Capítulo III- A natureza das ciências
III.6- Imaginação e modelização
AS CIÊNCIAS PRESSUPÕEM Empreendi- mento Coletivo Argumento e Persuasão Imaginação e Modelização Provisoriedade e Devir Autoridade, Reificação e Fatos Múltiplas Linguagens Múltiplas Estratégias Coordenação entre Teorias e Evidências Diagrama III.6
Como verdadeiros aprendizes de feiticeiro, os cientistas muitas vezes apresentam uma capacidade de intervir e “realizar teorias” sobre o mundo natural, que não vem acompanhada da compreensão da natureza dessas teorias ou das conseqüências de sua realização ou objetivação. Além disso, muitos cientistas são ingênuos quando se trata de representar ou conceber sua própria atividade. Tal ingenuidade pode ser interpretada como uma conseqüência da diferença que existe entre o fazer e o compreender, assim como da complexidade da atividade científica.
Há séculos se procura estabelecer bases ou critérios para definir o que seria conhecimento confiável. Duas grandes correntes alternaram-se nessa busca: o empirismo e o racionalismo. O empirismo estabeleceu como origem e fonte de validação do conhecimento as sensações que
supostamente permitem acesso direto ao mundo natural, enquanto o racionalismo deslocou a origem e validade do conhecimento para as “estruturas da razão”.
No século XX, as versões mais radicais dessas duas epistemologias se tornaram insustentáveis. Depois que a física demonstrou sucessos teórico-empíricos cada vez mais convincentes partindo de teorias por demais abstratas para serem apartadas do “reino da imaginação”, o empirismo- indutivismo perdeu sua credibilidade. Mas, a compreensão do papel da imaginação nas ciências ainda estava longe de ser alcançada e foi mais uma vez adiada com o surgimento e o fortalecimento da epistemologia construída pelos positivistas lógicos do círculo de Viena.
Essa foi a corrente epistemológica de maior difusão e repercussão na primeira metade do século XX. Nela se reconhecia e se valorizava o papel da imaginação na produção do conhecimento científico. No entanto, esse papel permanecia restrito a uma fase específica da atividade científica denominada “contexto da descoberta”. O contexto da descoberta era, a princípio, inexpugnável estando excluído dos objetos de estudo da epistemologia. De acordo com os positivistas lógicos, o interesse da epistemologia deveria se concentrar no “contexto da justificação”, encarado como a fase da fundamentação ou da “prova científica”, cuja função era a de separar os bons e os maus frutos da imaginação.
Embora continue sendo difícil perscrutar a “mente” e até mesmo a atividade de cientistas ou comunidades de cientistas, posso citar três fontes diferentes que nos permitem aumentar nossa compreensão sobre o papel da imaginação e superar a perspectiva estreita oferecida pelo positivismo lógico.
Em primeiro lugar, existem as abordagens cognitivas da atividade científica (NERSESSIAN, 1987; CLEMENT, 1989). Há, também, obras que se identificam, ao menos parcialmente, com esse enfoque e que foram produzidas por cientistas que passaram a se dedicar à investigação sobre a natureza das ciências (KUHN, 1977, 1979 e 1998; BEN-DOV, 1996). Por fim, há que se reconhecer as contribuições de textos produzidos por cientistas ainda em atividade, cuja capacidade metacognitiva alcançou o mesmo brilhantismo de suas habilidades cognitivas dedicadas à produção das ciências. Neste último grupo de contribuições encontramos trabalhos como os de Einstein (1981) e Bohm e Peat (1989).
