El aprendizaje basado en modelos mantiene a los alumnos activos y con atención sostenida
DOI
https://doi.org/10.25267/Rev_Eureka_ensen_divulg_cienc.2022.v19.i3.3102Información
Autores/as
- Andre Perticarrari (BR) Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, IFSP, campus São Paulo.
- Aline Oliveira Figueiredo (BR) Departamento de Ciências e Matemática, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, campus São Paulo, Brasil
Resumen
Entre varios enfoques de enseñanza activa, tenemos el Aprendizaje Basado en Modelos (ABM). Muchos estudios neurocientíficos han demostrado la relación entre el funcionamiento del cerebro y el ABM, el papel del compromiso activo, atención y error en el aprendizaje. Sin embargo, no hay ninguna investigación que relacione estos tres últimos con el uso del ABM. Nuestro objetivo era comprobar si el uso del enfoque ABM, unido a una enseñanza de las ciencias por investigación, proporciona un compromiso activo del alumno, desencadenando mecanismos de atención y revisión o feedback basados en el error. Verificamos, en los resultados, el compromiso activo, la atención y la revisión de los errores, y concluimos que el ABM, asociado a la enseñanza investigativa, promueve el compromiso activo desencadenando la atención sostenida; y el error y la revisión tienen un papel clave en este proceso, manteniendo a los estudiantes comprometidos en la solución y realización de las tareas.
Palabras clave: Aprendizaje basado en modelos, compromiso activo, atención, error y feedback.
Model-based learning keeps learners active and with sustained attention
Abstract: Among several active teaching approaches, we have Model-based Learning (MBL). Many neuroscience studies have demonstrated the relationship between brain functioning and MBL, the role of active engagement, attention, and error in learning. However, no research relates the latter 3 to the use of MBL. Our aimed was to see if the use of the MBL approach, coupled with an investigative teaching sequence, provides active student engagement, triggering attention and error-based feedback mechanisms. We verified, in the results, the active engagement, attention and feedback from the errors, and concluded that MBL, associated with investigative teaching, promotes active engagement triggering sustained attention; and the error and feedback play a key role in this process, keeping students engaged in solving and completing the tasks.
Keywords: Model-based Learning, active engagement, sustained attention, error, feedback.
Palabras clave
Descargas
Licencia
Derechos de autor 2022 Andre Perticarrari, Aline Oliveira Figueiredo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:
- Los autores/as podrán conservar sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cual estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons que permite a terceros compartir la obra siempre que se indique su autor y su primera publicación esta revista.
- Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) una vez el manuscrito sea aceptado, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto). También se permite la difusión de la versión pre-print de los artículos a partir del momento en que son aceptados o publicados
Reconocimiento-NoComercial
CC BY-NC
Citas
Bardin L. (1977) Análise de conteúdo. Lisboa: Edições 70.
Batista I. L, Salvi R. F, Lucas L. B. (2011). Modelos científicos e suas relações com a epistemologia da ciência e a educação científica. VIII Enpec, http://www.nutes.ufrj.br/abrapec/viiienpec/resumos/R1554-2.pdf.
Braver T. S. (2012) The variable nature of cognitive control: A dual mechanisms framework. Trends in Cognitive Sciences, 16, 106-113. https://doi.org/10.1016/j.tics.2011.12.010
Cárdenas F. R., Herrera B. R. H., Lomas M. L. L., Uribe P. L., Zepeda M. M. (2021) El aprendizaje de la reacción química: el uso de modelos en el laboratório. Enseñanza de las ciencias, 39 (2), 103-122. https://doi.org/10.5565/rev/ensciencias.3229
Carvalho A. M. (2013) Ensino de ciência por investigação: condições para implementação em sala de aula. Cengage Learning.
Consenza R. M., Guerra L. B. (2011) Neurociência e educação: como o cérebro aprende. Porto Alegre: Artmed.
Dehaene S. (2019) ¿Cómo aprendemos? Los cuatro pilares con los que la educación puede potenciar los talentos de nuestro cérebro. Buenos Aires: XXI Siglo Veintiuno Editores, 1ª. ed.
