Aprendendo matemática com os erros
Quando falamos de estratégias de aprendizagem eficazes e baseadas em evidências, muitas vezes notamos o quão difícil essas estratégias podem parecer. Isso não é uma coisa ruim em si – os desafios podem ser muito bons! No entanto, o que pode ser problemático para os alunos individuais é que a dificuldade é muitas vezes mal interpretada como “não aprender tanto”, e pode até levar os alunos a gostar menos da estratégia e não escolhê-la com tanta frequência (ou de todo). Os alunos não gostam de cometer muitos erros! Enquadradas de outra forma, estratégias que parecem fáceis (como reler) nos fazem pensar que estamos aprendendo muito, e tendemos a gostar mais dessa experiência. Se parece cada vez mais fácil, deve ser porque estamos ficando cada vez melhores, certo? Infelizmente, não necessariamente.
Então, falamos sobre a dificuldade que vem com estratégias como prática de recuperação, espaçamento e intercalação. Perfeição não significa necessariamente que dominamos o material ou o aprendemos bem. Abraçar erros e desafios pode ser algo positivo para o aprendizado.
No post de hoje, quero abordar um artigo (1) de Deanne Adams e colegas que demonstra o aprendizado com os erros. O que eu acho legal neste artigo é que os pesquisadores deram aos alunos exemplos de matemática errôneos (especificamente, decimais, o que pode ser difícil para os alunos do ensino médio) em vez de esperar que eles mesmos cometessem os erros. Os pesquisadores também solicitaram que os alunos identificassem explicações para os erros (como elaboração por meio de autoexplicação) e corrigissem os próprios erros. Eles compararam essa condição de aprendizagem com o que parece ser o padrão em matemática: resolver problemas práticos.
O Experimento:
Os participantes foram estudantes do ensino médio (6ª e 7ª série nos EUA, com idades entre 11 e 13 anos). Os alunos aprenderam decimais no experimento em uma de duas condições diferentes. A condição experimental incluiu exemplos errôneos; A maioria dos problemas foi apresentada aos alunos como preenchida erroneamente por outro aluno (na realidade, estes foram criados pelos pesquisadores). Isso foi comparado a uma condição de controle “business as usual” (resolução de problemas).
Na condição de exemplos errôneos, os alunos receberam dois exemplos errôneos e, em seguida, resolveram um problema para um total de 36 problemas (ou seja, 24 eram exemplos errôneos e 12 eram problemas para resolver). Para cada problema apresentado como erroneamente preenchido, os alunos corrigiam o erro. Em seguida, eles responderam a algumas questões de múltipla escolha que exigiam que eles identificassem explicações corretas para o problema, bem como os erros que o aluno fictício deve ter cometido. Eles receberam feedback ao longo do caminho.
A imagem acima é uma captura de tela do próprio papel (1), mostrando como era a tela na condição de exemplos errôneos. A imagem pode ser difícil de ver, mas você pode ver a imagem no papel real aqui (role até a Figura 2). Para maior clareza, descreverei também: Neste problema, os alunos foram solicitados a encontrar os dois próximos números na sequência: 0,0, 0,4, 0,8, ___, ____. As respostas fornecidas por “outro aluno” foram .12 e .16. Os alunos então têm que corrigir o erro (digitando em 1.2 e 1.6, as respostas corretas), e escolher explicações para o erro e a resposta correta. Por exemplo, o aluno que cometeu o erro acha que pode tratar os números após o decimal como números inteiros.
Os pesquisadores foram intencionais na forma como implementaram a condição de exemplos errôneos. Especificamente:
Apresentaram os exemplos errôneos como erros de outro aluno para evitar constrangimento;
eles tornaram os exemplos interativos, solicitando explicações aos alunos sobre os erros cometidos, fazendo com que corrigissem os erros e dando-lhes feedback; e
eles trabalharam para minimizar/eliminar a sobrecarga cognitiva (veja este post).
Na condição de resolução de problemas, os alunos receberam 36 problemas para resolver. Para cada um, eles responderam a algumas perguntas de múltipla escolha que exigiam que eles refletissem sobre as respostas corretas e explicassem suas soluções. Eles receberam feedback ao longo do caminho.
A imagem acima é uma captura de tela do próprio papel (1), mostrando como era a tela na condição de resolução de problemas. A imagem pode ser difícil de ver, mas você pode ver a imagem no papel real aqui (role até a Figura 3). Para maior clareza, descreverei também: Neste problema, os alunos foram solicitados a encontrar os dois próximos números na sequência: 0,0, 0,4, 0,8, ___, ____. As respostas são 1.2 e 1.6. Os alunos então têm que escolher uma explicação de como resolver o problema que está correto (havia uma diferença de .04 entre cada número, e eles deveriam levar um dos décimos para o lugar).
É importante ressaltar que os alunos se envolveram com os mesmos problemas em cada uma das duas condições. O que diferia era se eles praticavam a resolução de todos os problemas, ou praticavam a resolução de alguns problemas e se envolviam com a correção de erros e explicação para os outros.
Os pesquisadores mediram o aprendizado dos alunos por meio de pós-testes administrados imediatamente após as duas condições de aprendizagem terem sido concluídas e uma semana depois.
Havia alguns outros aspectos do procedimento também, e detalhes mais específicos podem ser encontrados no artigo. Por exemplo, os alunos completaram um pré-teste para avaliar seus conhecimentos prévios, responderam a perguntas sobre como achavam que as atividades de aprendizagem foram (por exemplo, o quanto gostaram, a facilidade de interagir no computador) e responderam a perguntas sobre o quão precisos eles achavam que eram durante o pós-teste.
Os resultados:
Não houve diferenças entre os dois grupos no pós-teste imediato. No entanto, no pós-teste com uma semana de atraso, os alunos na condição de exemplos errôneos tiveram melhor desempenho do que os alunos na condição de resolução de problemas.
(Nota-se que esses resultados foram controlados estatisticamente para o conhecimento prévio avaliado pelos pesquisadores, e por isso representam aumento no aprendizado devido à intervenção. Se você estiver interessado ou for uma pessoa de estatísticas, confira o documento para obter mais detalhes.)
É importante ressaltar que, quando os pesquisadores analisaram alunos que tinham níveis cada vez mais altos de conhecimento prévio, a condição de exemplos errôneos consistentemente levou a um melhor desempenho no pós-teste atrasado em comparação com a condição de resolução de problemas. Esta é uma boa notícia, porque significa que este método de aprendizagem tende a funcionar para alunos em diferentes níveis de capacidade, e não apenas para alunos em uma extremidade do espectro.
Os alunos na condição de exemplos errôneos também foram mais precisos em julgar o desempenho durante os pós-testes.
No entanto, os alunos na condição de exemplos errôneos relataram gostar menos da aula do que os alunos na condição de resolução de problemas. Infelizmente, outra situação em que a estratégia que os alunos tendem a gostar mais é a que os ajuda a aprender menos!
Referências:
(1) Adams, D. M., McLaren, B. M., Durkin, K., Mayer, R. E., Rittle-Johnson, B., Isotani, S., & van Velsen, M. (2014). Usando exemplos errôneos para melhorar o aprendizado de matemática com um sistema de tutoria baseado na web. Computadores no Comportamento Humano, 36, 401-411. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.03.053
Learning Scientists Blog – Os Cientistas da Aprendizagem
