A teoria da complexidade e a aprendizagem de línguas

A linguística aplicada tem encontrado abrigo legítimo na teoria da complexidade e assim vem sendo intensamente discutida desde a publicação Diana Larsen-Freeman no periódico Applied Linguistics em 1997, “Caos and complexity science and sencond language acquisition”, referenciada como um novo “atrator” que

impulsionou uma nova fase na trajetória das pesquisas nessa área. Desde então, os que se dispõem a pesquisar da perspectiva da complexidade entendem, em primeiro lugar, que língua, linguagem, seus usos e aprendizagens são processos dinâmicos e não- lineares, muito mais do que sistemas estáveis.

A natureza dinâmica da língua é reconhecida por autores em longa data. Wittengstein (2009), por exemplo, definiu língua em termos de jogos de linguagem. Halliday (1987) vem salientando desde suas primeiras publicações a necessidade de modelos mais dinâmicos de gramática para estudar a língua e a variação linguística. Parece que há um consenso de que, nos processos de usos e aprendizagem de línguas, vários componentes estão conectados com tal sensibilidade que se torna impossível

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atribuir comportamentos observados a um ou outro fator causal, mas sim entendê-los como comportamentos emergentes da interação dos vários componentes.

O esforço de Larsen-Freeman em desafiar a linguística aplicada na correnteza da complexidade, desde a primeira publicação mencionada anteriormente até o seu livro de 2008 em parceria com Lynne Cameron (Complex Systems and Applied Linguistics), entre outras publicações, é reconhecido na trajetória do exercício entre pensar metaforicamente e pensar cientificamente. Inicialmente, uma proposta de ressignificar processos de usos das línguas por meio de metáforas da complexidade ajudava a evitar decisões reducionistas e causais na área. Posteriormente, da metáfora até a discussão de variáveis, contexto, agentes e suas relações dinâmicas, a autora propõe uma metodologia para pensar os usos das línguas como um sistema complexo não-linear, ao mesmo tempo que adaptativo. Ela mostra que as mesmas características de um sistema complexo são encontradas nos processos de usos e aprendizagens das línguas e, portanto, nas próprias línguas.

Um sistema, de acordo com Bertalanffy (1968), é um conjunto de elementos em interação. Larsen-Freeman e Cameron (2008) ampliam a definição explicando que a interação dos elementos de um sistema segue modos específicos que produzem uma forma ou estado de unidade geral em um dado momento do tempo. Por isso, se diferem de conjuntos, agregados, ou coleções de elementos simplesmente. Alguns sistemas são simples, como por exemplo o sistema de semáforos na zona urbana, que contém um número controlado de elementos iguais que juntos praticam um tipo de comportamento padrão constante. Já os sistemas complexos contêm tipos diferentes de elementos, normalmente numerosos, que se conectam e interagem de modos diferenciados (LARSEN-FREEMAN & CAMERON, 2008, p. 26). Para as autoras, um sistema complexo se caracteriza principalmente pela heterogeneidade dos seus elementos e pela dinamicidade do seu funcionamento.

Entender as coisas com sistematicidade significa percebê-las dentro de um contexto e, a partir daí, estabelecer a natureza de suas relações, que podem ser abertas ou fechadas. Os sistemas de relações fechadas não precisam receber energia externa para poder se manter, assim como também não é possível obter-se energia a partir dele. Estão, dessa maneira, isolados do ambiente e não possuem relação recursiva com outros sistemas. Um exemplo de sistema fechado citado por Larsen-Freeman e Cameron (2008) é uma xícara de café esparramando num tapete. O líquido se esparrama pelo

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tapete enquanto é ao mesmo tempo absorvido por ele até um ponto que cessa, o que ilustra como um sistema fechado alcança um estado de equilíbrio pela entropia.

