Conhecimentos Docentes Mobilizados e Colaboração em Ambientes de Formação

ANAIS DO VI SIPEM

RESUMO

ABSTRACT

15 a 19 de novembro de 2015 Pirenópolis - Goiás - Brasil

Palavras-chave:

Keywords:

Conhecimentos Docentes Mobilizados e Colaboração em Ambientes Online de Formação

Teaching Skills Mobilised and Collaboration in Online Training Environments 1Roberto Mariano de Araújo Filho, 2Verônica Gitirana

1Universidade Federal de Pernambuco – Brasil [email protected] 2Universidade Federal de Pernambuco - Brasil [email protected]

Aprendizagem Colaborativa. Funções. Software Educacional.

Esta pesquisa tem como objetivo analisar o conhecimento mobilizado durante o planejamento de uma aula para funções matemáticas em um ambiente de colaboração online para professores de matemática em formação. A pesquisa foi fundamentada pela Aprendizagem Colaborativa com Suporte Computacional (CSCL) e tem um metodologia experimental especialmente concebida com um script e um ambiente virtual colaborativo projetado. Analisamos três grupos de licenciandos em Matemática e identificamos que o conhecimento mobilizado por grupos que colaboraram, trouxe muitas contribuições para a interação entre os sujeitos. O grupo que colaborou mostrou uma gama mais ampla de conhecimento educacional, incluindo o planejamento detalhado da aula, no entanto, o tempo de colaboração impediu a execução final da atividade proposta.

This research aims to analyze the knowledge mobilized while planning a class for mathematical functions in an online collaborative environment for mathematics teachers in training. The research was motivated by the Collaborative Learning with Computer Support (CSCL) and has a method an experiment was specially designed with a script and a collaborative virtual environment designed. We have analyzed three groups of graduates in Mathematics and identify the knowledge mobilized by groups who cooperated, brought many contributions to the interaction between subjects. The group collaborated showed a wider range of educational knowledge, including the detailed planning of the class, however, the collaboration of time hindered the final execution of the proposed activity.

Collaborative Learning. Functions. Educational Software.

mailto:[email protected]

VI Seminário Internacional de Pesquisa em Educação Matemática

Roberto Mariano de Araújo Filho, Verônica Gitirana 2

15 a 19 de novembro de 2015 | Pirenópolis - Goiás - Brasil

A tecnologia avança a cada dia trazendo consigo novas formas de comunicação entre as

pessoas. Os artefatos tecnológicos que têm sido desenvolvidos para comunicação estão sendo

muitas vezes adaptados para o contexto educacional, tendo em vista a necessidade de

comunicação fora do espaço físico presencial.

Além de uma simples comunicação entre os indivíduos, alguns pesquisadores como Stahl

et. al. (2006), Gonçalves (2013) e Dillenbourg (2002) vem mostrando que a comunicação no

espaço online pode ser mais efetiva quando é realizada de forma colaborativa, principalmente,

se essas interações possuem como produto final a aprendizagem. Esses pesquisadores trazem

em suas pesquisas, investigações acerca da CSCL – Computer-Supported Collaborative

Learning, ou seja, a Aprendizagem Colaborativa com Suporte Computacional.

Neste artigo fazemos um recorte de uma dissertação de mestrado, onde investigamos as

limitações e potencialidades da CSCL em um ambiente estruturado para a colaboração online,

com professores de Matemática em formação. Nesta investigação pretendemos analisar os

conhecimentos mobilizados pelos licenciandos em Matemática, na elaboração de uma aula em

um ambiente CSCL e as relações desses conhecimentos com os níveis de colaboração

identificados na dissertação.

Para isso, trazemos como referencial teórico pontos essenciais da CSCL definindo esta

ciência que investiga a aprendizagem colaborativa online e evidenciando elementos

importantes como os roteiros de sessões colaborativas, como também o modelo de análise

utilizado na pesquisa para identificar os níveis de colaboração.

