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TECNOLOGIAS DE INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO FACILITANDO A APRENDIZAGEM SIGNIFICATIVA DE CIÊNCIAS E MATEMÁTICA Eliane A. Veit Instituto de Física UFRGS Outubro.

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1 TECNOLOGIAS DE INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO FACILITANDO A APRENDIZAGEM SIGNIFICATIVA DE CIÊNCIAS E MATEMÁTICA Eliane A. Veit Instituto de Física UFRGS Outubro de 2006 http://www.if.ufrgs.br/cref/ntef/UNIFRA

2 Educação mediada por tecnologias computacionais possibilidades no ensino de Ciências aquisição de dados comunicação tutorial...

3 eav@if.ufrgs.br As TICs como ferramentas cognitivas A importância de modelos científicos em Ciências e Matemática Simulação e modelagem computacional como recursos auxiliares para a aprendizagem significativa Aquisição automática e tratamento de dados Cuidados na construção de material com TICS Inovações tecnológicas e a prática docente

4 O computador como ferramenta da mente ou seja, ampliando a capacidade da mente humana na solução de problemas DiSessa; Jonassen

5 eav@if.ufrgs.br Quem é capaz de responder? Se um trem viaja em linha reta durante 2horas, a 40 km/h, que distância percorre? 80 km

6 eav@if.ufrgs.br Pois para Galileu não foi tão simples assim: •Em Diálogos relativos a duas novas ciências (1636) Galileu demonstra 6 teoremas sobre movimento uniforme !

7 eav@if.ufrgs.br Comentários*: •Não há um único sinal de igual (=) nos manuscritos de Galileu! •Os primórdios da Álgebra ocorrem 5 anos depois da publicação de Galileu, com Descartes (1596-1650). * Andrea diSessa, Changing Minds Computers. Learning and Literacy, M.I.T. 1999.

8 eav@if.ufrgs.br Evolução humana x ferramentas •idade da pedra lascada (paleolítico) •idade da pedra polida (neolítico) •idade dos metais A espécie humana se distingue da animal pela construção de instrumentos. A evolução humana está intimamente associada à invenção de instrumentos.

9 eav@if.ufrgs.br Ferramentas cognitivas (ou da mente) •mapas, figuras, símbolos, o alfabeto... permitem que se coloque parte do pensamento em uma ”forma física, estável, transportável, reprodutível, manipulável” •A Álgebra, Cálculo,..., vistos como uma ferramenta das Ciências, são ferramentas cognitivas (DiSessa: inteligência material)

10 eav@if.ufrgs.br Tecnologias educacionais incluem: •planilhas eletrônicas, processadores de imagens, hipertextos, micromundos, com padrões que envolvem reação e interação •CD, DVD, web novas dimensões na capacidade de armazenamento e transmissão •ações autônomas (simulação, cálculo)

11 eav@if.ufrgs.br Computador é: uma ferramenta cognitiva em potencial oferecendo novas perspectivas à capacidade humana de resolução de problemas se vai ou não revolucionar o ensino ?

12 eav@if.ufrgs.br Computador permite : •reificar ( concreto > abstratos) (Ex. vetores no Modellus) •equações, funções, vetores e relações geométricas, podem ser “manipulados” diretamente (Ex. funções no Excel) •múltiplas representações (Ex. gráficos, tabelas e animação no Modellus, prescindindo de domínio matemático - Powersim)

13 eav@if.ufrgs.br Quem sabe...: •a capacidade humana de falar e compreender a linguagem oral, que é determinante na alfabetização tradicional, combinada à capacidade de armazenar, localizar informação e fazer certos tipos de inferências, dos computadores, podem, na visão de diSessa, vir a estender a capacidade humana de interagir dinâmica e espacialmente muito além dos limites da alfabetização convencional

14 eav@if.ufrgs.br Mas...tudo está condicionado ao social Ex: Cálculo Diferencial e Integral • hoje infraestrutural na formação de engenheiros e cientistas, demorou mais de dois séculos para que viesse a ser considerado útil e possível de ser ensinado em um nível universitário, depois de acirrada disputa entre a comunidade científica inglesa e alemã •Fatores pedagógicos, levaram a comunidade a adotar a notação de Leibnitz (1646-1716), que persiste até hoje, e não a de Newton (1564- 1642) ?