A afirmação de que todas as ciências pressupõem Imaginação e Modelização pode ser derivada da idéia de que as ciências pressupõem a Coordenação entre Teorias e Evidências. Essas duas dimensões são estreitamente relacionadas já que a coordenação entre teorias e evidências é uma atividade cujo principal objetivo é produzir explicações e modelos sobre os fenômenos do mundo natural30. As explicações são constituídas por idéias, conceitos e argumentos de natureza teórica que são destinados a estabelecer nexos causais entre dois ou mais acontecimentos. É justamente no estabelecimento de nexos causais - que perpassa todos os contextos e fases da atividade científica - é que se encontra a chave para compreendermos o papel da imaginação nas ciências. Como nos lembra Lakatos (1979, p. 124), o conhecimento científico é conhecimento causal e não conhecimento meramente factual, no sentido de puramente empírico. Assim, o que as ciências produzem não é mera descrição daquilo que se supõe observar. Restringir-se a tal descrição é permanecer em um plano no qual não é possível estabelecer relações entre os fenômenos, a não ser relações de mera semelhança, diferença ou antecedência. Nenhuma dessas relações sustenta nexos causais entre dois fenômenos.
O conhecimento obtido por mera indução é apenas provável e não possui excedente empírico, no sentido em que não é possível sustentar a partir dele previsões e antecipações de novos acontecimentos. Para explicar melhor este ponto de vista, bastante explorado em Chalmers (1994), vamos reproduzir aqui uma fábula cuja autoria é atribuída a Popper:
Suponhamos que uma pessoa desejasse dedicar a sua vida à ciência. Suponhamos, pois, que ela se sentasse de lápis na mão, e que durante os vinte, trinta, quarenta anos seguintes registrasse no seu livro de notas tudo quanto tinha conseguido observar. Desde já se supõe que não deixou nada em branco: a umidade de hoje, os resultados das corridas, o nível da radiação cósmica, os preços do comércio de gado, o aspecto de Marte, tudo se encontraria registrado. Essa pessoa teria compilado o registro mais cuidadoso e completo da natureza até agora realizado, e ao morrer, na calma certeza duma vida bem passada, evidentemente, deixaria todos os seus apontamentos para a Royal Society. Será que esta lhe agradeceria a dádiva
30 Utilizo aqui o termo fenômenos naturais para designar também os fenômenos criados por aparatos tecnológicos. Por essa razão, evitarei o uso do termo “fenômenos natural-tecnológicos” que eu utilizava há alguns anos, mas que ainda mantém uma tentativa de distinção entre uma natureza que independe da ação humana e outra natureza transformada pelo uso das tecnologias.
do tesouro duma vida inteira de observações? Com certeza, não. A Royal Society trataria os seus apontamentos exatamente como os bispos ingleses trataram a caixa de Joanna Southcott. Recusar-se-ia a consultá-los porquanto saberia, sem olhar, que os apontamentos conteriam apenas uma amálgama de artigos sem ordem e sem significado (BRONOWSKI, 1979, p. 20).
Toda explicação científica transcende a observação e o conhecimento factual, sendo povoada por elementos não factuais como crenças ontológicas e entidades inobserváveis. A restrição aos observáveis permite descrever, não explicar. Em outras palavras é preciso atribuir propriedades e ações aos elementos do mundo natural e não simplesmente aplicar operações lógicas que permitam compô-los e associá-los numa totalidade coerente de relações.
Irei começar a explorar essa afirmação dando um exemplo extraído de Kuhn (1977) sobre a importância do abandono da ontologia aristotélica e da adesão a uma ontologia corpuscular para a mudança de atitude em relação à experimentação, que ocorreu a partir do século XVI. Esse autor nos diz que, enquanto prevaleceu a ontologia aristotélica de que o universo era constituído por terra, fogo, água e ar, distribuídos cada um em seu “lugar natural”, a explicação científica foi encarada como o estabelecimento de causas formais ou essenciais. Dentro dessa concepção de causalidade, só os dados fornecidos pelo curso natural dos acontecimentos podiam ser importantes.
