Neurociências, educação e saúde

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MULTICULTURAL

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Diálogos

interdisciplinares

Fernanda Castro Manhães Fabio Luiz Fully Teixeira

Cristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de Souza Organizadores

Fernanda Castro Manhães | Fabio Luiz Fully TeixeiraCristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de Souza

Neurociências, educação e

saúde

Neur ociências, educação e saúde

A presente obra contribui para o debate sobre estudos recentes acerca das neurociências, da educação e da saúde e sua relação com as práticas pedagógicas na contemporaneidade e áreas afins, pro- porcionando informações acadêmicas e científicas, alicerçando novas descobertas e horizontes. Na perspectiva interdisciplinar, ancorados em pesquisas que fazem interseção entre as ciências do cérebro, educação, saúde e comportamento humano, surge um novo repensar sobre as práticas pedagógicas correlacionando os estudos nas áreas de aprendizagem e desenvolvimento humano.

Os organizadores

Neurociências, educação e saú- de: diálogos interdisciplinares é mais um livro produzido ancora- do em pesquisas que fazem inter- seção entre as ciências do cérebro e o comportamento humano. É nessa perspectiva que a obra supracitada correlaciona os estudos da neurociência contribuindo para a aprendizagem e o desenvolvimento da interface Saúde e Edu- cação, por meio de intervenções como um fator preponderante nos modos adaptativos dos indivíduos em seu ambiente e nas relações interpessoais.

Agradecemos aos pesquisadores que colaboraram para a cons- trução desta obra e desejamos a todos os leitores força e ousadia em seus estudos e práticas profissionais.

Os organizadores

Acolhemos, com entusiasmo, a publicação da obra Neurociên- cias, educação e saúde: diálogos interdisciplinares, organizada por Fernanda Castro Manhães, Fabio Luiz Fully Teixeira e Cristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de Souza, motivados pela relevân- cia acadêmica do tema. O presente livro renova a parceria dos organizadores com a nossa editora.

Desejamos a todas e a todos uma excelente leitura.

Décio Nascimento Guimarães Editor Responsável

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Diálogos

interdisciplinares

Neurociências, educação e

saúde

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interdisciplinares

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saúde

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Diretor editorial

Décio Nascimento Guimarães Diretora adjunta

Milena Ferreira Hygino Nunes Coordenadoria científica Gisele Pessin

Fernanda Castro Manhães Design

Fernando Dias

Foto de capa: Starline / Freepik Gestão logística

Nataniel Carvalho Fortunato Bibliotecária

Ana Paula Tavares Braga – CRB 4931

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)

N494 Neurociências, educação e saúde: diálogos interdisciplinares / organizadores Fernanda Castro Manhães, Fabio Luiz Fully Teixeira e Cristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de Souza. Campos dos Goytacazes, RJ:

Brasil Multicultural, 2020.

160 p.

Inclui bibliografia ISBN 978-65-5672-0005-0

1. EDUCAÇÃO ESPECIAL. 2. NEUROCIÊNCIAS. 3. ABORDAGEM INTERDISCIPLINAR DO CONHECIMENTO. I. Manhães, Fernanda Castro (org.). II. Teixeira, Fabio Luiz Fully (org.). III. Souza, Cristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de (org.) IV. Título.

CDD 371.9

Instituto Brasil Multicultural de Educação e Pesquisa - IBRAMEP Av. Alberto Torres, 371 - Sala 1101 - Centro - Campos dos Goytacazes - RJ 28035-581 - Tel: (22) 2030-7746

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Comitê científico/editorial

Prof. Dr. Antonio Hernández Fernández – UNIVERSIDAD DE JAÉN (ESPANHA) Prof. Dr. Carlos Henrique Medeiros de Souza – UENF (BRASIL)

Prof. Dr. Casimiro M. Marques Balsa – UNIVERSIDADE NOVA DE LISBOA (PORTUGAL) Prof. Dr. Cássius Guimarães Chai – MPMA (BRASIL)

Prof. Dr. Daniel González – UNIVERSIDAD DE GRANADA – (ESPANHA) Prof. Dr. Douglas Christian Ferrari de Melo – UFES (BRASIL)

Profa. Dra. Ediclea Mascarenhas Fernandes – UERJ (BRASIL) Prof. Dr. Eduardo Shimoda – UCAM (BRASIL)