15 eav@if.ufrgs.br Já em 1974, Olson argumentava: “quase toda a forma de cognição humana requer que se trabalhe produtiva e imaginativamente com alguma tecnologia. Tentar caracterizar inteligência independentemente destas tecnologias parece ser um erro fundamental.“

16 eav@if.ufrgs.br  As TICs como ferramentas cognitivas A importância de modelos científicos em Ciências e Matemática Simulação e modelagem computacional como recursos auxiliares para a aprendizagem significativa Aquisição automática e tratamento de dados Cuidados na construção de material com TICS Inovações tecnológicas e a prática docente

17 eav@if.ufrgs.br O que se procura nas Ciências Naturais? •Descrever a natureza através de modelos científicos •descrições simplificadas e idealizadas de sistemas físicos, químicos biológicos ou fenômenos naturais; • aceitos pela comunidade de cientistas; • envolvem elementos como: • proposições semânticas; • modelos matemáticos subjacentes.

18 eav@if.ufrgs.br Modelos para a descrição do movimento pendular do mouse? •o modelo do pêndulo simples: •hipótese que o mouse é pontual •o fio tem massa desprezível •o fio é inextensível •a resistência do ar é desprezível Não existe um pêndulo simples na natureza!

19 eav@if.ufrgs.br Movimento planetário •Na descrição do movimento de translação, os planetas são considerados como partículas pontuais (obviamente isto é uma idealização). •Na descrição do movimento de rotação, passam a ser tratados como corpos esféricos rígidos, ainda que na realidade não sejam nem perfeitamente esféricos nem rígidos.

20 eav@if.ufrgs.br Modelo do gás ideal •O gás é constituído por partículas pontuais que interagem via colisões perfeitamente elásticas. •Não há na natureza tal sistema. Isto é uma idealização dos físicos, que serve como ponto de partida para a descrição de propriedades características dos gases, como pressão, volume e temperatura

21 eav@if.ufrgs.br Em relação a modelos •É essencial dar-se conta que a Ciência tem origem na mente dos cientistas. •Ou seja, é uma construção humana, coletiva, que busca descrever o universo, através de teorias, modelos provando hipóteses e submetendo-as a avaliação empírica e/ou racional.

22 eav@if.ufrgs.br Os modelos... •Apresentam contexto de validade e distintos graus de precisão. •Não são cristalizados em sua forma de criação mas são reformulados, melhorados e abandonados, dependendo do grau de êxito na descrição de resultados experimentais ou com raciocínios teóricos.

23 eav@if.ufrgs.br Praxis científica •criar modelos científicos •verificar se descrevem bem os fenômenos •determinar seu contexto de validade •melhorar a precisão dos resultados •fazer predições

24 eav@if.ufrgs.br Relatório do National Research Council (E.U.A.) 1989 computação científica...pode ser considerada uma terceira metodologia fundamental das Ciências, paralela ao paradigma experimental e ao teórico das ciências, mais bem estabelecidos

25 eav@if.ufrgs.br Física?

26 eav@if.ufrgs.br A computação, assim como a teoria e a experimentação, constituem o tripé de sustentação do desenvolvimento em Ciências dos dias atuais.

27 eav@if.ufrgs.br Modelagem computacional em Ciências •Por quê? - é um dos pilares fundamentais do desenvolvimento científico - é um dos pilares fundamentais do desenvolvimento científico - Física: teórica, experimental e computacional - Física: teórica, experimental e computacional - noção de que é possível predizer, além de observar fatos - noção de que é possível predizer, além de observar fatos

28 eav@if.ufrgs.br O que é modelagem em Ciências? Modelagem de um sistema físico (químico, biológico) é o processo de construção de uma versão computacional de um modelo científico para descrever este sistema. Modelagem computacional no ensino de Ciências: a construção de um modelo computacional que representa um modelo científico de um fenômeno com objetivos didáticos.