No percurso metodológico descrevemos o perfil dos sujeitos da pesquisa, o ambiente

CSCL estruturado para a elaboração da aula e o processo de coleta de dados. A análise dos

dados teve como aporte a Análise de Conteúdo (BARDIN, 1977), na identificação dos

principais conhecimentos mobilizados. Finalizando, trazemos os resultados da pesquisa e suas

contribuições e limitações, com perspectivas para investigações futuras.

A aprendizagem colaborativa com suporte computacional (Computer -Supported

Collaborative Learning – CSCL) surge com o intuito de investigar as formas de colaboração em

ambientes computacionais, considerando as variáveis que já elencamos dentre outras. A

compreensão de colaboração muitas vezes pode ser confundida com a cooperação quando

Introdução

Aprendizagem Colaborativa Suportada por Computador




estamos em um ambiente computacional (STAHL; KOSCHMANN; SUTHERS, 2006, p.3)

distinguem a colaboração da cooperação da seguinte forma:

Na cooperação, a aprendizagem é realizada por indivíduos que contribuem com seus resultados individuais e apresentam a sua agregação como o produto do grupo [...] na colaboração os indivíduos estão envolvidos como membros do grupo, mas as atividades nas quais eles estão engajados não são atividades de aprendizagem individual, mas sim nas interações do grupo, como negociação e compartilhamento. Os participantes não se isolam para realizar atividades individualmente, mas mantêm-se engajados em uma tarefa compartilhada que é construída e mantida pelo e para o grupo como tal.

Os pesquisadores distinguem bem a colaboração da cooperação, embora elas sejam

muito próximas, dissociam-se quando os sujeitos envolvidos estão engajados no problema a

ser resolvido.

As sessões colaborativas necessitam de uma estrutura para que os sujeitos estejam

engajados na proposta. Para isso, devemos organizar um roteiro que possa definir esta

proposta. Os roteiros que organizam as sessões colaborativas são chamados de scripts

(DILLENBOURG, 2002).

Os scripts não definem o nível da interação, mas auxiliam na organização das ações e na

organização da sala. Segundo Dillenbourg e Tchounikine (2007), a interação é o que define a

colaboração, não sendo possível prever todas as decisões que serão tomadas para a solução do

problema. Em nossa pesquisa utilizamos um dos modelos de script apontados por Dillenbourg

(2002), o script de instrução. Nesse tipo de script, são oferecidas aos participantes da sessão

instruções, que podem ser seguidas ou não. Mas, para que os participantes não saiam do foco

do script, o autor aponta um elemento essencial nas sessões: o mediador.

O papel do mediador é de imparcialidade durante a construção das ideias para a solução

do problema. No entanto, a intervenção faz-se necessária quando os sujeitos envolvidos

tomam decisões que podem desviá-los do que foi proposto, com o intuito de encaminhá-los

para a solução do problema. Além disso, a função do mediador envolve organizar o script,

preparar os recursos tecnológicos envolvidos, guiar os participantes durante a sessão e outras

ações que não podem ser previstas durante a interação.

A partir deste referencial teórico montamos o script e preparamos um ambiente

tecnológico para suportar uma sessão colaborativa, com a finalidade de analisar as

potencialidades e limitações do ambiente, além das interações entre os sujeitos. Observamos

também as habilidades dos licenciandos ao lidar em um ambiente colaborativo computacional,

com ferramentas para aulas de Matemática.




Com propósito de investigar a relação entre os conhecimentos mobilizados e os níveis de

colaboração descritos na pesquisa de Araújo Filho (2015) deixamos explícito nessa sessão, o

processo de coleta de dados, descrição dos sujeitos e sua realidade, o instrumento de coleta

utilizado e as informações referentes à categorização e análise dos dados.