Num sistema aberto, o “estado de equilíbrio” se dá por meio da manutenção de interações com o meio e com outros sistemas, dos quais recebe mais energia que serve para alimentá-lo e mantê-lo em atividade. Equilíbrio, neste sentido, ao contrário da entropia máxima que leva a cessação, refere-se mais à estabilidade, o que implica dinamicidade e adaptabilidade, funcionamento; portanto, um sistema aberto é também sempre dinâmico e adaptável. Um exemplo de um sistema aberto citado por Larsen- Freeman e Cameron (2008) é o anel rodoviário de Londres: um sistema que está aberto para todas as pessoas que moram nas áreas ao redor das rodovias assim como viajantes de longa distância que passam pela área e para os quais o sistema rodoviário foi pensado inicialmente. O sistema está aberto para mais e mais fluxos de automóveis e pode em um dado momento alcançar um estado de equilíbrio momentâneo, no sentido de entropia, devido a um congestionamento. No entanto, continua aberto no sentido de que mais rodovias podem ser construídas como parte do sistema, agentes de trânsito podem auxiliar na ordem do fluxo para aliviar os congestionamentos ou as pessoas da região podem deixar de usá-lo devido a outros serviços de locomoção disponibilizados.

A adaptabilidade pode ser entendida quando os elementos dos sistemas encontram-se em funcionamento num quadro estável de funcionamento, estando, portanto, adaptados temporariamente, até que uma nova carga de energia ou alguma alteração nas relações aconteça. Quando isso acontece, turbulências, alterações, entropia ou até mesmo um estado de caos podem emergir no sistema, que, com um novo funcionamento tende a se auto-organizar novamente, numa nova interação, buscando novo estado de adaptabilidade.

A entropia, nesse sentido, é um fenômeno que assola qualquer sistema, aberto ou fechado, simples ou complexo. De acordo com Vetromille-Castro (2011), entropia pode ser considerada como energia dissipada no processo de transferência de energia de um corpo para outro (do café no tapete, dos automóveis na autoestrada). Nos sistemas complexos, a entropia se caracteriza pela perda de energia e pelo aumento da desordem e da dispersão. Nos sistemas fechados, a perda de energia leva necessariamente a cessação do sistema pois este não está aberto a receber nova energia externa. Como os sistemas abertos se interrelacionam constantemente com fatores externos, há possibilidade de que nova energia externa seja integrada, compensando a energia dissipada e combatendo a desordem e a entropia. Por isso, o autor afirma que a

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entropia também permanece em constante crescimento durante o funcionamento de um sistema aberto.

Interessa a esta pesquisa os sistemas adaptativos complexos abertos (SACs), cujas propriedades essenciais podem ser resumidas como uma rede de muitos agentes interagindo simultaneamente entre si e com outros agentes e componentes do sistema incluindo o ambiente, o que também leva a metáfora de nichos e sistemas aninhados. Apesar da dinamicidade dos fluxos das interações, Bertalanffy (1968) afirma que é possível observar constâncias das ações e reações dos agentes conforme interagem em um sistema aberto. No nível das organizações e agrupamentos, as constâncias de ações podem ser entendidas como a dinamicidade e as estabilidades do sistema. A partir da identificação das condições que geram as estabilidades, pode-se identificar modelos internos que ajudam a compreender melhor o funcionamento de um dado sistema.

A definição de sistemas adaptativos complexos emergiu do primeiro evento formal em teoria da complexidade, organizado por Waldrop (1992), na década de 1980, em que muitos estudiosos de diversas áreas, tais como biologia molecular, antropologia, economia, matemática, física e ciências da computação, já abandonavam a ideia reducionista ou bilateral cartesiana e sintonizavam com uma nova forma de aproximar o objeto de pesquisa a partir de ideias de auto-organização, dinamicidade, aleatoriedade.

Uma contribuição significativa desse evento, que foi realizado no Instituto Santa Fé, nos Estados Unidos, foi a definição das propriedades dos sistemas adaptativos complexos. São elas

i) “fluxos” ou redes de interação de muitos agentes simultaneamente em um dado ambiente, que é produzido nas interações e também é produto delas. Apesar de podermos encontrar nos sistemas adaptativos complexos uma certa constância de ação e reação, estes são dispersos devido à competição e à cooperação dos próprios agentes, ou seja, são não-lineares, podendo sempre disparar outra interação, em um outro nível.

ii) “agregação” dos agentes, que se organizam e se alinham em níveis múltiplos.

iii) “previsibilidade” do funcionamento do sistema, devido à identificação de “modelos internos” ou padrões de interação entre os agentes.

iv) “diversidade”, ou seja, há muitos “nichos” nos sistemas adaptativos complexos que podem ser ocupados por diferentes agentes; conforme um agente desocupa um nicho, outro agente pode agir de maneira diversa

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naquela lacuna mantendo o sistema em movimento, em oposição ao falecimento ou à cessação (HOLLAND, 1997).

