Tecnologias educacionais: presenças ausentes na escola
Lucí Hildenbrand
Cada vez mais aceleram-se as inovações no campo da tecnologia e, em decorrência, as reflexões, aplicações e experimentações na área pedagógica.
Sabemos que em educação tudo pode ser tomado como tecnologia e, via de regra, tendemos a nos apropriar dela do mesmo modo que vemos outros fazerem. Se os nossos olhos vêem lâminas de retroprojeção serem exemplarmente empregadas para apresentar conteúdos que poderiam ser registrados no quadro de giz, passamos a fazê-lo na mesma dimensão. Às vezes, até chegamos a ouvir indagações intrigantes que dizem que quando dois meios são capazes de cumprir os mesmos papéis pedagógicos, é natural que o mais moderno substitua o outro.
Os especialistas que se dedicam ao estudo dos meios não concordam com essa abordagem. Entendem que cada meio é único, quando considerados seus limites e possibilidades. O nosso pequeno conhecimento em torno das características e particularidades das diversas tecnologias é que nos faz lidar com elas restritivamente. Assim, usamos, por exemplo, o filme gravado em vídeo como se fosse o próprio filme; a rádio gravada em áudio como se fosse a rádio; a Internet como se fosse um espaço privilegiado para difusão de mensagens impressas quando é um espaço altamente apropriado para difusão de mensagens cinético-audiovisuais.
Assim, a seleção das tecnologias educacionais ou a incorporação delas na prática de ensino não é uma ação desatrelada dos saberes docentes em torno de seus códigos e linguagens, de suas características e particularidades, de suas possibilidades e limitações.
As tecnologias educacionais precisam ser melhor conhecidas pelos professores para que – dotados de conhecimentos, atitudes, práticas e posturas compatíveis – possam assegurar a efetiva utilização delas em seus afazeres profissionais.
Inegavelmente, a profissão do professor o desafia a incorporar meios e meios de comunicação e educação no trabalho pedagógico, pois a tecnologia já é presença efetiva na escola e está introjetada na cultura de nossos alunos. Sendo assim, a relutância em apropriar-se ou buscar perceber que há alternativa(s) mais apropriada(s) para exercer determinada(s) função(ões) no ensino-aprendizagem contribui para o estabelecimento de um “fosso” entre a escola e a realidade. Estando apartada do meio em que está inserida, é natural que seja percebida como descontextualizada e que proceda a abordagem dos conteúdos de modo fragmentado.
Os objetos do mundo social não são nem estão sujeitos aos múltiplos olhares, dizeres e pensares da escola. É como se o mundo real, revelando-se tal qual um caleidoscópio, fosse observado, em cada disciplina, segundo uma única e indissociável imagem. Imagem que, em verdade, sendo múltipla e complexa; carece ser observada e analisada em distintos aspectos. Por conta dessa contemplação distorcida – na medida que fragmentada e descontextualizada –, a escola passa a ser percebida como obsoleta, relutante à renovação e à inovação pedagógica, apartada da vida cotidiana, favorecedora do alheamento tecnológico no qual vivemos e frágil promotora da cultura latejante do país.
Hoje nos deparamos com a necessidade de compreender as tecnologias de tal forma que possamos incorporá-las com propriedade à nossa práxis; é preciso que estejamos abertos à recepção dos meios e materiais tecnológicos na escola sem a adoção de simplismos. Usar tecnologia não é mero clicar de botões, de trazer fita de áudio ou vídeo para ser assistida, enquanto o docente realiza outra atividade de maior importância. Usar tecnologia é muito mais do que isso.
Incorporar a tecnologia na escola dentro dos pressupostos das teorias que solicitam, dos agentes comunicativos, interação e interatividade e construção de conhecimentos – ajustada ao nível e a realidade de cada aluno, de modo a poder contribuir para o processo de aprendizagem coletiva e cooperativa – requer, no mínimo, tempo de estudo e desejo de aprender. Sem essas duas condições primeiras, as tecnologias até podem estar presentes na escola, porém não estarão inseridas em abordagem que as assumam como elementos mediadores da compreensão da realidade que vivemos.
Buscar nossa alfabetização tecnológica é, por conseguinte, um fazer inadiável: sabemos que as tecnologias educacionais, designando as diferentes categorias de meios – concretos, impressos, auditivos, audiovisuais e informáticos – não são elementos constantes na maioria de nossas salas de aula. Em geral, quando se fazem presentes, são exploradas além dos limites de suas possibilidades – exemplo marcante pode ser trazido pela lembrança do uso abusivo do retroprojetor, do quadro de escrever, de impressos.
Não podemos mais continuar nos aventurando por trilhas que levem à seleção, à utilização ou que dispensem a avaliação da prática pedagógica; precisamos saber se os percursos que realizamos são, de fato, os caminhos mais próprios para se chegar ao(s) fim(ns) instrucional(is) e/ou educacional(is) pretendido(s).
Se seleção, utilização e/ou avaliação das tecnologias interferem na comunicação escolar, acarretando insatisfações e prejuízos aos atores do processo de ensinar e de aprender, é preciso viabilizar saída(s). Segundo Fagundes (2004), o percurso da escola, para adentrar neste mundo conectado e permeado por tecnologias, passa, necessariamente, “pela curiosidade, pelo intercâmbio de idéias e pela cooperação mútua entre todos os que se encontram tes envolvidos no processo.
segunda-feira, 22 de agosto de 2011
Softwares para Deficiente Visual
Outros programas (softwares) para deficientes visuais
O deficiente visual tem várias ferramentas que podem auxiliar no seu dia-a dia, nos estudos e no lazer
Fonte: Grupo de Apoio ao Deficiente Visual
O deficiente visual tem várias ferramentas que podem auxiliar no seu dia-a dia, nos estudos e no lazer. Todos os anos surgem novidades nessa área, desde bengalas com sensores até computadores feitos especialmente para cegos. Infelizmente essas novidades nem sempre estão acessíveis à maioria dos deficientes visuais pelo seu alto custo. Muitos desses produtos são importados e por isso, ficaram ainda mais caros por causa da recente alta do dólar. Mas temos uma boa notícia nessa área: O Instituto Laramara de São Paulo passou a fabricar no Brasil a americana máquina Perkins que digita em braille. Esse é um dos instrumentos mais valiosos os cegos. Com ela, o cego pode redigir direto em braille.
O uso do computador ajuda no desenvolvimento dos portadores de necessidades especiais, facilitando o aprendizado com os recursos de escrita, leitura e pesquisa de informação. O que permitiu o acesso do cego no Brasil ao mundo da informática foi o lançamento dos programas leitores de tela, como o DOSVOX, o Virtual Vision e o Jaws, como veremos abaixo. Com esses programas o deficiente visual pode não apenas ler e escrever textos no computador, como navegar na Internet. Já existe um movimento internacional no sentido de tornar as páginas de Internet cada vez mais acessíveis ao deficiente visual. Seguindo algumas regras simples de diagramação, qualquer página de Internet pode ser lida pelos programas leitores de tela, abrindo também para o deficiente visual um mundo novo de informações que estão disponíveis na Internet.
Programas para deficientes visuais:
BR Braille - Programa transcritor de textos em caracteres Braille para caracteres alfanuméricos em português.
(Nota SACI - O software BR Braille foi desenvolvido pela Faculdade de Engenharia Elétrica
e de Computação da UNICAMP, e pode ser baixado gratuitamente pela Internet
no site http://www.fee.unicamp.br/deb/brbraille/).
Braille Creator - Software que permite criar textos em Braille no computador com vários recursos e é compatível com as principais impressoras Braille no mercado.
(Nota SACI - www.micropower.com.br/dv/braille/index.asp)
Braille Fácil - Programa que permite digitar diretamente ou importar um texto de um editor de texto convencional para preparar textos que podem ser enviados para uma impressora braille.
Dolphin - Esse software inclui um leitor de tela para cegos e um ampliador de tela para pessoas com visão subnormal.
DOXVOX - primeiro programa de leitura de tela feito no Brasil, o DOSVOX é um sistema destinado a auxiliar o deficiente visual a fazer uso do computador através de um aparelho sintetizador de voz. O sistema foi desenvolvido no Núcleo de Computação da Universidade Federal do Rio de Janeiro e vem sendo aperfeiçoado a cada nova versão por programadores deficientes visuais.
Para obter uma cópia gratuita do DOSVOX basta telefonar para (021) 2598-3198 e solicitar um cd gratuito do DOSVOX.
O CD será enviado por CECOGRAMA, e portanto gratuito. Entretanto, terá que enviar um CD para reposição.
(Nota SACI - A forma mais adequada de fazer a instalacao 3.1, que é a última versão do DOSVOX, e' baixando o kit mínimo DOSVOX e o executando. Ele faz tudo sozinho. Este kit deve ser copiado de http://intervox.nce.ufrj.br/dosvox/download.htm. A partir daí pode-se fazer todas as atualizações em http://intervox.nce.ufrj.br/upgrade)
Jaws - Considerado atualmente o leitor de tela mais popular do mundo, o Jaws for Windows da norte-americana Freedom Scientific possui um software de sintetizador de voz que utiliza a própria placa de som do computador. O Jaws roda em diversos idiomas, inclusive em português. O programa tem a capacidade de ler certos recursos de páginas de internet que outros programas do gênero não têm.
(Nota SACI - http://www.freedomscientific.com/ )
Openbook - É um dos softwares lideres de leitura OCR desenvolvido para os portadores de deficiências visuais.
Pocket Voice - uma aplicação informática que, fazendo uso da linguagem pictórica, simbólica e do simples texto, possibilita ao utilizador reproduzir sonoramente o que não se consegue dizer por incapacidade física.
Desenvolvido pelo casal de programadores Carla Vieira Faria e Pedro Ivo Faria, o "software" em questão ganhou no ano transacto o concurso nacional da especialidade promovido pela Microsoft, sendo pelos criadores disponibilizado gratuitamente a quem precisa http://www.pocketvoice.com/
Slimware Window Bridge - Foi o primeiro programa de leitura de telas e recebeu um prêmio internacional em 1996 como uma contribuição importante para o desenvolvimento tecnológico.
(Nota SACI - http://members.tripod.com/slimprize/screen_readers.html)
Tecla Fácil - Esse programa permite o treinamento de técnicas de digitação com o uso de teclado alfanumérico e numérico do microcomputador por cegos e portadores de visão subnormal, de forma autônoma.
Nota SACI -
Teclado falado - Digita com sintetizador de voz.
