Summary

Resolução de problemas antes da instrução (PS-I): Um protocolo de avaliação e intervenção em alunos com diferentes habilidades

Published: September 11, 2021
doi:

Summary

Este protocolo orienta pesquisadores e educadores através da implementação da abordagem de Resolução de Problemas antes da Instrução (PS-I) em uma aula de estatística de graduação. Descreve também uma avaliação experimental incorporada dessa implementação, onde a eficácia do PS-I é medida em termos de aprendizado e motivação em alunos com diferentes predisposições cognitivas e afetivas.

Abstract

Hoje em dia, como incentivar o pensamento reflexivo dos alunos é uma das principais preocupações dos professores de diversos níveis educacionais. Muitos alunos têm dificuldades ao enfrentar tarefas que envolvem altos níveis de reflexão, como nos cursos de STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática). Muitos também têm profunda ansiedade e desmotivação em relação a tais cursos. Para superar esses desafios cognitivos e afetivos, os pesquisadores sugeriram o uso de abordagens “Resolução de Problemas antes da Instrução” (PS-I). O PS-I consiste em dar aos alunos a oportunidade de gerar soluções individuais para problemas que mais tarde são resolvidos em sala de aula. Essas soluções são comparadas com a solução canônica na fase seguinte da instrução, juntamente com a apresentação do conteúdo da aula. Tem sido sugerido que com essa abordagem os alunos podem aumentar sua compreensão conceitual, transferir seu aprendizado para diferentes tarefas e contextos, tornar-se mais conscientes das lacunas em seus conhecimentos e gerar uma construção pessoal de conhecimentos anteriores que possam ajudar a manter sua motivação. Apesar das vantagens, essa abordagem tem sido criticada, pois os alunos podem gastar muito tempo em tentativa sem rumo e erro durante a fase inicial de geração de soluções ou podem até se sentir frustrados nesse processo, o que pode ser prejudicial para o aprendizado futuro. Mais importante, há pouca pesquisa sobre como as características pré-existentes dos alunos podem ajudá-los a se beneficiar (ou não) dessa abordagem. O objetivo do presente estudo é apresentar a concepção e implementação da abordagem PS-I aplicada à aprendizagem estatística em estudantes de graduação, bem como uma abordagem metodológica utilizada para avaliar sua eficácia considerando as diferenças pré-existentes dos alunos.

Introduction

Uma das questões que os professores mais se preocupam atualmente é como estimular a reflexão dos alunos. Essa preocupação é comum em cursos de natureza matemática, como cursos STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática), nos quais a abstração de muitos conceitos requer um alto grau de reflexão, mas muitos alunos relatam abordar esses cursos puramente através de métodos baseados na memória1. Além disso, os alunos costumam mostrar aprendizado superficial dos conceitos1,2,3. As dificuldades que os alunos enfrentam na aplicação de processos de reflexão e aprendizagem profunda, no entanto, não são apenas cognitivas. Muitos alunos sentem ansiedade e desmotivação diante desses cursos4,5. De fato, essas dificuldades tendem a persistir ao longo da educação dos alunos6. Por isso, é importante explorar estratégias educacionais que preparem motivacional e cognitivamente os alunos para o aprendizado profundo, independentemente de suas diferentes predisposições.

É particularmente útil encontrar estratégias que complementem abordagens instrucionais típicas. Uma das mais típicas é a instrução direta. A instrução direta significa orientar totalmente os alunos desde a introdução de novos conceitos com informações explícitas sobre esses conceitos, seguindo-o com estratégias de consolidação, como atividades de resolução de problemas, feedback, discussões ou explicações adicionais7,8. Instruções diretas podem ser eficazes para transmitir facilmente o conteúdo8,9,10. No entanto, muitas vezes os alunos não refletem sobre aspectos importantes, como como o conteúdo se relaciona com seus conhecimentos pessoais, ou procedimentos potenciais que poderiam funcionar e não11. Por isso, é importante introduzir estratégias complementares para fazer os alunos pensarem criticamente.