Profa. Dra. Fabiana Alvarenga Rangel – UFES (BRASIL) Prof. Dr. Fabrício Moraes de Almeida – UNIR (BRASIL) Prof. Dr. Francisco Antonio Pereira Fialho – UFSC (BRASIL) Prof. Dr. Francisco Elias Simão Merçon – FAFIA (BRASIL) Prof. Dr. Helio Ferreira Orrico – UNESP (BRASIL) Prof. Dr. Iêdo de Oliveira Paes – UFRPE (BRASIL)

Prof. Dr. Javier Vergara Núñez – UNIVERSIDAD DE PLAYA ANCHA (CHILE) Prof. Dr. José Antonio Torres González – UNIVERSIDAD DE JAÉN (ESPANHA) Prof. Dr. José Pereira da Silva – UERJ (BRASIL)

Profa. Dra. Magda Bahia Schlee – UERJ (BRASIL) Profa. Dra. Margareth Vetis Zaganelli – UFES (BRASIL) Profa. Dra. Marilia Gouvea de Miranda – UFG (BRASIL)

Profa. Dra. Martha Vergara Fregoso – UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA (MÉXICO) Profa. Dra. Patricia Teles Alvaro – IFRJ (BRASIL)

Prof. Dr. Rogério Drago – UFES (BRASIL)

Profa. Dra. Shirlena Campos de Souza Amaral – UENF (BRASIL) Prof. Dr. Wilson Madeira Filho – UFF (BRASIL)

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Apresentação.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..10 1

Neurociências e o (re)pensar da educação: possibilidades de aprendizagem.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..12 Fernanda Castro Manhães, Fabio Luiz Fully Teixeira,

Cristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de Souza 2

Experimentações e modelagem matemática nas neurociências cognitivas .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..26 Saulo Machado Moreira Sousa, Andressa do Amaral Machado,

Fabio Luiz Fully Teixeira 3

A relação entre o envelhecimento e a qualidade do sono: uma abordagem teórica . .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..40 Luciano Neves Reis, Fernanda Castro Manhães

,

Rosalee Santos Crespo Istoe, Lucas Capita Quarto 4

Neuroeducação: contribuições das neurociências, psicologia e educação para as

práticas pedagógicas.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..51 Andreza de Souza Almeida, Flávia da Cunha Pereira

5

As contribuições da neurociência no processo de formação de professores . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..66 Sebastião Duarte Dias, Cristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de Souza,

Fernanda Castro Manhães 6

Neurociência e a constituição da pessoa, segundo Henri Wallon .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..75 Aline do Nascimento Barbosa, Danielle Soares da Silva,

João Luiz Lima Marins, Sinthia Moreira Silva Ribeiro

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7

A importância da neurociência no processo de aprendizagem .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..88 Cristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de Souza,

Sebastião Duarte Dias, Fernanda Castro Manhães, Ademir Hilário de Souza 8

A metamorfose do corpo na contemporaneidade e a interface com a plasticidade neural .. .. .. .. .. ..97 Erika Costa Barreto, Evandro Monteiro de Barros Junior,

Gustavo Santos Crespo 9

Contribuições das neurociências na Síndrome de Wallenberg.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..108 Juliana da Conceição Sampaio Lóss, Fabio Luiz Fully Teixeira,

Investigação de marcadores neuropsicológicos do declínio cognitivo em

indivíduos senescentes: tecnologia e neurociência cognitiva .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..120 José Alexandre, Lívia Vasconcelos de Andrade, Rosalee Santos Crespo Istoe

11

Diálogos transdisciplinares na tríade: neurociência, educação e saúde.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..130 Lídia de Oliveira Paula

12

O corpo como um espaço de linguagem emocional . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..139 Margarete Zacarias Tostes de Almeida, Caroline Ferreira dos Santos,

Autismo e imitação na proposta da aprendizagem: uma leitura neurocientífica

dos neurônios-espelho . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..148 Mariana Fernandes Ramos dos Santos,

Cristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de Souza, Denise Tinoco Novaes Bedim

Índice remissivo 159

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Neurociências, educação e saúde: diálogos interdisciplinares é uma obra com o objetivo de repensar as práticas pedagógicas na contemporaneidade, fazendo uma interlocução sobre a teoria das relações entre os sujeitos na perspectiva da neurobiologia do aprendizado. Nesse sentido, a proposta procura entender de onde surge nosso pensamento lógico, emocional, motivacional, cultural e social. Quanto mais entendemos o funcionamento do cérebro, principalmente como ele se desenvolve, mais amplia o interesse dos pesquisadores e profissionais de diferentes áreas nos aspectos biológicos relacionados à aprendizagem.