Um estudo experimental em torno da aprendizagem colaborativa leva em conta o

ambiente no qual os sujeitos interagem. Nesse sentido, apresentamos na metodologia o

ambiente colaborativo especialmente montado com softwares que dispomos para a realização

da coleta, trazendo suas potencialidades para este estudo e os entraves que encontramos ao

utilizá-los. Para a análise dos dados desta pesquisa utilizamos um modelo de Baker (2002) e a

Análise de Conteúdo (BARDIN, 1977).

Nesse sentido, numa perspectiva da colaboração, buscamos estudar o trabalho com

grupos de estudantes em que a construção colaborativa de algum produto com viés

matemático fizesse sentido e auxiliassem na apropriação da atividade, elemento essencial para

um trabalho colaborativo (GONÇALVES, 2013).

A pesquisa aqui relatada foi realizada com 14 estudantes do curso de Licenciatura em

Matemática, noturno, na modalidade presencial. Os sujeitos eram concluintes do curso e

estavam em sala de aula, cumprindo créditos curriculares, referentes à disciplina de horas de

prática e estágio da formação. Escolhemos licenciandos concluintes por terem cursado as

disciplinas de prática de ensino – com conhecimentos de elaboração da aula – e também por

terem um domínio maior dos conceitos matemáticos.

Montamos um ambiente para proporcionar aos licenciandos a colaboração (troca de

informações, visualização de tela), com o objetivo de estarem no mesmo ambiente online

compartilhando informações a partir da mesma tela. A seguir temos um esquema de

montagem do ambiente:

Metodologia

Os Sujeitos

O Ambiente




Para montar o ambiente precisávamos inicialmente de um software que proporcionasse o

compartilhamento de tela, então escolhemos o software Teamviewer (TEAMVIEWER, GmbH,

2005). Este software possui ferramenta de compartilhamento de tela, chat, transmissão de

vídeo do usuário, áudio do usuário e gravação das informações na tela. Além do Teamviewer,

utilizamos também o software Modellus (THEODORE; VIEIRA; CLÉRIGO, 1997), por permitir ao

usuário construir simulações, por meio de modelos matemáticos. Este software possui também

representações tabulares e gráficas a medida que a simulação é animada na tela, o que

permitiu construir um desafio a ser resolvido pelos licenciandos. Solicitamos a construção de

uma aula com o recurso para sua aula. O Google Drive foi usado como um ambiente de

compartilhamento de documentos e de tela online, para compor os grupos em uma planilha e

estabelecer um espaço de rascunho durante o planejamento da aula pelos participantes. Por

meio desse ambiente, coletamos os dados necessários para a pesquisa e descreveremos este

processo na seção seguinte.

A partir do ambiente gravamos com o Teamviewer a tela durante as sessões. O

computador do mediador funcionou como um servidor para o ambiente, sendo todas as

informações compartilhadas por meio dele. A partir do script os participantes da sessão

entraram no ambiente, precisando algumas vezes da ajuda do mediador. Com o grupo

conectado no ambiente, o mediador começa a gravação das sessões com o Teamviewer e um

gravador comum para captar as informações de voz.

Coleta dos dados

Figura 2: Diagrama de configuração do ambiente CSCL para a pesquisa Fonte: Araújo Filho (2015, p.52)




Classificamos as informações de voz como registros de áudio, que contém as falas do

mediador e dos participantes durante as sessões. Além disso, com os vídeos gravados também

os classificamos como registros de vídeo, que contém as ações dos participantes e do

mediador na tela.

Para categorizar os dados coletados foi necessário um trabalho anterior de organização

dos dados. As falas foram transcritas e sincronizadas com os vídeos. Logo depois foram

identificadas as falas e ações da sessão e compostas as conversas em torno de cada tema

específico.

Descreveremos inicialmente as categorias de análise, em seguida um mapeamento dos

conhecimentos em cada conversa por meio do percentual identificado em cada grupo.

Posteriormente, faremos uma análise dos níveis de colaboração com os conhecimentos

mobilizados em cada grupo.