De acordo com Hollenstein (2012)28, as teorias de sistemas do comportamento e desenvolvimento humano não são novas, apesar de que o impulso maior foi dado na área da física ao documentar as propriedades dos sistemas dinâmicos a fim de serem estudadas teoricamente e empiricamente. De maneira simples, este autor define sistemas dinâmicos como sistemas de elementos que mudam ao longo do tempo. Suas propriedades são: auto-organização, organização hierárquica de estruturas aninhadas, causas recíprocas e circulares, dinâmica não-linear, natureza que se revela pela perturbação no sistema, mudanças no sistema que ocorrem através do processo de transição de fase.

Larsen-Freeman (1997) define sistemas complexos pelo grande número de componentes ou agentes cuja interação proporciona a emergência de comportamentos. Isso, segundo a autora, não pode ser estudado se o foco estiver em um dos agentes ou componentes isolados do sistema. O foco deve estar nas relações dos sistemas, nas alterações e nas mudanças de comportamentos emergentes não-lineares. Para Larsen- Freeman e Cameron (2008) a característica mais importante dos sistemas complexos dinâmicos é a mudança: sistemas complexos estão em fluxo contínuo. Enfatizando a importância das escalas de tempo e sua interação com os sistemas, as autoras explicam que os sistemas mudam ao longo do tempo e as mudanças provocam novas adaptações por meio de padrões emergentes. Por isso, são sistemas complexos dinâmicos adaptáveis sempre considerando uma escala de tempo.

As características dos sistemas complexos encontradas na aprendizagem de línguas, de acordo com Larsen-Freeman (1997, p. 142), são: a dinamicidade, a complexidade, a não-linearidade, a caoticidade, a imprevisibilidade, a sensibilidade a condições iniciais, a abertura, a capacidade de auto-organização, a sensibilidade ao feedback, a adaptabilidade, além da presença de atratores em forma de fractais. A autora explica que a aprendizagem de línguas é um sistema dinâmico porque está em contínua mudança. Em um sistema complexo dinâmico, os agentes mudam com o tempo, causando mudanças no sistema e promovendo mais mudanças nas interacões

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Hollenstein (2012). Dynamic Systems Approach to Development. In:

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subsequentes dos mesmos agentes, como o desenvolvimento das habilidades de usar uma língua.

A aprendizagem de língua é um sistema complexo entendido como processos de interação entre vários agentes e componentes de naturezas diversas; é não- linear porque o resultado das interações é imprevisível e muitas vezes desproporcional às causas; é caótico porque é aleatório, irregular e imprevisível, o que está também relacionado à propriedade da não-linearidade; é sensível às condições iniciais porque uma pequena alteração em alguma das condições iniciais pode alterar toda a dinâmica do sistema em sua trajetória; é um sistema aberto porque recebe energia externa, ou seja, interage com outros sistemas; é sensível a feedback porque se auto-organiza conforme recebe feedback em interações internas e externas aos sistemas aninhados.

Larsen-Freeman e Cameron (200 ) sugerem que a auto-organização do sistema ocorre depois de uma mudança de fase para um novo atrator como uma resposta à alguma mudança, ou mudanças ocorridas. A auto-organização faz surgir um nível diferente no sistema, num processo chamado emergência. m sistema complexo é adaptativo porque se auto-organiza conforme mudanças ocorrem em um nível mais elevado, em uma nova ordem (emergência), que é representada por um movimento de estabilidade temporária. As mudanças podem acontecer de forma suave e contínua ou podem ser abruptas e radicais, levando o sistema a um estado de turbulência. As mudanças radicais, segundo as autoras, levam o sistema a uma mudança de fase ou bifurcação, gerando um estado qualitativamente diferente do anterior.