Dutra L. H. A. (2005) Os modelos e a pragmática da investigação. Scientia Studia, 3 (2), 205-232. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1678-31662005000200003&lng=en&nrm=iso
Ferreira P. F. M. (2006) Modelagens e suas contribuições para o ensino de ciências: uma análise no equilíbrio químico. Tese de Doutorado, Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil. http://hdl.handle.net/1843/FAEC-85UP2D
Fonseca V. (2016) Importância das emoções na aprendizagem: uma abordagem neuropsicopedagógica. Revista Psicopedagogia, 33 (102), 365-84. http://pepsic.bvsalud.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84862016000300014
Gödek Y. (2004) The importance of modelling in science education and in teacher education. Hacettepe Üniversitesi Egitim Fakültesi Dergisi, 26, 54-61. www.efdergi.hacettepe.edu.tr/shw_artcl-1074.html
Harison A. G., Treagust D. F. (2000) A typology of school science models. International Journal of Science Education, 22 (9), 1011-1026. https://doi.org/10.1080/095006900416884
Hestenes D. (1992) Modeling games in the Newtonian world. American Journal of Physics, 60 (8), 732-748. https://doi.org/10.1119/1.17080
Huang Y., Yaple A. Z., Yu R. (2020) Goal-oriented and habitual decisions: neural signatures of model-based and model-free learning. Neuroimage, 215, 116834. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.116834
Justi R., Gilbert J. K. (2002) Modelling. Teachers’ view on the nature of modelling, and implications for the education of modelers. International Journal of Science Education, 24, 369-387. https://doi.org/10.1080/09500690110110142
Kapras S., Queiroz G., Colinvaux D., Franco C. (1997) Modelos: uma análise de sentidos na literatura de pesquisa em ensino de ciências. Investigações em Ensino de Ciências, 2 (3), 185-205. https://www.if.ufrgs.br/cref/ojs/index.php/ienci/article/view/627
Mathieu J. E., Heffner T. S., Goodwin G. F., Salas E., Cannon-Bower J. A. (2000) The Influence of Shared Mental Models on Team Process and Performance. Journal of Applied Psychology, 85 (2), 273-283. https://doi.org/10.1037/0021-9010.85.2.273
Mozzer N. B., Justi R. (2018) Modelagem analógica no ensino de ciências. Investigações em Ensino de Ciências, 23 (1), 155-182. http://dx.doi.org/10.22600/1518-8795.ienci2018v23n1p155
Oliveira A. M., Gerevini A. M., Strohschoen A. A. G. (2017) Diário de bordo: uma ferramenta metodológica para o desenvolvimento da alfabetização científica. Revista Tempos e Espaços em Educação, 10 (22), 119-132. https://doi.org/10.20952/revtee.v10i22.6429
Paul A. M. (2021) How to outsmart your brain. Psychology today, 54 (4), 54-61. https://www.psychologytoday.com/us/articles/202107/how-outsmart-your-brain
Paz A. M., Abegg I., Filho J. P. A., Oliveira V. L. B. (2006) Modelos e modelização no ensino: um estudo da cadeia alimentar. Revista Ensaio, 8 (2), 157-170. https://www.scielo.br/j/epec/a/VnkmpCkDhwjnYyt4tVBQ5Lj/?format=pdf&lang=pt
Pietrocola M. (1999) Construção e realidade: o realismo científico de Mario Bunge e o ensino de ciências através de modelos. Investigações em Ensino de Ciências, 4 (3), 213-227. https://www.if.ufrgs.br/cref/ojs/index.php/ienci/article/view/604
Potter T. C. S., Bryce N. V., Hartley C. (2017) A. Cognitive components underpinning the development of model-based learning. Developmental Cognitive Neuroscience, 25, 272-280. https://doi.org/10.1016/j.dcn.2016.10.005
Prestes M. E. B. (2013) Uso de modelos na ciência e no ensino de ciências. Boletim de História e Filosofia da Biología, 7 (1), 4-10. http://www.abfhib.org/Boletim/Boletim-HFB-07-n1-Mar-2013.pdf
Rueda M. R. (2018). Attention in the heart of intelligence. Trends in Neuroscience and Education, 13, 26-33. https://doi.org/10.1016/j.tine.2018.11.003
Sampieri R. H., Collado C. F., Lucio M. del P. (2013) Metodologia de Pesquisa. Porto Alegre: Penso.
Seel N. M. (2017) Model-based learning: a synthesis of theory and research. Educational Technology Research and Development, 65, 931-966. https://doi.org/10.1007/s11423-016-9507-9
Setúval F. A. R., Bejarano N. R. (2009) Os modelos didáticos com conteúdo de genética e a sua importância na formação inicial de professores para o ensino de ciências e biologia. VII Encontro Nacional de Pesquisa em Educação Científica, Florianópolis, Santa Catarina, Brasil. http://axpfep1.if.usp.br/~profis/arquivos/viienpec/VII%20ENPEC%20-%202009/www.foco.fae.ufmg.br/cd/pdfs/1751.pdf
Wilson K. J., Long T. M., Momsen J. L., Bray Speth E. (2020) Modeling in the classroom: making relationships and systems visible. Life Science Education, 19 (1), 1-5. https://doi.org/10.1187/cbe.19-11-0255