O aprendizado ativo tornou-se um construto (exemplos de construtos são personalidade, amor, medo, tais conceitos são usados na linguagem comum, mas para se tornarem um construto científico necessitam de uma definição clara e de um embasamento empírico) onipresente na educação - particularmente no ensino de graduação em ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM). No entanto, apesar de sua prevalência, a aprendizagem ativa permanece uma ciência pouco claro.
Pesquisadores e educadores diferentes podem ter definições diferentes sobre o que é aprendizagem ativa e quais atividades promovem a aprendizagem ativa e melhoram os resultados da aprendizagem.
Edição da Psychological Science in the Public Interest ( Volume 22, Issue 1 )
Neste artigo vamos apresentar o trabalho de Doug Lombardi, Thomas F. Shipley e equipes de pesquisadores em STEM sintetizam descobertas sobre aprendizagem STEM para fornecer uma conceituação clara e coerente de aprendizagem ativa e oferecer orientação na pesquisa e na prática. Os autores vêm dos campos da psicologia cognitiva, educacional e da pesquisa educacional baseada em disciplinas (DBER) como astronomia, biologia, química, engenharia, geografia, geociência e física. Esta colaboração multidisciplinar inovadora permitiu aos autores examinar a aprendizagem ativa a partir das perspectivas da psicologia e DBER para construir conhecimento que atualmente não existe em um único domínio.
A aprendizagem ativa é comumente usada como um termo genérico para comunicar uma alternativa à aula tradicional em que os estudantes se sentam, ouvem o instrutor e fazem anotações. Múltiplas atividades foram descritas como aprendizagem ativa, incluindo a participação em salas de aula invertidas (nas quais os alunos leem ou assistem a materiais educacionais fora da classe e usam o tempo da aula para se envolver em atividades interativas), uso de clickers ou outros sistemas de resposta do estudante e o envolvimento com computadores ou agentes conversacionais.
A variedade de métodos de aprendizagem categorizados como aprendizagem ativa torna difícil saber exatamente o que é aprendizagem ativa e como ela pode promover a aprendizagem. Apesar desta falta de clareza, alguns estudos relataram que, em comparação com palestras tradicionais, a aprendizagem ativa parece aumentar o desempenho nos testes e diminuir as taxas de falha (por exemplo, Freeman et al., 2014). Além disso, as estratégias de aprendizagem ativa parecem fornecer resultados mais equitativos em domínios STEM (Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática) para estudantes de grupos sub-representados.
Muitos pesquisadores definiram a aprendizagem ativa "como um processo generalizado (a) para construir conhecimento e (b) para aprofundar o engajamento", escrevem Lombardi e colegas. A conceituação de aprendizagem ativa como anti-ética à aprendizagem passiva ou aula pode ignorar as características da palestra que promovem a aprendizagem, afirmam eles. Por exemplo, as pessoas podem aprender observando os outros ou sem estar totalmente engajadas em uma tarefa de aprendizagem. No geral, a visão atual da aprendizagem ativa está subdesenvolvida, de acordo com os pesquisadores.
Nesta revisão, cada uma das equipes DBER sintetiza a aprendizagem ativa em seu domínio, reconhecendo a dificuldade em definir a aprendizagem ativa dentro de cada domínio. Os autores, então, extraem de cada domínio para construir uma definição de trabalho de aprendizagem ativa: "A aprendizagem ativa é uma situação de sala de aula em que o instrutor e as atividades de ensino explicitamente proporcionam aos alunos a experiência para sua aprendizagem". Com base nessa definição, eles apresentam uma estrutura que situa a aprendizagem ativa em um ecossistema, capturando diferentes definições de aprendizagem ativa e as interações complexas na aprendizagem STEM (Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática) na graduação.
O ecossistema de construção de compreensão
Na estrutura de Lombardi e colegas, um ambiente de aprendizagem ativo consiste em estudantes a serem agentes da sua própria aprendizagem, entender as práticas que domina, dados sobre fenômenos e modelos científicos junto com seus colegas. Os estudantes também consideram a ciência que experimentaram pessoalmente, e os professores usam seu conhecimento especializado do conteúdo científico (práticas, dados e modelos) para facilitar a construção de sentido pelos alunos. Finalmente, os estudantes refletem sobre sua compreensão. Lombardi e colegas contrastam essa estrutura com a abordagem tradicional da construção do conhecimento, na qual o professor tem conhecimento especializado de práticas científicas, dados e modelos, juntamente com experiências diretas, e transmite essas informações aos alunos, que as recebem passivamente.