Virtual Vision - Outro programa leitor de tela brasileiro, o Virtual Vision foi desenvolvido pela MicroPower. O Virtual Vision é totalmente adaptado para o uso do sistema operacional Windows e seus aplicativos e não requer sintetizador de voz externo. O programa utiliza o Delta Talk, a tecnologia de síntese de voz que garante, segundo o seu fabricante, a qualidade de áudio como o melhor sintetizador de voz em português.
(Nota SACI - Para mais informações, consulte http://www.micropower.com.br)
WAT - IBM Web Adaptation Technology - Um navegador para pessoas com baixa visão, que pode ser configurado conforme a necessidade do usuário.
www.webadapt.org/ibm
A IBM, em parceria com a Rede SACI, tem um projeto de utilização e acompanhamento do software. Os interessados podem enviar um email para registrowat@saci.org.br e se inscrever no programa.
Windows-Eyes - Outro programa de leitura de telas que inclui novos recursos importantes para facilitar o acesso à Internet para os deficientes visuais.
(Nota SACI - http://www.gwmicro.com/)
O deficiente visual tem várias ferramentas que podem auxiliar no seu dia-a dia, nos estudos e no lazer
Fonte: Grupo de Apoio ao Deficiente Visual
O deficiente visual tem várias ferramentas que podem auxiliar no seu dia-a dia, nos estudos e no lazer. Todos os anos surgem novidades nessa área, desde bengalas com sensores até computadores feitos especialmente para cegos. Infelizmente essas novidades nem sempre estão acessíveis à maioria dos deficientes visuais pelo seu alto custo. Muitos desses produtos são importados e por isso, ficaram ainda mais caros por causa da recente alta do dólar. Mas temos uma boa notícia nessa área: O Instituto Laramara de São Paulo passou a fabricar no Brasil a americana máquina Perkins que digita em braille. Esse é um dos instrumentos mais valiosos os cegos. Com ela, o cego pode redigir direto em braille.
O uso do computador ajuda no desenvolvimento dos portadores de necessidades especiais, facilitando o aprendizado com os recursos de escrita, leitura e pesquisa de informação. O que permitiu o acesso do cego no Brasil ao mundo da informática foi o lançamento dos programas leitores de tela, como o DOSVOX, o Virtual Vision e o Jaws, como veremos abaixo. Com esses programas o deficiente visual pode não apenas ler e escrever textos no computador, como navegar na Internet. Já existe um movimento internacional no sentido de tornar as páginas de Internet cada vez mais acessíveis ao deficiente visual. Seguindo algumas regras simples de diagramação, qualquer página de Internet pode ser lida pelos programas leitores de tela, abrindo também para o deficiente visual um mundo novo de informações que estão disponíveis na Internet.
Programas para deficientes visuais:
BR Braille - Programa transcritor de textos em caracteres Braille para caracteres alfanuméricos em português.
(Nota SACI - O software BR Braille foi desenvolvido pela Faculdade de Engenharia Elétrica
e de Computação da UNICAMP, e pode ser baixado gratuitamente pela Internet
no site http://www.fee.unicamp.br/deb/brbraille/).
Braille Creator - Software que permite criar textos em Braille no computador com vários recursos e é compatível com as principais impressoras Braille no mercado.
(Nota SACI - www.micropower.com.br/dv/braille/index.asp)
Braille Fácil - Programa que permite digitar diretamente ou importar um texto de um editor de texto convencional para preparar textos que podem ser enviados para uma impressora braille.
Dolphin - Esse software inclui um leitor de tela para cegos e um ampliador de tela para pessoas com visão subnormal.
DOXVOX - primeiro programa de leitura de tela feito no Brasil, o DOSVOX é um sistema destinado a auxiliar o deficiente visual a fazer uso do computador através de um aparelho sintetizador de voz. O sistema foi desenvolvido no Núcleo de Computação da Universidade Federal do Rio de Janeiro e vem sendo aperfeiçoado a cada nova versão por programadores deficientes visuais.
Para obter uma cópia gratuita do DOSVOX basta telefonar para (021) 2598-3198 e solicitar um cd gratuito do DOSVOX.
O CD será enviado por CECOGRAMA, e portanto gratuito. Entretanto, terá que enviar um CD para reposição.
(Nota SACI - A forma mais adequada de fazer a instalacao 3.1, que é a última versão do DOSVOX, e' baixando o kit mínimo DOSVOX e o executando. Ele faz tudo sozinho. Este kit deve ser copiado de http://intervox.nce.ufrj.br/dosvox/download.htm. A partir daí pode-se fazer todas as atualizações em http://intervox.nce.ufrj.br/upgrade)
Jaws - Considerado atualmente o leitor de tela mais popular do mundo, o Jaws for Windows da norte-americana Freedom Scientific possui um software de sintetizador de voz que utiliza a própria placa de som do computador. O Jaws roda em diversos idiomas, inclusive em português. O programa tem a capacidade de ler certos recursos de páginas de internet que outros programas do gênero não têm.
(Nota SACI - http://www.freedomscientific.com/ )
Openbook - É um dos softwares lideres de leitura OCR desenvolvido para os portadores de deficiências visuais.
Pocket Voice - uma aplicação informática que, fazendo uso da linguagem pictórica, simbólica e do simples texto, possibilita ao utilizador reproduzir sonoramente o que não se consegue dizer por incapacidade física.
Desenvolvido pelo casal de programadores Carla Vieira Faria e Pedro Ivo Faria, o "software" em questão ganhou no ano transacto o concurso nacional da especialidade promovido pela Microsoft, sendo pelos criadores disponibilizado gratuitamente a quem precisa http://www.pocketvoice.com/
Slimware Window Bridge - Foi o primeiro programa de leitura de telas e recebeu um prêmio internacional em 1996 como uma contribuição importante para o desenvolvimento tecnológico.
(Nota SACI - http://members.tripod.com/slimprize/screen_readers.html)
Tecla Fácil - Esse programa permite o treinamento de técnicas de digitação com o uso de teclado alfanumérico e numérico do microcomputador por cegos e portadores de visão subnormal, de forma autônoma.
Nota SACI -
Teclado falado - Digita com sintetizador de voz.
Virtual Vision - Outro programa leitor de tela brasileiro, o Virtual Vision foi desenvolvido pela MicroPower. O Virtual Vision é totalmente adaptado para o uso do sistema operacional Windows e seus aplicativos e não requer sintetizador de voz externo. O programa utiliza o Delta Talk, a tecnologia de síntese de voz que garante, segundo o seu fabricante, a qualidade de áudio como o melhor sintetizador de voz em português.
(Nota SACI - Para mais informações, consulte http://www.micropower.com.br)
WAT - IBM Web Adaptation Technology - Um navegador para pessoas com baixa visão, que pode ser configurado conforme a necessidade do usuário.
www.webadapt.org/ibm
A IBM, em parceria com a Rede SACI, tem um projeto de utilização e acompanhamento do software. Os interessados podem enviar um email para registrowat@saci.org.br e se inscrever no programa.
Windows-Eyes - Outro programa de leitura de telas que inclui novos recursos importantes para facilitar o acesso à Internet para os deficientes visuais.
(Nota SACI - http://www.gwmicro.com/)
quarta-feira, 17 de agosto de 2011
Software Livre!
História
"Software Livre" é uma questão de liberdade, não de preço. Para entender o conceito, você deve pensar em "liberdade de expressão", não em "cerveja grátis".
"Software livre" se refere à liberdade dos usuários executarem, copiarem, distribuírem, estudarem, modificarem e aperfeiçoarem o software. Mais precisamente, ele se refere a quatro tipos de liberdade, para os usuários do software:
A liberdade de executar o programa, para qualquer propósito (liberdade no. 0)
A liberdade de estudar como o programa funciona, e adaptá-lo para as suas necessidades (liberdade no. 1). Acesso ao código-fonte é um pré-requisito para esta liberdade.
A liberdade de redistribuir cópias de modo que você possa ajudar ao seu próximo (liberdade no. 2).
A liberdade de aperfeiçoar o programa, e liberar os seus aperfeiçoamentos, de modo que toda a comunidade se beneficie (liberdade no. 3). Acesso ao código-fonte é um pré-requisito para esta liberdade.
Um programa é software livre se os usuários tem todas essas liberdades. Portanto, você deve ser livre para redistribuir cópias, seja com ou sem modificações, seja de graça ou cobrando uma taxa pela distribuição, para qualquer um em qualquer lugar. Ser livre para fazer essas coisas significa (entre outras coisas) que você não tem que pedir ou pagar pela permissão.
Você deve também ter a liberdade de fazer modificações e usá-las privativamente no seu trabalho ou lazer, sem nem mesmo mencionar que elas existem. Se você publicar as modificações, você não deve ser obrigado a avisar a ninguém em particular, ou de nenhum modo em especial.
A liberdade de utilizar um programa significa a liberdade para qualquer tipo de pessoa física ou jurídica utilizar o software em qualquer tipo de sistema computacional, para qualquer tipo de trabalho ou atividade, sem que seja necessário comunicar ao desenvolvedor ou a qualquer outra entidade em especial.
A liberdade de redistribuir cópias deve incluir formas binárias ou executáveis do programa, assim como o código-fonte, tanto para as versões originais quanto para as modificadas. Está ok se não for possível produzir uma forma binária ou executável (pois algumas linguagens de programação não suportam este recurso), mas deve ser concedida a liberdade de redistribuir essas formas caso seja desenvolvido um meio de cria-las.
Para que a liberdade de fazer modificações, e de publicar versões aperfeiçoadas, tenha algum significado, deve-se ter acesso ao código-fonte do programa. Portanto, acesso ao código-fonte é uma condição necessária ao software livre.
Para que essas liberdades sejam reais, elas tem que ser irrevogáveis desde que você não faça nada errado; caso o desenvolvedor do software tenha o poder de revogar a licença, mesmo que você não tenha dado motivo, o software não é livre.
Entretanto, certos tipos de regras sobre a maneira de distribuir software livre são aceitáveis, quando elas não entram em conflito com as liberdades principais. Por exemplo, copyleft (apresentado de forma bem simples) é a regra de que, quando redistribuindo um programa, você não pode adicionar restrições para negar para outras pessoas as liberdades principais. Esta regra não entra em conflito com as liberdades; na verdade, ela as protege.
Portanto, você pode ter pago para receber cópias do software GNU, ou você pode ter obtido cópias sem nenhum custo. Mas independente de como você obteve a sua cópia, você sempre tem a liberdade de copiar e modificar o software, ou mesmo de vender cópias.
"Software Livre" Não significa "não-comercial". Um programa livre deve estar disponível para uso comercial, desenvolvimento comercial, e distribuição comercial. O desenvolvimento comercial de software livre não é incomum; tais softwares livres comerciais são muito importantes.