Inicialmente categorizamos os dados que serão apresentados a seguir, utilizando a

análise de conteúdo (BARDIN, 1977). A análise de conteúdo pode ser definida como:

Um conjunto de técnicas de análise das comunicações visando obter, por procedimentos, sistemáticas e objetivos de descrição do conteúdo das mensagens, indicadores (quantitativos ou não) que permitam a inferência de conhecimentos relativos às condições de produção/recepção (variáveis inferidas) destas mensagens. (BARDIN, 1977, p.42).

As categorias aqui descritas foram necessárias da própria pesquisa e foram organizadas

em software de análise qualitativa chamado webQDA (SOUZA et. al., 2010). Para categorizar

os dados necessitamos organizá-los em unidades de análise, segundo Bardin (1977), estas

unidades podem ser as unidades de registro (UR) e unidades semânticas (US). As unidades de

registros são unidades menores a codificar, que visam a contagem frequencial, por outro lado,

as unidades semânticas são trechos maiores e nos auxiliam a compreender as mensagens

codificadas nas unidades de registro (BARDIN, 1977).

Nos debruçaremos aqui nos tipos de conhecimentos mobilizados, que possui quatro

categorias de análise: conhecimentos didáticos, conhecimentos epistemológicos,

conhecimentos tecnológicos e os fatores cognitivos.

Categoria Conhecimentos didáticos: os registros de conhecimento didáticos são aqueles

em que o participante demonstra as ações que o professor mobiliza na elaboração de uma

aula, por exemplo, quando se coloca que o estudante deve identificar a função a ser utilizada

Estrutura da Análise dos dados




na resolução do problema proposto ou quando discutem sobre o uso ou não uso, de

determinado conceito para compreensão de outro.

Categoria Conhecimentos epistemológicos - os registros dessa categoria contém trechos

de ações ou discussões que os participantes fazem acerca do conceito, características ou

propriedade das funções. Por exemplo, taxa de variação, concavidade, representação, máximo,

mínimo, sinal, ou seja, conceitos próprios das funções.

Categoria Fatores cognitivos - os fatores cognitivos devem identificar os registros nos

quais os participantes levam em consideração o modo como o estudante irá compreender

determinada situação, ou seja, escolha da representação mais adequada, esforço cognitivo

para realização da atividade ou na compreensão da simulação construída.

Categoria Conhecimentos tecnológicos – o conhecimento tecnológico engloba as ações

que exigem uso da tecnologia para serem desenvolvidos. Por exemplo, a manipulação do

Modellus e outros recursos que os participantes necessitem na montagem da simulação.

Além dessa categorização, utilizamos o modelo de Baker para analisar o trabalho

colaborativo. Baker (2002) propôs um modelo traz como base três dimensões (simetria,

alinhamento e acordo) e oito subdimensões para análise da atividade colaborativa. Neste

podemos classificar as ações dos grupos a partir das três dimensões.

A dimensão simetria refere-se ao papel dos sujeitos envolvidos na sessão, ou seja, se seu

papel é de propositor (propõe uma mensagem) ou reator (reage a mensagem do propositor).

A dimensão acordo refere-se ao posicionamento do reator quanto a mensagem do propositor,

que pode ser de concordância ou discordância. A dimensão alinhamento não observa os

Figura 1: Três dimensões fundamentais da atividade colaborativa e as oito formas subsequentes de colaboração em CSCL

Fonte: Adaptado de Baker (2002, p. 592)




sujeitos isoladamente, mas o grupo como um todo. Nesta dimensão é observado se o grupo

está trabalhando de maneira uniforme, mesmo com ideias divergentes, mas que sejam

construtivas para a solução do problema determinado.

