Infelizmente o ensino ainda se caracteriza muitas vezes pela utilização de métodos convencionais, baseados na transmissão de conhecimento por intermédio de aulas expositivas, onde a participação dos alunos, na maioria das vezes, ocorre de forma passiva e individual. A atuação do professor, de uma forma geral, tende à homogeneização discente, o que significa, na maioria das vezes, não atingir a todos os estudantes. Alunos com diferentes perfis acabam sendo excluídos do processo educativo, implicando em reprovações e abandono, justificados, muitas vezes de forma limitada, devido à insatisfação com o curso escolhido. Nesse sentido, estratégias e metodologias mais adequadas devem ser definidas com o propósito de aumentar a eficácia das aulas e reduzir a insatisfação dos estudantes, o que pode reduzir o alto índice de repetência e a evasão nos cursos superiores.
Sabe-se que cada indivíduo possui habilidades, preferências, peculiaridades e maneiras próprias de pensar e agir. Essa premissa também é válida sob a ótica do processo de aprendizagem, ou seja, cada sujeito possui um ritmo e forma diferenciada de receber e processar as informações. Essas diferentes formas de perceber e trabalhar as informações no âmbito da aquisição de novos conhecimentos podem ser caracterizadas como estilos de aprendizagem (EAs).
Diferentes modelos de EAs são apresentados na literatura, como os modelos de Dunn, Dunn e Price (1979), Honey e Mumford (1982), Schemeck (1983), Kolb (1984), e Felder e Silverman (1988). Ainda que existam aspectos específicos em relação aos diferentes modelos de EAs, em todos eles compartilha-se a opinião de que os aprendizes possuem diferentes preferências relacionadas ao processo de aprendizagem. Quando existem incompatibilidades entre os estilos de aprendizagem dos alunos e o estilo de ensino do professor, os primeiros podem se tornar insatisfeitos e desatentos em classe, perdendo o estímulo em relação às atividades, obtendo resultados insatisfatórios nas avaliações, e, até mesmo, abandonando os estudos. Para dirimir estes problemas, os professores devem se esforçar por um equilíbrio entre métodos de ensino que considerem os diferentes estilos. Quanto maior a compreensão dos professores em relação a essas diferenças, maior a chance de atendimento às diferentes demandas relacionadas ao processo de ensino-aprendizagem. A ideia não é ensinar de acordo com o EA de cada sujeito, mas sim alcançar o equilíbrio, assegurando que cada estilo seja trabalhado em um nível mínimo ao longo do processo de aprendizagem. Ressalta-se que para obter sucesso em suas vidas profissionais, os estudantes precisam de atributos associados a todas as categorias dos EAs.
Liderei, no passado recente, um trabalho com uma equipe interdisciplinar, envolvendo educadores, psicólogos, designers, fonoaudiólogos e cientistas de computação, visando à criação de recursos para o ensino on-line, considerando os diferentes EAs dos estudantes. Utilizamos como base o modelo de Felder e Silverman (1988). Esses autores enumeram quatro dimensões relacionadas aos EAs. Uma dessas dimensões é denominada Processamento. Nessa dimensão os alunos podem ser classificados como ativos ou reflexivos. Os primeiros tendem a processar e reter a informação participando ativamente de alguma atividade (discutindo, aplicando e explicando para colegas); são rápidos, mas podem ser precipitados, e gostam de trabalhar em grupo. Os reflexivos, por sua vez, refletem mais sobre a informação, são mais lentos mas tendem a ser mais cuidadosos, e gostam de trabalhar individualmente.
A dimensão Entrada, por sua vez, se refere ao tipo de entrada mais efetivo para os aprendizes, caracterizando-os como verbais ou visuais. Alunos verbais preferem explicações escritas ou faladas à demonstração visual, enquanto os visuais preferem lidar com as representações visuais (gráficos, diagramas, vídeos, quadros).
Quanto à dimensão Percepção, observa-se a existência de estudantes sensoriais e intuitivos. Estes últimos gostam de desafios, preferem descobrir inter-relações entre elementos, sentindo-se confortáveis com abstrações e desconfortáveis com cálculos rotineiros. Os sensoriais, por outro lado, gostam de resolver problemas através de procedimentos bem estabelecidos, tendem a ser mais práticos e memorizam fatos com facilidade.