29 eav@if.ufrgs.br Por que simulações e modelagem no ensino de Ciências e Matemática? •facilitar a compreensão de modelos científicos •facilitar a construção e investigação de situações-problema •desenvolver a capacidade de predizer, avaliar e analisar predições •possibilitar o tratamento de problemas mais gerais e atuais.

30 eav@if.ufrgs.br Não se trata de substituir os experimentos por simulações! •aulas teóricas com ênfase nos aspectos conceituais e nas aplicações •aulas experimentais e/ou demonstrativas •aulas com recursos computacionais com ênfase em atividades de simulação e modelagem computacional, centradas no aluno

31 Simulação x modelagem Simulação: aluno não tem Modelagem: aluno tem acesso aos primitivos do modelo matemático ou icônico subjacente à implementação da modelagem

32 Tipos de atividades de simulação e modelagem computacionais •exploratórias exploratórias observação, análise e interação do sujeito com modelos já construídos o sujeito passa por todo o processo de construção do modelo desde sua estrutura matemática ou icônica até a análise dos resultados • expressivas de modelagem expressivas de modelagemexpressivas de modelagem

33 eav@if.ufrgs.br PowersimPowersim (Stella) init Q = 0 flow Q = - dt*ralo + dt*torneira aux ralo = Q*k const torneira = 100 const k = 1

34 eav@if.ufrgs.br  As TICs como ferramentas cognitivas  A importância de modelos científicos em Ciências e Matemática  Simulação e modelagem computacional como recursos auxiliares para a aprendizagem significativa Aquisição automática e tratamento de dados Cuidados na construção de material com TICS Inovações tecnológicas e a prática docente

35 eav@if.ufrgs.br Exemplos de softwares: SpectrogramSpectrogram (fig)(fig) Aq_dados (fig)(fig) Osciloscope (fig)fig MBL

36 eav@if.ufrgs.br Velhos temas com novas tecnlogias •Medida da velocidade do som no ar com microcomputador R. M. Grala e E. S. Oliveira, Física na Escola, v. 6, n. 2, p. 26 •Mola em queda Podem molas em queda livre ter aceleração maior que a da gravidade? F. L. da Silveira e R. Axt. Física na Escola, v. 6, n. 2, p. 26 http://www.sbfisica.org.br/fne/Vol6/Num2/a03.pdf http://tp.lc.ehu.es/jma/mekanika/jarraitua/slinky.html http://tp.lc.ehu.es/jma/mekanika/jarraitua/spring.html http://tp.lc.ehu.es/jma/mekanika/jarraitua/spring2.html http://tp.lc.ehu.es/jma/mekanika/jarraitua/spring3.html http://tp.lc.ehu.es/jma/mekanika/solidoa/fasterg.html O uso de Espirais de encadernação como molas, Axt, R; Bonadim, H. & Silveira, F. L. da, Rev. Bras. Fis. v. 27, n. 4, p. 593-597, 2005. http://www.sbfisica.org.br/rbef/Vol27/Num4/v27_593.pdf

37 eav@if.ufrgs.br Surpreendentemente para nossa intuição a extremidade inferior da mola permanece estática enquanto a extremidade superior desce com grande aceleração. Enquanto isto, o centro de massa da mola desce com a aceleração gravitacional. (Axt, R; Bonadim, H. & Silveira, F. L. da, Rev. Bras. Fis. v. 27, n. 4, p. 593-597, 2005.)

38 eav@if.ufrgs.br Axt, R; Bonadim, H. & Silveira, F. L. da, Rev. Bras. Fis. v. 27, n. 4, p. 593-597, 2005.

39 eav@if.ufrgs.br  As TICs como ferramentas cognitivas  A importância de modelos científicos em Ciências e Matemática  Simulação e modelagem computacional como recursos auxiliares para a aprendizagem significativa  Aquisição automática e tratamento de dados Cuidados na construção de material com TICS Inovações tecnológicas e a prática docente

40 eav@if.ufrgs.br Cuidados na elaboração de material educacional •dominando o conteúdo de estudo •conhecendo referenciais teóricos e estratégias de ensino •levando em conta como os alunos aprendem e seus conhecimentos prévios •conhecendo os obstáculos de aprendizagem (dificuldades, concepções alternativas, raciocínios e convicções errôneas) por parte dos alunos •levando em conta as recomendações sobre webdesign e os limites de carga cognitiva

