Novas Tecnologias no Ensino de Física Possibilidades de uso Vantagens e cuidados Reflexão continuada, especialmente quanto a novas práticas pedagógicas. “...a tecnologia educacional deve adequar-se às necessidades de determinado projeto político-pedagógico, colocando-se a serviço de seus objetivos e nunca os determinando.”(Rezende, 2000) ... discutindo especialmente suas vantagens e desvantagens ou “perigos”, cuidados a serem tomados - Me parece absolutamente desejável uma reflexão que se inicie hoje e continue, no mínimo, até o final de Novas Tecnologias no Ensino de Física II. Passou-se o tempo de se questionar se a informática deve ou não ser incorporada ao ensino. A questão agora é saber como incorporá-la, criticamente, de modo a usá-la em prol da melhoria efetiva do ensino, e não distorcendo o ensino de modo a justificá-la. F. Rezende, As novas tecnologias na prática pedagógica sob a perspectiva construtivista, Ensaio - pesq. Educ. Ciências, 2000, v. 2, n1., 75-98.

Aplicações de Novas Tecnologias no Ensino de Física Ensino programado => tutorial, livros eletrônicos, certos cursos de ensino a distância Simulação Modelagem Aquisição automática de de Dados Tratamento e análise de dados Hipertextos Internet Ambientes de aprendizagem (colaborativos e comunidades de aprendizagem) Educação a distância (engloba tudo, especialmente comunicação e trabalho colaborativo, no EAD ideal)

Tutorial Computador atua com instrutor, apresentando o conteúdo, perguntas e respostas Vantagens: ritmo individualizado, propício para pesquisa sobre dificuldades localizadas e ensino a distância Desvantagens: “treinamento”, usualmente não incorporam nada de novo em relação ao processo de ensino-aprendizagem. ...”sua utilização acaba por resultar quase sempre em aulas em vídeo iguais às da escola de hoje, ou a textos em microcomputadores, interativos e auto-instrutivos, mais limitados que os existentes nas estantes escolares” (Kawamura, 1998). - na qual o computador é utlizado diretamente na coleta de dados da experiência - tratamento e análise de dados, que é das aplicações mais antigas da informática, para a qual eu vou dedicar pouco tempo, pois é provavelmente a que vocês mais trabalharam ao longo do curso ; - simulação de sistemas físicos, que podem ser sistemas físicos reais, artificiais ou hipotéticos. - modelação que permite que o estudante construa modelos - para este tipo de ambientes também o termo “micromundos” é utilizado - Ambos, simulação e modelação, são extremamente apropriados para a experimentação conceitual, na qual o estudante tem a chance de fazer experiências com os conceitos envolvidos e suas relações -hipertextos, que ambientes não-lineares que se valem de recursos de multimídia - utilização de redes computacionais, que são extremamente úteis para a pesquisa e a aprendizagem cooperativa, através do correio eletrônico (esta é a base do ensino à distância)

Simulação (animações interativas) representação visual de fenômeno ou processo se baseia: num modelo científico de um sistema físico da natureza modelo de um sistema artificial e hipotético alterando-se as variáveis de entrada, observam-se as mudanças nas variáveis de saída; saída: gráficos, animações simulação “pura” : não há manipulação do modelo formal (tem o mesmo efeito de um filme) aplicativos de maior potencial: Interactive Physics, XYZet simulação em JAVA são as únicas que permitem variação de parâmetros em qualquer sistema operacional Não substitui a observação do fenômeno físico!

Modelagem computacional representação formal de um processo ou fenômeno trabalha com o modelo matemático subjacente ao modelo físico usa diferentes formas de representação externas: gráficos, tabelas, animações há acesso e manipulação das expressões que traduzem as relações entre as variáveis pode permitir a manipulação de objetos concretos-abstratos há diferentes linguagens, metáforas e aplicativos computacionais para modelagem: linguagens computacionais: TRUEBASIC, VISUALBASIC, DELPHI, C, C++, JAVA (requer conhecimento de programação) metáforas: STELLA, BOXER,... linguagens com fins educacionais: LOGO, Python, Squeak,... aplicativos de autor: planilha eletrônica, Modellus, JDK, Maple, Mathematica, Mathcad

Por que defendo que modelagem computacional é imprescindível na aprendizagem de Física nos dias atuais? Ciência é um processo de representação do mundo, sempre sujeito a reformulações (descrição x explicação) Fazer Física <=> trabalhar com modelos físicos Modelos físicos: descrições simplificadas e idealizadas de sistemas ou fenômenos físicos aceitos pela comunidade de físicos envolvem elementos como: proposições semânticas modelos matemáticos subjacentes