Uma dessas estratégias é a abordagem de Resolução de Problemas antes da Instrução (PS-I)12, também referida como a abordagem invenção11 ou a abordagem de Falha Produtiva13. O PS-I é diferente da instrução direta no sentido de que os alunos não são diretamente introduzidos aos conceitos, em vez disso, há uma fase de resolução de problemas antes das atividades típicas de instrução direta em que os alunos buscam soluções individuais para os problemas antes de obter qualquer explicação sobre os procedimentos para resolvê-los.

Neste problema inicial, não se espera que os alunos descubram totalmente os conceitos-alvo13. Os alunos também podem sentir sobrecarga cognitiva14,15,16 e até mesmo negativos afetar17 com a incerteza e os muitos aspectos a considerar. No entanto, essa experiência pode ser produtiva a longo prazo, pois pode facilitar o pensamento crítico sobre características importantes. Especificamente, o problema inicial pode ajudar os alunos a se conscientizarem mais das lacunas em seus conhecimentos18, ativar conhecimentos prévios relacionados ao conteúdo para cobrir13, e aumentar a motivação por causa da oportunidade de basear seu aprendizado em conhecimentos pessoais7,17,19.

Em termos de aprendizagem, os efeitos do PS-I são geralmente vistos quando os resultados são avaliados com indicadores de aprendizagem profunda20,21. Em geral, não foram encontradas diferenças entre os alunos que aprenderam através do PS-I e aqueles que aprenderam por meio da instrução direta em termos de conhecimento processual20,22, que se refere à capacidade de reproduzir procedimentos aprendidos. No entanto, os alunos que passam pelo PS-I geralmente exibem maior aprendizagem em conhecimento conceitual7,19,23, que se refere à compreensão do conteúdo abrangido, e transfer7,15,19,24, que se refere à capacidade de aplicar esse entendimento a situações novas. Por exemplo, um estudo recente em uma aula sobre variabilidade estatística mostrou que os alunos que tiveram a oportunidade de inventar suas próprias soluções para medir a variabilidade estatística antes de receber explicações sobre os conceitos e procedimentos gerais neste tópico desmetoram melhor compreensão no final da aula do que aqueles que foram capazes de estudar diretamente os conceitos e procedimentos relevantes antes de se envolverem em qualquer atividade de resolução de problemas23. No entanto, alguns estudos não mostraram diferenças na aprendizagem16,25,26 ou motivação19,26 entre PS-I e alternativas de instrução direta, ou ainda melhor aprendizado em alternativas de instrução direta14,26, e é importante considerar possíveis fontes de variabilidade.

Os recursos de design subjacentes à implementação do PS-I são um recurso importante20. Uma revisão sistemática20 constatou que era mais provável que houvesse uma vantagem de aprendizado para o PS-I sobre alternativas de instrução direta quando as intervenções do PS-I foram implementadas com pelo menos uma das duas estratégias, seja formulando o problema inicial com casos contrastantes, ou construindo a instrução subsequente com feedback detalhado sobre as soluções dos alunos. Os casos contrastantes consistem em exemplos simplificados que diferem em algumas características importantes11 (ver Figura 1, por exemplo), e podem ajudar os alunos a identificar características relevantes e avaliar suas próprias soluções durante o problema inicial11,20. A segunda estratégia, que fornece explicações que se baseiam nas soluções13dos alunos, consiste em explicar o conceito canônico ao mesmo tempo em que dá feedback sobre os recursos e limitações das soluções geradas pelos alunos, que também podem ajudar os alunos a focar em características relevantes e avaliar as lacunas em seus próprios conhecimentos20, mas após a fase inicial de resolução de problemas é concluída (ver Figura 3 como exemplo do andaime das soluções típicas dos alunos).

Dado o apoio na literatura para essas duas estratégias, casos contrastantes e ensino predial sobre as soluções dos alunos, é importante considerá-los ao promover a inclusão do PS-I na prática educacional real. Este é o primeiro objetivo do nosso protocolo. O protocolo fornece materiais para uma intervenção PS-I que incorpore esses dois princípios. É um protocolo que, embora adaptável, é contextualizado para uma aula sobre variabilidade estatística, uma lição muito comum para estudantes universitários e do ensino médio, que geralmente são as populações-alvo na literatura sobre PS-I29. A fase inicial de resolução de problemas consiste em inventar medidas de variabilidade para distribuição de renda nos países, que é um tema controverso30 que pode ser familiar para estudantes em muitas áreas de aprendizagem. Em seguida, são fornecidos materiais para que os alunos estudem soluções para esse problema em um exemplo trabalhado, e para uma palestra que incorpore a discussão de soluções comuns produzidas pelos alunos, juntamente com problemas de prática embarcada.

