Tecnologia na educação: como aprender mais trabalhando em grupo

Pesquisa investiga como a computação pode estimular o aprendizado ao formar grupos levando em conta aspectos da personalidade dos estudantes

Pesquisadora buscou desenvolver um modelo de formação de grupos que relaciona os traços de personalidade às teorias de aprendizagem colaborativa – Foto: Divulgação / USPCodeLab

“Ao final do doutorado aprendi que essa jornada não precisa ser solitária. E que ter as pessoas certas a sua volta faz toda diferença para que o processo seja mais leve e divertido.”. É assim que a professora Rachel Carlos Duque Reis inicia o texto de agradecimento de sua premiada tese. O que Rachel diz sobre os benefícios de empreender uma jornada colaborativa em vez de solitária é o ponto central de sua pesquisa de doutorado.

Professora do campus de Rio Parnaíba da Universidade Federal de Viçosa, ela percorreu o caminho de construção da tese sob orientação do professor Seiji Isotani, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. Nessa jornada, Rachel também estudou três meses na Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, com apoio da Fundação Lemann.

Interessada em como a tecnologia pode ser utilizada para apoiar a interação e a colaboração nas atividades de ensino, Rachel decidiu verificar a influência dos traços de personalidade na formação de grupos. Resultado: o trabalho – Formação de Grupos em Ambientes CSCL utilizando Traços de Personalidade associados às Teorias de Aprendizagem Colaborativa – conquistou a primeira colocação no Concurso Alexandre Direne de Teses, Dissertações e TCCs em Informática na Educação. A premiação na categoria doutorado aconteceu em Brasília, no final do ano passado, durante o VIII Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE).

Rachel conquistou a primeira colocação no Concurso Alexandre Direne de Teses, Dissertações e TCCs em Informática na Educação – Foto: Divulgação/CBIE

É comum que, nas salas de aula, os alunos se unam em grupos para realizar diversas tarefas. Esses grupos são formados, na maior parte das vezes, de maneira aleatória ou por autosseleção, ou seja, os próprios estudantes selecionam com quem gostariam de trabalhar. O problema é que essas duas maneiras de formar grupos não garantem que surjam benefícios na aprendizagem colaborativa. Pesquisadores da área já identificaram que é fundamental planejar a formação de grupos levando em conta fatores e mecanismos de colaboração, de acordo com os objetivos de aprendizagem que o educador pretende obter na atividade coletiva. Por isso, um dos aspectos mais relevantes nesse campo é descobrir cientificamente como e quando as colaborações entre os indivíduos que participam de um grupo são capazes de produzir melhores resultados.

Em um estudo experimental com 156 estudantes do ensino fundamental II do colégio particular Anglo, localizado na cidade de Viçosa (MG), Rachel confirmou a influência de traços de personalidade na formação de 78 grupos, avaliando impactos no aprendizado, na satisfação e na motivação. Foram levados em consideração três traços de personalidade: a extroversão, que está relacionada a habilidades comunicativas e sociáveis; o neuroticismo, que caracteriza quem é muito preocupado e emocionalmente instável; e o psicoticismo, que se refere a comportamentos agressivos e hostis.

Ao analisar essa influência, Rachel obteve informações para desenvolver um novo modelo de formação de grupos que relaciona os traços de personalidade às teorias de aprendizagem colaborativa. Além disso, o modelo busca criar cenários que estimulem a aprendizagem colaborativa e também estabelecer estratégias para minimizar a influência negativa de algumas características dos traços de personalidade. Para validar o novo modelo, a doutoranda desenvolveu dois estudos de caso com dois grupos de estudantes: um deles envolveu 10 participantes de 13 a 16 anos; e outro contou com 15 participantes de 9 a 10 anos.

A partir dos resultados encontrados na jornada, a doutoranda criou um programa de computador capaz de formar grupos efetivos de aprendizagem, levando em conta aspectos da personalidade dos participantes. Uma ferramenta de apoio para que os professores reúnam os estudantes em grupos que propiciem o aprendizado, a satisfação e a motivação tanto nas salas de aula da vida real quanto no mundo virtual.

“Quando você está pensando em apoiar as pessoas no aprendizado, não deve criar um ambiente inóspito. Realizamos diversas pesquisas no ICMC com o objetivo de usar a computação para formar grupos considerando diversas características dos participantes, tais como traços de personalidade e outras variáveis, para que a interação e a aprendizagem alcancem o maior patamar possível”, explica o professor Seiji. Na intersecção entre psicologia e computação, as valiosas contribuições do trabalho de Rachel para o avanço da área de Aprendizagem Colaborativa com Suporte Computacional (CSCL) estão registradas na tese premiada – disponível na biblioteca digital de teses e dissertações da USP – e nos artigos publicados em periódicos científicos.

Doutoranda criou um programa de computador capaz de formar grupos efetivos de aprendizagem, levando em conta aspectos da personalidade dos participantes – Ilustração: Divulgação

Mais premiações

O concurso que consagrou a tese de Rachel premiou ainda outro trabalho produzido no ICMC. Uma contribuição ao processo de design de aprendizagem em Cursos Online Abertos e Massivos (MOOCs) conquistou o terceiro lugar na categoria Melhor Tese de Doutorado. Orientada pela professora Ellen Francine, a tese de Aracele Garcia de Oliveira Fassbinder aborda o fenômeno dos MOOCs, cursos virtuais que, em geral, não exigem qualificações prévias para inscrição, podem ser acessados por qualquer pessoa e atraem um público diversificado, com uma variedade de experiências e qualificações profissionais.

Professora no campus Muzambinho do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais, Aracele investigou duas lacunas principais dos MOOCs: a falta de estratégias de projeto de aprendizagem bem definidas e validadas para apoiar os profissionais no desenvolvimento desses cursos; e as limitações nos modelos de projeto pedagógico adotados, geralmente baseados em formatos tradicionais de sala de aula, tais como abordagens centradas no professor e a aprendizagem baseada em conteúdo.

Por meio de um estudo experimental, três estudos de caso e duas revisões por especialistas, a pesquisadora criou uma nova estratégia para apoiar e melhorar o desenvolvimento de MOOCs. O reconhecimento à tese de Aracele e de Rachel evidenciam a relevância dos projetos desenvolvidos no Laboratório de Computação Aplicada à Educação e Tecnologia Social Avançada (CAEd) do ICMC. Tanto Ellen quanto Seiji são também professores do curso de pós-graduação a distância em Computação Aplicada à Educação, uma especialização lançada pelo ICMC em julho de 2018. Hoje, o curso conta com cerca de 300 alunos de todo o País regularmente matriculados.

Denise Casatti / Assessoria de Comunicação do ICMC

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