Dados Relacionados à Educação

Primeiramente gostaria de deixar claro que os dados não podem ser considerados conclusivos quanto aos artefatos em si, pois a amostra é pequena, porém serve para dar corpo ao que se entende das gamificações e em que difere dos jogos em um formato mais acadêmico do que grande parte do material disponível, além de servir como um teste para o modelo de análise proposto. Com isto em mente, nos dados colhidos com base em Turkay & Adinolf (2012, p.3-4), foi descoberto que todos os sistemas se utilizam fortemente – 5 pontos na escala – de mecânicas para passar o aprendizado. Sendo marcante a variedade de exercícios e repetição de um mesmo conteúdo em mecânicas diferenciadas como forma de fixar o conteúdo na mente do usuário – Imagem 21.

No aprendizado através de narrativa – Imagem 22 – cinco dos oito sistemas se utilizam deste em grande intensidade – 5 pontos na escala – dois ainda utilizam bastante – 4 pontos – mas sem ter a narrativa como um foco principal e um utiliza medianamente – 3 pontos. Com isso descobri que uma parte dos sistemas dá aos usuários contextos, no caso dos apps de línguas, de como utilizar determinadas frases ou palavras, ou ajuda-o a treinar pronuncia e escrita através de pequenos exemplos de conversa, ou ainda o pedindo para imaginar uma situação e criar um texto sobre isto. No caso do apps de código, estes tendem a conversar com o jogador, ensinando a executar determinadas

Imagem 35: Nível de Aprendizado Através de Mecânicas presente nos artefatos pesquisados, Acervo da Autora (2016.)

tarefas e motivando-o continuar os estudos. Em alguns apps a narrativa é mais sutil, falando só o necessário para as lições de código ou ajudando o usuário com as pronuncias.

Imagem 36: Nível de Aprendizado Através de Narrativa presente nos artefatos pesquisados, Acervo da Autora (2016).

Quanto ao aprendizado com outros jogadores – Imagem 23 – houve uma maior variação, em um caso sendo ausente – 1 ponto – em outro sendo mediano – 3 pontos – em três estando bem presente, mas sem ser uma forma dominante de aprendizado e em dois estando bastante presente – 5 pontos. O que acontece aqui é que o sistema pode não ter uma forma de interação entre os usuários, em outros casos até há, mas não é algo que o sistema incentive primariamente, ficando a critério do usuário buscar outros para treinar o aprendizado ou tirar dúvidas. Porém em dois casos o sistema tem exercícios que requerem que o usuário interaja de alguma forma com outros. Um desses casos é o Busuu (2016) que pede a um usuário escrever um texto e os demais usuários já falantes da língua corrijam o exercício e dão feedbacks

Imagem 37: Nível de Aprendizado com Outros Jogadores presente nos artefatos pesquisados, Acervo da Autora (2016).

Por fim no aprendizado tangencial – Imagem 24 – houve uma grande variação, não estando presente em um app – 1 ponto – estando pouco presente – 2 pontos – em dois sistemas, medianamente presente em um – 3 pontos – estando bem presente – 4 pontos – em dois, mas sem ser uma das formas principais de aprendizado e em dois estando bastante presente – 5 pontos. Aqui neste ponto devo fazer uma observação. O aprendizado tangencial pode ser uma iniciativa do usuário, levei em conta que o próprio sistema deve incentivar a busca de informações fora da plataforma. Destaco que qualquer sistema estudado pode ser em si uma forma de aprendizado tangencial a critério de um professor ou do próprio aluno.

Imagem 38: Nível de Aprendizado Tangencial presente nos artefatos pesquisados, Acervo da Autora (2016).

Dos dados colhidos com base em Gee apud Klopfer, Osterweil & Salen (2009), primeiramente temos a

tendendo à presença significativa – quatro sistemas com 5 pontos – da característica do ambiente de aprendizado. Isto ocorre, pois, a maioria dos objetos possuem formas do usuário interferir, sugerir, corrigir ou gerar o conteúdo que deseja estudar, porém em diferentes níveis de interferência.

Imagem 39: Nível de Construção Ativa da Compreensão presente nos artefatos pesquisados, Acervo da Autora (2016).

