Estilos de aprendizagem e a questão dos nativos digitais

Quando entramos em um ambiente de aprendizagem os primeiros minutos que antecedem o início da aula representam um rico momento que denomino “zona de troca de expectativas”. Nestes minutos iniciais professores e alunos trocam impressões às vezes de forma silenciosa com olhares e gestos, às vezes a partir de ruídos quase imperceptíveis. Em outros momentos dependendo da situação de forma explicita como uma forma de marcar um território. Neste momento o que está em jogo é a nossa capacidade de observar o outro e comparar estas observações com nossas experiências passadas tentando responder a perguntas como “ como será a aula deste cara?” “ será que está é uma turma boa?”. “será que a prova dele é muito cascuda?” “será que este povo gosta de ler?”. Enfim, muitas outras perguntas são formuladas antes do início da aula. De certa forma, um professor bem treinado pode nestes minutos iniciais e ao longo do encontro identificar uma série de elementos que permitem identificar com uma certa segurança os estilos de aprendizagem de seus alunos e dessa forma direcionar de uma forma mais eficaz sua metodologia de apresentação dos conteúdos. Mas o que é um estilo de aprendizagem?
Um estilo de aprendizagem representa a maneira como cada pessoa processa, absorve e retém informações utilizando algum canal de entrada representado pelos sentidos da audição, olfato, tato, visão, paladar.
Ao estudarmos as teorias relacionadas aos estilos cognitivos percebemos que o elemento que une todas é a idéia de que as pessoas são diferentes. E por serem diferentes aprendem de formas diferentes.
Ao mesmo tempo, para nós professores essa informação representa um enorme desafio relacionado tanto ao planejamento quanto a forma como executamos nossas atividades em sala de aula.
Alguns autores, em especial Marc Prensky(2001) tem chamado a atenção por conta da elaboração de conceitos relacionados as pessoas oriundas das gerações posteriores a década de 70. No caso em questão refiro-me aos conceitos de nativos e imigrantes digitais de Prensky. Pensemos na geração atual. Os nativos digitais são exatamente estas pessoas que já nasceram na era da tecnologia, enquanto imigrantes digitais são aqueles que nasceram na era analógica, tendo apenas migrado para o mundo digital na fase adulta. Em termos gerais me parece bastante razoável pensarmos que estes dois grupos pensam e processam a informação de formas diferenciadas. Claro que há também uma geração intermediária marcada por pessoas que acompanharam com um certo grau de experimentação as diversas evoluções tecnológicas em diversos setores. Para exemplificarmos esta questão basta considerar o ato de jogar vídeo game. Meu pai cresceu com jogos que não necessitavam de tecnologias mais sofisticadas ou mesmo muitas nem mesmo eletricidade. Eu cresci acompanhando a evolução do vídeo game: passando por nomes como Atari, Máster Sistem, Phanton Sistem, Nintendo, Super Nintendo, Mega Drive, Playstation, Playstation 2, Wii, XBOX360, Playstation 3, etc. Minha filha já nasce em um contexto tecnológico que nos permite ver cinema em 3d, termos um MP20, um IPAD, Jogos em blueray com a mais alta definição. Em termos de recursos as diferenças são gritantes. Mas não pretendo me alongar nesta temática pelo menos por enquanto. Penso que inicialmente podemos dizer que o professor tem um papel fundamental dividido em dois movimentos referentes à qualidade da aprendizagem de seus alunos. O primeiro deles é a identificação do canal preferencial do aluno: se ele é mais auditivo, visual, sinestésico, etc. Segundo, propiciar elementos para que o mesmo possa de posse destas informações de mais controle sobre seus próprios processos de aprendizagem elevando seu grau de autonomia em relação à figura do docente. Claro que todas estas mudanças resultam tanto em domínio de conteúdo quanto uma abertura maior para as necessidades do aluno. Començando pela necessidade de compreender as múltiplas formas pelas quais uma informação pode transforma-se em conhecimento.

