométodo(itens2,6,9,12,13,16e18).

Para todos os efeitos, é imprescindível a avaliação do impacto psicológico nasociedadeduranteoprocessodeimplementaçãodaEAD,vistoqueamaioriadaspostagenscitadasapresentavaumaspectodedesesperoporpartedoautor.Sobreisso,manifestou-seumacampanhaacentuadaportandootermoviralizante:#cancelaead(itens13e18,Tabela1), movimentação em que os seus aderentes realçam motivos de inviabilidade deimplementaçãodaEAD,apoiando-sena impossibilidadedeexecuçãoeficazdoseuescopoplanejadoquandosedizrespeitoàrealidadeemqueseencontraoBrasilatualmente.

Em corroboração às tendências de implementação da EAD, ao longo do mês defevereiro de 2020, iniciou-se um crescimento substancial no interesse dos usuários emplataformascomrecursostecnológicosnecessáriosàspráticasdeEAD.AFigura6mostraográfico de interesse ao longo do tempo, onde a escala do eixo vertical representa apopularidadedaplataformaembuscasutilizandooGoogle.

Figura5.Visualizaçãográficadeinteresseaolongodotempo(01/01a25/05de2020)naspesquisasrealizadasnoGooglereferentesàsplataformasMoodle,Zoom,GoogleClassroom,

SkypeeGoogleMeet.

Fonte:GoogleTrends:<https://trends.google.com.br/trends>.Acessoem:25demaiode2020.

Interesse ao longo do tempo

Brasil, 2020

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Nessesentido,aFigura5apresentao interesseao longodoanode2020,de01dejaneiro a 25 de maio, nas plataformasMoodle, Zoom, Google Classroom eGoogle Meetbaseadoempesquisas realizadasnoGoogle noBrasil.Alémdisso, indica a intensidadedeprocurademarcadaporsub-regiões indicadasdiferentes tonalidadesdecoresnomapadoterritório brasileiro. Assim, pode-se observar que essas plataformas têm si sido buscadascom maior intensidade na internet. Sendo a Google Classroom a plataforma de maiorprocura, principalmente nos estados Paraná, Distrito Federal, Rondônia, Paraíba, SantaCatarinaeAmazonas.AascendentebuscapelaGoogleClassroom,supostamente,deve-seàadaptaçãodoensinodaredepúblicaestadualaessaplataforma.

JáemumacomparaçãodointeressedosusuáriosaolongodotemponaspesquisasrealizadasnoGooglesobreotemaEADnoBrasil,aFigura6exibeoperíodode01dejaneirode2004a25demaiode2020, seguidodo intervaloentre01de janeirode2020e25demaiode2020.SendoqueoeixoverticaldográficorepresentaapopularidadedaplataformaembuscasutilizandooGoogle.

Figura6.Visualizaçãográficacomparandoointeresseaolongodotempo(01/01/2004a

25/05/2020)naspesquisasrealizadasnoGooglereferentesaotermoEAD.

Fonte:GoogleTrends:<https://trends.google.com.br/trends>.Acessoem:25demaiode2020.

AnalisandoaFigura6emcomparaçãocomaFigura5,ointeressenotemaEADnãoapresentouomesmograudecrescimentoqueasplataformas,namedidaemque,apartirda sua ascensão de popularidade em 2009, esse tema se manteve sendo buscado porusuários.Comefeito,em2020,ointeressenaspesquisassobreotemaEADnãoapresentoutaxas energéticas de crescimento. Isso revela, com efeito, estabilidade e ausência deestranhamentonoquetangeaoassuntoEAD.

Interesse ao longo do tempo

01/01/2020– 25/05/2020

EAD01/01/2004– 25/05/2020

Brasil

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4.ConsideraçõesfinaisCom base nos resultados, a implementação da educação à distância como

ferramentaemergêncianocontextobrasileiroassoladopelapandemiadeSARS-CoV-2têmimpactadoasociedademaisnegativamentequepositivamente,tantooprofessorquantooaluno.Emborarelatadoemalgumascoletasselecionadas,osefeitoseconsequênciasfuturasna área da educação ainda permanecem incertas e suscetíveis à inúmeras variáveis, pois,comodisseTajra(2019),édiantedetodasasmudanças,oriundasdetransformaçõessociaise do avanço das tecnologias, que percebemos as mudanças que estão ocorrendo com ocomportamentohumano.Emvirtudedequenesseadmirávelmundonovo(HUXLEY,2014),énecessárioaformaçãodeumnovoserhumano,operfildonovoprofissionalnãoémaisoespecialista. O importante é saber lidar com diferentes situações, resolver problemasimprevisto,serflexívelemultifuncionaleestarsempredispostoaaprender(TAJRA,2019).

Destarte,nopequenoperíododeobservação,apresentepesquisafoifinalizadacomsucesso e apresentou a qualidade esperada nos resultados, além de formular, utilizar eapresentar uma metodologia inovadora com ferramentas automatizadas e eficientes noprocessamento de linguagem natural em grandes massas de dados estruturados. Comefeito,astecnologiascomputacionaiscomoaanálisedesentimentosvêmsetornandoumrecursovantajosoemqualqueráreadepesquisa,incluindoaeducação.

Salienta-se, ainda, que os resultados presentes neste trabalho não se limitam àsanálisesrealizadas,umavezqueapresentampotencialparaembasarnovasanálisesrelativasàeducaçãoadistância,aindaquecomoutrospropósitosoufinalidades.

5.ReferênciasALTAWAIER, M. M.; TIUN, S. Comparison of Machine Learning Approaches on ArabicTwitter Sentiment Analysis. International Journal on Advanced Science EngineeringInformationTechnology.V.6N.6ISSN:2088-5334.2016.

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