O estudo sobre a arquitetura da memória humana e da carga cognitiva em atividades intelectuais possui aplicação direta no design de recursos de aprendizagem. Conforme discutido anteriormente, Sweller, Merrienboer e Paas (1998) sugerem que o objetivo de um recurso instrucional é oportunizar a construção e automatização de esquemas cognitivos na memória de longo prazo, que são requisitadas pela memória de trabalho durante a elaboração de estratégias na solução de um problema.
16 Texto original: “Human cognitive architecture can be summarized as follows. We have a limited
working memory that deals with all conscious activities and an effectively unlimited long-term memory that can be used to store schemas of varying degrees of automaticity. Intellectual skill comes from the construction of large numbers of increasingly sophisticated schemas with high degrees of automaticity. Schemas both bring together multiple elements that can be treated as a single element and allow us to ignore myriads of irrelevant elements. Working memory capacity is freed, allowing processes to occur that otherwise would overburden working memory. Automated schemas both allow fluid performance on familiar aspects of tasks and—by freeing working memory capacity—permit levels of performance on unfamiliar aspects that otherwise might be quite impossible (SWELLER; MERRIENBOER; PAAS, 1998, p. 258).”
Em atividades de aprendizagem, a memória de trabalho de um estudante é afetada tanto pelos elementos intrínsecos, pertencentes ao conteúdo de aprendizagem, como pelos elementos de interação, que não contribuem para a aprendizagem, os quais podem ser gerenciados no design instrucional.
Na Teoria da Carga Cognitiva, os elementos processados na memória de trabalho em uma atividade de aprendizagem são classificados em três tipos: (1) carga cognitiva intrínseca; (2) carga cognitiva estranha (extraneous); e (3) carga cognitiva relevante (germane) (SWELLER; MERRIENBOER; PAAS, 1998).
3.7.1 Carga Cognitiva Intrínseca
A carga cognitiva intrínseca é formada pelos elementos de aprendizagem provindos das informações do próprio conteúdo de aprendizagem. Cada disciplina ou nível de ensino possui suas características e podem representar em baixa ou elevada carga cognitiva intrínseca.
Além de elementos isolados, cada existência de interação entre esses elementos também são somados na carga cognitiva da memória de trabalho. Por exemplo, aprender o significado dos símbolos dos átomos da tabela periódica pode ser feito separadamente, um de cada vez, sem a necessidade de sobrecarga cognitiva. A carga cognitiva é baixa quando não há interação entre os elementos de aprendizagem, permitindo uma aprendizagem serial de informações, ou aprendizagem mecânica (SWELLER; MERRIENBOER; PAAS, 1998).
Ao contrário, quando há um número elevado de interações entre os elementos de informação, a memória de trabalho é sobrecarregada, considerando suas limitações, podendo não suportar a complexidade exigida no processo de aprendizagem.
Para Sweller, Merrienboer e Paas (1998), somente na assimilação de atividades com elevado número de elementos e com interações entre si é que ocorre um entendimento autêntico do conteúdo. Por exemplo, em casos muito simples, como aprender a tradução de cat para gato, não faz sentido atribuir o termo entendimento, pois, este caso pode ser compreendido como uma aprendizagem mecânica de baixa carga cognitiva.
A determinação do nível de interatividade e complexidade entre elementos de aprendizagem no design instrucional não é tão simples, pois a estrutura cognitiva é idiossincrática demais para considerar que cada elemento seja processado igualmente na memória de trabalho de cada estudante. Essa diferença é um dos principais desafios no design instrucional. Uma maneira de minimizar esse problema é conhecer previamente o público-alvo durante o planejamento de um recurso instrucional.
No processo de aprendizagem com recursos instrucionais, a carga cognitiva intrínseca é somada com a carga cognitiva proporcionada pelas informações extra no material de aprendizagem não associadas ao conteúdo de aprendizagem. Essa carga cognitiva extra é chamada na Teoria da Carga Cognitiva de carga cognitiva estranha.
3.7.2 Carga Cognitiva Estranha
A aplicação da Teoria da Carga Cognitiva em um design instrucional pode contribuir para a redução da carga cognitiva estranha, aquela que não favorece a aprendizagem e sobrecarrega a memória de trabalho. Para isso, Sweller, Merrienboer e Paas (1998) discutem alguns aspectos da Teoria da Carga Cognitiva que podem auxiliar no design instrumental com o objetivo de evitar carga cognitiva estranha desnecessária.