Diante desse cenário, a presente obra contribui sobre estudos recentes em diversos campos e áreas, alicerçando novas descobertas e horizontes, onde se fazem necessárias as seguintes reflexões que ora são destacadas: até que ponto existe influência de variáveis externas e ambientais ou até mesmo genéticas, como causa multifatorial do mau funcionamento fisiológico e disfunção neuronal? Quais fatores interferem na vida do idoso e sua relação com a qualidade do sono? Qual o papel da matemática, e principalmente dentro das neurociên- cias cognitivas, no desenvolvimento mental da criança? Até que ponto nosso cérebro nos conecta com as nossas percepções no mundo de informação e conhecimento?

A obra em destaque reúne elementos teóricos sobre a influência da educa- ção, de educadores e profissionais da saúde em torno do conhecimento cientí- fico baseado em evidências, assim como destaca sua articulação frente aos desafios interpostos considerando a pluralidade dos diferentes atos de ensinar e aprender. Na perspectiva interdisciplinar, ancorados em pesquisas que fazem

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interseção entre as ciências do cérebro, educação, saúde e comportamento humano, surge um novo repensar sobre as práticas pedagógicas correlacionando os estudos nas áreas de aprendizagem e desenvolvimento humano.

As pesquisas apontam que, apesar dos diferentes objetivos, muitas áre- as se interessam pelo processo de aprendizagem e compartilham pontos comuns da neurociência. Portanto, em contextos terapêuticos e educacionais com o objetivo de desenvolver habilidades de resolução de problemas, em seus múltiplos aspectos sociais, nos fornecem razões importantes e concretas, demonstrando o porquê de algumas abordagens se apresentarem mais eficientes do que outras.

Assim, torna-se indispensável o desafio de integrar todo esse conhecimen- to em prol do equilíbrio emocional e social no qual o indivíduo está inserido, assim como nas relações interpessoais e nos modos adaptativos, consolidando a compreensão no campo das neurociências e seus desdobramentos.

Os organizadores

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1 Neurociências e o (re)pensar da educação: possibilidades de aprendizagem

Fernanda Castro Manhães¹ Fabio Luiz Fully Teixeira²

Cristina de Fátima de Oliveira Brum Augusto de Souza³

Considerações iniciais

Quando se questiona a aplicação e intervenção por meio da temática de neuro- ciências, pensamos em cérebro, estruturas e funções cerebrais, inteligência e con- sequentemente em aprendizado. Mas afinal, como se aprende? Qual a idade ideal

1. Pós-doutora em Cognição e Linguagem pela Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro, UENF, Campos dos Goytacazes/RJ. Professora do Programa de Pós-Gradua- ção em Cognição e Linguagem, UENF/RJ. E-mail: castromanhaes@gmail.com.

2. Doutorando no curso de Cognição e Linguagem pela Universidade Estadual do Norte Flu- minense Darcy Ribeiro - UENF. Mestre em Engenharia Médica. Formado em Medicina. E- -mail: fabiofully@gmail.com.

3. Pós-graduanda em Neuropsicopedagogia Clínica e Institucional - UNIG, Itaperuna/RJ.

Mestra em Cognição e Linguagem - UENF, Campos dos Goytacazes/RJ. E-mail: cristinaf- brum@gmail.com.

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para aprendermos? Como estimular nossas inteligências? Existe relação entre desenvolvimento cerebral e plasticidade? Como contribuímos para uma aprendizagem considerada eficaz com tanta informação diariamente? Todas essas in- quietudes fazem parte do meio acadêmico e social, uma vez que os estudos da neurociência no âmbito da educação são alternativas para repensar as práticas pedagógicas na contemporaneidade. Nesse sentido, no campo da neurociência, as pesquisas fazem interlocução entre as ciências do cérebro na perspectiva da neurobiologia do aprendizado.

A construção de respostas a esses questionamentos assume importância fundamental para a vida do ser humano. Há muitos anos se discute com ansie- dade, a partir das diferentes áreas do conhecimento e em diversos contextos, o mistério e as tendências sobre a mente humana, o que tem gerado estudos multidisciplinares, revelando a abrangência dessa concepção marcada pela ciência em diversas esferas.

