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A análise de dados educacionais em larga escala (Big Data Educacional) tem sido mobiliz...
A análise de dados educacionais em larga escala (Big Data Educacional) tem sido mobilizada em políticas públicas e plataformas adaptativas, suscitando debates sobre epistemologia dos dados, equidade algorítmica e mineração preditiva. À luz dos estudos de Williamson, Selwyn e Slade, qual alternativa expressa uma crítica tecnicamente fundamentada sobre os riscos e potencialidades desta abordagem?
A
O big data educacional, ao oferecer diagnósticos automatizados, permite substituir práticas avaliativas tradicionais, baseando-se em inferências preditivas neutras e universalmente aplicáveis.
B
A mineração de dados em larga escala permite a formulação de políticas educacionais orientadas por evidências, mas exige auditoria algorítmica e contextualização sociocultural para evitar vieses e falsas correlações.
C
O uso de big data educacional tende a substituir os profissionais da educação, pois sua capacidade analítica supera a mediação subjetiva dos processos pedagógicos.
D
As bases de dados educacionais estruturadas por big data garantem imparcialidade e objetividade, sendo insusceptíveis a manipulação por variáveis contextuais.
E
A análise algorítmica de dados massivos, por depender de redes neurais profundas, torna-se incompatível com os princípios de transparência e accountability educacional.