O segundo objetivo do nosso protocolo é tornar a avaliação experimental do PS-I acessível a educadores e pesquisadores, o que pode facilitar a investigação do PS-I a partir de uma maior variedade de perspectivas, mantendo algumas condições constantes em toda a literatura. No entanto, as condições desta avaliação experimental são flexíveis às modificações. A avaliação experimental descrita no protocolo pode ser aplicada em aulas ordinárias, uma vez que os alunos de uma única turma podem ser atribuídos os materiais para a condição PS-I ou os materiais para uma condição de instrução direta ao mesmo tempo(Figura 4). Essa condição de instrução direta também é adaptável às necessidades de pesquisa e educação, mas como originalmente descrito no protocolo os alunos começam recebendo as explicações iniciais sobre o conceito-alvo com o exemplo trabalhado, e depois consolidam esse conhecimento com um problema de prática (apresentado apenas nessa condição para compensar o tempo que os alunos do PS-I passam com o problema inicial), e com a palestra23. As adaptações potenciais incluem começar com a palestra e, em seguida, ter alunos para fazer a atividade de resolução de problemas, que é uma condição de controle típica para comparar O PS-I que muitas vezes levou a um melhor aprendizado para a condição PS-I7,13,19,26. Alternativamente, a condição de controle pode ser reduzida à exploração de um exemplo trabalhado seguido da fase de palestras, que, embora uma versão mais simplificada de abordagens de instrução direta do que originalmente proposto, é mais comum na literatura e tem levado a resultados variados, com alguns estudos indicando melhor aprendizado no PS-I15,24, e outros indicando melhor aprendizado a partir desse tipo de instrução diretacondição 14,26.

Finalmente, um terceiro objetivo do protocolo é fornecer recursos para avaliar como alunos com diferentes predisposições e habilidades cognitivas podem se beneficiar do PS-I15. A avaliação dessas predisposições é especialmente importante se considerarmos as predisposições negativas que alguns alunos costumam ter com cursos STEM, e o fato de que o PS-I ainda pode produzir reações negativas em alguns casos14. Há, no entanto, pouca pesquisa sobre isso.

Por um lado, uma vez que o PS-I facilita a associação da aprendizagem com ideias individuais, em vez de apenas conhecimento formal, o PS-I pode ser hipótesedo como capaz de ajudar a motivar alunos de baixo nível acadêmico, aqueles que têm baixos sentimentos de competência ou baixa motivação sobre o assunto13,27. Um estudo mostrou que alunos com baixa orientação de domínio, ou seja, menos metas relacionadas à aprendizagem pessoal, se beneficiaram mais do PS-I do que aqueles com maior motivação para aprender27. Por outro lado, alunos com outros perfis podem encontrar dificuldades quando envolvidos no PS-I. Mais especificamente, a metacognição desempenha um papel importante no PS-I31, e alunos com baixa capacidade de metacognição podem não se beneficiar do PS-I devido a dificuldades em estar ciente de suas lacunas de conhecimento ou discernir conteúdo relevante15. Além disso, como a fase inicial do PS-I é baseada na produção de soluções individuais, alunos com baixas habilidades divergentes, dificuldades para gerar uma variedade de respostas em uma determinada situação, podem se beneficiar menos do PS-I do que de outros alunos. O protocolo apresenta instrumentos confiáveis para avaliar essas predisposições (Tabela 1),embora outros possam ser considerados.

Em resumo, este protocolo visa tornar a implementação de uma intervenção PS-I que siga os princípios aceitos na literatura PS-I acessíveis a educadores e pesquisadores. Além disso, os protocolos proporcionam uma avaliação experimental dessa intervenção, facilitando a avaliação das predisposições cognitivas e motivacionais dos alunos. É um protocolo que não requer acesso a novas tecnologias ou recursos específicos, e que pode ser modificado com base em pesquisas e necessidades educacionais.