Regras sobre como empacotar uma versão modificada são aceitáveis, se elas não acabam bloqueando a sua liberdade de liberar versões modificadas. Regras como "se você tornou o programa disponível deste modo, você também tem que torná-lo disponível deste outro modo" também podem ser aceitas, da mesma forma. (Note que tal regra ainda deixa para você a escolha de tornar o programa disponível ou não.) Também é aceitável uma licença que exija que, caso você tenha distribuído uma versão modificada e um desenvolvedor anterior peça por uma cópia dele, você deva enviar uma.
No projeto GNU, nós usamos "copyleft" para proteger estas liberdades legalmente para todos. Mas também existe software livre que não é copyleft. Nós acreditamos que hajam razões importantes pelas quais é melhor usar o copyleft, mas se o seu programa é free-software mas não é copyleft, nós ainda podemos utilizá-lo.
Veja Categorias de Software Livre (18k characters) para uma descrição de como "software livre", "software copyleft" e outras categoria se relacionam umas com as outras.
Às vezes regras de controle de exportação e sansões de comércio podem limitar a sua liberdade de distribuir cópias de programas internacionalmente. Desenvolvedores de software não tem o poder para eliminar ou sobrepor estas restrições, mas o que eles podem e devem fazer é se recusar a impô-las como condições para o uso dos seus programas. Deste modo, as restrições não afetam as atividades e as pessoas fora da jurisdição destes governos.
Quando falando sobre o software livre, é melhor evitar o uso de termos como "dado" ou "de graça", porque estes termos implicam que a questão é de preço, não de liberdade. Alguns temos comuns como "pirataria" englobam opiniões que nós esperamos você não irá endossar. Veja frases e palavras confusas que é melhor evitar para uma discussão desses termos. Nós também temos uma lista de traduções do termo "software livre" para várias línguas.
Finalmente, note que critérios como os estabelecidos nesta definição do software livre requerem cuidadosa deliberação quanto à sua interpretação. Para decidir se uma licença se qualifica como de software livre, nós a julgamos baseados nestes critérios para determinar se ela segue o nosso espírito assim como as palavras exatas. Se uma licença inclui restrições não previstas, nós a rejeitamos, mesmo que nós não tenhamos antecipado a questão sob estes critérios. Às vezes um requerimento de alguma licença levanta uma questão que requer excessiva deliberação, incluindo discussões com advogados, antes que nós possamos decidir se o que foi requerido é aceitável. Quando nós chegamos a uma conclusão sobre uma nova questão, nós frequentemente atualizamos estes critérios para tornar mais fácil determinar porque certas licenças se qualificam ou não.
Se você está interessado em saber se uma licença em especial se qualifica como uma licença de software livre, veja a nossa lista de licenças. Se a licença com a qual você está preocupado não está listada, você pode nos questionar enviando e-mail para <licensing@gnu.org>.
Copyright © 1996, 1997, 1998, 1999, 2000 Free Software Foundation, Inc., 51 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA 02110, USA
História
"Software Livre" é uma questão de liberdade, não de preço. Para entender o conceito, você deve pensar em "liberdade de expressão", não em "cerveja grátis".
"Software livre" se refere à liberdade dos usuários executarem, copiarem, distribuírem, estudarem, modificarem e aperfeiçoarem o software. Mais precisamente, ele se refere a quatro tipos de liberdade, para os usuários do software:
A liberdade de executar o programa, para qualquer propósito (liberdade no. 0)
A liberdade de estudar como o programa funciona, e adaptá-lo para as suas necessidades (liberdade no. 1). Acesso ao código-fonte é um pré-requisito para esta liberdade.
A liberdade de redistribuir cópias de modo que você possa ajudar ao seu próximo (liberdade no. 2).
A liberdade de aperfeiçoar o programa, e liberar os seus aperfeiçoamentos, de modo que toda a comunidade se beneficie (liberdade no. 3). Acesso ao código-fonte é um pré-requisito para esta liberdade.
Um programa é software livre se os usuários tem todas essas liberdades. Portanto, você deve ser livre para redistribuir cópias, seja com ou sem modificações, seja de graça ou cobrando uma taxa pela distribuição, para qualquer um em qualquer lugar. Ser livre para fazer essas coisas significa (entre outras coisas) que você não tem que pedir ou pagar pela permissão.
Você deve também ter a liberdade de fazer modificações e usá-las privativamente no seu trabalho ou lazer, sem nem mesmo mencionar que elas existem. Se você publicar as modificações, você não deve ser obrigado a avisar a ninguém em particular, ou de nenhum modo em especial.
A liberdade de utilizar um programa significa a liberdade para qualquer tipo de pessoa física ou jurídica utilizar o software em qualquer tipo de sistema computacional, para qualquer tipo de trabalho ou atividade, sem que seja necessário comunicar ao desenvolvedor ou a qualquer outra entidade em especial.
A liberdade de redistribuir cópias deve incluir formas binárias ou executáveis do programa, assim como o código-fonte, tanto para as versões originais quanto para as modificadas. Está ok se não for possível produzir uma forma binária ou executável (pois algumas linguagens de programação não suportam este recurso), mas deve ser concedida a liberdade de redistribuir essas formas caso seja desenvolvido um meio de cria-las.
Para que a liberdade de fazer modificações, e de publicar versões aperfeiçoadas, tenha algum significado, deve-se ter acesso ao código-fonte do programa. Portanto, acesso ao código-fonte é uma condição necessária ao software livre.
Para que essas liberdades sejam reais, elas tem que ser irrevogáveis desde que você não faça nada errado; caso o desenvolvedor do software tenha o poder de revogar a licença, mesmo que você não tenha dado motivo, o software não é livre.
Entretanto, certos tipos de regras sobre a maneira de distribuir software livre são aceitáveis, quando elas não entram em conflito com as liberdades principais. Por exemplo, copyleft (apresentado de forma bem simples) é a regra de que, quando redistribuindo um programa, você não pode adicionar restrições para negar para outras pessoas as liberdades principais. Esta regra não entra em conflito com as liberdades; na verdade, ela as protege.
Portanto, você pode ter pago para receber cópias do software GNU, ou você pode ter obtido cópias sem nenhum custo. Mas independente de como você obteve a sua cópia, você sempre tem a liberdade de copiar e modificar o software, ou mesmo de vender cópias.
"Software Livre" Não significa "não-comercial". Um programa livre deve estar disponível para uso comercial, desenvolvimento comercial, e distribuição comercial. O desenvolvimento comercial de software livre não é incomum; tais softwares livres comerciais são muito importantes.
Regras sobre como empacotar uma versão modificada são aceitáveis, se elas não acabam bloqueando a sua liberdade de liberar versões modificadas. Regras como "se você tornou o programa disponível deste modo, você também tem que torná-lo disponível deste outro modo" também podem ser aceitas, da mesma forma. (Note que tal regra ainda deixa para você a escolha de tornar o programa disponível ou não.) Também é aceitável uma licença que exija que, caso você tenha distribuído uma versão modificada e um desenvolvedor anterior peça por uma cópia dele, você deva enviar uma.
No projeto GNU, nós usamos "copyleft" para proteger estas liberdades legalmente para todos. Mas também existe software livre que não é copyleft. Nós acreditamos que hajam razões importantes pelas quais é melhor usar o copyleft, mas se o seu programa é free-software mas não é copyleft, nós ainda podemos utilizá-lo.
Veja Categorias de Software Livre (18k characters) para uma descrição de como "software livre", "software copyleft" e outras categoria se relacionam umas com as outras.
Às vezes regras de controle de exportação e sansões de comércio podem limitar a sua liberdade de distribuir cópias de programas internacionalmente. Desenvolvedores de software não tem o poder para eliminar ou sobrepor estas restrições, mas o que eles podem e devem fazer é se recusar a impô-las como condições para o uso dos seus programas. Deste modo, as restrições não afetam as atividades e as pessoas fora da jurisdição destes governos.
Quando falando sobre o software livre, é melhor evitar o uso de termos como "dado" ou "de graça", porque estes termos implicam que a questão é de preço, não de liberdade. Alguns temos comuns como "pirataria" englobam opiniões que nós esperamos você não irá endossar. Veja frases e palavras confusas que é melhor evitar para uma discussão desses termos. Nós também temos uma lista de traduções do termo "software livre" para várias línguas.
Finalmente, note que critérios como os estabelecidos nesta definição do software livre requerem cuidadosa deliberação quanto à sua interpretação. Para decidir se uma licença se qualifica como de software livre, nós a julgamos baseados nestes critérios para determinar se ela segue o nosso espírito assim como as palavras exatas. Se uma licença inclui restrições não previstas, nós a rejeitamos, mesmo que nós não tenhamos antecipado a questão sob estes critérios. Às vezes um requerimento de alguma licença levanta uma questão que requer excessiva deliberação, incluindo discussões com advogados, antes que nós possamos decidir se o que foi requerido é aceitável. Quando nós chegamos a uma conclusão sobre uma nova questão, nós frequentemente atualizamos estes critérios para tornar mais fácil determinar porque certas licenças se qualificam ou não.
Se você está interessado em saber se uma licença em especial se qualifica como uma licença de software livre, veja a nossa lista de licenças. Se a licença com a qual você está preocupado não está listada, você pode nos questionar enviando e-mail para <licensing@gnu.org>.
Copyright © 1996, 1997, 1998, 1999, 2000 Free Software Foundation, Inc., 51 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA 02110, USA
quinta-feira, 11 de agosto de 2011
Inteligência Artificial na Educação
Inteligência Artificial na Educação
Introdução
O computador tem sido utilizado na educação durante os últimos 20 anos, demonstrando ser um grande auxílio no processo de ensino/aprendizagem (BECK, 1998), (URBAN-LURAIN, 1998). Este capítulo procura apresentar como a inteligência artificial (IA) está contribuindo com novas abordagens, ao permitir a representação de algumas habilidades de raciocínio e conhecimento especialista voltadas ao ensino e aprendizado.
Histórico
Os primeiros sistemas voltados para o ensino através do computador foram o treinamento baseado em computador (CBT - Computer-Based Training) e instrução baseada em computador (CAI - Computer Assisted Instructional) (MCARTHUR, 1993), (BECK, 1998). Usualmente, estes sistemas geravam conjuntos de problemas projetados para aumentar o desempenho do estudante em domínios baseados em habilidades, como aritmética e recuperação de vocabulário (URBAN-LURAIN, 1998). Nestes sistemas, a instrução não era individualizada para as necessidades do estudante. A proposta era apresentar um problema ao estudante, registrar a resposta e avaliar seu desempenho. Segundo Beck (1998), as decisões sobre como o estudante deveria navegar através do material era baseada em árvores de decisão. A seqüência de perguntas e respostas era dirigida pelos acertos e erros dos estudantes, não sendo consideradas suas habilidades individuais.