É nessa perspectiva, e partindo da busca constante em estimular o desenvolvimento da inteligência para a construção de novas aquisições de conhecimento, que vem sendo um fator importante a ser desenvolvido pelos profissionais da educação e pesquisadores no contexto mundial.

A fim de compreender o conceito de inteligência e de suas potencialidades, principalmente nas últimas décadas, no âmbito educacional, que esta pesquisa tem como objetivo refletir, sobretudo, no trabalho de formação de novos profissionais, bem como seu papel no desenvolvimento de competências e habilidades. Esta concepção tem sido alvo de muitas indagações no contex- to educacional, principalmente quando o assunto abordado é neurociências e sua relação na educação.

O objetivo desta pesquisa é analisar numa perspectiva teórica as possibilidades de aprendizagem como um fenômeno social, a partir da realidade brasileira; contudo, trata-se apenas de uma contribuição teórica e bibliométrica sobre o tema, ampliando a visão sobre o processo de desenvolvimento humano, bem como possibilitando novos subsídios para futuros estudos que apro- fundem as questões aqui levantadas de forma superficiais, porém relevantes.

Algumas considerações se fazem necessárias em prol de contextualizar sobre aprendizagem e neurociências, visto que diversas variáveis influenciam no processo de desenvolvimento, dentre elas, aspectos fisiológicos, culturais, psicológicos, ambientais e sociais.

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O cérebro e a aprendizagem

Os estudos sobre o cérebro humano constituem um fator que motivou Gardner a elaborar a teoria sobre as inteligências. Apesar das descobertas fei- tas até o momento, o cérebro e seu funcionamento ainda apresentam muitas características a serem desvendadas. Caracteriza-se como o principal órgão do encéfalo, localizado no sistema nervoso central, desempenhando o contro- le de atividades voluntárias e involuntárias em razão dos estímulos provenien- tes do meio ambiente (RELVAS, 2009; MAIA, 2011).

O levantamento de pesquisas na área da neurobiologia revelou a presença de áreas no cérebro que correspondem, ao menos grosseiramente, a certas formas de cognição. Estes mesmos estudos demonstram a existência de uma organização neural para a noção de diferentes modalidades de processamento da informação.

As atividades complexas como o pensamento, a memória, a emoção e a linguagem fazem parte de suas funções (AAMODT; WANG, 2013). É reconhe- cida, atualmente, sua grande capacidade de adaptação (GARDNER, 1995), a combinação que se pode realizar entre os neurônios, a sua capacidade de me- mória, a adaptabilidade de determinadas áreas a novas funções quando lesado.

A partir disso, Gardner e sua equipe buscaram novos conceitos e conse- quentes aplicações dessa visão de inteligência que possam satisfazer às neces- sidades do ser humano no mundo moderno.

A inteligência não é uma propriedade estática, ela é acionada quando os indivíduos estão tentando resolver um problema, empenhados numa invenção, ou tentando sobreviver em um meio ambiente desa- fiador. Assim, muitos cientistas procuraram índices do “cérebro em funcionamento” (GARDNER, 1998, p. 149).

Conforme destacado por Gardner (1994), o conhecimento é alcançado por meio de um sistema de inteligências ou capacidades interconectadas que são, em parte, independentes e localizadas em diferentes regiões do cérebro, deno- minadas Inteligências Múltiplas.

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1 –Neurociências e o (re)pensar da educação: possibilidades de aprendizagem

A Teoria das Inteligências Múltiplas

A partir da teoria, Gardner (1995) permitiu-nos uma visão mais específica sobre o que é a inteligência, como ela se manifesta no ser humano e quais são suas características. Alguns pesquisadores norte-americanos começaram seus estudos em Harvard para estudar se a inteligência humana se restringia às habilidades medidas pelos testes de QI ou se ela seria mais abrangente. Pes- quisadores como Gardner (1983), Minsky (1989) e Gould (1991) consideram que os testes de QI servem apenas para medir a capacidade de um indivíduo em resolver testes para indicar a existência de diversas capacidades intelec- tuais humanas que estão muito além da simples capacidade de dar respostas curtas e precisas para perguntas curtas. Esses pesquisadores evidenciam uma tendência em chamar de inteligentes pessoas capazes de tomar decisões, de resolver problemas, de estabelecer e realizar projetos.

