COMUNIDADES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM COMO SISTEMAS

A visão determinista 6, muito presente na ciência dos tempos atuais, prega que se conhecermos o estado de um sistema num instante inicial, poderemos determinar seus estados em qualquer instante ulterior. Prigogine (apud SANTOS, 2004), “físico-químico, Prêmio Nobel por suas teorias sobre estruturas dissipativas e auto-organização, contrapõe essa visão da física clássica newtoniana, enfatizando não ser mais possível determinar ou prever o futuro, pois os comportamentos de um organismo vivo pode apresentar ações e comportamentos imprevisíveis e por demais complexos.” O determinismo absoluto deve ceder lugar ao construtivismo, complexidade e a aparente imprevisibilidade (CAFOLLA & KAUFFMAN, 1993, p. 2)

O universo é um lugar caótico. Ele é cheio de incertezas e pode ser difícil predizer exatamente o que está para acontecer em qualquer tempo, seja no presente ou num futuro

6 _{O determinismo é uma doutrina filosófica que propõe que todo evento tem uma causa e que, ocorrendo esta}

causa, o evento acontece invariavelmente. Esta concepção nega o elemento de acaso, opondo-se, de certa maneira, ao livre-arbítrio, ou seja, que no que se refere aos desejos humanos, eventos precedentes não determinam os subseqüentes.

distante. Cientistas e matemáticos desenvolveram uma teoria para explicar esse fenômeno. Ela é chamada teoria do caos e é altamente relevante para o campo do ensino. A educação é um esforço incerto. Não somente é difícil predizer com exatidão o que vai acontecer na sala hoje, como é praticamente impossível precisar qual deve ser o melhor curso para determinada pessoa. As razões para isso são simples. A educação está conectada com o resto do universo e, como tal, está profundamente sujeita ao caos que existe naturalmente na realidade. (LORENZEN, 2002)

Nos anos 80, o caos se tornou uma abreviatura para um movimento que cresce rapidamente e que está reformulando a estrutura do sistema científico. O caos criou técnicas especiais de uso dos computadores e tipos especiais de imagens gráficas, fotos que apreendem uma fantástica e delicada estrutura subjacente à complexidade. A nova ciência gerou sua linguagem própria, um elegante jargão de fractais e bifurcações, intermitências e

periodicidades, difeomorfismo folded-towel e mapas smooth noodle. Para alguns físicos, o

caos é antes uma ciência do processo do que de estado, de vir-a-ser do que de ser. (GLEICK, 1990, p. 4)

A teoria do caos é um campo avançado e moderno da matemática que está cada vez mais se difundindo. Ela se dedica às análises de sistemas dinâmicos não-lineares cujo comportamento é fundamentalmente aleatório e imprevisível. A matemática do caos utiliza-se dos estudos qualitativos para investigar, através de modelos matemáticos, os fenômenos naturais que surgem no universo. Para Li & Yorke (apud VIEIRA & LOPES, 2002), “a teoria do caos assegura que há uma ‘ordem oculta’ nos sistemas caóticos e imprevisíveis, como se tivesse um referencial especial para eventos aleatórios. Os conjuntos de eventos encadeados e aparentemente simples podem, em longo prazo, vir a ser imprevisíveis.”

Uma visão moderna sobre a teoria do caos foi escrita por Gollub e Solomon. Eles escreveram (LORENZEN, 2002):

“Um sistema caótico é definido como aquele que mostra sensibilidade às condições iniciais. Isto é, qualquer incerteza no estado inicial de determinado sistema, não importa quão pequeno, levará rapidamente a erros freqüentes em qualquer esforço de predição do comportamento futuro...Em outras palavras, o sistema é caótico. Seu comportamento só pode ser previsto se as condições iniciais forem conhecidas em um grau de precisão infinito, o que é impossível”.

Para alguns, caos é um conceito perturbador e preocupante. Ele nos tira de um mundo com uma ordem predeterminada, mecanicista e reducionista para um mundo imprevisível, com uma estrutura geométrica disfarçada em randomicidade. É uma fronteira que perpassa muitas disciplinas acadêmicas e sinalizam uma mudança na forma como devemos enxergar a educação. (CAFOLLA & KAUFFMAN, 1993, p. 1)

Educação e ensino são forçados a lidar com o caos. As condições iniciais e todas as subseqüentes não são conhecidas com um grau infinito de precisão com nenhum aluno ou turma. O caos pode ser visto de duas maneiras. Primeiro, toda aula é incerta até que ela ocorra. A despeito dos melhores planos de aula desenvolvidos e da melhor didática utilizada, a aula está sujeita a uma infinita quantidade de possíveis ocorrências. Segundo, é difícil ver a conexão entre ensino e aprendizagem. Como pode um professor saber se o que ele ensinou é o melhor para aquele aluno a curto e longo prazos. Por isso, educadores sempre vão lidar com a incerteza tanto no modo como no conteúdo que devem ensinar. (LORENZEN, 2002)