A adaptabilidade de um sistema se dá conforme os agentes se agrupam de maneira branda (“soft-assembly”), alinhando-se uns aos outros. Isso se caracteriza pela

dinamicidade interna do sistema, conforme os agentes sintonizam e se engajam com

affordances e restrições possibilidadores que emergem na trajetória do sistema conforme mudanças acontecem (LARSEN-FREEMAN e CAMERON, 2008, p. 84). Nesse sentido, a “estabilidade” não deve ser confundida com uma situação estática e estagnada, mas sim como uma situação de organização dinâmica de funcionamento que apresenta uma certa estabilidade num dado momento da escala de tempo na trajetória de um sistema.

A presença de atratores é o que confere ao sistema um padrão preferido conforme uma dada organização dos agentes e outros componentes. Atratores são preferências de estado do sistema e o que caracteriza a sua estabilidade. A forma desses atratores é fractal, porque cada fração do sistema inclui o todo, não é uma soma de

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partes (KAUFFMAN, 1993). Um atrator compartimenta o comportamento de um sistema em pequenas partes, definindo possibilidades, exercendo uma força maior do que o que o sistema suporta para reagir. Os atratores podem ser fixos em um ponto, cíclicos ou caóticos. Os atratores fixos em um ponto são os mais simples, pois atraem o sistema para um comportamento de estabilidade dinâmica e ali permanece. Já os atratores cíclicos atraem o sistema periodicamente entre vários estados de atratores diferentes. Os atratores caóticos, por sua vez, se caracterizam por um espaço de estado no qual o comportamento do sistema se apresenta estranho e instável aos estados de estabilidade do sistema e nesses espaços de estado qualquer perturbação, por menor que seja, pode causar uma mudança rápida de um estado para outro (LARSEN-FREEMAN & CAMERON, 2008, p. 57).

Ha várias similaridades entre sistemas adaptativos complexos não-lineares e a aquisição de línguas. Primeiro, ambos são processos dinâmicos. A interlíngua do aprendiz está sempre em mudança, em que a língua alvo não é entendida como um alvo final, pois ela própria está sempre em movimento. Há vários fatores que interagem nesse sistema e que determinam a trajetória da interlíngua, tais como a quantidade e a qualidade do input, da interação, de feedback, a idade, a atitude e os fatores sociopsicológicos tais como motivação, fatores de personalidade, estilos cognitivos, hemisfericidade, estratégias de aprendizagem, sexo, ordem de nascimento e interesses dos alunos e do professor, etc. Talvez nenhum desses fatores seja determinante, mas a interação deles pode provocar algum efeito profundo. Além disso, a aprendizagem de uma língua não é um processo linear. Não se aprende um item para então depois aprender outro. Assim, o processo de aprender línguas vem sendo cada vez mais percebido como algo mais cíclico e irregular.

No Brasil, pesquisadores da linguística aplicada, principalmente Vera Menezes Oliveira Paiva e Wilson Leffa, seus colaboradores, e autores de trabalhos por eles orientados ou inspirados (para citar alguns: MARTINS, 2008; MULICO, 2008; WADT, 2009; FRANCO, 2013; GODOI, 2013; SIQUEIRA, 2013; SILVA, 2013), vêm pesquisando processos de ensino/aprendizagem de línguas estrangeiras, principalmente os mediados por tecnologias, como sistemas adaptativos complexos à luz da teoria da complexidade.

Em 2005, Paiva propôs entender aquisição de línguas por meio de um modelo fractal, baseado na teoria dos sistemas complexos, defendendo que os modelos de aquisição de línguas são compatíveis com essa teoria pois cada um deles descreve

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um dos aspectos da aquisição e, por isso, devem ser entendidos como complementares, pois não esgotam isoladamente o complexo processo de aquisição de línguas. A autora parte de modelos já amplamente discutidos, como o behaviorista, a hipótese do insumo compreensível de Krashen (1985), a hipótese da interação de Hatch (1978), a hipótese do output de Swain (1995) e a hipótese da aculturação e adaptação social de Schumann (1978) afirmando que todas elas devem ser entendidas como subsistemas do sistema complexo de aquisição de língua, além de entender também que o aprendiz é ele próprio também um sistema que apresenta variações biológicas, de inteligência, de aptidão, variações sociais como sexo, idade, estilos cognitivos, motivação, etc. Propõe que, conforme os sistemas interagem, uma leve alteração em algum deles pode gerar grandes mudanças no conjunto.

