Investigando aspectos do mastery learning e da capacidade da memória visual para objetos dinâmicos

O “ensino tradicional” de Ciências apresenta vários aspectos problemáticos, tais como: a baixa taxa de retenção da informação nas - predominantes - aulas expositivas; a baixa taxa de domínio do conteúdo; o conceito de domínio de fatos e ferramentas, em contraposição ao domínio do pensamento científico; o esquema predominante de avaliações classificativas, em detrimento ao de formativas. Estes problemas poderiam ser minimizados levando-se em conta, por exemplo: a necessidade da redução da carga cognitiva; a consideração dos conhecimentos prévios do estudante; práticas que estimulem o engajamento dos estudantes, bem como provê-los com feedback sistemático; o uso da Tecnologia no processo de ensino e aprendizagem. Dentre as propostas alternativas de ensino, o “mastery learning” (ensino para domínio) de Keller (proposto na década de 60) troca o esquema predominante de aulas expositivas pelo de estudantes realizando avaliações formativas em sala. O método eleva a taxa de domínio do conteúdo, gerando um efeito de inversão de notas finais (a maioria dos estudantes obtendo as melhores notas). No entanto, apesar de todas as evidências descritas na literatura de que essa alternativa de ensino traz resultados positivos, o método perdeu quase toda a popularidade a partir da década de 80. Um dos fatores pode ter sido a alta carga de trabalho requerida para sua aplicação. No presente trabalho, propomos um modelo matemático para descrever o esquema de um curso executado de acordo com o plano Keller. Este modelo prediz a evolução temporal da distribuição de estudantes por unidade de conteúdo, prediz o efeito de inversão nas notas finais e estabelece condições sob as quais este efeito pode ser observado. O modelo também fornece uma quantificação da carga de trabalho despendida na execução de avaliações, de forma que ele pode ser uma ferramenta útil para aqueles que estão planejando ou interessados em investigações adicionais sobre cursos Keller. Como auxílio na solução dos problemas do ensino tradicional, a Tecnologia, por sua vez, permite o desenvolvimento de ferramentas que podem auxiliar nas práticas que estimulem o engajamento, na identificação de conhecimentos prévios, no provimento de feedback sistemático, na implementação de avaliações formativas e no desenvolvimento do pensamento científico. No presente trabalho, também focamos na questão da sobrecarga da memória de trabalho visual que pode surgir no uso de simulações ix computacionais, as quais envolvem objetos cujas características variam no tempo. Investigamos a retenção na memória visual de quadrados com uma característica simples (cor) que pode variar com o tempo. Nossos resultados registram o impacto na capacidade da memória visual gerado pela alteração das características dos objetos com o passar do tempo. Especificamente, mostramos que a memória visual pode armazenar, aproximadamente, até 2 objetos do tipo quadrados com duas cores separadas no tempo, em contraste com o limite de 4 objetos estáticos encontrado na literatura. Nosso trabalho revela que essas variações temporais de características irão aumentar a carga cognitiva visual, o que pode acabar prejudicando a eficácia educacional da simulação. Desse modo, nossa pesquisa indica que não somente a quantidade de objetos estáticos desnecessários deve ser reduzida nas simulações computacionais, mas também a quantidade de dinâmica desnecessária deve ser reduzida, uma vez que essa dinâmica gera carga cognitiva visual.