Algumas características definem as inteligências. Cada uma é independente da outra, mas todas interagem entre si. Isso quer dizer que mesmo que um aluno tenha uma delas mais desenvolvida, não necessariamente precisa que todas as outras também sejam. Entretanto, com o apoio dessa inteligência, todas as outras podem também se desenvolver. Não há hierarquia no espectro de inteli- gências, não havendo, portanto, uma inteligência mais importante. Se fôssemos representá-las graficamente, colocaríamos todas elas lado a lado, demonstrando essa interação e a não hierarquização entre as mesmas. Outra característica importante de ser mencionada é que as inteligências apresentam uma herança biológica, mas são condicionadas pelo meio e pela cultura. Assim, um indiví- duo que tenha nascido com um nível muito elevado de uma inteligência poderá desenvolvê-la ou adormecê-la, dependendo dos estímulos que o meio lhe provê.

Gardner tem se dedicado, nos últimos anos, ao estudo de duas vertentes principais: o desenvolvimento das capacidades simbólicas, principalmente artes, em crianças normais e em crianças superinteligentes – pesquisa realizada no Harvard Project Zero – e a perda das capacidades cognitivas em indivíduos sofrendo de mau funcionamento cerebral, desenvolvida no Boston Veterans Ad- ministration Medical Center e na Boston University School of Medicine. Gardner desenvolveu, em seu livro “Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligen- ces”, uma teoria chamada de “Inteligências Múltiplas”, construída a partir da comparação entre testes de QI e desempenho, em que focaliza o homem e sua relação com os diversos sistemas simbólicos, como a escrita e as imagens.

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O autor busca superar a noção comum de inteligência como uma capacidade geral ou potencial em maior ou menor grau, além de questionar a assun- ção que a inteligência, independentemente de sua definição, pode ser medida por meio de instrumentos verbais padronizados, tais como respostas-curtas e testes com lápis e papel. Seu ponto de vista considera que a cognição humana, para ser estudada em sua totalidade, precisa abarcar competências que nor- malmente são desconsideradas e que os instrumentos para medição dessas competências não podem ser reduzidos a métodos verbais que se baseiam for- temente em habilidades linguísticas e lógico-matemáticas.

De acordo com Gardner (1995), o conceito sobre as inteligências múltiplas pluraliza a definição tradicional de inteligência, potencializando e explorando a capacidade de resolver problemas ou elaborar produtos que são mais importantes num determinado ambiente ou comunidade cultural. Nesse aspecto, a linguagem pode manifestar-se em determinada forma de solução de problemas vinculada ao estímulo cultural, como escrita em uma cultura, como oratória em outra, e como linguagem secreta dos anagramas numa terceira.

Apesar de não haver hierarquia, as inteligências aqui serão descritas de forma ordenada, sem que essa ordem tenha alguma prioridade específica.

A descrição de cada inteligência será feita conforme exposto em Gardner (1995). Para cada inteligência será considerado: a) breve descrição da inteligên- cia e algumas de suas peculiaridades; b) habilidades presentes em cada uma delas; c) estados finais ou domínios, que correspondem às atividades profissionais que a sociedade organiza e nos quais pode ser reconhecido um maior desenvolvimento da inteligência em questão; d) as estratégias ou produtos produzidos nessa inteligência, principalmente os que podem ser desenvolvidos em sala de aula; e) uso diário dessa inteligência, abordando atividades que podem ser re- alizadas fora da sala de aula; e f) o que essa inteligência não é, esclarecimento sobre o mau entendimento que se faz da inteligência em questão.

Dessa forma, as oito inteligências classificadas pelo autor estarão separada- mente definidas e descritas. Inicialmente, a teoria das Inteligências Múltiplas foi difundida com sete diferentes formas (habilidades) de inteligência. Com as últimas revisões e pesquisas, Gardner propôs uma oitava inteligência: a naturalista. Atualmente, o autor ainda estuda a existência de uma nona inteligência: a espiritual.

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Percurso metodológico

O presente estudo foi embasado por uma pesquisa quantitativa, do tipo descritiva, buscando um levantamento dos trabalhos empíricos e teóricos produzidos no meio acadêmico sobre o neurociência e educação. Trata-se de uma revisão bibliométrica, caracterizada pelo estudo da classificação e avalia- ção e informações peculiares das publicações, com o propósito de identificar substratos, tendências e o crescimento da produção científica de uma ou mais áreas de conhecimento.