Os atratores desses sistemas complexos, segundo a autora, são caóticos e se relacionam em um agrupamento fractal. O atrator de ponto fixo seria o conhecimento já adquirido, por onde passam todas as trajetórias da aprendizagem de línguas associando o novo ao que já foi adquirido. O atrator periódico é a cognição e os outros atratores são caóticos, pois diversos fatores interagem em diferentes escalas, tais como o input, os materiais etc.

Posteriormente, em 2011 (PAIVA, 2011b), a autora discute sistemas dinâmicos complexos como suporte para a compreensão da aquisição, com foco na construção da identidade, da motivação e da autonomia como trajetórias nas histórias de vida de professores japoneses e brasileiros. Neste estudo, a autora examina as condições iniciais das histórias de vida como trajetórias e os pontos de mudança e auto- organização dessas histórias como sistemas complexos.

Outra publicação relevante de Paiva, entre outras, é a de 2013, em que compara representações de “ciência” e “mito” usando a metáfora da teoria do caos. Paiva (2013) discute como a construção da identidade está relacionada à agência e como a identidade, a autonomia e a agência podem levar sistemas caóticos de aquisição de línguas ao caos. Neste texto, a autora propõe que o caos deve ser entendido pela metáfora do caleidoscópio, também proposta por Waldrop (1992) em que padrões estão em constante mudança, que parcialmente se repetem, mas que há sempre algo novo e diferente.

Martins (2008) realizou um estudo comparativo da interação online em ambientes virtuais e face a face em sala de aula convencional por um mesmo grupo de alunas (comunidade mista). De uma perspectiva ecológica da teoria da complexidade,

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Martins verificou a emergência das condições da complexidade em ambos ambientes, e analisou as dinâmicas interativas do grupo pesquisado em cada um deles, principalmente durante uma atividade com propósito explícito de colaboração. Seus resultados apontaram, entre outros fatores, que as restrições mais perceptíveis na construção das interações foram as normas que regiam as atividades, advindas do sistema educacional como um todo (papeis de professor e alunos, expectativas sobre o que deve acontecer em um ambiente educacional formal, e as formas de avaliação). No entanto, o pesquisador percebeu que as restrições, ao limitar determinados funcionamentos do sistema, permitiu que outras possibilidades fossem construídas.

Silva (2013) estudou as possibilidades colaborativas que emergem na oferta da disciplina de estágio supervisionado em cursos de Letras por meio do uso de AVAs com base epistemológica na teoria da complexidade. Para isso, identificou como condição inicial do sistema as iniciações do professor que disparavam fluxos de respostas dos alunos e impactava nas trajetórias das interações nos fóruns de discussão. Ainda, observou affordances e restrições possibilitadoras como fatores contextuais que interagiam nessas trajetórias. Algumas características das interações no AVA entendidas à luz da complexidade foram a diversidade interna (heterogeneidade) do grupo de alunos, a redundância, o controle descentralizado, a coerência e a aleatoridade.

Mulico (2008) estudou a motivação para aprender língua estrangeira como um sistema complexo em que as mudanças de um estado de motivação para outro aconteciam conforme o sistema motivacional recebia energia externa que causava perturbações e readaptações, ou mesmo desagregações, principalmente a decorrente da presença e das ações do professor.

Godoi (2013) estudou a emergência da complexidade nos cursos da UAB em Uberlândia. A autora evidenciou, por meio dos resultados de sua pesquisa, que, o sistema educacional investigado foi restringido pela descontextualização das propostas para o ensino/aprendizagem por ser sensível às condições iniciais. Sendo estas pré- estabelecidas, conferiram ao sistema considerável rigidez diminuindo a possibilidade da emergência da auto-organização característica dos sistemas complexos o que o assujeitou a considerável perda de energia pela força entrópica. Em outras palavras, ela observou um tipo de ensino descontextualizado para os alunos e com oportunidades de aprendizagem reduzidas.

Nessa tendência investigativa insere-se esta tese que busca analisar as trajetórias das interações interpessoais em chats e fóruns como sistemas adaptativos

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complexos para poder compreender quais fatores interagem atraindo ou repelindo o sistema, qual o seu modo de padrão preferido, quais interações e relações inserem no