Protocol

Este protocolo segue a Declaração de Princípios Éticos para a Pesquisa com Humanos de Helsinque, mas aplica esses princípios às dificuldades adicionais de integração da pesquisa em ambientes da vida real na educação32. Especificamente, nem a atribuição de condições de aprendizagem nem a decisão de participar podem ter consequências para as oportunidades de aprendizagem dos alunos. Além disso, o sigilo e o anonimato dos alunos são mantidos mesmo quando são os professores que est?…

Representative Results

Este protocolo foi satisfatoriamente implementado em um estudo anterior23, com exceção das medidas de predisposições dos alunos em termos de seu senso de competência, metas de abordagem de domínio, metacognição e pensamento divergente. Para lidar com essas predisposições, este protocolo inclui medidas que foram previamente validadas e que mostraram altos níveis de confiabilidade(Tabela 1). Soluções típicas gerad…

Discussion

O objetivo deste protocolo é orientar pesquisadores e educadores na implementação e avaliação da abordagem PS-I em contextos reais em sala de aula. De acordo com algumas experiências anteriores, o PS-I pode ajudar a promover o deep learning e a motivação em alunos19,21,24, mas há necessidade de mais pesquisas sobre sua eficácia em alunos com diferentes habilidades e predisposições motivacionais14</s…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabalho foi apoiado por um projeto do Principado das Astúrias (FC-GRUPIN-IDI/2018/000199) e uma bolsa de pré-doutorado do Ministério da Educação, Cultura e Esportes da Espanha (FPU16/05802). Gostaríamos de agradecer a Stephanie Jun por sua ajuda na edição do inglês nos materiais de aprendizagem.

Materials

SPSS Program International Business Machines Corporation (IBM) Other programs for general data analysis might be used instead
PROCESS program Andrew F. Hayes (Ohio State University) Freely accesible at: http://www.processmacro.org. Other programs for mediation, moderation, or conditional process analyses might be used instead
Cognitive Competence Scale in the Survey of Attitudes towards Statistics (SATS-28) Candace Schau (Arizona State University) In case it is used, request should be requested from the author, who whold the copyright
Mastery Approach Scale in the Achievement Goal Questionnaire-Revised Andrew J. Elliot (University of Rochester) In case it is used, request should be requested from the author
Regulation of Cognition Scale of the Metacognitive Awareness Inventory Gregory Schraw (University of Nevada Las Vegas) In case it is used, request should be requested from the creator