41 eav@if.ufrgs.br Desenvolvimento e (avaliação) de material instrucional •teoria da carga cognitivateoria da carga cognitiva http://penta2.ufrgs.br/edu/cargacognitiva/cargacognitiva.pdf

42 eav@if.ufrgs.br Desenvolvimento e (avaliação) de material instrucional •elementos de webdesign contraste repetição alinhamento proximidade

43 eav@if.ufrgs.br Exemplo de dificuldades de aprendizagem interpretação de gráficos da cinemática http://www.if.ufrgs.br/cref/ntef/cinematica/index.html

44 eav@if.ufrgs.br Exemplo de dificuldades de aprendizagem circuitos elétricos simples: http://www.if.ufrgs.br/cref/ntef/circuitos/index.html

45 eav@if.ufrgs.br Às vezes a convicção supera a realidade!

46 eav@if.ufrgs.br  As TICs como ferramentas cognitivas  A importância de modelos científicos em Ciências e Matemática  Simulação e modelagem computacional como recursos auxiliares para a aprendizagem significativa  Cuidados na construção de material com TICS  Aquisição automática e tratamento de dados Inovações tecnológicas e a prática docente

47 eav@if.ufrgs.br Objetivos do ensino e desempenho do estudantes. Por que tão diferentes? Dra. Zulma Gangoso, Córdoba, Argentina ObjetivosDesempenho alunos com espírito crítico capacidade para enfrentar situações novas interesse pelo mundo natural e como “complemento” buscam a resposta correta majoritariamente só decoram fórmulas e resolvem problemas padrão marcante desinteresse pela ciência elevadas taxas de reprovação

48 eav@if.ufrgs.br O que resulta disto? •uma aprendizagem mecânica, normalmente •sem conexão com as situações nem do dia-a- dia, nem da vida profissional •na mente do estudante, cada caso, é um caso •torna-se difícil vislumbrar as idéias gerais subjacentes a vários problemas solúveis com um único modelo •as informações são acumuladas na mente como elementos dispersos, dificilmente recuperados

49 eav@if.ufrgs.br Aprendizagem significativa “ O fator isolado mais importante que influencia aprendizagem é aquilo que o aprendiz já conhece”. Motivação: Ninguém aprende se não quiser. Material deve ser potencialmente significativo. mecânica significativa Aprendizagem

50 eav@if.ufrgs.br É PRECISO LEVAR EM CONTA •COMO OS ALUNOS APRENDEM! •E COMO OS PROFESSORES ENSINAM!

51 eav@if.ufrgs.br E como os professores ensinam? Normalmente, do mesmo modo como aprenderam!

52 novas tecnologias > novas metodologias diversidade de estratégias no ensino

53 eav@if.ufrgs.br Método Predizer Observar Explicar (P. O. E.) •Predizer como evoluirá uma determinada situação-problema •Observar o que de fato ocorre em uma simulação do evento •Explicar eventuais divergência entre o predito e o observado

54 eav@if.ufrgs.br O Diagrama AVM

55 eav@if.ufrgs.br Idéias consensuais •métodos de aprendizagem ativos e interativos •aprender fazendo; •aprender explorando; •aprender a aprender; •aprender a pensar. •abolição do ensino em que •aluno é paciente; •professor agente; •escola cenário do processo de ensino.

56 eav@if.ufrgs.br Papel do professor? -coordena -orienta -observa -estimula -propõe atividades, desafios,... -põe em prática a avaliação formativa e somativa (método colaborativo presencial)

57 eav@if.ufrgs.br Reflexão continuada sobre •a adequação da tecnologia educacional aos objetivos do processo de ensino-aprendizagem •as tecnologias como meio para facilitar o processo de ensino-aprendizagem (e não como um fim em si) •as tecnologias como ferramenta cognitiva, possibilitando ampliação das capacidades humanas

58 eav@if.ufrgs.br “As coisas mais importantes nunca devem ficar à mercê das menos importantes”. Johann Wolfgang von Goethe