Aprendizagem e pensamento são processos não-lineares. De fato, pouquíssimos processos no mundo são lineares. A vida, em si mesma, é não-linear. “Onde nós educadores estamos falhando é na tentativa de ajustar o comportamento humano em sistemas de medidas lineares. Indevidamente, atribuímos os comportamentos relativos à aprendizagem a um ou dois fatores e, a partir daí, construímos regras para incorporar esses fatores. Apesar de tentar controlar todos os demais fatores por meio, principalmente, de procedimentos estatísticos

lineares, falhamos em reconhecer o valor e a importância dos eventos não-lineares”. (CAFOLLA & KAUFFMAN, 1993, p. 2)

Outra séria desatenção que os educadores fazem está em assumir que pequenas diferenças no estado inicial do aprendiz têm pouco ou nenhum efeito no resultado gerado pelo ensino. “Assumimos que quaisquer diferenças realmente existentes no início não farão diferença ao longo do tempo. Algumas vezes quando reconhecemos que as diferenças importam, acreditamos que podemos controlá-las ou pelo menos computá-las através da aplicação de medidas estatísticas lineares” (CAFOLLA & KAUFFMAN, 1993, p. 2).

Uma das pedras fundamentais da teoria do caos é que diferenças iniciais pequenas em sistemas dinâmicos podem produzir enormes diferenças no resultado final do sistema. Essas diferenças no resultado são amplamente imprevisíveis. Esse fenômeno, chamado dependência sensível a condições iniciais, foi inicialmente descoberto em 1960, por Edward Lorenz, que estava estudando padrões para criação de um método de predição para o clima. (CAFOLLA & KAUFFMAN, 1993, p. 2)

Uma razão pela qual os elementos de um sistema dinâmico caótico são tão sensíveis às condições iniciais é que os sistemas complexos estão sujeitos a feedback. Sistemas carregados com uma variedade de feedback chamados “feedbacks positivos” freqüentemente experimentarão mudanças revolucionárias em seu comportamento. Sistemas que mudam radicalmente por meio de seus feedbacks são chamados pelos cientistas de não-lineares. (BRIGGS, 1992, p. 19)

Como o próprio nome indica, estão em oposição aos sistemas lineares, que são lógicos, incrementais e previsíveis. Sistemas lineares, estritamente falando, são sistemas que podem ser descritos por equações matemáticas lineares. Sistemas não-lineares agem de modo não-linear porque estão tão emaranhados com feedback positivo que o menor movimento em

qualquer lugar pode ser amplificado para uma inesperada convulsão ou transformação. (BRIGGS, 1992, p. 19)

Sistemas não-lineares, inclusive muitos sistemas dinâmicos e todos os sistemas caóticos, são extremamente sensíveis a pequenas mudanças, porque o feedback entre as partes indissolúveis podem amplificar pequenas mudanças em grandes resultados. Um bigode ou um novo corte de cabelo não são grandes mudanças, mas o efeito no todo pode ser impressionante. (BRIGGS, 1992, p. 116)

É importante para os educadores reconhecer que o estudo da educação é essencialmente um estudo de dinâmica de sistemas. (CAFOLLA & KAUFFMAN, 1993, p. 3)

Uma hipótese sobre a aprendizagem na qual se trabalha é de que a situação da nova informação recebida está relacionada com o estado da informação já aprendida, e esse relacionamento é dependente da taxa de aprendizagem com que a nova informação é assimilada pelo aprendiz (CAFOLLA & KAUFFMAN, 1993, p. 4).

Entendemos que as comunidades virtuais de aprendizagem se encaixam perfeitamente nas características descritas acima, especialmente com relação ao permanente feedback, seja ele positivo ou negativo. Por esse motivo, acreditamos que qualquer modelo de avaliação que venha a ser utilizado deva ter como fundamentação a teoria de sistemas dinâmicos não- lineares. Modelos lineares não são suficientes para capturar toda a interação que é necessária e que acontece nas comunidades virtuais de aprendizagem.

Para corroborar nosso pensamento, apropriamo-nos da posição de Assmann (apud SANTOS, 2004), de que “a teoria da complexidade se refere sobretudo àquela característica básica de muitas situações, acontecimentos e processos que faz com que não possam ser analisados pela somatória de todas as análises parceladas de todos os seus componentes ou ingredientes. O que equivale a dizer que, por mais modelos mecanicistas que se invoquem

para complementar-se entre si, nunca se chega a capturar, por essa via, as interações que existam no bojo dos sistemas complexos”