Sobre ato de ensinar e o estudo das neurociências

Uma das idéias que sempre reforço com meus alunos, seja no ensino superior ou nos cursos de formação de professores no ensino médio, e a de que nos professores somos o grupo de profissionais que mais trabalha com o cérebro ao mesmo tempo em que somos um dos grupos profissionais que menos compreende o assunto. Infelizmente, um rápido olhar direcionado aos cursos de Pedagogia, as diversas Licenciaturas ou no ensino médio para os cursos de formação de professores nos mostra a carência de disciplinas que tenham como foco as neurociências e seu papel no processo de ensino-aprendizagem. Atualmente, acredito que um profissional da educação ao se deparar com estudos oriundos dos vários campos da neurociência, tem a possibilidade de adquirir uma nova visão acerca da forma como desenvolve suas atividades rotineiras. Saber como funciona o cérebro, como são processadas as informações, que partes são responsáveis por determinadas atividades e como o professor pode auxiliar na ampliação de suas potencialidades são apenas alguns dos elementos que podem e devem ser estudados pelos profissionais da educação. Notem que a idéia aqui não é fazer da neurociência uma chave que abre todas as portas para as soluções dos problemas que a Educação e seus atores, pais e alunos enfrentam hoje. Mas sim perceber que a partir deste estudo podemos sim obter algumas respostas, seja no campo da educação popular com toda a sua diversidade, seja na educação a distância, passando pela educação presencial formal ou mesmo a educação desenvolvida em espaços não escolares. Acredito hoje que a neurociência é uma das ferramentas das quais o professor não pode deixar de carregar em sua caixa.

ciência cognitiva

Ciência cognitiva é o estudo interdisciplinar da mente e da inteligência, abrangendo áreas como a psicologia, inteligência artificial, neurociência, lingüística, e antropologia. Suas origens intelectuais datam dos meados da década de 50 quando investigadores em vários campos começaram a desenvolver teorias de mente baseados em representações complexas e simulações computacionais. Na década de 70, organizações começaram a se mobilizar, formando a Sociedade de Ciência Cognitiva e o Cognitive Science Journal. Desde então, mais de sessenta universidades nos EUA e na Europa estabeleceram programas de ciência cognitiva e muitas outras instituíram cursos em ciência cognitiva. Tentativas para se entender a mente e seu funcionamento iniciaram, pelo que se tem notícia, com os gregos antigos, quando os filósofos Platão e Aristóteles tentaram explicar a natureza do conhecimento humano. O estudo da mente permaneceu no campo da filosofia até o século 19, ocasião em que a psicologia experimental desenvolveu-se. Wilhelm Wundt, médico alemão, foi sua maior expressão. Wundt considerava mente e corpo sistemas distintos e independentes, podendo-se estudá-los por métodos de laboratório. Em poucas décadas, porém, a psicologia experimental foi dominada pelo behaviorismo, a escola que virtualmente negou a existência de mente. De acordo com behavioristas como J. B. Watson, seu fundador, a psicologia deveria se restringir a examinar a relação entre estímulos observávéis e respostas de comportamento. Questões relacionadas a consciência e representações mentais foi banida das discussões científicas. O mentalismo e o introspeccionismo assumiram a caracterização bahaviorista de Watson. Especialmente nos EUA, o behaviorismo prevaleceu na década de 50. Por volta de 1956, o cenário intelectual começou a mudar dramaticamente. George Miller, considerado um dos criadores da ciência cognitiva moderna, em numerosos estudos mostrou que a capacidade de pensamento humano é limitada. Ele estabeleceu que a consciência pode manejar sete mais ou menos dois "segmentos" de informação ao mesmo tempo. Nessa época, pesquisadores John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, e Herbert Simon estavam fundando o campo da inteligência artificial. Com a união do modelo matemático de MacCulloc e Pitts (1943) e da teoria de aprendizado de Donald Hebb (1949), foi possível nos anos 50 a criação do modelo de rede neural artificial chamado Perceptron. Na década de 30, com os trabalhos de Turing já se mostrava a possível natureza computacional dos processos mentais. Nos anos 50, com a construção de programas de computadores capazes de provar teoremas matemáticos, a escola behaviorista foi cada vez mais sendo negada, dando lugar a uma nova teoria geral da mente, a chamada ciência cognitiva.A ciência cognitiva compreende a unificação de diversas teorias, embora haja peculiaridades de métodos de experimentação entre investigadores nos diversos campos que se prestam a estudar mente e inteligência:
1. a psicologia, uma vez que estuda a simbologia mental;
2. a lingüística, porque estuda os processos responsáveis pelo fenômeno da linguagem;
3. as neurociências, cujo domínio de estudo é o cérebro, órgão responsável pelo processamento sensorio-motor em sistemas biológicos;
4. a antropologia, porque estuda a ontologia humana;
5. a filosofia, domínio da lógica e da teoria do conhecimento;
6. a inteligência artificial, porque estuda a criação de autômatos.