Conceber experimentos, do modo como hoje os fazemos, implicaria, por conseguinte, em constranger o mundo natural, o que só poderia esconder o papel das “naturezas” ou formas que, supostamente, faziam das coisas o que elas eram. Uma ontologia atomística ou corpuscular, por outro lado, trazia para a experimentação moderna uma relevância óbvia. A experimentação já não mais era vista como algo a mudar ou subverter o natural, mas como um meio para esclarecer as condições e leis mecânicas de onde derivavam os fenômenos naturais.
Vejamos, agora, um exemplo de entidade inobservável e de sua importância no interior das explicações e do conhecimento científico. Considero a energia um bom exemplo de entidade inobservável amplamente utilizada para explicar transformações e fenômenos naturais. A energia
é uma grandeza31 a que se costuma atribuir o status ontológico de entidade real, no interior das ciências físicas, químicas e biológicas.
A energia, entretanto, não pode ser observada, nem medida de modo direto. A realidade associada à idéia de energia deriva da grande utilidade que este conceito desempenha nas ciências naturais. Supõe-se que a quantidade de energia em um sistema fechado se conserva, quando os elementos que compõem esse sistema experimentam processos de transformação. A hipótese da conservação sugere uma série de observações e acontecimentos empíricos que retratam o comportamento do mundo natural, do modo como nós o conhecemos e concebemos atualmente. O conhecimento teórico gerado a partir de entidades inobserváveis é virtualmente mais útil que o conhecimento factual generalizado por indução, mesmo quando dá origem a previsões que, posteriormente, não se verificam. Nesse caso, não se abandona a perspectiva teórica para começar a fazer observações sistemáticas e cuidadosas, como o fez o personagem da fábula de Popper. Ao invés disso, a teoria é reavaliada para que sejam produzidas novas teorias e previsões mais ajustadas ao comportamento do mundo natural sejam finalmente alcançadas.
A produção e a adaptação de conhecimentos teóricos mobilizam nossas funções intelectuais superiores mais criativas. Com o auxílio de teorias, superamos os débeis vínculos entre os fenômenos, que se pode estabelecer através de sua mera “observação direta”32. Ao abandonar o indutivismo e aceitar a natureza eminentemente teórica do conhecimento científico, passamos de vínculos meramente prováveis a vínculos logicamente necessários. Essa segunda postura epistemológica reconhece que a produção do conhecimento científico mobiliza o pensamento lógico-matemático e outros processos de abstração que constituem as bases da criatividade humana. Como nos diz Bachelard (1996), a abstração desobstrui o espírito, tornando-o mais leve e mais dinâmico.
31 Nas ciências naturais, dá-se o nome de “grandeza” a todas as entidades que podem ser medidas com instrumentos e técnicas adequadas. A cor, por exemplo, não é uma grandeza física, mas apenas uma qualidade ou característica dos objetos que depende da luz com a qual eles são iluminados. As grandezas associadas à cor e que podem ser efetivamente medidas são o comprimento de onda e a freqüência.
32 As aspas se justificam, pois acreditamos que não existem observações “diretas”, “puras” ou isentas de teoria. A própria linguagem cotidiana que pode ser usada para relatar e registrar nossas observações, na tentativa vã de se evitar a “contaminação teórica” das linguagens especializadas das ciências, também está carregada de teorias implícitas e de crenças do senso comum.
Passarei agora a falar um pouco sobre os processos de abstração e imaginação utilizados nas ciências. Sem dúvida alguma, o processo mais citado na literatura que eu consultei é o do pensamento analógico. Bronowski (1979, p. 19) nos dá um exemplo muito claro do uso desse recurso:
Em 1935, o físico japonês Hideki Yukawa escreveu um ensaio que pode contribuir, muito ainda, para a bagagem dum jovem cientista. Tomou como ponto de partida o fato conhecido de as ondas de luz poderem algumas vezes comportar-se como se fossem pequenos grãos separados. A partir deste ponto, raciocinou que as forças que mantêm juntas o núcleo dum átomo podiam, algumas vezes, ser também observadas como se fossem grãos separados. Um estudante poderia ver como é débil a analogia de Yukawa e o professor poderia ser severo para com ela. Todavia, Yukawa, sem se envergonhar, calculou a massa do grão que contava ver e aguardou. Tinha razão, pois encontrou o seu meson e uma gama de outros mesons sobre cuja existência, ou de cuja natureza não havia qualquer suspeita anterior. A semelhança tinha produzido frutos.
