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Evolução dos ambientes para aprendizagem

Evolução dos ambientes para aprendizagem. Introdução. Nosso objetivo não é de fazer um levantamento das utilizações da tecnologia na educação e suas evoluções (TV, vídeo, ...).

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Evolução dos ambientes para aprendizagem

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Presentation Transcript


  1. Evolução dos ambientes para aprendizagem

  2. Introdução • Nosso objetivo não é de fazer um levantamento das utilizações da tecnologia na educação e suas evoluções (TV, vídeo, ...). • Queremos centrar nosso interesso sobre o uso do computador, incluindo o computador usado como um sistema multimídia (vídeo, som, ...).

  3. Introdução • Fatores na origem da evolução do uso do computador na educação são múltiplos. Entre eles: • Tecnologia (mainframe-microcomputador, interface gráfica, realidade virtual, hipertexto), • Modelos de aprendizagem (behaviorismo, construtivismo, ...). • Sem minimizar a importância dos fatores tecnológicos, observaremos às diversas soluções e evoluções do ponto de vista dos modelos educativos subjacentes a essas soluções.

  4. Behaviorismo:Ensino programado • No anos 20, primeira maquina de Sidney Pressey, a Drum Tutor. Pressey era influenciado por Thorndike. • “Instructional machine” para automatizar e individualizar o processo de ensino. • O princípio: uma tela com uma pergunta e quatro respostas possíveis acessíveis com botões para responder. A tela seguinte aparece quando a resposta é correta.

  5. Ensino programado • A idéia é criar um sistema de instrução que adapta-se à progressão do aluno. O modelo é o preceptora, a lição particular: teaching machine. • As idéias de Skinner iniciaram o movimento de instrução programada no E.U. Muitos instrutores seguiram (ainda seguem) essas idéias. • No inicio dos anos 50, B. F. Skinner procura aplicar noção de behaviorismo à produção de sistemas de ensino automatizados.

  6. Ensino programado • Skinner propôs princípios: • Estruturação do conteúdo: princípio dos pequenos passos. • Adaptação: o ritmo da maquina é o ritmo do aluno. • Estimulação: favorecer a atividade do aluno com perguntas. • Resposta imediata do sistema.

  7. Ensino programado • Norman Crowder (1959) propôs uma evolução desses princípios: usar os erros do aluno para controlar o curso. • Nesse modelo, o sujeito a cada questão, tem várias respostas possíveis e o programa escolhe a próxima pergunta em função da resposta do sujeito.

  8. Ensino programado • Dois tipos de sistema: • linear: Skinner ou Pressey • conexão: Crowder • Evolução de Gordon Pask: • Em vez de usar respostas para guiar a aprendizagem, ele usa a performance global do aluno. • Programas generativos: produção de exercícios e respostas adaptadas com o desempenho do aluno.

  9. IBM's Teaching Machines Project (1959) • A IBM Inquiry Station: “typewriter” dos alunos ligados a um computador central. • O sistema apresenta um problema no “typewriter” e o estudante digita a resposta, avaliada pelo computador. • Foi experimentado para ensinar a matemática binária.

  10. Treinamento • 1950: Whirlwind, um computador destinado a ser simulador de vôo para treinamento de pilotos de caça. • Ocupava 3 andares !

  11. Instrucionismo • Uma direção de produção de ambientes educativos consistiu na criação de sistemas tentando reproduzir a pedagogia do professor. • O modelo do professor considerado é o modelo acadêmico. Os princípios de Gagné são um dos resultados dessa sistematização.

  12. Instrucionismo:Princípios de Gagné • Estimulação para aumentar atenção -> garantir a recepção de estimula • Informar o sujeito sobre os objetivos de aprendizagem -> para estabelecer as expectativas • Relembrar os conteúdos conhecidos -> usar a memória longo prazo • Apresentação clara e distinta -> garantir a percepção seletiva • Guiar a aprendizagem -> usar semântica apropriada • Estimar as performances -> incluindo a produção de respostas • Produzir “feedback” -> sobre o desempenho • Acessar as performances -> incluindo “feedback” adicionais • Organizar várias praticas -> para favorecer o uso futuro e as transferências

  13. Coursewares • Em geral, o computador segue o modelo clássico: apresentação do conteúdo, perguntas, analise, continuação ou outro conteúdo. • Os “coursewares” funcionam como aulas automatizadas construídas sobre um modelo. • Vários linguagens de autoria de softwares educativos foram desenvolvidos: coursewriter, tutor, pilot, ....