PSICOLOGIA

Embora os psicólogos cognitivos se ocupam comumente em modelagem computacional, o método primário de experimentação se encontra em participantes humanos. Pessoas, normalmente estudantes universitários, submetem-se a experimentação em laboratório sob diferentes tarefas cognitivas em condições controladas. Como exemplos, pode-se citar os erros comumente cometidos em raciocínio dedutivo, a elaboração e aplicação de conceitos, a velocidade com que as pessoas pensam com imagens mentais, bem como o desempenho na resolução de problemas que usam analogias. Conclusões sobre como a mente funciona não devem estar baseadas no “bom senso” e introspecção, uma vez que podem forncecer uma idéia enganosa das operações mentais, muitos das quais não estão acessíveis conscientemente. Para a elaboração de perguntas cruciais sobre a natureza de mente, as experiências psicológicas precisavam ser interpretadas dentro de um modelo teórico que postulava representações e procedimentos mentais. Uma das melhores maneiras de desenvolver esse modelo teórico foi por meio de modelos computacional análogos aos operadores mentais. Criação, desenvolvimento e experimentação utilizando modelos computacionais da mente é o método central do campo da Inteligência Artificial, uma aproximação importante para o desenvolvimento da psicologia experimental.

LINGÜÍSTICA

Os línguistas também se servem de recursos computacionais para o estudo da linguagem e suas atribuições. Entretanto, muitos ainda utilizam abordagens clássicas com as de Noam Chomsky. Ele desenvolveu um modelo formal de linguagem, conhecida como gramática transformacional. Sua tarefa principal era identificar princípios gramaticais que provêem a estrutura básica de idiomas humanos. Essa identificação ocorre por meio de observções de diferenças sutis entre expressões vocais gramaticais. O modelo de Chomsky foi reconhecidamente dominante nas décadas de 60 a 80 e desfruta ainda de elevada consideração em alguns círculos de lingüistas. Steven Pinker tem se ocupado em clarificar e simplificar as idéias de Chomsky com muito mais significância para o estudo da linguagem em geral.

NEUROCIÊNCIA

Neurociência é o campo de estudo que trata da estrutura, função, desenvolvimento, genética, bioquímica, fisiologia, farmacologia e patologia do sistema nervoso. O estudo do comportamento e do aprendizado também é uma divisão da Neurociência. Por meio de experimentação animal, investigadores podem inserir elétrodos em áreas específicas do cérebro e registrar a atividade elétrica de um a vários neurônios (populações de células). Com o desenvolvimento de ferramentas de neuroimagem não-invasivas como Ressônância Magnética, Tomografia por emissão de pósitrons (PET) foi possível o mapeamento de funções cerebrais em tempo real o que contribui de forma substancial para o esclarecimento de uma série de funções cognitivas como memória, pensamento e linguagem. Durante tarefas cognitivas aplicadas a pessoas foi possível identificar “on line” áreas do cérebro envolvidas em processamento de cálculo, interpretação de palavras e de sons, etc. Evidências adicionais sobre como o cérebro funciona podem ser encontradas observando-se pessoas cujos cérebros foram lesados em áreas específicas como a da fala e da área motaora. Como na psicologia cognitiva, a neurociência utiliza freqüentemente modelos teóricos computacionais que simulam o funcionamento de de uma rede ou até mesmo de um neurônio.

ANTROPOLOGIA

A Antropologia cognitiva amplia o horizonte de estudos do pensamento humano de uma forma bastante peculiar. Busca entender as variações de pensamento e manifestações comportamentais em diferentes culturas. O estudo de mente não deveria ser restringido, por exemplo, a simplesmente entender como os nativos da língua inglesa pensam mas deveria considerar possíveis diferenças no modo de pensar em diversas culturas e suas formas de manifestacão.

FILOSOFIA

Com algumas poucas exceções, filósofos geralmente não realizam observações empíricas sistemáticas ou utilizam modelos computacionais para estudar a mente. A filosofia da mente, área que se presta para tal, é hoje uma das de maior debate na filosofia. René Descartes foi o iniciador de uma das principais abordagens na filosofia da mente ao propor sua teoria sobre o dualismo corpo mente. Por tratar de questões fundamentais que permeiam as abordagens experimentais e computacionais da mente, a Filosofia da Mente fornece grandes contribuições ao campo da ciência cognitiva. Questões abstratas como a natureza da representação mental e os processos de computação cerebral não estão incluídos na prática experimental cotidiana da psicologia ou da inteligência artificial, mas elas surgem inevitavelmente quando os investigadores pensam profundamente nas perguntas científicas a que se propusaram pesquisar.
Em sua mais simples expressão, ciência cognitiva é só a soma dos campos acima mencionados. Entretanto, o trabalho interdisciplinar se torna mais interessante quando há convergência teórica e experimental dessas diversas áreas em torno da natureza da mente.

Para ler mais...

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Texto retirado de http://www.neurolab.com.br/computing_cog.php