Neste exemplo torna-se claro que, nas ciências naturais, o recurso ao pensamento analógico não encerra a tarefa do cientista. O pensamento analógico está igualmente presente nas ciências e em atividades não científicas. O que distingue a analogia no caso das ciências naturais é que ela é apenas uma etapa de um processo mais sofisticado que está comprometido com a coordenação entre teorias e evidências. No exemplo acima, Hideki Yukawa não se restringiu a fazer uso do pensamento analógico. Ele foi capaz de manipular de modo conseqüente as teorias existentes e aceitas em sua época para, através da analogia e da matemática, derivar conseqüências imprevistas destas mesmas teorias. Tais conseqüências, por sua vez, mostraram-se coerentes com experimentos que permitiram a postulação da existência dos mesons.
Para Bronowski (ibidem) o ato da criação nas ciências reside na proposição de uma semelhança oculta ou de uma unidade entre situações ou experiências cuja relação ainda não havia sido imaginada. Kuhn (1979b) também acredita que o fundamento da atividade científica reside na aproximação de problemas, de modo a aplicar sobre eles conceitos e técnicas similares. Para ilustrar esse ponto de vista, Kuhn (ibidem) nos dá um exemplo de como esse processo pode promover o desenvolvimento do conhecimento científico ao longo da história. A história que ele nos conta começa com a analogia feita por Galileu entre a oscilação de um pêndulo e o
movimento de vai e vem de uma esfera que desce um plano inclinado. Ao descer o primeiro plano inclinado, a bola rola sobre um trecho horizontal e sobe em outro plano inclinado situado do lado oposto ao primeiro. De acordo com Kuhn, Huygens teria se utilizado das técnicas de raciocínio usadas por Galileu nessa analogia para resolver o problema da identificação do centro de oscilação de um pêndulo físico33. Por fim, Daniel Bernoulli teria estendido, ainda mais, a primeira analogia concebida por Galileu, ao mostrar que o fluxo de água de um orifício situado em um tanque de armazenagem apresentava um comportamento semelhante ao do pêndulo de Huygens.
Bohm e Peat (1989) também nos dão vários exemplos do uso do pensamento analógico nas ciências, que eles preferem chamar de pensamento metafórico. A preferência desses autores pelo termo metáfora deve-se ao paralelo que estabelecem entre a descoberta científica e a metáfora poética. De acordo com esse ponto de vista, a mente de um cientista que faz uso de uma analogia (ou metáfora) e a mente de um poeta experimentariam processos semelhantes. A diferença entre esses dois casos seria, então, associada ao fato de que o significado da metáfora precisa ser explorado no caso das ciências, enquanto na poesia ele poderia permanecer relativamente implícito.
A distinção entre metáfora e analogia não é de todo clara e considero ser virtualmente impossível distinguir o uso que Bohm e Peat (ibidem) fazem do primeiro termo do uso que Bronowski (ibidem) faz do segundo. Contenças (1999) define o termo analogia como uma comparação explícita baseada na proposição de uma semelhança entre duas estruturas. Diferentemente da analogia, a metáfora seria o resultado de uma comparação implícita que se manifestaria no uso figurado de um determinado termo. Além de diferenciar analogia e metáfora, Contenças (ibidem) tenta elucidar o significado do termo modelo, mas nesse caso se limita a fazer um apanhado de diferentes sentidos atribuídos a ele por autores distintos. Considero oportuno mencionar o modo como ela aproxima os conceitos de modelo e modelização.