Referenzen

  1. Silver, E. A., Kenney, P. A. Results from the seventh mathematics assessment of the National Assessment of Educational Progress. Council of Teachers of Mathematics. , (2000).
  2. OECD. Results (Volume I): Excellence and Equity in Education. PISA, OECD. , (2016).
  3. Mallart Solaz, A. . La resolución de problemas en la prueba de Matemáticas de acceso a la universidad: procesos y errores. , (2014).
  4. García, T., Rodríguez, C., Betts, L., Areces, D., González-Castro, P. How affective-motivational variables and approaches to learning predict mathematics achievement in upper elementary levels. Learning and Individual Differences. 49, 25-31 (2016).
  5. Lai, Y., Zhu, X., Chen, Y., Li, Y. Effects of mathematics anxiety and mathematical metacognition on word problem solving in children with and without mathematical learning difficulties. PloS one. 10 (6), 0130570 (2015).
  6. Ma, X., Xu, J. The causal ordering of mathematics anxiety and mathematics achievement: a longitudinal panel analysis. Journal of Adolescence. 27 (2), 165-179 (2004).
  7. Kapur, M. Productive Failure in Learning Math. Cognitive science. 38 (5), 1008-1022 (2014).
  8. Kirschner, P. A., Sweller, J., Clark, R. E. Why Minimal Guidance During Instruction Does Not Work: An Analysis of the Failure of Constructivist, Discovery, Problem-Based, Experiential, and Inquiry-Based Teaching. Educational Psychologist. 41 (2), 75-86 (2006).
  9. Stockard, J., Wood, T. W., Coughlin, C., Khoury, C. R. The Effectiveness of Direct Instruction Curricula: A Meta-Analysis of a Half Century of Research. Review of educational research. 88 (4), 479-507 (2018).
  10. Clark, R., Kirschner, P. A., Sweller, J. Putting students on the path to learning: The case for fully guided instruction. American Educator. , (2012).
  11. Schwartz, D. L., Martin, T. Inventing to prepare for future learning: The hidden efficiency of encouraging original student production in statistics instruction. Cognition and instruction. 22 (2), 129-184 (2004).
  12. Loibl, K., Rummel, N. The impact of guidance during problem-solving prior to instruction on students’ inventions and learning outcomes. Instructional Science. 42 (3), 305-326 (2014).
  13. Kapur, M., Bielaczyc, K. Designing for Productive Failure. Journal of the Learning Sciences. 21 (1), 45-83 (2012).
  14. Glogger-Frey, I., Fleischer, C., Grueny, L., Kappich, J., Renkl, A. Inventing a solution and studying a worked solution prepare differently for learning from direct instruction. Learning and Instruction. 39, 72-87 (2015).
  15. Glogger-Frey, I., Gaus, K., Renkl, A. Learning from direct instruction: Best prepared by several self-regulated or guided invention activities. Learning and Instruction. 51, 26-35 (2017).
  16. Likourezos, V., Kalyuga, S. Instruction-first and problem-solving-first approaches: alternative pathways to learning complex tasks. Instructional Science. 45 (2), 195-219 (2017).
  17. Lamnina, M., Chase, C. C. Developing a thirst for knowledge: How uncertainty in the classroom influences curiosity, affect, learning, and transfer. Contemporary educational psychology. 59, 101785 (2019).
  18. Loibl, K., Rummel, N. Knowing what you don’t know makes failure productive. Learning and Instruction. 34, 74-85 (2014).
  19. Weaver, J. P., Chastain, R. J., DeCaro, D. A., DeCaro, M. S. Reverse the routine: Problem solving before instruction improves conceptual knowledge in undergraduate physics. Contemporary educational psychology. 52, 36-47 (2018).
  20. Loibl, K., Roll, I., Rummel, N. Towards a Theory of When and How Problem Solving Followed by Instruction Supports Learning. Educational psychology review. 29 (4), 693-715 (2017).
  21. Darabi, A., Arrington, T. L., Sayilir, E. Learning from failure: a meta-analysis of the empirical studies. Etr&D-Educational Technology Research and Development. 66 (5), 1101-1118 (2018).
  22. Chen, O. H., Kalyuga, S. Exploring factors influencing the effectiveness of explicit instruction first and problem-solving first approaches. European Journal of Psychology of Education. , (2019).
  23. González-Cabañes, E., García, T., Rodríguez, C., Cuesta, M., Núñez, J. C. Learning and Emotional Outcomes after the Application of Invention Activities in a Sample of University Students. Sustainability. 12 (18), 7306 (2020).
  24. Schwartz, D. L., Chase, C. C., Oppezzo, M. A., Chin, D. B. Practicing Versus Inventing With Contrasting Cases: The Effects of Telling First on Learning and Transfer. Journal of educational psychology. 103 (4), 759-775 (2011).