  14. Inquiry Station • Depois do “Inquiry Station”, IBM desenvolveu um programa “COURSEWRITER” para IBM 1500, linguagem alta nível para desenvolver os cursos. • Esse sistema completamente dedicado à educação era o primeiro sistema multimídia equipado de tela, headfone, microfone, fita cassete, projetor de slide.

  15. Plato • 1960: Inicio do projeto PLATO (Programmed Logic for Automatic Teaching Operation), associado com uma linguagem de autoria (TUTOR) para escrever bancos de exercícios, tutores, simulações educativos.

  16. TICCIT • 1971: TICCIT: Time-shared Interactive Computer Controlled Information • Combinação entre computador e vídeo. A tela do computador era usada como monitor e televisor para vídeo. As vídeos são controladas pelo computador.

  17. Limites • A dificuldade é determinar as estratégias: • para simplificar, o numero de possibilidades é reduzido: perde a característica individual. • previr todas possibilidades precisa de um sistema complexo a preparar e administrar. • Sistema sem flexibilidade

  18. Contribuições • Para automatizar a produção de conteúdo e sistema de perguntas/respostas sobre esses conteúdos, é, em geral, necessário de construir uma tipologia fina de questões e problemas para o aluno. • É, globalmente, a necessidade de ter uma sistematização do ensino que favoreceu reflexões e pesquisas sobre a educação. • Mostrou as limites de abordar a aprendizagem somente em termo de estimulação/modificação de comportamento.

  19. Fatores de mudança • Necessidade de criar sistemas: • que são capaz de adaptar-se mais ao aluno, • favorecendo as atividades do aluno. • Para administrar essas atividades, necessidade de saber mais: • sobre os processos de aprendizagem (teorias da aprendizagem), • sobre o aluno: os processos de compreensão e resolução, a origem dos erros (conhecimentos).

  20. Inteligência artificial • As técnicas de inteligência artificial devem permitir o desenvolvimento de sistemas menos rígidos (não tem mais a necessidade de respostas pre-gravadas). • A unidade não é mais as associações perguntas/respostas mas conhecimentos.

  21. Tutores inteligentes • O desenvolvimento dos tutores quebra com os modelos de aprendizagem precedentes, mas prolongam os trabalho sobre o ensino programado. • O objetivo inicial é conseguir uma capacidade de adaptação melhor à progressão do aluno.

  22. Tutores inteligentes • Desde 70, Laurent Siklóssy propôs o princípio seguinte: os tutores devem conhecer o conteúdo que eles ensinam. • O computador deve saber resolver os problemas para explicar como ele os resolve.

  23. Tutores inteligentes • SCHOLAR (Carbonell, 1970) • Ajudar o aluno a descobrir conhecimentos através de perguntas/respostas. • Princípio de iniciativa mista: aluno e computador podem perguntar e responder sucessivamente. • Representações dos conhecimentos em rede semântico, mecanismos de exploração e regras de inferência.

  24. Tutores inteligentes • SOPHIE (1973) • SOPHisticated Instrucional Environment, laboratório para a determinação de defeitos em circuitos eletrônicos. • Um defeito introduzido em um circuito, o aluno deve a partir de medidas e perguntas ao sistema determina o elemento defeituoso. • A liberdade do aluno é total!

  25. Tutores inteligentes • WEST (1976) • How the West Was Won, jogo inspirado da conquista do oeste. • O sistema não guia explicitamente a atividade do aluno, ele dá sugestões e criticas sobre a atividade do aluno: computer coach.

  26. Tutores inteligentes • WHY (Stevens, 1977) • Sistema para estudo das causas da chuva. • Desenvolvido com princípios formulados a partir do estudo de diálogos do SCHOLAR. • Baseado sobre o diálogo socrático: guiar o aluno a partir de perguntas a extrair princípios gerais a partir de observações, validar hipóteses, encontrar contradições, etc. • “Debogagem” dos conhecimentos do aluno.