Nos sistemas CBT e CAI, a maior parte do esforço de desenvolvimento estava dirigida a resolver problemas com o desempenho do tempo de resposta. Eles consideravam que se a informação fosse apresentada ao estudante, ele poderia absorvê-la (URBAN-LURAIN, 1998). Enquanto CBT e CAI podiam ser parcialmente efetivos em ajudar os estudantes, eles não forneciam o mesmo tipo de atenção individualizada que podia ser oferecido por um tutor humano. Segundo McArthur (1993), esta atenção poderia ser alcançada através de um sistema que pudesse raciocinar sobre o domínio e sobre o estudante. Neste sentido, surgiu uma nova proposta de sistema: os sistemas tutores inteligentes (ITS - Intelligent Tutoring Systems).
Sistemas Tutores Inteligentes
Segundo Hall (1990), os sistemas tutores inteligentes são uma composição de diversas disciplinas como psicologia, ciência cognitiva e inteligência artificial. O objetivo principal destes sistemas é a modelagem e representação do conhecimento especialista humano para auxiliar o estudante através de um processo interativo.
Sistemas ITS oferecem considerável flexibilidade na apresentação do material e uma maior habilidade para responder às necessidades do usuário. Eles procuram não apenas ensinar, mas como ensinar, aprendendo informações relevantes sobre o estudante, proporcionando um aprendizado individualizado. Estes sistemas alcançam sua "inteligência" pela representação de decisões pedagógicas sobre como transmitir o material (ensinar), além de informações sobre o estudante. Isto permite uma grande interatividade do sistema com o estudante. Sistemas tutores inteligentes têm sido apresentados como altamente eficientes para a melhora do desempenho e motivação dos estudantes.
Existem diversas aplicações para sistemas ITS, nos mais variados domínios do conhecimento. Um interessante exemplo da aplicação de sistemas ITS pode ser encontrado em (KOEDINGER e ANDERSON, 1995). Eles apresentam um tutor inteligente para a disciplina de álgebra chamado PAT (Practical Algebra Tutor). Neste trabalho, eles reportam os resultados positivos da aplicação de sistemas tutores em larga escala nas escolas de segundo grau. Em (AZEVEDO e TAVARES, 1998), é descrito um sistema ITS para o ensino de orientação a objetos. Mitrovic (1998) utiliza um tutor inteligente para o ensino da linguagem SQL (Structured Query Language).
É importante notar que a implementação de sistemas ITS trouxeram a tona outras questões pedagógicas. Segundo McArthur (1993), as tecnologias que permitem automatizar métodos tradicionais de ensino e aprendizagem estão também ajudando na criação de novos métodos e redefinindo as metas educacionais. Isto traz algumas dificuldades iniciais, pois os métodos tradicionais de ensino são bem conhecidos e bem definidos, mas os novos métodos precisam ainda ser mais discutidos. Dentre estes novos métodos, poder-se-ia citar aspectos de colaboração, aprendizado por experiências ou visualização.
Neste contexto, surgem os ambientes de ensino interativo (ILE - Interactive Learning Environment) que são uma evolução natural dos sistemas ITS, onde se procura endereçar os novos métodos educacionais. McArthur (1993) acredita que a migração de sistemas ITS para ILE é um processo que representa um padrão na educação atual. O objetivo não é apenas ensinar as habilidades tradicionais de forma mais rápida, eficiente e com menos custo. O foco é trabalhar na mudança dos métodos educacionais para redefinir novas metas e aplicá-las também em sala de aula.
Os sistemas tutores inteligentes são usualmente definidos através de componentes. Woolf (1992) identificou quatro componentes principais: módulo estudante, módulo pedagógico, módulo domínio do conhecimento e módulo de comunicação. Em seu trabalho, Woolf considerava que o conhecimento especialista estava representado pelo módulo do domínio. Entretanto, em um trabalho mais recente, Beck (1998) subdividiram este módulo e definiram um quinto elemento: o módulo especialista. A figura 1 apresenta como estes módulos estão relacionados.
Fig. 1 - Interações entre os componentes de um sistema ITS.
O módulo estudante armazena informações específicas para cada estudante de forma individal. No mínimo, este módulo deve manter um histórico sobre como o estudante está trabalhando no material em questão. É interessante também manter registro sobre os erros do estudante. O propósito é fornecer dados para o módulo pedagógico do sistema. O módulo especialista deve ter acesso a todas as informações armazenadas.
O módulo pedagógico oferece uma metodologia para o processo de aprendizado. Questões a serem pensadas são: quando revisar, quando e como providenciar informação adicional. As entradas deste módulo são fornecidas pelo módulo estudante. As decisões pedagógicas são feitas de acordo com as necessidades individuais de cada estudante.
O módulo do domínio do conhecimento armazena a informação que o tutor está ensinando. A modelagem do conhecimento a ser disponibilizado é de grande importância para o sucesso do sistema como um todo. Critérios de desempenho também devem ser considerados. Deve-se procurar uma representação do conhecimento que esteja preparada para o crescimento incremental do domínio.
O módulo especialista deve ter acesso a todas as informações do sistema, incluindo-se o conhecimento global (domínio) e o conhecimento individual de cada estudante. A preocupação deste módulo não é a representação do conhecimento global, mas como um indivíduo representa seu próprio conhecimento através do uso de suas habilidades dentro do domínio. Usualmente, este módulo possui a forma de um sistema especialista capaz de resolver problemas em um dado domínio. Este módulo não deveria realizar apenas a comparação entre as soluções do estudante com a do tutor, mas também a comparação entre as soluções geradas pelos próprios estudantes.
O módulo de comunicação está mais voltado para o conceito de interface com estudante. A questão é definir qual será a melhor metáfora com a qual o estudante terá acesso ao sistema. A complexidade para a implementação deste módulo é bastante variável, podendo ser desde simples janelas de diálogo até linguagem natural e reconhecimento de voz. Outra questão a ser considerada é a aplicação de realidade virtual para permitir uma imersão total do estudante no sistema.
Sistemas tutores inteligentes representam uma interessante ferramenta para ambientes de aprendizagem. Entretanto, os maiores problemas associados a estes tipos de sistema são seu alto custo financeiro e o elevado tempo de desenvolvimento (HALL, 1990) (OKEY, 1993) (BECK, 1998). Na tentativa de reduzir estes custos, conceitos bem conhecidos da engenharia de software como reutilização e modularidade têm sido utilizados. A questão é desenvolver sistemas ITS de forma incremental, permitindo uma evolução contínua.
Tendências Atuais da IA no Ensino
Um motivo para a redução no interesse no desenvolvimento de sistemas ITS é sua dependência na fundamentação da pesquisa em inteligência artificial e ciência cognitiva. Ciência cognitiva tem oferecido análise de tarefas de várias habilidades que permitem desenvolvedores ITS implementarem modelos cognitivos detalhados. A inteligência artificial, primeiramente na forma de sistemas especialistas e arquitetura de regras de produção, fornece meios adequados para representação e manipulação de conhecimento. Este foi o principal motivo do progresso relativamente rápido dos sistemas ITS.
Atualmente, o processo educacional está procurando novos métodos de ensino e aprendizagem. A questão é tentar reduzir a distância entre o conhecimento que um currículo tradicional acredita ser importante e o conhecimento que os estudantes acreditam ser importante (MCARTHUR, 1993). Estas mudanças curriculares trouxeram a necessidade de trabalhar com problemas de mais alta ordem. As habilidades para tratar este novo enfoque não possuem ainda uma análise rigorosa da ciência cognitiva. Sendo assim, não é possível desenvolver sistemas especialistas e modelar estudantes para um sistema ITS efetivo.
Os modelos pedagógicos utilizados pelos ITS tradicionais são normalmente desprovidos de uma análise mais efetiva das interações entre aluno e sistema. Da mesma forma, os sistemas especialistas tem seus limites: não capturam todo o conhecimento do especialista humano, exigem um modelo completo do domínio, são baseados em desempenho e não para ensino e explanação. McArthur (1993) apresentam que o conhecimento "rico" que poderia estar contido em um sistema especialista é, muitas vezes, retirado por questões de desempenho, sem porém afetar a precisão das conclusões. Isto parece perfeito em um sistema de diagnóstico, mas sob o ponto de vista educacional, o conhecimento básico pode ser até mais importante do que regras superficiais.
Novos Métodos de Ensino e Aprendizado
Um método de ensino que tem sido bastante discutido nos últimos anos é baseado em investigação. Estes sistemas procuram explorar aspectos que os sistemas ITS tradicionais não consideraram. Alguns autores, como McArthur (1993), acreditam que estes sistemas, de modo genérico, podem ser entendidos como ambientes de ensino interativos (ILE). Os principais princípios associados a estes ambientes são:
Construção e não instrução: o objetivo é explorar o fato de que estudantes podem aprender mais efetivamente através da construção de seu próprio conhecimento.
O controle é do estudante e não do tutor: a questão é dar mais liberdade para o estudante controlar suas interações no processo de aprendizado. O tutor deve atuar como um guia, e não como o único detentor do conhecimento.
A individualização é determinada pelo estudante e não pelo tutor: diferentemente dos sistemas ITS, a personalização da informação é o resultado da interação com o ambiente. Esta responsabilidade pode estar também associada ao sistema, mas o estudante ainda terá um boa parte do controle de sua individualização.
O conhecimento adquirido pelo estudante é resultado de suas interações com o sistema e não com o tutor: a informação adquirida vem como uma função das escolhas e ações do estudante no ambiente de ensino e não como um discurso gerado pelo tutor.
Estes princípios apresentam uma clara mudança no enfoque de aprendizado dos sistemas ITS para ambientes ILE. O processo deixa de ser centrado no tutor e passa a ser centrado no estudante. Sendo assim, torna-se necessária uma nova gama de ferramentas computacionais. Estas ferramentas incluem, freqüentemente, vídeo interativo ou outras representações gráficas, e permitem aos estudantes investigar e aprender tópicos de forma livre, sem estarem presos a algum tipo de controle externo.
Aplicação de Agentes Inteligentes
Agentes inteligentes (BRADSHAW, 1997) estão sendo utilizados para implementar diversos sistemas ITS (BOY, 1997), uma vez que cada componente do ambiente pode ser implementado como um agente independente, possuindo facilidades de interação com os outros agentes. A abordagem por agentes possibilita o desenvolvimento de diferentes raciocínios e a integração de várias ações para alcançar um determinado objetivo (MARIETTO, 1997). Além disso, a utilização de agentes inteligentes é uma boa opção para reduzir o custo destes sistemas, pois eles favorecem a modularização e a evolução.
