CAPITALISMO DE PLATAFORMA NA EDUCAÇÃO SUPERIOR: COURSERA E A COLETA AUTOMATIZADA DE DADOS COMPORTAMENTAIS

Nesta pesquisa, problematiza-se a coleta automatizada de dados comportamentais de alunos cadastrados em plataformas digitais, com veiculação na Educação Superior, para fins mercadológicos. A partir de uma abordagem metodológica qualitativa (Sampieri; Collado; Lucio, 2013), centrada em pesquisa exploratória e nos procedimentos técnicos bibliográfico (Gil, 2008) e documental (Evangelista; Shiroma, 2019), objetiva-se analisar a política de privacidade da plataforma Coursera e suas implicações, de modo particular, para seus usuários e, de maneira geral, para o campo da Educação Superior, recorrendo à teoria crítica de Nick Srnicek (2017), autor que estuda o fenômeno do capitalismo de plataforma. Para contextualização, Coursera é uma plataforma que proporciona diplomas acadêmicos à distância de instituições globais, a exemplo de instituições europeias, como HEC Paris, Imperial College London e Universidade de Londres. Mais especificamente, trata-se de uma companhia norte-americana de tecnologia educacional com cursos digitais oferecidos por universidades de reconhecimento internacional. Com circulação no contexto europeu, subdivide-se em seções, dentre elas, a Coursera para Universidades. Nessa conjuntura, Srnicek (2017) ressalta a importância de considerar os dados um insumo fundamental, semelhante ao petróleo, que necessita ser extraído, refinado e aplicado para várias finalidades. As ações dos usuários em plataformas digitais são vistas como fontes intrínsecas de dados, que devem ser recolhidos para produzir valor. Em Coursera, as interações dos estudantes são continuamente monitoradas e avaliadas com o objetivo de suspostamente melhorar os serviços e gerar receitas, quer por meio da venda de cursos, quer pelo tratamento e venda a terceiros de dados comportamentais, alimentando o modelo empresarial de mineração de dados (data mining). Ao compartilhar da mesma reflexão que Srnicek (2017), Afonso (2021) discute a dataficação no âmbito educacional, que consiste na recolha em larga escala de informações sobre todas as facetas do sistema educacional, desde o processo de ensino e aprendizado até a administração das instituições escolares. As tecnologias de rastreamento e análise de dados, que incluem algoritmos e inteligência artificial, possibilitam um entendimento cada vez mais aprimorado das atividades educacionais, contribuindo para a transformação da educação em uma área altamente monitorada e quantificável. A recolha de dados propicia o monitoramento e a análise constantes; contudo, também suscita inquietações acerca da diminuição da autonomia e da implementação de métodos automatizados de decisão, que podem ser interpretados como modalidades de domínio tecnológico. Discutir como os dados se transformam em um ativo central no cenário educacional digital se faz primordial em uma sociedade neoliberal consubstanciada a uma racionalidade privada-mercantil. Os resultados apontam que a política de privacidade da plataforma Coursera para Universidades ilustra essa conexão entre a coleta de dados e a dataficação no campo da Educação Superior. Coursera não só recolhe dados para acompanhar o avanço dos estudantes e aprimorar a experiência de aprendizado, como também preza por propósitos comerciais, a exemplo da troca de informações com parceiros e a aplicação de análises preditivas para avaliar o rendimento dos estudantes: “Podemos compartilhar Dados Pessoais com os provedores de ferramentas e serviços de terceiros para algumas dessas atividades, em especial para fins de publicidade on-line (incluindo publicidade direcionada e atividades de público personalizado)” (Coursera [...], 2025, on-line). A prática exposta está alinhada ao que Srnicek (2017) examina em relação à multiplicidade de usos conferida a um dado: quanto mais informações são reunidas, mais possibilidades de uso podem ser exploradas, seja para melhorar o produto (uma plataforma), seja para gerar lucro. A coleta automática de dados realizada pela Coursera, ora por meio de um aprendizado de máquina, ora pela Inteligência Artificial, explicita o conceito de dataficação, em que a educação é convertida em um fluxo ininterrupto de dados monitorados e analisados por algoritmos. A garantia de aprimoramento dos serviços oculta o fato de que os estudantes estão sob uma intensa vigilância (Zuboff, 2021), governança algorítmica (Azevedo, 2023) e controle digital (Balieiro, 2025), frequentemente sem terem consciência do uso de suas informações pessoais e comportamentais para objetivos comerciais em uma sociedade metrificada (Mau, 2019; Muller, 2019). Há uma evidente sobreposição entre a extração de dados examinada por Srnicek (2017) e a dataficação postulada por Afonso (2021), ambas espelhadas na política de privacidade da Coursera. Conclui-se que essa plataforma, ao incorporar os dados no cerne de suas operações, converte o processo de aprendizado em uma fonte de geração de valor, fortalecendo a sua influência na área educacional e intensificando a gestão dos usuários por meio de procedimentos técnicos, reverberados em práticas colaborativas com parceiros de negócios, a fim de fortalecer uma dimensão lucrativa. Referências AFONSO, A. J. Novos caminhos para a sociologia: tecnologias em educação e accountability digital. Educação & Sociedade, Campinas, v. 42, p. 1-15, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1590/ES.250099. Acesso em: 4 fev. 2025. AZEVEDO, M. L. N. de. Governança algorítmica e o duplo papel do Tribunal de Contas da União: controle e regulação da educação em tempos de plataforma e sociedade métrica. 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