A carga cognitiva estranha ocorre, por exemplo, quando um material de instrução utiliza várias fontes para mostrar a mesma informação, como um texto integrado com um diagrama, legendas e áudio. A duplicação e interação de informações com redundância ou desnecessária proporciona um aumento na carga cognitiva, algo que deve ser evitado no design instrucional.
Por exemplo, no ensino de Física, carga cognitiva estranha ocorre quando um conteúdo é apresentado com muitas ilustrações desnecessárias que não contribuem para a aprendizagem de um conceito. Já em simulação de computador, a carga cognitiva estranha pode ocorrer quando imagens complexas são utilizadas para ilustrar o layout da simulação, como em um painel de controle virtual com botões e medidores sem utilidade para a simulação.
3.7.3 Carga Cognitiva Relevante
Sweller, Merrienboer e Paas (1998) investigaram alguns estudos para compreender a distinção entre as cargas cognitivas estranhas e as cargas cognitivas, que, apesar de não fazerem parte do conteúdo, favorecem a aprendizagem. As cargas que auxiliam a aprendizagem são chamadas na Teoria da Carga Cognitiva de cargas cognitivas relevantes.
Pelo princípio da Teoria da Carga Cognitiva, a soma dos três tipos de cargas cognitivas não pode ultrapassar os limites da memória de trabalho. Essa preocupação agrava quando o conteúdo é complexo e com muita interação simultânea entre os elementos.
A carga cognitiva relevante tem a função de organizar mentalmente o material a ser aprendido e auxiliar na relação das informações novas com os conhecimentos prévios. Portanto, a carga cognitiva relevante contribui diretamente para a aprendizagem.
No ensino de Física, a carga cognitiva relevante pode ser exemplificada com o uso de analogias ou diagramas que favorecem a visualização de conceitos na solução de um problema. Em simulações, a carga cognitiva relevante pode ser considerada como os controles de manipulação de variáveis que afetam o comportamento de um fenômeno físico.
3.7.4 Técnicas de Medida de Carga Cognitiva
Em atividades de aprendizagem, a construção de esquemas cognitivos envolve uma relação multidimensional e complexa entre performance, carga mental e esforço mental. As técnicas para medir o esforço mental podem ser classificadas em três categorias (S-F-P): subjetiva, fisiológica e performance em testes de conhecimento. Para Sweller, Merrienboer e Paas (1998), essas medidas são úteis para estimar a eficiência de um recurso instrucional.
As técnicas subjetivas de medição de esforço mental podem ser realizadas com testes de escala. A aplicação dessa técnica considera que as pessoas são capazes de relatar sua quantidade de esforço mental em testes atribuindo valores em escalas. Essas técnicas foram sendo propostas e aprimoradas desde o surgimento da
Ciência Cognitiva. Por exemplo, na década de 1970, Bratfish, Borg e Dornic (1972) realizaram experimentos para verificar a eficácia de instrumentos criados para medir a dificuldade de indivíduos em atividades intelectuais.
Posteriormente, os instrumentos utilizados para mediar o esforço mental em tarefas intelectuais também passaram a incluir os efeitos fisiológicos, como variação em batimentos cardíacos, atividades cerebrais, dilatação de pupila, taxa de piscadas, e outras manifestações. O problema é que, em situações naturais de aprendizagem, a utilização de múltiplos instrumentos afeta a validade dos resultados, pois a presença de equipamentos de medição de reações fisiológicas pode alterar a participação natural dos estudantes. Por isso, as técnicas de medidas com testes de performance são mais comuns em experimentos em ambientes naturais de aprendizagem. Medidas de performance, geralmente, produzem resultados que são interpretados quantitativamente.
Sweller, Merrienboer e Paas (1998) consideram que a utilização das três técnicas, S-F-P, são mais importantes quando se deseja verificar a qualidade de novos instrumentos de medição da carga cognitiva. Por exemplo, a correlação entre resultados de um teste psicológico com um teste fisiológico ajuda na confiabilidade de ambos os instrumentos. Após estudos empíricos, os autores da Teoria da Carga Cognitiva concluíram que as técnicas de medição de escalas subjetivas são mais promissoras para o objetivo da teoria.
Os instrumentos de medida do esforço mental são úteis, por exemplo, para determinar a eficiência de uma proposta de design instrucional. Em design instrucional, é desejável que a aprendizagem ocorra com o menor esforço mental possível e uma performance de aprendizagem satisfatória. Para isso, Paas e Merriendboer (1993) desenvolveram um método computacional para combinar essas medidas em um gráfico de eixos cruzados do tipo Esforço mental (M) x Performance (P).