Existem diversos exemplos na literatura sobre a utilização de agentes inteligentes em sistemas educacionais. Segundo Shoham (1993), uma sociedade de agentes para aprender e ensinar pode ser a solução para a construção de ambientes de ensino e aprendizagem, se os agentes trabalham de uma maneira concorrente e autônoma para alcançar seus objetivos. Os agentes em um ambiente de ensino/aprendizagem são considerados autônomos porque: as atividades dos agentes individuais não requerem constante supervisão externa, e não há autoridade central projetada para controlar todas as interações desempenhadas entre os agentes. O trabalho de (D'AMICO, 1997) apresenta uma arquitetura para um ambiente de ensino/aprendizagem, que utiliza agentes para realizar as tarefas necessárias deste ambiente.
As características de comunicação oferecidas pelos agentes também podem ser exploradas para ambientes distribuídos, permitindo a criação de sistemas com facilidades de colaboração. O projeto GRACILE (AYALA e YANO, 1995, 1996) discute a utilização de agentes para ambientes de ensino colaborativo em uma rede de computadores. O objetivo deste projeto foi criar um espaço virtual para que os estudantes pudessem construir sentenças da língua japonesa com a ajuda de agentes consultores. São definidos dois tipos de agentes: um agente de domínio, responsável pela representação de conhecimento e assistência pessoal, e um agente mediador, responsável pelo transporte da informação.
Agentes específicos podem ainda ser construídos para oferecer serviços adicionais a serem utilizados no processo educacional. Um bom exemplo seria oferecer serviços automatizados de busca de material de referência, filtros inteligentes para correio eletrônico e salas de discussão.
Expandindo Métodos para Ensino e Aprendizado
Diversas pesquisas feitas atualmente no campo da IA podem ser utilizadas para definir e implementar uma grande variedade de métodos para ensino e aprendizado. Como visto anteriormente, o processo de investigação abre caminho para identificar a existência de várias formas de "aprender". Esta seção procura apresentar alguns princípios que podem contribuir para a educação:
Aprendizado baseado em casos (SCHANK, 1991): os estudantes adquirem novos conhecimentos a partir da exploração de situações em uma grande biblioteca de experiências passadas. O propósito é tentar aplicar soluções já testadas no problema a ser resolvido. O enfoque é fazer com que os alunos não sejam meros aplicadores de regras pré-estabelecidas, mas buscar analogias, aplicá-las e tentar explicar suas próprias regras de decisão.
Aprendizado baseado em simulação (SCHANK, 1991): este princípio envolve a criação de modelos dinâmicos e simplificados do mundo real. Estes modelos permitem a exploração de situações difíceis, muito custosas ou até mesmo impossíveis de acontecerem. A simulação permite ao estudante desenvolver hipóteses, testá-las e analisar seus resultados para refinar conceitos.
Aprendizado por necessidade: Fischer (1991) argumenta que este método situa o aprendizado num contexto de trabalho ao invés de colocá-lo numa fase separada, fazendo com que o aprendizado seja relevante à tarefa em execução. Este método é também conhecido como aprendizado just-in-time.
Colaboração: tecnologias baseadas em computador para colaboração estão fornecendo novos métodos cooperativos para trabalho e aprendizado. Aplicações da IA em educação tipicamente suportam processos de aprendizado individual, não apenas porque são processos efetivos, mas porque muita pesquisa no aprendizado em IA e ciência cognitiva está focada na cognição individual. Entretanto, a evolução das redes de computadores permite que novos métodos baseados na interação de grupos sejam possíveis.
Estes princípios demonstram que a aplicação de IA no ensino está apenas em seu estágio inicial, podendo ser explorada para uma contínua busca por novos métodos de ensino e aprendizagem.
Sistemas de Ensino Colaborativo
O aprendizado colaborativo pode ser entendido como grupos de estudantes trabalhando de forma interativa para resolver problemas. Segundo Katz (1995), estes ambientes têm sido vistos como benéficos, tanto em aspectos cognitivos como em aspectos sociais. Nesta situação, o foco não está mais na interação entre professor e estudante, mas como os estudantes podem interagir entre si e como eles podem ensinar uns aos outros sem a necessidade de um professor. Usualmente, os estudantes trabalham em conjunto através da utilização de um sistema ITS em uma rede de computadores. Entretanto, Katz (1995) ressalta que um sistema colaborativo já poderia ser alcançado apenas com a mudança na utilização dos sistemas tutores desenvolvidos para uso individual. O simples uso de um ITS local por pares de estudantes já estaria explorando os aspectos de colaboração para a solução de problemas.
No contexto deste trabalho, sistemas de ensino colaborativo apoiados por computador (CSCL - Computer-Supported Collaborative Learning) são ambientes desenvolvidos para permitir que vários estudantes trabalhem cooperativamente através de uma rede de computadores.
Um importante aspecto de ambientes colaborativos é que em situações de grupo, nem todos os estudantes possuem as mesmas habilidades. Ayala e Yano (1995) acreditam que a chave está em se encontrar as condições ideais que permitirão uma colaboração efetiva entre os estudantes. Por colaboração efetiva deve-se entender aquela situação onde o estudante pode aprender a partir de outros estudantes, enquanto ele realiza uma tarefa que necessita a aplicação de elementos de conhecimento internalizadas por outros estudantes e também passíveis de serem internalizadas por ele.
McArthur (1993) enfatiza que grupos heterogêneos podem gerar dois tipos de problema: associação de crédito e sobre como avançar no currículo. O primeiro problema trata da questão de associar o crédito de uma resposta para todos os membros do grupo ou para o estudante individual que inicialmente encontrou a resposta. O segundo problema considera as decisões pedagógicas de como avançar o grupo através do currículo. Se um estudante deveria ditar o passo de aprendizado de todo o grupo, então a questão é definir qual dos estudantes é o escolhido.
Entretanto, sistemas colaborativos não precisam ser necessariamente ambientes altamente síncronos, onde todos os estudantes envolvidos trabalham em um mesmo material simultaneamente. Foi discutido anteriormente que a individualização é uma característica importante, pois o próprio aluno pode definir a melhor forma para aprender. Sendo assim, podem ser definidos ambientes que oferecem ferramentas de colaboração assíncrona, desligadas da necessidade que o grupo todo esteja em um mesmo problema.
Colaboração Através da Internet
Um dos principais aspectos que caracterizam os ambientes de ensino colaborativo é o fato de serem suportados por redes de computadores. Como já discutido anteriormente, o ensino à distância não é um tópico novo e pode ser alcançado através de um grande número de possibilidades. Entretanto, a situação atual da Internet e das Intranets oferecem um ambiente distribuído perfeito para servir de suporte aos sistemas colaborativos para o ensino à distância.
Oliver (1997) apresentam que a Internet oferece a oportunidade para o desenvolvimento de ambientes de aprendizado que conectam estudantes de forma individual em comunidades virtuais compartilhando uma meta de aprendizado comum. Estes ambientes habilitam os estudantes a compartilhar recursos e materiais que vem a ser o produto do aprendizado.
Um importante ganho que pode ser obtido com a Internet está no fato dela ser inerentemente assíncrona. Neste contexto, existem as redes de aprendizado assíncronas (ALN - Asynchronous Learning Networks)(Bourne, 1998), onde os estudantes podem estudar a qualquer momento, a qualquer hora e em qualquer lugar. Segundo Bourne (1998), ambientes ALN são usualmente implementadas através de sites na Internet e empregam conferências eletrônicas e meios de comunicação entre os participantes.
A definição de ambientes de ensino colaborativo assíncronos exige que algumas características mínimas sejam estabelecidas:
Um componente ou ferramenta eficaz para a avaliação do progresso do estudante.
Um ambiente efetivo, não sujeito a problemas, que permita uma boa interação entre os participantes.
A implementação de componentes motivadores e desafiadores que procurem manter a atenção contínua do estudante.
Existem diversas propostas para o ensino através da Internet. Porter (1997) levanta uma grande variedade de ambientes que procuram criar salas de aula virtuais utilizando a Internet. Entretanto, a grande maioria não possui as características dos sistemas tutores anteriormente discutidos. Usualmente, existe um conjunto de recursos para troca de mensagens, navegação não linear no material didático, salas de discussão e meios para os alunos apresentarem suas idéias e sugestões. Apesar destes recursos serem importantes para o processo ensino/aprendizagem, não há nenhuma orientação inteligente sobre o conteúdo. Esta orientação é dada, muitas vezes, por professores ou tutores humanos em horários específicos ou através de requisições explícitas feitas pelos alunos.
Conclusão
Este capítulo procurou apresentar alguns aspectos da aplicação da Inteligência Artificial no ensino. O objetivo foi mostrar como a evolução das técnicas de IA e da ciência cognitiva influenciam diretamente na construção de sistemas de ensino apoiados por computador. Foram discutidos também aspectos que devem ser considerados para desenvolver ambientes colaborativos através da Internet.
Muitos pesquisadores têm desenvolvido software instrucional para uso colaborativo. Entretanto, poucos sistemas estão sendo construídos de forma que os recursos de ajuda disponíveis aos estudantes sejam baseados em pesquisa empírica, onde os estudantes realizam tarefas com sucesso ou não (situação de falha) durante o processo de colaboração. Ambientes colaborativos podem aumentar a efetividade de interações de aprendizado em grupo, assumindo que estes sistemas oferecem ajuda a medida que os estudantes trabalham sobre problemas e criticam soluções de outros estudantes.
Os desenvolvedores necessitam conhecer mais sobre os tipos de conhecimento que os estudantes estão tipicamente habilitados a oferecer durante atividades de solução de problemas, e que tipos de ajuda eles podem ter de estudantes mais experientes ou professores durante os vários estágios de seu desenvolvimento instrucional. Também precisam conhecer como mentores humanos fornecem tal ajuda, para que sejam desenvolvidos novos modelos computacionais de orientação durante as interações colaborativas.
Foi verificado um grande interesse pelo desenvolvimento de sistemas de ensino colaborativo através de ambientes distribuídos. Neste contexto, a aplicação de agentes inteligentes foi discutida como uma abordagem interessante para permitir a distribuição dos sistemas de ensino em redes de computadores.
Muitos dos sistemas educacionais atuais conseguem atender apenas algumas das características desejáveis em um sistema educacional. Ambientes como o proposto em (OLIVER, 1997) oferecem a possibilidade de colaboração de estudantes e tutores através da Internet, mas não implementam mecanismos de orientação mais elaborados. Por outro lado, existe uma grande quantidade de sistemas ITS disponíveis para diversos domínios de conhecimento. Entretanto, estes sistemas são usualmente desenvolvidos para exploração individual, não possuindo características de colaboração.