33 Pêndulo físico é o nome que se dá a um objeto que é posto a oscilar em torno de uma de suas extremidades. O estudo do movimento desse tipo de pêndulo impõe dificuldades maiores do que as que são encontradas no caso de um “pêndulo simples”, constituído por uma pequena esfera suspensa por um fio.
Em verdade, essa autora não utiliza o termo modelização. Todavia o conceito de modelização está contido em sua tentativa de descrever o que seriam modelos quando ela nos diz que o modelo nas ciências é um termo que vai além da referência àquilo que se copia, isto é, que a idéia de modelo não se restringe à cópia. A noção de modelo também é aplicada “àquilo que se realiza para representar alguma coisa” (ibidem, p. 158).
Essa descrição vincula o conceito de modelo não a um objeto, seja ele concreto ou abstrato, mas a um processo. A metáfora e a analogia são também processos de pensamento e ninguém que conheça o significado desses termos ousaria considerar analogias e metáforas como “objetos”. Tal consenso, infelizmente, ainda não foi alcançado em relação ao termo modelo. Essa é a razão pela qual eu acrescentei o sufixo “ação” ao termo modelo, adotando o termo modelização.
Ziman (1996, p. 40), afirma que um modelo é uma construção teórica sabidamente provisória e que é produzida como uma simplificação da teoria e como um guia para a investigação do mundo natural. Assim, o modelo é assumido como um recurso para aproximar teoria e realidade em um conjunto de contextos bem específicos, e essa é a razão pela qual se sabe que o modelo está condenado a ser substituído em função do desenvolvimento do conhecimento sobre o mundo natural que o próprio modelo ajudou a alcançar. Nesta tese, eu escolho os conceitos de modelo e modelização como uma espécie de “representantes” de todos os gêneros de pensamento abstrato que promovem a coordenação entre teorias e evidências. Essa escolha decorre da pesquisa em educação (ver, por exemplo, CLEMENT, 2000 ou BORGES, 1996) não estando diretamente subsidiada por contribuições da historiografia, sociologia ou epistemologia das ciências.
Quadro III.5- Os três conteúdos do currículo, a imaginação e a modelização nas ciências
Imaginação e modelização
As idéias das ciências surgem para fornecer explicações ou, no míni- mo, estabelecer correlações entre fenômenos. Nos casos em que exis- tem explicações de natureza teórica, é importante “traduzir” ou “re- presentar” tais explicações através de modelos explicativos. Focar o ensino na aprendizagem de modelos dessa natureza permite privile- giar a compreensão das idéias das ciências caracterizando-as como instrumentos para investigar e compreender o mundo natural. Permite, ainda, superar o foco do ensino na simples memorização de “fatos científicos”, muitas vezes considerados estranhos e facilmente esquecidos pelos estudantes.
Aprender
as idéias das
ciências
APECTOS OU DIMEN- SÕES DAS CIÊNCIAS
CONTEÚDOS DA EDUCAÇÃO EM CIÊNCIAS
Leis empíricas e correlações fornecem conhecimentos importantes, mas de menor status que aqueles integrados por meio de explicações produzidas por teorias e modelos. Modelos e teorias supõem a exis- tência de mecanismos ou processos não diretamente observados. Se ficamos restritos apenas àquilo que podemos observar, não explica- mos nada, apenas descrevemos o que vemos. Por isso, o conhecimen- to teórico das ciências envolve, necessariamente, o uso da criatividade e da imaginação.
Aprender sobre
ciências
Aprender a identificar e a avaliar correlações, bem como a utilizar mo- delos para interpretar fenômenos naturais. Desenvolver novos padrões de raciocínio que permitam expandir os tipos de relações causais que estruturam tipos diferentes de explicações científicas. Saber interpretar e produzir esquemas e representações para descrever e comunicar raciocínios e explicações sobre fenômenos naturais ou tecnológicos. Aprender a fazer
ciências