Esta tese está organizada em seis capítulos. No capítulo 2 são tratados os conceitos das principais teorias de aprendizagem, dando ênfase às teorias diretamente utilizadas como referencial teórico para modelagem do domínio do sistema educacional inteligente proposto nesta tese.
No capítulo 3 tem-se um novo debate sobre os Sistemas Tutores Inteligentes aplicados a ambientes educacionais e os Sistemas de Hipermídia Adaptativa, em seguimento à revisão do estado da arte realizado no capítulo 1. Nesse mesmo capítulo, são realizados estudos sobre os espaços de adaptação e, na navegação adaptativa, é apresentada a teoria das redes quantizadas e operações de fecho como elemento de adaptação proativa. Tal teoria foi base para a construção da modelagem grossa do domínio, onde foi feita uma abordagem bastante diferente da original de modo que pudesse ser utilizada em um contexto de cursos distribuídos pela internet.
No capítulo 4 é feito o desenvolvimento do trabalho em que são discutidas as características principais da modelagem e, com base nelas, é construído um modelo de domínio em três níveis: fina, média e grossa.
No capítulo 5 é feita uma validação do modelo com base em objetos produzidos, resultados obtidos por simulação numérica e em uma análise de especialistas. No último capítulo são feitas as conclusões do trabalho abordando as principais contribuições, suas limitações e considerações para pesquisas futuras.
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TEORIAS DE APRENDIZAGEM
O estudo das teorias de aprendizagem é fundamental para todos os profissionais da área de ensino e aprendizagem e, no caso específico deste trabalho, serviram como aporte teórico para a construção da arquitetura do sistema de tutoria inteligente e adaptativa e nas modelagens fina e média do domínio.
Primeiramente será feita uma abordagem geral das teorias enfatizando as teorias behavioristas e cognitivistas e, em cada uma dessas linhas teóricas, serão abordados em maior profundidade o Behaviorismo de Burrhus Frederic Skinner e a aprendizagem significativa de David Paul Ausubel. Esse foco nos trabalhos de Skinner e Ausubel será realizado, pois foram utilizados na arquitetura do sistema de tutoria inteligente e na modelagem de domínio.
As teorias de aprendizagem são tentativas de interpretar sistematicamente, de organizar e de fazer previsões sobre os conhecimentos relativos à aprendizagem (Moreira, 1999). Segundo Hill, representa o ponto de vista sobre a abordagem de assuntos concernentes à aprendizagem e a especificação de quais são as variáveis independentes, dependentes e intervenientes que possuem relevância acadêmica (Hill, 1990).
Contudo, para definir o que é uma teoria de aprendizagem, é preciso conceituar aprendizagem. Mas, tampouco o termo aprendizagem é ponto de comunhão entre os cientistas da área. Para alguns, aprendizagem é a aquisição de informação ou de habilidades e, para outros, aprendizagem é a mudança do comportamento devido à experiência.
Alguns autores fazem uso de construtos particulares para facilitar a compreensão do termo ou para transmitir com mais exatidão suas teorias, tais como: aprendizagem significativa, aprendizagem significante e aprendizagem por descoberta.
Segundo Moreira (1999), as teorias de aprendizagem podem ser basicamente classificadas em três categorias: as teorias behavioristas, as cognitivistas e as humanistas. Contudo, algumas teorias podem agrupar características peculiares a mais de uma filosofia como, por exemplo, o modelo proposto nesta tese.
Neste trabalho serão apresentadas as teorias behavioristas e cognitivistas mas, antes de entendê-las e observar os pontos positivos de cada uma é preciso desprender-se das idéias pré-concebidas e, nesse sentido, uma boa visão tecnológica pode ajudar. Para um leitor com espírito prático e em contato com as novas tecnologias de informação, é possível notar aplicações imediatas das teorias de aprendizagem que não exclusivamente no uso em sala de aula. As aplicações vão desde a criação de robôs com inteligência artificial até o uso em agentes virtuais para o ensino mediado pelo computador.
Outro ponto a ser levantado ao se analisar as teorias apresentadas neste trabalho são as melhorias e inovações naturais e, quase sempre graduais, que surgem através dos tempos. Portanto, uma teoria em qualquer área do conhecimento que é construída baseando-se em certas observações e reflexões, possivelmente sofrerá modificações, ou até mesmo se extinguirá, com novas observações e reflexões. Pode ocorrer também que, com o tempo, as teorias tenham uma redução em sua gama de aplicações ou em relação aos fenômenos que pretende explicar, como no caso das leis de Newton para a Mecânica que não são aplicáveis para corpos com velocidades próximas à da luz.
Este intróito sobre o olhar científico necessário para o estudo das teorias de aprendizagem se faz necessário em favor de um debate mais produtivo, como atualmente se percebe em pesquisadores que se mostram mais interessados em estratégias de aprendizagem que podem envolver uma combinação de teorias e que dependem das características do curso e do público-alvo.
Em uma pesquisa feita por Wolfoolk et al. (1977) em uma Universidade norte-americana, verificou-se claramente a existência de conceitos pré-concebidos em relação ao Behaviorismo. Nessa pesquisa, um vídeo em que aparecia uma professora usando técnicas de modificação de comportamento com alunos de educação especial foi apresentado a dois
estava utilizando técnicas de modificação de comportamento. Para o segundo, a informação dada era que o vídeo trazia exemplos de educação humanística. Após o vídeo, foi feita uma avaliação por parte dos alunos e o segundo grupo, que fora informado que o vídeo trazia exemplos de educação humanística, avaliou muito mais favoravelmente a professora e consideraram o método capaz de promover tanto a aprendizagem formal quanto o crescimento emocional do aprendiz.
Portanto, antes de descartar ou criticar uma teoria, é necessário entendê-la.