Como o Microlearning Pode Ajudar Você a Melhorar Suas Habilidades em Data Science

Apr 14
Hoje em dia é comum elogiar alguém dizendo que a pessoa tem a capacidade de atenção de um peixinho dourado. Ahh, como assim?

Enquanto os humanos são considerados a raça superior, com uma capacidade de atenção de 12 segundos inteiros, estudos nos últimos 15 anos mostraram que a capacidade de atenção humana média caiu para 8,25 segundos.

A atenção de um peixinho dourado é de 9 segundos (referências ao final do artigo). Portanto, quando alguém disser que você tem o nível de atenção de um peixinho dourado não fique ofendido. É um elogio!

Com o ser humano médio checando sua caixa de entrada 30 vezes a cada hora, pegando o telefone mais de 1.500 vezes por semana (com um uso de 3 horas e 16 minutos por dia) e lendo apenas uma média de 28% das palavras em uma página web, é seguro dizer que nós, como espécie, nos distraímos facilmente.

Essa natureza facilmente distraída se traduz mal no estudo de assuntos complexos, como aqueles associados à Ciência de Dados.

A forma tradicional de aprendizagem não é mais uma opção. E por isso o microlearning vem ganhando popularidade.

O Que é Microlearning?

Microlearning é uma tendência de e-learning (ensino à distânica) e design instrucional que se refere a uma abordagem educacional que usa pequenas unidades de aprendizagem para fornecer apenas a quantidade necessária de informações exigidas pelos alunos para atingir seus objetivos.

O microlearning é uma mudança eficiente dos cursos de um dia inteiro e das áridas apresentações que fariam seus participantes cochilar nos primeiros 2 minutos. Em vez disso, o objetivo é fornecer lições curtas que cobrem apenas 1-2 tópicos que podem ser consumidos em menos de 10 minutos. Adotamos o microlearning como parte da estratégia de ensino desde o início da DSA e por isso os alunos adoram nossos treinamentos.

De acordo com um estudo publicado no Journal of Applied Psychology, o microlearning é 17% mais eficiente do que os métodos tradicionais de aprendizagem. Este aumento de eficiência vem dos alunos tendo apenas que digerir pequenos pedaços de informação, o que melhora a retenção e compreensão do tópico.

Microlearning também cria 50% mais engajamento de aprendizagem, conforme constatado por um estudo conduzido pela Software Advice. Esse maior envolvimento vem da implementação de sessões de aprendizagem que correspondem à capacidade de atenção dos humanos.

Como o Uso de Microlearning Beneficia a Experiência de Aprendizado de Ciência de Dados?

O estudo da Ciência de Dados é, em suma, um processo longo e árduo. Composta pela necessidade de ser um indivíduo completo, com habilidades em programação, matemática, aprendizado de máquina, inteligência artificial, conhecimento de negócios e muito mais, a jornada em direção à Ciência de Dados é como uma maratona.

Portanto, o processo de aprendizagem deve ser o mais ágil e eficiente possível. Não, isso não significa pegar atalhos que deixam buracos fundamentais em seu conhecimento para chegar às coisas "boas" mais rapidamente. Isso significa dividir os tópicos complexos em lições curtas, onde você termina o dia tendo aprendido 1-2 tópicos que renderam 4-5 lições.

Como Usar o Microlearning Para Melhorar as Habilidades em Ciência de Dados?

Configurar módulos de microlearning para você mesmo pode levar algum tempo, mas os resultados podem produzir grandes melhorias em períodos mais curtos de tempo.

Como configurar seus módulos de microaprendizado personalizados:

1- Reserve um tempo dedicado para planejar seu conteúdo. Para ter sucesso no desenvolvimento de um plano de microlearning, você precisa dedicar tempo ao processo. Algumas horas são suficientes para decidir o que você quer aprender e como planeja aprender.

2- Faça uma lista dos conceitos que deseja aprender. Essa lista definirá a estrutura de seus módulos. Por exemplo, se você deseja aprender PLN (Processamento de Linguagem Natural), faça uma lista dos principais conceitos associados a PLN. Divida-os em partes individuais ou agrupe-os em pequenos módulos lógicos.

