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 noção de ciência aberta, promovida por organismos como a Unesco, a Open Knowledge Foundation e a OCDE, propõe uma reconfiguração dos paradigmas tradicionais de produção, difusão e validação do conhecimento científico. Considerando as implicações dessa abordagem para o campo da Educação e da Computação, qual alternativa reflete com maior acuidade crítica e técnica os princípios estruturantes da ciência aberta?

A computação em nuvem, quando aplicada à educação, demanda não apenas conhecimento técnico sobre arquiteturas distribuídas, mas também uma leitura crítica das implicações jurídicas e éticas relacionadas à proteção de dados sensíveis. À luz da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), do GDPR europeu e dos estudos de Luciano Floridi sobre infosfera e ética da informação, qual alternativa expressa a abordagem mais rigorosa e sistêmica sobre a governança de dados educacionais na nuvem?

A Inteligência Artificial (IA) aplicada à educação vem sendo objeto de intensos debates quanto às suas possibilidades e riscos. Considerando os relatórios da UNESCO, os princípios da OCDE e os estudos de Holmes, Bialik e Fadel, qual alternativa melhor expressa uma abordagem crítica sobre o uso da IA no contexto educacional?

A construção de algoritmos educacionais voltados à personalização da aprendizagem impõe reflexões sobre lógica computacional, estruturas condicionais e implicações ético-pedagógicas. Com base nos princípios da ciência da computação e nas discussões contemporâneas sobre algoritmos educacionais, qual alternativa expressa uma compreensão crítica e tecnicamente fundamentada sobre tais estruturas?

No modelo multidimensional utilizado basicamente no projeto de sistemas de data warehouse, é correto afirmar que

A governança de dados define processos, políticas e papéis que asseguram a qualidade, a segurança, a integridade e a usabilidade dos dados em toda a organização.

Técnicas de machine learning podem ser aplicadas a ambientes de Big Data para detectar padrões e realizar análises preditivas em tempo real.

Business Intelligence elimina a necessidade de decisões humanas, automatizando completamente o processo decisório.

A análise preditiva, uma subárea de IA, utiliza algoritmos estatísticos e de machine learning, para prever eventos futuros com base em dados históricos.