59 eav@if.ufrgs.br Referências: •Andrea A. diSessa, Changing Minds Computers, Learning and Literacy, MIT Press, 1999. •Jonassen, D. H. Computadores como herramientas da mente. Disponível em: http://tecnologiaedu.us.es/bibliovir/pdf/efect_cog.pdf Acesso em: 10 de julho de 2006.http://tecnologiaedu.us.es/bibliovir/pdf/efect_cog.pdf •Esquembre, F. Esquembre, Computers in Physics Education, Computer Physics Communications 147, 13-18 2002. •VEIT, E. A. Modelagem computacional no ensino de Física. XVI Simpósio Nacional de Ensino de Física. Rio de Janeiro. 2005. Disponível em: http://www.if.ufrgs.br/cref/ntef/SNEF_RIO/Modelagem_computacional _noEnsino_de_Fisica_XVI_SNEF.pdf http://www.if.ufrgs.br/cref/ntef/SNEF_RIO/Modelagem_computacional _noEnsino_de_Fisica_XVI_SNEF.pdf http://www.if.ufrgs.br/cref/ntef/XXIIIEFNNE/

60 eav@if.ufrgs.br Osciloscope (entrada de som)

61 eav@if.ufrgs.br Spectrogram canto de um pássaro

62 eav@if.ufrgs.br Spectrogram tubo de 30cm tubo 40cm

63 eav@if.ufrgs.br Ad_dados

64 eav@if.ufrgs.br O que é carga cognitiva? quantidade total de carga imposta à memória de trabalho a maior parte desta carga deve estar associada ao conteúdo no material instrucional e não ao seu uso

65 eav@if.ufrgs.br Informação + memória de longo prazo memória de trabalho 7 2 Limitada máximo: elementos órgãos sensorias

66 eav@if.ufrgs.br A captura de informações depende também do que já se sabe

67 eav@if.ufrgs.br Qual a relação com material instrucional? carga cognitiva total carga cognitiva intrínsica carga cognitiva estranha recursos mentais É preciso economizar memória de trabalho com o material instrucional!

68 eav@if.ufrgs.br Carga cognitiva intrínseca: inerente à natureza do conteúdo em estudo esforço contribui para a assimilação de esquemas externa: associada à estruturação e organização do material esforço desgasta, sem contribuição para a aprendizagem do contéudo

69 eav@if.ufrgs.br Desdobramento de atenção •ocorre quando o sujeito tem de focar a atenção em mais de uma fonte de informação no modo dual •texto escrito + figura •texto escrito + figura em movimento (gif animado, vídeo) •texto falado + figura •texto falado + figura em movimento atividades mistas : •leitura mais procura •instruções e manuseio do software a integração de elementos pode evitar o desdobramento de atenção Cuidado, nem sempre mais é melhor!

70 eav@if.ufrgs.br http://penta2.ufrgs.br/edu/cargacognitiva/cargacognitiva.pdf Liane Tarouco

71 eav@if.ufrgs.br...e de alfabetização visual http://penta2.ufrgs.br/edu/cargacognitiva/alfab visualres.pdf http://penta2.ufrgs.br/edu/alfabetizacaovisual/ Profa. Liane R. Tarouco, UFRGS

72 eav@if.ufrgs.br Conceito central Aprendizagem Significativa Significado do novo conhecimento resulta da interação entre uma nova informação e um aspecto relevante da estrutura cognitiva do aprendiz de forma substantiva (não-literal) Subsunçor

73 eav@if.ufrgs.br Diferenciação progressiva Reconciliação integrativa Partir do geral e, progressivamente, chegar ao particular Também se deve fazer constantes referências ao geral para não perder a visão do todo Conceitos mais gerais e inclusivos Conceitos intermediários Conceitos específicos

74 eav@if.ufrgs.br Condições para ocorrência da aprendizagem significativa 1. Material potencialmente significativo 2.Disposição para aprender o conteúdo do material a ser estudado deve ter relação com a estrutura cognitiva do aluno o material deve ter significado lógico o aluno deve manifestar uma disposição para relacionar o novo material, potencialmente significativo, à sua estrutura cognitiva

75 eav@if.ufrgs.br


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