  25. Chase, C. C., Klahr, D. Invention Versus Direct Instruction: For Some Content, It’s a Tie. Journal of Science Education and Technology. 26 (6), 582-596 (2017).
  26. Newman, P. M., DeCaro, M. S. Learning by exploring: How much guidance is optimal. Learning and Instruction. 62, 49-63 (2019).
  27. Belenky, D. M., Nokes-Malach, T. J. Motivation and Transfer: The Role of Mastery-Approach Goals in Preparation for Future Learning. Journal of the Learning Sciences. 21 (3), 399-432 (2012).
  28. Bergold, S., Steinmayr, R. The relation over time between achievement motivation and intelligence in young elementary school children: A latent cross-lagged analysis. Contemporary educational psychology. 46, 228-240 (2016).
  29. Mazziotti, C., Rummel, N., Deiglmayr, A., Loibl, K. Probing boundary conditions of Productive Failure and analyzing the role of young students’ collaboration. NPJ science of learning. 4, 2 (2019).
  30. Stiglitz, J. E. Las limitaciones del PIB. Investigacion y ciencia. (529), 26-33 (2020).
  31. Holmes, N. G., Day, J., Park, A. H., Bonn, D., Roll, I. Making the failure more productive: scaffolding the invention process to improve inquiry behaviors and outcomes in invention activities. Instructional Science. 42 (4), 523-538 (2014).
  32. Herreras, E. B. La docencia a través de la investigación-acción. Revista Iberoamericana de Educación. 35 (1), 1-9 (2004).
  33. Schau, C., Stevens, J., Dauphinee, T. L., Delvecchio, A. The development and validation of the survey of attitudes toward statistics. Educational and Psychological Measurement. 55 (5), 868-875 (1995).
  34. Elliot, A. J., Murayama, K. On the measurement of achievement goals: Critique, illustration, and application. Journal of educational psychology. 100 (3), 613-628 (2008).
  35. Schraw, G., Dennison, R. S. Assessing metacogntive awareness. Contemporary educational psychology. 19 (4), 460-475 (1994).
  36. Guilford, J. P. . The nature of human intelligence. , (1967).
  37. Zmigrod, L., Rentfrow, P. J., Zmigrod, S., Robbins, T. W. Cognitive flexibility and religious disbelief. Psychological Research-Psychologische Forschung. 83 (8), 1749-1759 (2019).
  38. Wilson, S. Divergent thinking in the grasslands: thinking about object function in the context of a grassland survival scenario elicits more alternate uses than control scenarios. Journal of Cognitive Psychology. 28 (5), 618-630 (2016).
  39. Autin, F., Croizet, J. -. C. Improving working memory efficiency by reframing metacognitive interpretation of task difficulty. Journal of experimental psychology: General. 141 (4), 610 (2012).
  40. Pekrun, R., Vogl, E., Muis, K. R., Sinatra, G. M. Measuring emotions during epistemic activities: the Epistemically-Related Emotion Scales. Cognition and Emotion. 31 (6), 1268-1276 (2017).
  41. Pallant, J. Statistical techniques to compare groups. SPSS survival manual. , 211 (2013).
  42. Pallant, J. Statistical techniques to explore relationships among variables. SPSS survival manual. , 125-149 (2013).
  43. Hayes, A. F. . Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. , (2017).
  44. Kapur, M. Productive failure in learning the concept of variance. Instructional Science. 40 (4), 651-672 (2012).
  45. Nolan, M. M., Beran, T., Hecker, K. G. Surveys Assessing Students’ Attitudes Toward Statistics: A Systematic Review of Validity and Reliability. Statistics Education Research Journal. 11 (2), (2012).
  46. Schraw, G., Dennison, R. S. Assessing metacognitive awareness. Contemporary educational psychology. 19 (4), 460-475 (1994).
  47. Dumas, D., Dunbar, K. N. Understanding Fluency and Originality: A latent variable perspective. Thinking Skills and Creativity. 14, 56-67 (2014).
  48. Roberts, R., et al. An fMRI investigation of the relationship between future imagination and cognitive flexibility. Neuropsychologia. 95, 156-172 (2017).
  49. Chamorro-Premuzic, T. Creativity versus conscientiousness: Which is a better predictor of student performance. Applied Cognitive Psychology: The Official Journal of the Society for Applied Research in Memory and Cognition. 20 (4), 521-531 (2006).
  50. Kapur, M. Examining productive failure, productive success, unproductive failure, and unproductive success in learning. Educational Psychologist. 51 (2), 289-299 (2016).
check_url/de/62138?article_type=t

Play Video

Diesen Artikel zitieren
González-Cabañes, E., García, T., Núñez, J. C., Rodríguez, C. Problem-Solving Before Instruction (PS-I): A Protocol for Assessment and Intervention in Students with Different Abilities. J. Vis. Exp. (175), e62138, doi:10.3791/62138 (2021).

View Video