Information flow and pedagogical decision-making
the EDUFLOW model in learning management
DOI:
https://doi.org/10.5433/1981-8920.2025v30n4p376Keywords:
Information Flow, Pedagogical Decision-Making, Educational Data Analysis.Abstract
Objective: This study aims to present the EduFlow information flow model, developed to support data-driven pedagogical decision-making, enhancing efficiency and personalization in teaching and learning processes.
Methodology: The research was conducted using the Design Science Research (DSR) approach, structuring the model’s development in iterative cycles of design, implementation, and evaluation. Validation was carried out through a proof of concept (PoC) applied in a real educational environment, assessing its feasibility and impact on learning management.
Results: The findings indicate that adopting the EduFlow model contributes to the systematization and organization of the information flow in educational contexts, facilitating the identification of student patterns and needs. The model enables more assertive and data-driven pedagogical interventions, optimizing the teaching and learning process.
Conclusions: The study demonstrates the potential of integrating Information Science and Computer Science in educational management, promoting the strategic use of data to support pedagogical decisions. The EduFlow model emerges as a promising tool to enhance the effectiveness of teaching practices, making decision-making more agile, evidence-based, and well-structured.
Downloads
References
ANGELONI, M. T. Elementos intervenientes na tomada de decisão. Ciência da Informação, Brasília v. 32, p. 17-22, 2003. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ci/a/3RVhpdpmmsgkwCxtCC6sXkt/?format=html&lang=pt#. Acesso em: 24 mar. 2025.
BARRETO, A. A. Gestão estratégica da informação. São Paulo: Atlas, 2001.
BELKIN, N. J. Anomalous states of knowledge as a basis for information retrieval. Canadian Journal of Information Science, Downsview, v. 5, n. 1, p. 133-143, 1980. Disponível em: https://tefkos.comminfo.rutgers.edu/Courses/612/Articles/BelkinAnomolous.pdf. Acesso em: 14 mar. 2025.
CHOO, C. W. A organização do conhecimento: como as organizações usam a informação para criar significado, construir conhecimento e tomar decisões. 2. ed. São Paulo: SENAC, 2006.
CORREIA NETO, J. F.; MARQUES, E. V. Tomada de Decisões Gerenciais com Analítica de Dados: aplicações práticas com Excel. Rio de Janeiro: Alta Books, 2020.
DAVENPORT, T. H.; PRUSAK, L. Conhecimento empresarial: como as organizações gerenciam o seu capital intelectual. 8. ed. Rio de Janeiro: Campus, 2004.
DIAS JÚNIOR, M. V. Análise do uso de Learning Analytics na educação superior: desafios e oportunidades. Revista Brasileira de Informática na Educação, [S.l.], v. 25, n. 2, p. 189-205, 2017.
FERGUSON, R. Learning analytics: drivers, developments and challenges. International journal of technology enhanced learning, Genebra, v. 4, n. 5-6, p. 304-317, 2012. Disponível em: https://www.inderscienceonline.com/doi/abs/10.1504/IJTEL.2012.051816. Acesso em: 27 mar. 2025.
HEVNER, A. R.; MARCH, S. T.; PARK, J.; RAM, S. Design science in information systems research. MIS Quarterly: Management Information Systems, Minnesota v. 28, n. 1, p. 75-105, 2004. Disponível em: https://www.in.th-nuernberg.de/professors/Holl/Personal/Hevner_DesignScience_ISRes.pdf. Acesso em: 18 mar. 2025.
PAIVA, C. M. Modelos de gestão da informação em ambientes educacionais digitais. Revista Educação & Tecnologia, [s.l.], v. 15, n. 2, p. 1-20, 2017.
ROMERO, C.; CEREZO, R.; BOGARÍN, A.; SÁNCHEZ-SANTILLÁN Educational process mining: A tutorial and case study using moodle data sets. In: ELATIA, S.; IPPERCIEL, D.; ZAÏANE, O. R. Data mining and learning analytics: Applications in educational research, p. 1-28, 2020. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9781118998205.ch1. Acesso em: 25 mar. 2025.
SANTOS, J. R; PIMENTEL, E. P.; DOTTA, S. C.; BOTELHO, W. T. Estudo comparativo de plugins Moodle para Análise e Acompanhamento da Aprendizagem. In: XXX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), VIII Congresso Brasileiro de Informática na Educação – (CBIE), 2019, Anais […] Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019, p. 189. Disponível em: http://milanesa.ime.usp.br/rbie/index.php/sbie/article/view/8723. Acesso em: 29 mar. 2025.
SIEMENS, G.; BAKER, S. J. Learning Analytics and Educational Data Mining: Towards Communication and Collaboration. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Vancouver, p. 252- 254, 2012. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2330601.2330661. Acesso em: 28 mar. 2025.
SILVA, M. A gestão da informação em ambientes educacionais virtuais: um estudo de caso no ensino superior. Revista Brasileira de Informática na Educação, [S.l.], v. 23, n. 1, p. 15-30, 2015.
VIEIRA, E. M. F. Fluxo informacional como processo à construção de modelo de avaliação para a implantação de cursos em educação a distância. 2006. Tese (Doutorado) – Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2006. Disponível em: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/88291. Acesso em: 23 mar. 2025.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Késsia Rita da Costa Marchi

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
A revista se reserva o direito de efetuar, nos originais, alterações de ordem normativa, ortográfica e gramatical, com vistas a manter o padrão culto da língua e a credibilidade do veículo. Respeitará, no entanto, o estilo de escrever dos autores. Alterações, correções ou sugestões de ordem conceitual serão encaminhadas aos autores, quando necessário.
O conteúdo dos textos e a citação e uso de imagens submetidas são de inteira responsabilidade dos autores.
Em todas as citações posteriores, deverá ser consignada a fonte original de publicação, no caso a Informação & Informação.