Finalmente, a dimensão Progresso está relacionada ao modo como o estudante progride na construção de seu entendimento. Aprendizes sequenciais, por exemplo, obtém entendimento em passos lineares, de forma sequencial, tendendo a seguir caminhos lógicos e graduais na solução de um problema. Os globais, por outro lado, privilegiam o contexto, o grande quadro, tendo foco na síntese, no pensamento sistêmico.
Cabe ressaltar que cada indivíduo possuirá diferentes comportamentos nas quatro dimensões, não necessariamente possuindo características dominantes em cada uma delas. Por exemplo, um determinado aprendiz poderia possuir um forte perfil visual (dimensão Entrada) e intuitivo (dimensão Percepção), sem ter comportamento dominante nas outras duas dimensões. Além disso, deve ser salientado que o perfil de cada aluno não reflete a sua adequação ou inadequação a determinada carreira e não faz qualquer sentido apresentar recomendações de currículos de estudo com base nos EAs dos estudantes.
Em meu próximo artigo abordarei, com mais detalhes, o trabalho que nosso grupo desenvolveu para o ensino on-line, considerando a questão dos EAs, e os resultados obtidos. Até lá!
Referências
DUNN, R., DUNN, K., PRICE, G. E. Productivity Environmental Preference Survey. Obtainable from Price Systems, Box 1818, Lawrence, KS 66044, 1979.
FELDER, R.M., SILVERMAN L.K, Learning and teaching styles in engineering education, Engineering Education, 78, 1988, pp. 674–681.
HONEY, P., MUMFORD, A. The Manual of Learning Styles. Peter Honey, Maidenhead, 1982.
KOLB, D.A. Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1984.
SCHMECK, R. Learning styles of college students en Dillon y Schmeck In: Dillon, R.; Schmeck, R. (Eds.), Individual differences in cognition, pp. 233-279, New York: Academic Press, 1983.
Anderson Namen é cofundador e cientista de dados da Digital Innovation Consulting Group, empresa focada em ajudar outras empresas a habilitar o digital como um importante impulsionador de negócios em vários setores da economia. Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ, possui experiência de mais de 30 anos, tendo liderado projetos inovadores em diferentes organizações. Seu foco se concentra primordialmente em projetos englobando ciência de dados e sistemas de suporte à decisão. Atua também como professor de graduação e programas de pós-graduação na Universidade do Estado do Rio de Janeiro e na Universidade Veiga de Almeida.
Desenvolve há mais de 10 anos projetos ligados ao meio ambiente, envolvendo a análise da biodiversidade e suas relações com o clima, além da gestão e monitoramento de fauna. Na área de gestão de resíduos sólidos, teve projeto de rastreabilidade de resíduos perigosos selecionado entre os 3 melhores projetos ligados ao meio ambiente, sendo premiado no RFID Journal Green Awards, evento patrocinado pelo mais conhecido jornal focado em tecnologia RFID no mundo. Atualmente coordena projeto de aplicação de Inteligência Artificial para gestão de resíduos orgânicos, patrocinado pela Faperj, que envolve 8 diferentes organizações públicas e privadas, entre elas Embrapa, UFF, UERJ e Universidade Veiga de Almeida.
Liderou diversos projetos na área de educação, utilizando dados do INEP/MEC para previsão de resultados relacionados ao processo ensino-aprendizagem de estudantes do ensino básico. Também atou no planejamento e elaboração de currículos para o ensino superior e na criação de sistemas de apoio à decisão focados na experiência do aluno. Ainda na área de educação, liderou equipe transdisciplinar para criação de recursos de on-line focados nos diferentes estilos de aprendizagem dos estudantes, sendo agraciado com premiação pelo desenvolvimento de melhor disciplina on-line entre 15 diferentes instituições de ensino superior na América Latina.
Atuou durante 25 anos como diretor da empresa E3A Educação e Assessoria, tendo desenvolvido projetos de consultoria para empresas como Furnas Centrais Elétricas, Fundação Getúlio Vargas e Universidade Veiga de Almeida. Anteriormente, trabalhou nas empresas Mesbla Lojas de Departamentos e IBM Brasil, sendo reconhecido nessa última com 3 prêmios de contribuição significativa ao negócio.