Um ponto importante é a necessidade de desenvolver novas ferramentas que possam ser integradas para alcançar diversos princípios pedagógicos. Estas ferramentas deveriam, além de permitir a cooperação dos estudantes durante a resolução de problemas, oferecer orientação e informações adicionais. Além disso, é importante que uma ferramenta voltada ao ensino permita o aprendizado também de forma assíncrona, onde o estudante possa criar sua própria programação, mas ainda permitindo a colaboração. Serviços adicionais como busca de informação automatizada, salas de discussão e correio eletrônico orientado também deveriam ser incorporados. O objetivo é fazer com que o estudante faça uma imersão durante o tempo em que estiver utilizando a ferramenta.
Introdução
O computador tem sido utilizado na educação durante os últimos 20 anos, demonstrando ser um grande auxílio no processo de ensino/aprendizagem (BECK, 1998), (URBAN-LURAIN, 1998). Este capítulo procura apresentar como a inteligência artificial (IA) está contribuindo com novas abordagens, ao permitir a representação de algumas habilidades de raciocínio e conhecimento especialista voltadas ao ensino e aprendizado.
Histórico
Os primeiros sistemas voltados para o ensino através do computador foram o treinamento baseado em computador (CBT - Computer-Based Training) e instrução baseada em computador (CAI - Computer Assisted Instructional) (MCARTHUR, 1993), (BECK, 1998). Usualmente, estes sistemas geravam conjuntos de problemas projetados para aumentar o desempenho do estudante em domínios baseados em habilidades, como aritmética e recuperação de vocabulário (URBAN-LURAIN, 1998). Nestes sistemas, a instrução não era individualizada para as necessidades do estudante. A proposta era apresentar um problema ao estudante, registrar a resposta e avaliar seu desempenho. Segundo Beck (1998), as decisões sobre como o estudante deveria navegar através do material era baseada em árvores de decisão. A seqüência de perguntas e respostas era dirigida pelos acertos e erros dos estudantes, não sendo consideradas suas habilidades individuais.
Nos sistemas CBT e CAI, a maior parte do esforço de desenvolvimento estava dirigida a resolver problemas com o desempenho do tempo de resposta. Eles consideravam que se a informação fosse apresentada ao estudante, ele poderia absorvê-la (URBAN-LURAIN, 1998). Enquanto CBT e CAI podiam ser parcialmente efetivos em ajudar os estudantes, eles não forneciam o mesmo tipo de atenção individualizada que podia ser oferecido por um tutor humano. Segundo McArthur (1993), esta atenção poderia ser alcançada através de um sistema que pudesse raciocinar sobre o domínio e sobre o estudante. Neste sentido, surgiu uma nova proposta de sistema: os sistemas tutores inteligentes (ITS - Intelligent Tutoring Systems).
Sistemas Tutores Inteligentes
Segundo Hall (1990), os sistemas tutores inteligentes são uma composição de diversas disciplinas como psicologia, ciência cognitiva e inteligência artificial. O objetivo principal destes sistemas é a modelagem e representação do conhecimento especialista humano para auxiliar o estudante através de um processo interativo.
Sistemas ITS oferecem considerável flexibilidade na apresentação do material e uma maior habilidade para responder às necessidades do usuário. Eles procuram não apenas ensinar, mas como ensinar, aprendendo informações relevantes sobre o estudante, proporcionando um aprendizado individualizado. Estes sistemas alcançam sua "inteligência" pela representação de decisões pedagógicas sobre como transmitir o material (ensinar), além de informações sobre o estudante. Isto permite uma grande interatividade do sistema com o estudante. Sistemas tutores inteligentes têm sido apresentados como altamente eficientes para a melhora do desempenho e motivação dos estudantes.
Existem diversas aplicações para sistemas ITS, nos mais variados domínios do conhecimento. Um interessante exemplo da aplicação de sistemas ITS pode ser encontrado em (KOEDINGER e ANDERSON, 1995). Eles apresentam um tutor inteligente para a disciplina de álgebra chamado PAT (Practical Algebra Tutor). Neste trabalho, eles reportam os resultados positivos da aplicação de sistemas tutores em larga escala nas escolas de segundo grau. Em (AZEVEDO e TAVARES, 1998), é descrito um sistema ITS para o ensino de orientação a objetos. Mitrovic (1998) utiliza um tutor inteligente para o ensino da linguagem SQL (Structured Query Language).
É importante notar que a implementação de sistemas ITS trouxeram a tona outras questões pedagógicas. Segundo McArthur (1993), as tecnologias que permitem automatizar métodos tradicionais de ensino e aprendizagem estão também ajudando na criação de novos métodos e redefinindo as metas educacionais. Isto traz algumas dificuldades iniciais, pois os métodos tradicionais de ensino são bem conhecidos e bem definidos, mas os novos métodos precisam ainda ser mais discutidos. Dentre estes novos métodos, poder-se-ia citar aspectos de colaboração, aprendizado por experiências ou visualização.
Neste contexto, surgem os ambientes de ensino interativo (ILE - Interactive Learning Environment) que são uma evolução natural dos sistemas ITS, onde se procura endereçar os novos métodos educacionais. McArthur (1993) acredita que a migração de sistemas ITS para ILE é um processo que representa um padrão na educação atual. O objetivo não é apenas ensinar as habilidades tradicionais de forma mais rápida, eficiente e com menos custo. O foco é trabalhar na mudança dos métodos educacionais para redefinir novas metas e aplicá-las também em sala de aula.
Os sistemas tutores inteligentes são usualmente definidos através de componentes. Woolf (1992) identificou quatro componentes principais: módulo estudante, módulo pedagógico, módulo domínio do conhecimento e módulo de comunicação. Em seu trabalho, Woolf considerava que o conhecimento especialista estava representado pelo módulo do domínio. Entretanto, em um trabalho mais recente, Beck (1998) subdividiram este módulo e definiram um quinto elemento: o módulo especialista. A figura 1 apresenta como estes módulos estão relacionados.
Fig. 1 - Interações entre os componentes de um sistema ITS.
O módulo estudante armazena informações específicas para cada estudante de forma individal. No mínimo, este módulo deve manter um histórico sobre como o estudante está trabalhando no material em questão. É interessante também manter registro sobre os erros do estudante. O propósito é fornecer dados para o módulo pedagógico do sistema. O módulo especialista deve ter acesso a todas as informações armazenadas.
O módulo pedagógico oferece uma metodologia para o processo de aprendizado. Questões a serem pensadas são: quando revisar, quando e como providenciar informação adicional. As entradas deste módulo são fornecidas pelo módulo estudante. As decisões pedagógicas são feitas de acordo com as necessidades individuais de cada estudante.
O módulo do domínio do conhecimento armazena a informação que o tutor está ensinando. A modelagem do conhecimento a ser disponibilizado é de grande importância para o sucesso do sistema como um todo. Critérios de desempenho também devem ser considerados. Deve-se procurar uma representação do conhecimento que esteja preparada para o crescimento incremental do domínio.
O módulo especialista deve ter acesso a todas as informações do sistema, incluindo-se o conhecimento global (domínio) e o conhecimento individual de cada estudante. A preocupação deste módulo não é a representação do conhecimento global, mas como um indivíduo representa seu próprio conhecimento através do uso de suas habilidades dentro do domínio. Usualmente, este módulo possui a forma de um sistema especialista capaz de resolver problemas em um dado domínio. Este módulo não deveria realizar apenas a comparação entre as soluções do estudante com a do tutor, mas também a comparação entre as soluções geradas pelos próprios estudantes.
O módulo de comunicação está mais voltado para o conceito de interface com estudante. A questão é definir qual será a melhor metáfora com a qual o estudante terá acesso ao sistema. A complexidade para a implementação deste módulo é bastante variável, podendo ser desde simples janelas de diálogo até linguagem natural e reconhecimento de voz. Outra questão a ser considerada é a aplicação de realidade virtual para permitir uma imersão total do estudante no sistema.
Sistemas tutores inteligentes representam uma interessante ferramenta para ambientes de aprendizagem. Entretanto, os maiores problemas associados a estes tipos de sistema são seu alto custo financeiro e o elevado tempo de desenvolvimento (HALL, 1990) (OKEY, 1993) (BECK, 1998). Na tentativa de reduzir estes custos, conceitos bem conhecidos da engenharia de software como reutilização e modularidade têm sido utilizados. A questão é desenvolver sistemas ITS de forma incremental, permitindo uma evolução contínua.
Tendências Atuais da IA no Ensino
Um motivo para a redução no interesse no desenvolvimento de sistemas ITS é sua dependência na fundamentação da pesquisa em inteligência artificial e ciência cognitiva. Ciência cognitiva tem oferecido análise de tarefas de várias habilidades que permitem desenvolvedores ITS implementarem modelos cognitivos detalhados. A inteligência artificial, primeiramente na forma de sistemas especialistas e arquitetura de regras de produção, fornece meios adequados para representação e manipulação de conhecimento. Este foi o principal motivo do progresso relativamente rápido dos sistemas ITS.
Atualmente, o processo educacional está procurando novos métodos de ensino e aprendizagem. A questão é tentar reduzir a distância entre o conhecimento que um currículo tradicional acredita ser importante e o conhecimento que os estudantes acreditam ser importante (MCARTHUR, 1993). Estas mudanças curriculares trouxeram a necessidade de trabalhar com problemas de mais alta ordem. As habilidades para tratar este novo enfoque não possuem ainda uma análise rigorosa da ciência cognitiva. Sendo assim, não é possível desenvolver sistemas especialistas e modelar estudantes para um sistema ITS efetivo.
Os modelos pedagógicos utilizados pelos ITS tradicionais são normalmente desprovidos de uma análise mais efetiva das interações entre aluno e sistema. Da mesma forma, os sistemas especialistas tem seus limites: não capturam todo o conhecimento do especialista humano, exigem um modelo completo do domínio, são baseados em desempenho e não para ensino e explanação. McArthur (1993) apresentam que o conhecimento "rico" que poderia estar contido em um sistema especialista é, muitas vezes, retirado por questões de desempenho, sem porém afetar a precisão das conclusões. Isto parece perfeito em um sistema de diagnóstico, mas sob o ponto de vista educacional, o conhecimento básico pode ser até mais importante do que regras superficiais.
Novos Métodos de Ensino e Aprendizado
Um método de ensino que tem sido bastante discutido nos últimos anos é baseado em investigação. Estes sistemas procuram explorar aspectos que os sistemas ITS tradicionais não consideraram. Alguns autores, como McArthur (1993), acreditam que estes sistemas, de modo genérico, podem ser entendidos como ambientes de ensino interativos (ILE). Os principais princípios associados a estes ambientes são:
Construção e não instrução: o objetivo é explorar o fato de que estudantes podem aprender mais efetivamente através da construção de seu próprio conhecimento.