Já em Ritmos Individuais – Imagem 26 – a balança pendeu bastante para os 5 pontos, sendo que apenas um app ficou com 4 pontos. Em sua maioria, os objetos estudados, permitem que o jogador faça quantas lições quiser do assunto que estiver estudando, assim alguns irão mais rápido que outros. A maioria ainda apresenta formas do usuário mais experiente no assunto fazer testes ou pular as lições livremente. Para manter a motivação são utilizados lembretes ou contadores de dias de estudo seguidos, por vezes isto ainda significa uma recompensa.

Em Avanço de Acordo com Interesse e Habilidade de Cada Jogador – Imagem 27 – a tendência aos 5 pontos continua, desta vez seis sistemas obtiveram pontuação máxima, enquanto um ficou com 4 pontos e outro com 3. Neste caso os sistemas dão opções ao usuário de diversos cursos que ele pode escolher de acordo com interesse e na maioria existe um tipo de teste de nível conhecimento ou a permissão de acessar as lições em qualquer ponto.

Imagem 41: Nível de Avanço de Acordo com Interesses e Habilidades de Cada Jogador presente nos artefatos pesquisados, Acervo da Autora (2016).

Em Avanço em Diferentes Caminhos e em Taxas Diferentes – Imagem 28 – a tendência se mantem nos 5 pontos, com seis sistemas, sendo que dois obtiveram 4 pontos. Aqui o que acontece é que os sistemas dão, em sua maioria, diferentes caminhos, seja com diferentes cursos ou formas distintas de estudar, além de permitir que o usuário avance em diferentes assuntos ou faça testes para avançar o conteúdo que já domina.

Imagem 42: Nível de Avanço em Diferentes Caminhos e em Taxas Diferentes presente nos artefatos pesquisados, Acervo da Autora (2016).

Terminando as investigações dirigidas à Educação exclusivamente, em Permissão à Colaboração e

Aprendizado no Tempo certo – Imagem 29 – o saldo apesar de mais positivo se distribui de forma

equilibrada entre 3 e 5 pontos, pois apesar de permitir quase sempre o aprendizado no tempo certo, alguns dos artefatos permitem pouco a colaboração, o que acaba por afetar o gráfico abaixo.

Imagem 43: Nível de Permissão à Colaboração e Aprendizado no Tempo Certo presente nos artefatos pesquisados, Acervo da Autora (2016).

Portanto, dos tipos de aprendizado possíveis, o mais presente é sem dúvida o aprendizado através de

mecânicas estando em todos os sistemas por meio de desafios diferenciados; seguido pelo aprendizado através de narrativas, que apresenta contextos para o usuário; aprendizado com outros jogadores, que quando presente demonstra meios de contato com outros jogadores, porém em

diferentes níveis de importância para o conteúdo das lições e aprendizado tangencial, que de todos foi o que menos privilegiado, para este creio haja duas formas de lidar com ele na pesquisa, não empregá-lo na versão final do modelo ou utilizar os outros meios relacionados aos sistemas para avaliar o grau de tangencilidade, como e-mails com curiosidades e redes sociais com conteúdos complementares. Em todo caso, o aprendizado tangencial depende do usuário buscar por si formas complementares de estudo e neste modelo somente poderia ser medido o quanto os sistemas incentivam essa busca.

Quantos as características do ambiente que promovem o aprendizado saudável o ritmo individual foi o mais privilegiado, pois os apps em geral permitem que o próprio usuário dite seu ritmo de aprendizado, fazendo quantas lições quiser por dia. Avanço em Diferentes Caminhos e em Taxas

Diferentes e Avanço de Acordo com Interesse Habilidade de Cada Jogador tiveram resultados

nos apps, pois no geral os sistemas permitem que os usuários avancem em diferentes trilas e de formas diferentes e também que vão direto para as lições de seu nível de aprendizado e interesse. Na

Construção ativa da compreensão apesar do saldo ainda positivo, os valores foram um pouco mais

distribuídos e por último, Permissão à Colaboração e Aprendizado no Tempo certo o saldo foi o menor de todos, pois a colaboração exige o aspecto social que nem sempre é utilizado ou é empregado complementarmente.