Os casos opostos as dimensões que mencionamos também ocorrem e são eles:

assimetria, desacordo e não alinhamento. A assimetria ocorre se há uma predominância nos

papeis de reator ou propositor. Para que a conversa seja simétrica estes papeis devem ocorrer

de maneira muito semelhante, isto é, não deve haver um número exacerbado de reatores e

poucos propositores em uma conversa simétrica. O desacordo ocorre quando o índice de

discordância ocorre com mais frequência em uma interação e o não alinhamento quando os

sujeitos estão trabalhando em aspectos diferentes. Se uma parte do grupo está investigando

um conceito e outra parte investiga um conceito distinto este grupo está desalinhado.

Para facilitar a classificação das conversas, que nesta pesquisa são os trechos de interação

mais relevantes, utilizamos as subdimensões da colaboração e posteriormente classificamos nas

dimensões anteriores. Observe o quadro a seguir:

Os três grupos que apresentamos na dissertação apresentaram níveis de colaboração

distintos. Mapeamos os conhecimentos mobilizados por cada um dos grupos e investigar se o

nível de colaboração influencia na discussão gerada pelo grupo com relação aos

Subdimensão Interação Classificação

Co-construção Simétrica, em acordo e alinhada Colaboração

Co-argumentação Simétrica, em desacordo e alinhada Colaboração

Co-construção aparente Simétrica, em acordo e não alinhado Cooperação

Co-argumentação aparente

Simétrico, em desacordo e não alinhado Cooperação

Co-elaboração aquiescente Assimétricos, alinhados e em acordo Colaboração

Co-elaboração aquiescente

aparente

Assimétricos, em acordo e não alinhados Cooperação

Argumentação unilateral

Assimétricos, em desacordo e alinhados Colaboração

Argumentação unilateral aparente

Assimétricos, em desacordo e não alinhados Cooperação

Quadro 1:Classificação das Interações e Subdimensões

Fonte: Araujo Filho (2015, p. 27)

Análise dos Resultados - Conhecimentos Mobilizados e os níveis de colaboração




conhecimentos. Com base nos resultados da pesquisa de Araújo Filho (2015), trazemos uma

tabela mostrando os níveis de colaboração em cada grupo e em seguida, os conhecimentos

mobilizados.

Por meio do modelo de análise da colaboração de Baker, identificamos que dentre os

grupos analisados apenas o grupo Beta conseguiu colaborar. De acordo com a análise em cada

conversa, percebemos que os grupos procuram definir uma forma de organização interna que

o beneficiasse na hora de executar a atividade proposta. No entanto, nem todos conseguiram

estabelecer uma comunicação eficiente. Sendo assim, os grupos Alfa e Gama dissociaram-se

na construção da aula, gerando uma modelo mais próximo da cooperação.

Vamos observar no quadro a seguir os conhecimentos mobilizados pelo grupo Alfa na

elaboração de sua aula:

Os conhecimentos mobilizados pelo grupo Alfa mostram uma preocupação do grupo na

elaboração da aula. Observe que há um planejamento e uma preocupação na escolha de um

conteúdo que seja mais adequado para o Ensino Médio. O grupo apresenta uma discussão

sobre a relevância da abordagem do conceito de derivada no Ensino Médio levantando muitas

questões didáticas e de esfera cognitiva. O grupo fica divergindo em alguns pontos como a

relevância da derivada para compreensão de funções e também a compreensão dos

estudantes em problemas de otimização. Na pesquisa de Araújo Filho (2015) apresentamos

Grupos Níveis de Colaboração

Alfa Cooperação

Beta Colaboração

Gama Cooperação

Quadro 2: Níveis de colaboração dos grupos

Conhecimentos Mobilizados Conceito

Didático Planejamento, escolha do conteúdo

Epistemológico Derivadas, função quadrática, otimização, máximos e mínimos

Cognitivo Implicações didáticas na aprendizagem de derivadas

Tecnológico Identificação das ferramentas do Modellus, familiarização com o ambiente. Quadro 3: Conhecimentos mobilizados pelo grupo Alfa

Fonte: Araújo Filho (2015, p. 99)




todos os trechos das conversas, que foram a fonte dos dados apresentados aqui.