  27. Constructivismo:Modelo do aluno • Numa perspectiva construtivista, dando cada vez mais iniciativa ao aluno e possibilidade para ele de usar, testar e adaptar seus conhecimentos, é necessário conseguir acompanhar o aluno nas suas direções de exploração e resolução. • Paralelamente ao modelo do conhecimento do sistema especialista, deve ser definido um modelo do aluno.

  28. Tutores inteligentes • Resolver e explicar • Excheck (Suppes): sistema sobre a lógica, teorias dos conjuntos e da prova. • GUIDON (clancey, 1983): baseado sobre MYCIN (sistema especialista de diagnóstico de doenças infecciosas), tenta transmitir as competências do especialista ao aluno. • Capaz de resolver, eles não são capazes de explicar.

  29. Tutores inteligentes • Necessidade de ter representações com vários ponto de vista do sistema de compreensão e resolução do aluno. • Necessidade de favorecer a expressão dos conhecimentos do aluno para poder adaptar perguntas e respostas em função desses conhecimentos.

  30. Tutores inteligentes • Foram abordados dois tipos de modelo do aluno: • modelo de conhecimentos parciais, implementado no WEST. • modelo de conhecimentos errados, implementado em BUGGY (Wenger, 1987), debogagem de erros de alunos aprendendo a subtração.

  31. Dificuldades • A mobilização dos conhecimentos do aluno aparece como uma tarefa, impossível para certos (cognição situada), muito difícil para os outros. • A expressividade do aluno é limitada pelas interfaces e limite as possibilidades de diagnóstico. • Os modelos do aluno são próximo de mais de modelo de conhecimento, quando deveria integrar elementos sobre as estratégias de resolução do aluno.

  32. Tutores inteligentes Experto do domínio Modulo pedagógico Interface Modelo do aluno Estudante (Bruillard)

  33. Micromundos • A partir do inicio dos anos 70, a concepção do computador como super-professor foi trocada por uma concepção do computador como meio de expressão e experimentação para o aluno.

  34. LOGO • Papert associa uma tartaruga ao computador com o objetivo de ensinar aos alunos conceitos de geometria a partir da programação dos deslocamentos da tartaruga sobre o computador. • A programação conduz os alunos a explicitar e organizar os conhecimentos e favorece o desenvolvimento cognitivo.

  35. Micromundos Mundo real Modelização Mundo formal Exemplarização Representação externa Representação interna Interface (Bruillard) Modelo mental

  36. Cabri, GSP, ... • As interfaces gráficas introduzem novos modos de manipulação de objetos formais a partir das representações. • A partir de 1986, vários ambientes ilustram a importância das interfaces para favorecer a expressão dos conhecimentos dos alunos.

  37. Micromundo e interface • Hoje, o micromundo não é mais vista como um ambiente de expressão e exploração de concepções em função das características de uma linguagem de programação. Ele é um ambiente que favorece a interação do sujeito com conhecimento através de várias interfaces.

  38. Micromundo e interface • As pesquisas sobre os micromundos são fortemente interligadas com as pesquisas sobre interfaces. • Importância das reflexões sobre a contribuição das novas interfaces para a educação: realidade virtual, lápis, táctil, mouse com efeito retroativo.

  39. Hipertexto, internet • 1970: Primeira aplicação de um sistema hipertexto para o ensino da poesia inglesa por Van Dam. • Numa utilização inicial, o hipertexto é parecido com a forma de organização do conteúdo dos “coursewares”.

  40. Três gerações • Hipertexto como assistência, complemento das capacidades humanas • Hipertexto como meio de organização da informação • Hipertexto integrando relações semânticas entre as informações

  41. Hipertexto • Em muitas aplicações, o hipertexto aparece como uma forma de organizar e apresentar informações: disponibiliza de informações a distância. • Versões mais recente tentam integrar várias contribuições do computador e da rede na criação de sistema hipertexto (chat, agentes inteligentes, applet, etc).

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