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Imagine se os professores fossem imediatamente capazes de identificar como seus alunos aprendem, o estilo de aprendizagem que funciona melhor para cada um dos estudantes, além de reconhecer quais as dificuldades cada um está encontrando.
Membros do corpo docente de Investigação da Universidade de Wisconsin em Madison estão esperando que seja o futuro da educação. Eles realizam uma pesquisa que utiliza uma combinação de psicologia e ciência da computação para determinar a melhor forma de otimizar o ensino para alunos individuais. Isto significa que os professores serão capazes de saber imediatamente no que os alunos estão enfrentando dificuldades e atender a essas necessidades.
Jerry Zhu, um professor associado de ciência da computação na Wisconsin, apelidou isso de “ensino máquina”, quando os computadores reconhecem padrões durante a análise de dados em ciência da computação ou estatísticas. Em vez de os computadores reconhecerem um padrão, uma equação que representa a mente de um estudante seria mais eficaz para a máquina, que “diria” ao professor o estilo de aprendizagem específica do aluno para a sala de aula.
Mas Zhu diz que essas equações ainda devem ser desenvolvidas, resultando em um esforço tanto da ciência da computação quanto da psicologia, que trabalham em conjunto para alcançar estes objetivos.
Esta pesquisa poderia ajudar a trazer a educação para um nível mais individualizado. Isso auxiliaria o professor a saber qual a melhor estratégia para determinado aluno ou assunto, comenta Zhu.
Zhu acredita que isso não irá minimizar o papel do professor ou do corpo docente, mas ajudaria a otimizar o tempo do professor, para que ele possa gastar a menor quantidade de tempo necessário sobre um assunto antes de cada aluno entender plenamente.
Por agora, Zhu e sua equipe de pesquisa – composta por três outros professores de ciência da computação, um professor de engenharia, dois professores de psicologia e dois professores de psicologia educacional – estão se concentrando no lado teórico da pesquisa, analisando a forma de criar uma lição ideal para os estudantes e se a equação usada é correta.
O professor ainda disse que a equipe está usando modelos cognitivos criados por psicólogos que determinam como as crianças somam números simples para a máquina de teste, mas acrescentou que a pesquisa ainda está nos primeiros níveis de conclusão. O projeto está sendo financiado através de um auxílio de dois anos da Escola de Pós-Graduação em Wisconsin, mas os membros da equipe também estão buscando financiamento da National Science Foundation.
Martina Rau, uma professora assistente de psicologia educacional que trabalha no projeto, conta que foi atraída pois está interessada na criação de tecnologia educacional para a sala de aula. Sua pesquisa se concentra em reunir as duas formas diferentes com as quais os alunos aprendem – conceitualmente, que tem a ver com mobilidade e raciocínio, e perceptivelmente, que tem a ver com o reconhecimento e de um objeto e suas representações.
Rau disse que a máquina “resolve este problema”, pois o professor não vai apenas ver as representações físicas de que um estudante está indo bem, mas também o que está acontecendo na mente do aluno e quais obstáculos poderá enfrentar no futuro.
Rau, que vem de uma família de professores, disse que seus parentes ficam “horrorizados”, quando ela diz que trabalha no desenvolvimento de tecnologia educacional, pois eles têm medo de que seu trabalho vá ajudar a substituir os professores no futuro. Ela conta que a nova tecnologia nunca vai tomar o lugar dos professores, mas sim ajudá-los a fazer o seu trabalho melhor e com mais eficiência.
“O professor recebe informações sobre como os estudantes estão aprendendo ou ele pode usar essa informação para encontrar grupos de estudantes que possam querer trabalhar de forma colaborativa”, disse ela. “Nós ainda estamos fazendo uma pesquisa sobre a melhor forma de orientar o professor a fazer isto”.
A professora assistente também observou que este projeto é “verdadeiramente interdisciplinar”, porque nenhum dos membros seria capaz de completar a investigação por conta própria, um sentimento compartilhado igualmente por Zhu.
“Eu também espero que os meus colegas da ciência da computação colaborem muito mais com os pesquisadores trabalhando com problemas humanos reais, incluindo a educação, mas não se limitado a isso”, disse Zhu.
Por Jacqueline Thomsen
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