O controle é do estudante e não do tutor: a questão é dar mais liberdade para o estudante controlar suas interações no processo de aprendizado. O tutor deve atuar como um guia, e não como o único detentor do conhecimento.
A individualização é determinada pelo estudante e não pelo tutor: diferentemente dos sistemas ITS, a personalização da informação é o resultado da interação com o ambiente. Esta responsabilidade pode estar também associada ao sistema, mas o estudante ainda terá um boa parte do controle de sua individualização.
O conhecimento adquirido pelo estudante é resultado de suas interações com o sistema e não com o tutor: a informação adquirida vem como uma função das escolhas e ações do estudante no ambiente de ensino e não como um discurso gerado pelo tutor.
Estes princípios apresentam uma clara mudança no enfoque de aprendizado dos sistemas ITS para ambientes ILE. O processo deixa de ser centrado no tutor e passa a ser centrado no estudante. Sendo assim, torna-se necessária uma nova gama de ferramentas computacionais. Estas ferramentas incluem, freqüentemente, vídeo interativo ou outras representações gráficas, e permitem aos estudantes investigar e aprender tópicos de forma livre, sem estarem presos a algum tipo de controle externo.
Aplicação de Agentes Inteligentes
Agentes inteligentes (BRADSHAW, 1997) estão sendo utilizados para implementar diversos sistemas ITS (BOY, 1997), uma vez que cada componente do ambiente pode ser implementado como um agente independente, possuindo facilidades de interação com os outros agentes. A abordagem por agentes possibilita o desenvolvimento de diferentes raciocínios e a integração de várias ações para alcançar um determinado objetivo (MARIETTO, 1997). Além disso, a utilização de agentes inteligentes é uma boa opção para reduzir o custo destes sistemas, pois eles favorecem a modularização e a evolução.
Existem diversos exemplos na literatura sobre a utilização de agentes inteligentes em sistemas educacionais. Segundo Shoham (1993), uma sociedade de agentes para aprender e ensinar pode ser a solução para a construção de ambientes de ensino e aprendizagem, se os agentes trabalham de uma maneira concorrente e autônoma para alcançar seus objetivos. Os agentes em um ambiente de ensino/aprendizagem são considerados autônomos porque: as atividades dos agentes individuais não requerem constante supervisão externa, e não há autoridade central projetada para controlar todas as interações desempenhadas entre os agentes. O trabalho de (D'AMICO, 1997) apresenta uma arquitetura para um ambiente de ensino/aprendizagem, que utiliza agentes para realizar as tarefas necessárias deste ambiente.
As características de comunicação oferecidas pelos agentes também podem ser exploradas para ambientes distribuídos, permitindo a criação de sistemas com facilidades de colaboração. O projeto GRACILE (AYALA e YANO, 1995, 1996) discute a utilização de agentes para ambientes de ensino colaborativo em uma rede de computadores. O objetivo deste projeto foi criar um espaço virtual para que os estudantes pudessem construir sentenças da língua japonesa com a ajuda de agentes consultores. São definidos dois tipos de agentes: um agente de domínio, responsável pela representação de conhecimento e assistência pessoal, e um agente mediador, responsável pelo transporte da informação.
Agentes específicos podem ainda ser construídos para oferecer serviços adicionais a serem utilizados no processo educacional. Um bom exemplo seria oferecer serviços automatizados de busca de material de referência, filtros inteligentes para correio eletrônico e salas de discussão.
Expandindo Métodos para Ensino e Aprendizado
Diversas pesquisas feitas atualmente no campo da IA podem ser utilizadas para definir e implementar uma grande variedade de métodos para ensino e aprendizado. Como visto anteriormente, o processo de investigação abre caminho para identificar a existência de várias formas de "aprender". Esta seção procura apresentar alguns princípios que podem contribuir para a educação:
Aprendizado baseado em casos (SCHANK, 1991): os estudantes adquirem novos conhecimentos a partir da exploração de situações em uma grande biblioteca de experiências passadas. O propósito é tentar aplicar soluções já testadas no problema a ser resolvido. O enfoque é fazer com que os alunos não sejam meros aplicadores de regras pré-estabelecidas, mas buscar analogias, aplicá-las e tentar explicar suas próprias regras de decisão.
Aprendizado baseado em simulação (SCHANK, 1991): este princípio envolve a criação de modelos dinâmicos e simplificados do mundo real. Estes modelos permitem a exploração de situações difíceis, muito custosas ou até mesmo impossíveis de acontecerem. A simulação permite ao estudante desenvolver hipóteses, testá-las e analisar seus resultados para refinar conceitos.
Aprendizado por necessidade: Fischer (1991) argumenta que este método situa o aprendizado num contexto de trabalho ao invés de colocá-lo numa fase separada, fazendo com que o aprendizado seja relevante à tarefa em execução. Este método é também conhecido como aprendizado just-in-time.
Colaboração: tecnologias baseadas em computador para colaboração estão fornecendo novos métodos cooperativos para trabalho e aprendizado. Aplicações da IA em educação tipicamente suportam processos de aprendizado individual, não apenas porque são processos efetivos, mas porque muita pesquisa no aprendizado em IA e ciência cognitiva está focada na cognição individual. Entretanto, a evolução das redes de computadores permite que novos métodos baseados na interação de grupos sejam possíveis.
Estes princípios demonstram que a aplicação de IA no ensino está apenas em seu estágio inicial, podendo ser explorada para uma contínua busca por novos métodos de ensino e aprendizagem.
Sistemas de Ensino Colaborativo
O aprendizado colaborativo pode ser entendido como grupos de estudantes trabalhando de forma interativa para resolver problemas. Segundo Katz (1995), estes ambientes têm sido vistos como benéficos, tanto em aspectos cognitivos como em aspectos sociais. Nesta situação, o foco não está mais na interação entre professor e estudante, mas como os estudantes podem interagir entre si e como eles podem ensinar uns aos outros sem a necessidade de um professor. Usualmente, os estudantes trabalham em conjunto através da utilização de um sistema ITS em uma rede de computadores. Entretanto, Katz (1995) ressalta que um sistema colaborativo já poderia ser alcançado apenas com a mudança na utilização dos sistemas tutores desenvolvidos para uso individual. O simples uso de um ITS local por pares de estudantes já estaria explorando os aspectos de colaboração para a solução de problemas.
No contexto deste trabalho, sistemas de ensino colaborativo apoiados por computador (CSCL - Computer-Supported Collaborative Learning) são ambientes desenvolvidos para permitir que vários estudantes trabalhem cooperativamente através de uma rede de computadores.
Um importante aspecto de ambientes colaborativos é que em situações de grupo, nem todos os estudantes possuem as mesmas habilidades. Ayala e Yano (1995) acreditam que a chave está em se encontrar as condições ideais que permitirão uma colaboração efetiva entre os estudantes. Por colaboração efetiva deve-se entender aquela situação onde o estudante pode aprender a partir de outros estudantes, enquanto ele realiza uma tarefa que necessita a aplicação de elementos de conhecimento internalizadas por outros estudantes e também passíveis de serem internalizadas por ele.
McArthur (1993) enfatiza que grupos heterogêneos podem gerar dois tipos de problema: associação de crédito e sobre como avançar no currículo. O primeiro problema trata da questão de associar o crédito de uma resposta para todos os membros do grupo ou para o estudante individual que inicialmente encontrou a resposta. O segundo problema considera as decisões pedagógicas de como avançar o grupo através do currículo. Se um estudante deveria ditar o passo de aprendizado de todo o grupo, então a questão é definir qual dos estudantes é o escolhido.
Entretanto, sistemas colaborativos não precisam ser necessariamente ambientes altamente síncronos, onde todos os estudantes envolvidos trabalham em um mesmo material simultaneamente. Foi discutido anteriormente que a individualização é uma característica importante, pois o próprio aluno pode definir a melhor forma para aprender. Sendo assim, podem ser definidos ambientes que oferecem ferramentas de colaboração assíncrona, desligadas da necessidade que o grupo todo esteja em um mesmo problema.
Colaboração Através da Internet
Um dos principais aspectos que caracterizam os ambientes de ensino colaborativo é o fato de serem suportados por redes de computadores. Como já discutido anteriormente, o ensino à distância não é um tópico novo e pode ser alcançado através de um grande número de possibilidades. Entretanto, a situação atual da Internet e das Intranets oferecem um ambiente distribuído perfeito para servir de suporte aos sistemas colaborativos para o ensino à distância.
Oliver (1997) apresentam que a Internet oferece a oportunidade para o desenvolvimento de ambientes de aprendizado que conectam estudantes de forma individual em comunidades virtuais compartilhando uma meta de aprendizado comum. Estes ambientes habilitam os estudantes a compartilhar recursos e materiais que vem a ser o produto do aprendizado.
Um importante ganho que pode ser obtido com a Internet está no fato dela ser inerentemente assíncrona. Neste contexto, existem as redes de aprendizado assíncronas (ALN - Asynchronous Learning Networks)(Bourne, 1998), onde os estudantes podem estudar a qualquer momento, a qualquer hora e em qualquer lugar. Segundo Bourne (1998), ambientes ALN são usualmente implementadas através de sites na Internet e empregam conferências eletrônicas e meios de comunicação entre os participantes.
A definição de ambientes de ensino colaborativo assíncronos exige que algumas características mínimas sejam estabelecidas:
Um componente ou ferramenta eficaz para a avaliação do progresso do estudante.
Um ambiente efetivo, não sujeito a problemas, que permita uma boa interação entre os participantes.
A implementação de componentes motivadores e desafiadores que procurem manter a atenção contínua do estudante.
Existem diversas propostas para o ensino através da Internet. Porter (1997) levanta uma grande variedade de ambientes que procuram criar salas de aula virtuais utilizando a Internet. Entretanto, a grande maioria não possui as características dos sistemas tutores anteriormente discutidos. Usualmente, existe um conjunto de recursos para troca de mensagens, navegação não linear no material didático, salas de discussão e meios para os alunos apresentarem suas idéias e sugestões. Apesar destes recursos serem importantes para o processo ensino/aprendizagem, não há nenhuma orientação inteligente sobre o conteúdo. Esta orientação é dada, muitas vezes, por professores ou tutores humanos em horários específicos ou através de requisições explícitas feitas pelos alunos.
Conclusão
Este capítulo procurou apresentar alguns aspectos da aplicação da Inteligência Artificial no ensino. O objetivo foi mostrar como a evolução das técnicas de IA e da ciência cognitiva influenciam diretamente na construção de sistemas de ensino apoiados por computador. Foram discutidos também aspectos que devem ser considerados para desenvolver ambientes colaborativos através da Internet.