Modelagem computacional enriquece e amplia a investigação de sistemas físicos: possibilita a investigação de sistemas físicos em que o modelo matemático subjacente é mais complicado métodos numéricos são muitas vezes mais simples que métodos analíticos dá chances para “experiências conceituais” possibilita trabalhar com diferentes formas de representação: animações, tabelas, gráficos. mais tempo para discussão: dos aspectos físicos relevantes das hipóteses assumidas das aproximações empregadas das limitações dos modelos físicos e matemáticos das grandezas físicas relevantes e suas relações

Modelagem computacional no ensino/aprendizagem de Fïsica: tende a desmitificar a imagem da Física como uma disciplina difícil, em que é preciso decorar fórmula Modelagem favorece a aprendizagem construtivista pois pode(Webb&Hassen - 1988), : elevar o nível do processo cognitivo, exigindo que os estudantes pensem num nível mais elevado, generalizando conceitos e relações; exigir que os estudantes definam suas idéias mais precisamente; propiciar oportunidades para que os estudantes testem seus próprios conhecimentos, detectem e corrijam inconsistências.

Princípios de Nickerson(1995) : começar onde o aluno se encontra promover atividades de processamento e descoberta usar representações apropriadas e modelos usar simulações proporcionar ambiente de suporte

Hipertextos a informação é apresentada em forma não-linear; recursos de multimídia: textos, figuras, animações, simulações, som, conectados por “links” pré-definidos (nós); o estudante pode escolher o caminho que tomará no texto; dá margens a diferentes níveis de aprofundamento Cuidado com o excesso de ramificações !

Internet (especialmente www - world wide wibe ) Sistema de informação em: hipertexto, gráfico, distribuído, independente de plataforma, dinâmico, interativo e global utilizado na Internet. potencialidade de pesquisa e comunicação é preciso estabelecer metas e/ou desafios é aconselhável dispor de uma boa agenda de endereços se possível dar um “download” em programas e textos interessantes Cuidado, o material disponível na Internet não passa por qualquer crivo !

Aquisição de Dados Para medida em tempo real: transdutor (ou sensor) interface (placa de som, porta de jogos, mouse) aplicativo computacional (software) Sensores analógicos: som, luz, campo magnético, voltagem, força, temperatura, pressão, cor Sensores digitais: digital: movimento, movimento de rotação, nuclear, detector de radiação, “photogate” Outro modo de aquisição: registro em vídeo aplicativo de análise

Exemplos em que a aquisição automática é imprescindível força em função do tempo em colisões posição de um pêndulo em função do tempo espectro sonoro

Tratamento e análise de dados Tratamento estatístico requer cálculo de: médias, desvio padrão, erros Análise: gráficos (que pode envolver ajuste de curvas) tabelas Aplicativos: planilha eletrônica e programas gráficos

Educação a distância (EAD): Maior mérito do EAD ideal: procura renovar as práticas pedagógicas desenvolve ferramentas úteis também para o ensino presencial. Ex: ambientes de aprendizagem. Este é um dos objetivos do nosso curso: uma visão crítica das práticas pedagógicas em sala de aula!

Idéias de Ogborn Universidade de Londres Até agora tem sido: aprender um pouco de aritmética aprender um pouco de álgebra aprender um pouco cálculo aprender algo sobre diferenças finitas como aproximação do cálculo usar modelos computacionais Ogborn: fazer modelos auxilia o processo de aprendizagem da matemática e de ciências, em geral fazer alguns modelos computacionais -> aprender aritmética fazer mais modelos computacionais -> aprender álgebra analisar modelos computacionais -> aprender cálculo

Idéias de Redisch (Maryland) Atividades dos estudantes Resolver problemas limitados, pré-definidos, de nenhum interesse pessoal. Trabalhar com leis apresentadas por especialistas. Não vê-las como hipóteses a serem testadas. Usar ferramentas analíticas para obter respostas "exatas” de modelos inexatos. Raramente usam o computador. Atividades profissionais Resolver problemas amplos, abertos e freqüentemente a serem descobertos. Trabalhar com modelos a serem testados e modificados. Saber que as "leis" são construídas. Usar ferramentas numéricas e analíticas para obter respostas aproximadas de modelos inexatos. Usam o computador freqüentemente.

“Programas são como ferramentas de artistas: Hoyles, Healy e Pozzi, 1994 “Programas são como ferramentas de artistas: ferramentas podem ajudar artistas, mas elas não produzem arte. Somente artista a produzem. Mas software exploratórios tem uma característica única: quando bem desenvolvidos, podem produzir interações entre aprendizes, em particular se os estudantes trabalham em par ou em pequenos grupos.”

“...mas inteligência, emoção, cultura, poesia e arte residem no usuário, não no software.” Vitor Duarte Teodoro