Figura 1. Ilustração de um ambiente de aprendizagem ativo, de acordo com o ecossistema de construção de compreensão.
Esta estrutura de aprendizagem ativa não depende de uma dicotomia entre aprendizagem ativa e passiva.
Como empregar o aprendizado ativo na pesquisa e prática de graduação STEM
A estrutura do ecossistema de construção de compreensão pode fornecer coerência e utilidade para direcionar pesquisas e práticas futuras. Lombardi e seus colegas esperam que a estrutura estabeleça as bases para desenvolvimentos teóricos e pesquisas mais rigorosas, "destacando a variedade de pontos no sistema onde a aprendizagem pode ser influenciada ... e o potencial para interações entre essas influências ao longo do tempo".
Os autores acrescentam que melhores medidas do que os estudantes sabem e podem fazer são necessárias para aumentar a compreensão do impacto da aprendizagem ativa nos estudantes. Um fator crítico na avaliação dos efeitos da aprendizagem ativa é alinhar a avaliação com os objetivos de aprendizagem STEM e os métodos de instrução (por exemplo, avaliações de resposta construídas, nas quais os alunos prevêem ou explicam os fenômenos).
No entanto, parece importante incentivar explicitamente os estudante a serem agentes ativos em sua aprendizagem, pois isso permite que eles sejam mais auto-reflexivos e conscientes do que entendem e de como essa compreensão foi construída. Essa abordagem não só pode aumentar o conhecimento científico dos alunos em um domínio, mas também promove o uso de estratégias eficientes em novos domínios de aprendizagem. Lombardi e colegas acrescentam que "interpretar situações de aprendizagem ativa, nas quais o significado é construído tanto cognitivamente quanto socialmente, oferece uma estrutura organizacional para a ciência da aprendizagem, pesquisa baseada em design e bolsa de ensino e aprendizagem para integrar teoria e observações para a compreensão aprendendo ao longo da vida.
Pré-requisitos para aprendizagem ativa
Em um comentário complementar, Garvin Brod (Instituto Leibniz para Pesquisa e Informação em Educação [DIPF] e Departamento de Psicologia, Universidade Goethe, Alemanha) expande o ecossistema de construção de compreensão de Lombardi e seus colegas. Brod adiciona as crenças dos estudantes sobre sua própria gestão, conhecimento prévio, capacidades cognitivas e capacidades metacognitivas como pré-requisitos para a aprendizagem ativa para promover a aprendizagem e compreensão.
A evidência para esses pré-requisitos vem de pesquisas em psicologia do desenvolvimento, que mostraram por exemplo, o benefício de dar aos alunos o controle sobre sua aprendizagem surge apenas por volta dos 6 anos de idade e continua a aumentar ao longo dos anos do ensino fundamental. Ao compreender como os pré-requisitos se desenvolvem durante a infância e a adolescência, pesquisadores e educadores podem personalizar atividades de aprendizagem ativa para alunos mais jovens. Por exemplo, fornecer orientação adicional e usar tarefas que não requerem pensamento analógico avançado (que se desenvolve apenas na escola secundária) pode facilitar a aprendizagem ativa na escola primária.
Autor"DOUG LOMBARDI (Departamento de Desenvolvimento Humano e Metodologia Quantitativa, Universidade de Maryland, College Park), THOMAS F. SHIPLEY (Departamento de Psicologia, Temple University)
Membros da equipe de biologia Cissy J. Ballen, Auburn University Jennifer K. Knight, University of Colorado, Boulder Michelle K. Smith, Cornell University
Membros da equipe de química Ryan L. Stowe, Universidade de Wisconsin-Madison Melanie M. Cooper, Universidade Estadual de Michigan
Membro da equipe de engenharia Michael Prince, Bucknell University
Membros da equipe de geografia Kinnari Atit, Universidade da Califórnia, Riverside David H. Uttal, Northwestern University
Membros da equipe de geociências Nicole D. LaDue, Northern Illinois University Peggy M. McNeal, Towson University Katherine Ryker, University of South Carolina Kristen St. John, James Madison University Kaatje J. van der Hoeven Kraft, Whatcom Community College