Muitos pesquisadores têm desenvolvido software instrucional para uso colaborativo. Entretanto, poucos sistemas estão sendo construídos de forma que os recursos de ajuda disponíveis aos estudantes sejam baseados em pesquisa empírica, onde os estudantes realizam tarefas com sucesso ou não (situação de falha) durante o processo de colaboração. Ambientes colaborativos podem aumentar a efetividade de interações de aprendizado em grupo, assumindo que estes sistemas oferecem ajuda a medida que os estudantes trabalham sobre problemas e criticam soluções de outros estudantes.
Os desenvolvedores necessitam conhecer mais sobre os tipos de conhecimento que os estudantes estão tipicamente habilitados a oferecer durante atividades de solução de problemas, e que tipos de ajuda eles podem ter de estudantes mais experientes ou professores durante os vários estágios de seu desenvolvimento instrucional. Também precisam conhecer como mentores humanos fornecem tal ajuda, para que sejam desenvolvidos novos modelos computacionais de orientação durante as interações colaborativas.
Foi verificado um grande interesse pelo desenvolvimento de sistemas de ensino colaborativo através de ambientes distribuídos. Neste contexto, a aplicação de agentes inteligentes foi discutida como uma abordagem interessante para permitir a distribuição dos sistemas de ensino em redes de computadores.
Muitos dos sistemas educacionais atuais conseguem atender apenas algumas das características desejáveis em um sistema educacional. Ambientes como o proposto em (OLIVER, 1997) oferecem a possibilidade de colaboração de estudantes e tutores através da Internet, mas não implementam mecanismos de orientação mais elaborados. Por outro lado, existe uma grande quantidade de sistemas ITS disponíveis para diversos domínios de conhecimento. Entretanto, estes sistemas são usualmente desenvolvidos para exploração individual, não possuindo características de colaboração.
Um ponto importante é a necessidade de desenvolver novas ferramentas que possam ser integradas para alcançar diversos princípios pedagógicos. Estas ferramentas deveriam, além de permitir a cooperação dos estudantes durante a resolução de problemas, oferecer orientação e informações adicionais. Além disso, é importante que uma ferramenta voltada ao ensino permita o aprendizado também de forma assíncrona, onde o estudante possa criar sua própria programação, mas ainda permitindo a colaboração. Serviços adicionais como busca de informação automatizada, salas de discussão e correio eletrônico orientado também deveriam ser incorporados. O objetivo é fazer com que o estudante faça uma imersão durante o tempo em que estiver utilizando a ferramenta.
Informatica na Educação!
O computador tem provocado uma revolução na educação por causa de sua capacidade de "ensinar". As possibilidades de implantação de novas técnicas de ensino são praticamente ilimitadas e contamos, hoje, com o custo financeiro relativamente baixo para implantar e manter laboratórios de computadores, cada vez mais demandados tanto por pais quanto por alunos.
Tudo isso causa insegurança nos professores, que num primeiro momento temem sua substituição por máquinas e programas capazes de cumprir o papel antes reservado para o ser humano. Mas o computador pode realmente provocar uma mudança no paradigma pedagógico e pôr em risco a sobrevivência profissional daqueles que concebem a educação como uma simples operação de transferência de conhecimentos do mestre para o aluno.
No paradigma instrucionista, o uso do computador na educação consistiria simplesmente na informatização dos meios tradicionais de instrução. "No entanto, o computador pode enriquecer ambientes de aprendizagem onde o aluno, interagindo com os objetos desse ambiente, tem chance de construir o seu conhecimento". Aí está a grande "sacada" do uso do computador. Uma reviravolta que muda o foco de ensino do instrucionismo para o construcionismo, muitas vezes sem que haja uma declaração teórico-pedagógica explícita.
As Visões Céticas e Otimistas da Informática em Educação
Visão Cética
Se as escolas não tem carteiras, giz nem merenda e o professor ganha uma miséria, como falar em computador?
Ora, se as escolas chegaram a este ponto, não foi por causa de gastos com equipamentos, sejam eles de informática ou não. O fato é que se elas não se modernizarem, acentuarão o hiato existente entre a "idade" dos métodos de ensino e a "idade" de seus alunos. Ou seja, elas continuarão no século 18, enquanto os alunos vivem no século 21.
Os céticos também argumentam que haveria uma desumanização com o uso da máquina, com a eliminação do contato entre o aluno e o professor.
Mais uma vez, encontramos um argumento frágil contra o uso da informática. O aluno de fato somente irá prescindir do contato com o professor se este se restringir (como classicamente o faz) a transmitir informações e conhecimentos. Os céticos, por sinal, estão presos a este modelo instrucionista e temem, portanto, a perda do papel tradicional do professor.
Não se pretende, tampouco, que um aluno permaneça 10 ou 12 horas diante de um computador. Portanto, a desumanização informática tem a mesma probabilidade de ocorrer como em qualquer uso exagerado de aparatos tecnológicos, como televisão, música etc.
Visão Otimista
Como o otimismo é gerado por razões pouco fundamentadas, é provável que ele venha acompanhado de grandes frustrações:
modismo: outros países e escolas já dispõem dos equipamentos. Isso causa erros no sistema educacional. É preciso critério, senso crítico. As soluções não devem ser meramente copiadas;
o computador fará parte de nossa vida e a escola deve lidar com essa tecnologia. Muitas escolas introduzem o computador como disciplina curricular, dissociada de sua utilização em outras perspectivas e disciplinas. Usamos o telefone sem necessariamente sabermos princípios de telefonia.
o computador é um meio didático. De fato, ele apresenta facilidade para simular fenômenos e animação. No entanto, esse enfoque leva a uma sub-utilização como ferramenta de aprendizagem.
Por Que Se Ensina Matemática na Escola ?
Transmitir fatos matemáticos
Pré-requisito para o sucesso
Beleza intrínseca à estrutura matemática
Valores práticos
Treino da mente
Ao observarmos o que acontece com o ensino da matemática, notamos que o argumento nobre (desenvolvimento de raciocínio) não é o subproduto mais comumente encontrado. Portanto, não basta mais uma vez transmitir informações. É necessário ter propostas críticos para a introdução de novas tecnologias e disciplinas no ensino.
Construcionismo?
O termo "construcionismo" decorre da necessidade de se caracterizar a interação aluno-objeto, mediada por uma linguagem de programação, como o Logo.
O profissional que conhece o Logo atua como mediador dessa interação. A criança interage com o objeto que usa métodos para facilitar a aprendizagem e, principalmente a descoberta do aluno.
Conclusões
O que foi proposto pelo autor é a mudança do paradigma pedagógico do instrucionismo para o construcionismo. Existe resistência do sistema educacional, mas se a mudança não ocorrer, os resultados indesejáveis poderão ser o êxodo do aluno ou a produção de educandos obsoletos.
Tudo isso causa insegurança nos professores, que num primeiro momento temem sua substituição por máquinas e programas capazes de cumprir o papel antes reservado para o ser humano. Mas o computador pode realmente provocar uma mudança no paradigma pedagógico e pôr em risco a sobrevivência profissional daqueles que concebem a educação como uma simples operação de transferência de conhecimentos do mestre para o aluno.
No paradigma instrucionista, o uso do computador na educação consistiria simplesmente na informatização dos meios tradicionais de instrução. "No entanto, o computador pode enriquecer ambientes de aprendizagem onde o aluno, interagindo com os objetos desse ambiente, tem chance de construir o seu conhecimento". Aí está a grande "sacada" do uso do computador. Uma reviravolta que muda o foco de ensino do instrucionismo para o construcionismo, muitas vezes sem que haja uma declaração teórico-pedagógica explícita.
As Visões Céticas e Otimistas da Informática em Educação
Visão Cética
Se as escolas não tem carteiras, giz nem merenda e o professor ganha uma miséria, como falar em computador?
Ora, se as escolas chegaram a este ponto, não foi por causa de gastos com equipamentos, sejam eles de informática ou não. O fato é que se elas não se modernizarem, acentuarão o hiato existente entre a "idade" dos métodos de ensino e a "idade" de seus alunos. Ou seja, elas continuarão no século 18, enquanto os alunos vivem no século 21.
Os céticos também argumentam que haveria uma desumanização com o uso da máquina, com a eliminação do contato entre o aluno e o professor.
Mais uma vez, encontramos um argumento frágil contra o uso da informática. O aluno de fato somente irá prescindir do contato com o professor se este se restringir (como classicamente o faz) a transmitir informações e conhecimentos. Os céticos, por sinal, estão presos a este modelo instrucionista e temem, portanto, a perda do papel tradicional do professor.
Não se pretende, tampouco, que um aluno permaneça 10 ou 12 horas diante de um computador. Portanto, a desumanização informática tem a mesma probabilidade de ocorrer como em qualquer uso exagerado de aparatos tecnológicos, como televisão, música etc.
Visão Otimista
Como o otimismo é gerado por razões pouco fundamentadas, é provável que ele venha acompanhado de grandes frustrações:
modismo: outros países e escolas já dispõem dos equipamentos. Isso causa erros no sistema educacional. É preciso critério, senso crítico. As soluções não devem ser meramente copiadas;
o computador fará parte de nossa vida e a escola deve lidar com essa tecnologia. Muitas escolas introduzem o computador como disciplina curricular, dissociada de sua utilização em outras perspectivas e disciplinas. Usamos o telefone sem necessariamente sabermos princípios de telefonia.
o computador é um meio didático. De fato, ele apresenta facilidade para simular fenômenos e animação. No entanto, esse enfoque leva a uma sub-utilização como ferramenta de aprendizagem.
Por Que Se Ensina Matemática na Escola ?
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Pré-requisito para o sucesso
Beleza intrínseca à estrutura matemática
Valores práticos
Treino da mente
Ao observarmos o que acontece com o ensino da matemática, notamos que o argumento nobre (desenvolvimento de raciocínio) não é o subproduto mais comumente encontrado. Portanto, não basta mais uma vez transmitir informações. É necessário ter propostas críticos para a introdução de novas tecnologias e disciplinas no ensino.
Construcionismo?
O termo "construcionismo" decorre da necessidade de se caracterizar a interação aluno-objeto, mediada por uma linguagem de programação, como o Logo.
O profissional que conhece o Logo atua como mediador dessa interação. A criança interage com o objeto que usa métodos para facilitar a aprendizagem e, principalmente a descoberta do aluno.
Conclusões
O que foi proposto pelo autor é a mudança do paradigma pedagógico do instrucionismo para o construcionismo. Existe resistência do sistema educacional, mas se a mudança não ocorrer, os resultados indesejáveis poderão ser o êxodo do aluno ou a produção de educandos obsoletos.
terça-feira, 9 de agosto de 2011
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