3- Certifique-se de que o processo de microaprendizado se adapte a cada um dos conceitos. Às vezes, o microaprendizado não é suficiente para aprender conceitos aprofundados. Por exemplo, todas as estatísticas básicas não podem ser aprendidas com o microlearning porque é necessário um estudo mais aprofundado e de longo prazo. Uma boa maneira de testar se um conceito é adequado para microaprendizado é determinar quanto tempo você acha que levará para aprender o conceito. Se demorar mais de 1 hora, provavelmente não é para microaprendizado.

4- Reduza a gordura. Microlearning tem tudo a ver com aprender pequenas quantidades de informação em curtos períodos de tempo. Isso significa que você deve reduzir o conteúdo ao mínimo necessário. Inclua tudo o que você precisa e nada que não seja necessário.

5- Certifique-se de que cada módulo ou seção tenha algumas lições importantes e cubra apenas 1–2 objetivos. Pode se tornar fácil querer adicionar tudo em uma aula, especialmente quando se trata de um tópico que o entusiasma. No entanto, essas lições devem permanecer objetivas para garantir que você esteja obtendo o efeito completo do microaprendizado. Se sua lição responde a 1–2 perguntas, ótimo! Se responder mais, tente dividir o conteúdo ainda mais.

6- Não se restrinja a sessões de 10 minutos se não estiver funcionando. Às vezes, não importa quanta gordura você elimine, um conceito simplesmente não se condensará em uma lição de 10 minutos. Neste caso, não se restrinja. Conclua a lição como se ela tivesse menos de 20 minutos de duração ou considere dividi-la em duas lições.

7- Use multimídia para manter as coisas interessantes. Se ler um livro não o ajuda na compreensão, experimente aulas em vídeo. Escolha mídias interessantes que o manterão engajado e que contribuam para a experiência de aprendizado.

8- Use microavaliações para avaliar seu progresso. Pequenos testes e questionários são ótimas maneiras de avaliar seu progresso no aprendizado desses tópicos. Exemplos de testes simples incluem, mas não se limitam a, completar um desafio de programação no Kaggle ou tomar 10 minutos e escrever tudo o que você sabe sobre um tópico e comparar o que você escreveu com suas notas sobre o tópico.

Depois do Microaprendizado, Vem a Microprática

Microlearning não é nada sem microprática.

Adotar novas habilidades requer prática, não simplesmente memorização mecânica. Usar microlearning para aprender conceitos de Ciência de Dados não é exceção a esta regra.

O truque é combinar módulos de microaprendizado com sessões de microprática que usam as habilidades exatas aprendidas em uma situação mais prática. Por exemplo, se você acabou de concluir um módulo de microaprendizado sobre tokenização em PLN, você deve, então, concluir uma microprática em que pega um conjunto de dados de texto em execução e o segmenta em frases e palavras, também conhecidas como tokens.

A microprática pode ser tão simples quanto completar um desafio de programação no Kaggle ou pode ser tão complexa quanto implementar suas novas habilidades em seu próprio projeto pessoal. Nos cursos da DSA você encontra diversos projetos em cada curso, o que pode ajudar nessa tarefa.

Seja qual for o tipo de prática, uma sessão de microprática de 10 minutos deve seguir a conclusão de um módulo de microaprendizado para solidificar seu novo conhecimento.

Conclusão

Quando se trata de aprender Ciência de Dados, todas as ferramentas disponíveis devem ser usadas para que o sucesso seja alcançado. Isso significa usar todas as formas de aprendizado possíveis para garantir que você está aproveitando ao máximo seu tempo e aprendendo os conceitos necessários para se tornar mais eficaz e impactante nesta indústria voltada para resultados.

Ao explorar métodos alternativos de aprendizagem, você se abre para ter a melhor chance possível de dominar um campo de conhecimento que demanda cada vez mais profissionais.

Para uma espécie com menor capacidade de atenção do que um peixinho dourado, precisamos de toda a ajuda que pudermos obter.

Lembre-se: seu aprendizado também depende de você!

Equipe DSA

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eferências:

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