Apesar de não haver colaboração no grupo, a discussão apresentada é muito pertinente

e não há influências sobre os aspectos abordados no grupo. Percebemos que mesmo não

colaborando, o planejamento da sessão em torno da colaboração influencia na discussão

gerando uma divergência de ideias com muitas contribuições e conhecimentos mobilizados.

O grupo Beta foi o único a colaborar como mostra o quadro 1. No entanto, percebemos

no quadro 3 que nem todos os conhecimentos elencados na categorização são contemplados

pelo grupo. Este grupo apresentou um número menor de participantes com relação aos

outros, no entanto, os sujeitos envolvidos ficaram concentrados no planejamento da sessão

levando mais tempo em pesquisa de material e escolha do conteúdo mais adequado.

Levando mais tempo na discussão, o grupo não chega a executar a aula solicitada no

script. Com isso, não identificamos conhecimentos tecnológicos envolvendo o Modellus e na

discussão também não identificamos fatores cognitivos.

Assim como o grupo Alfa, o grupo Gama não colaborou e percebemos no quadro

anterior que este grupo mobiliza mais conhecimentos que os outros dois grupos. O grupo


Didáticos Planejamento: objetivos traçados, escolha

do conteúdo, pesquisa do material.

Epistemológicos Ponto de máximo, altura, secção,

comprimento.

Cognitivos Não foi identificado

Tecnológicos Familiarização com o ambiente

Quadro 4: Conhecimentos mobilizados pelo grupo Beta



Didáticos Prática docente, estipulação dos

objetivos da atividade, planejamento, escolha do conteúdo

Epistemológicos Gráficos de funções, modelagem

matemática, relação entre grandezas

Cognitivos Abordagem do conceito de função

nas escolas e as implicações na aprendizagem

Tecnológicos Manipulação do software Modellus,

Quadro 5: Conhecimentos mobilizados pelo grupo Gama





Gama, assim como o grupo Alfa, preocupa-se com as implicações da abordagem do conceito

de função.

Nas conversas que analisamos, os participantes defendem a concepção que a

metodologia de ensino influencia muito na aprendizagem dos alunos. Além disso, o grupo

entra na discussão dos conceitos que eles identificam como mais complexos e que são fatores

de obstáculos. Nas conversas, o conceito de máximos e mínimos, gráficos, relações entre

grandezas, aparecem como conceitos que os estudantes não compreendem, seja em uma

situação problema ou um conceito essencial para entender o comportamento de funções.

A partir das conversas analisadas, percebemos que os conhecimentos foram mobilizados

tanto numa perspectiva do trabalho colaborativo quanto cooperativo. Os grupos Alfa e Gama

mesmo não colaborando apresentam conhecimentos muito relevantes e pertinentes na

discussão sobre o ensino e aprendizagem de funções, por outro lado, o grupo Beta apresenta

um planejamento mais detalhado, com um trabalho colaborativo, rendeu-lhes fruto no

conhecimento didático, porém o tempo exigido na colaboração o impediu a execução

completa da tarefa proposta no script.

O modelo que utilizamos para analisar a colaboração não nos auxilia na investigação das

interações, nos possibilitando apenas na identificação de conversas colaborativas ou

cooperativas. Os dados apresentados aqui foram trazidos a partir das conversas transcritas e

dos trechos de chat coletados na dissertação. Conseguimos mostrar que a qualidade da

colaboração independe dos conceitos que estão sendo mobilizados nas interações nos grupos

apresentados. No entanto, para um resultado que generalize esta afirmação faz-se necessário

uma investigação mais profunda, com um quantitativo maior de grupos para coleta de dados.

Conclusões




ARAÚJO FILHO, R. M. Análise da Colaboração em Situação de Formação de Professores de Matemática Online. 159f. (Mestrado em Educação Matemática e Tecnológica) – Centro de Educação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2015.

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Referências

http://gerrystahl.net/cscl/CSCL_English.pdf

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