Para obtenção da coleta de informações, foi realizada uma busca na base de dados Scopus, disponível no Portal de Periódicos da Capes. A escolha da referida base se fundamenta por ser considerada uma das maiores bases de dados de conhecimento cientifico multidisciplinar.

A pesquisa foi realizada no mês de novembro de 2019, sendo utilizada a opção de busca rápida, que retorna as publicações que tenham a palavra di- gitada no título, no resumo ou nas palavras-chaves a partir de 2002 até o presente momento.

Para composição do escopo deste estudo, realizou-se a busca de informa- ções a partir das palavras-chave “neurociência” e “educação”, sendo seleciona- das todas as publicações relacionadas à busca neste período.

As informações relacionadas à evolução temporal, nome de autores, perió- dico, afiliação, veículos de comunicação e país, foram obtidas nos campos em que é possível refinar a busca. A coleta de dados se deu tanto de forma geral, considerando todos os autores, quanto especificamente dos autores brasileiros, sendo o corpus desde estudo, composto por trezentos e quarenta e sete pesquisas.

As buscas foram representadas pelas expressões abaixo:

Your query: (ALL (neurociência + educação) AND PUBYEAR > 2002)

Number of results: 347.

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Resultados

O gráfico 1 apresenta a quantidade de publicações encontradas na base Sco- pus de acordo com as palavras-chave “neurociência” e “educação” utilizadas.

Gráfico 1 - Publicações sobre neurociência e educação

Fonte: Scopus (2020).

Percebe-se que 2010 e 2014 foram os anos com mais artigos encontrados, seguidos de 2016 e 2018.

Diante do exposto, nota-se que é crescente o número de publicações e pesquisas nas diversas áreas do conhecimento envolvendo neuropsicologia e educação com foco no desenvolvimento cognitivo e na aprendizagem. Estu- dos apontam que tais reflexões poderão contribuir na busca de fundamentos, princípios e conceitos epistemológicos, bem como na melhoria da prática me- todológica do professor, foco aqui da discussão sobre educação e possibilidades de aprendizagem (FERRARI; SEKKEL, 2007).

No gráfico 2, são apresentados os países com maior número de publicações de acordo com os termos “neurociências” e “educação”.

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Gráfico 2 – Publicações, por países, sobre neurociências e educação

Observa-se que o Brasil é o que mais publica, com cerca de 324 artigos na categoria analisada. Destaca-se, também, que Portugal é o 2º lugar na publica- ção em todo o mundo. Portanto, a produção científica sobre essa temática precisa ser maior e melhor divulgada, tanto no meio acadêmico e científico como na sociedade em geral. Ressalta-se a necessidade para criação e indexação de novas revistas científicas especializadas na área e no processo de aprendizagem. Cabe ressaltar que a neurociência no Brasil tem avançado como pesquisa e a tendência é que essa área siga a nível mundial, sendo notório que ela foi uma das áreas do conhecimento com publicações científicas significativas nos últimos anos, contribuindo para o desempenho nacional no campo científico (BRITTO; BALDO, 2007).

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Gráfico 3 – Tipos de publicações sobre neurociências e educação

Pode-se constatar que 85,3% das publicações sobre os assuntos estão nos artigos científicos, seguidos de artigos de revisão e conferências.

No Brasil, o cenário demonstrado por estudos de Grossi et al. (2014) di- mensionam o desafio para a mudança do modelo educacional brasileiro. Se os estudos sobre a neurociência podem proporcionar uma mudança significativa no processo de aprendizado, como proposto por essa pesquisa, infere-se que o caminho a ser percorrido pelo Brasil será longo. Logo, o número significativo de publicações corrobora com o exposto.

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Gráfico 4 - Instituições brasileiras com publicações sobre neurociências e educação

Observa-se que, dentre as instituições, o 1º lugar é ocupado pela Universi- dade de São Paulo, o 2º pela Universidade Estadual Paulista, seguido da Uni- versidade Federal do Rio de Janeiro. As Instituições de Ensino Superior cada vez mais se preocupam e demonstram comprometimento com o conhecimen- to no âmbito nacional.

Borba (2001) aponta que as agências de fomento à pesquisa e o Ministério de Educação e Cultura (MEC) deveriam desenvolver mais espaços para privi- legiar a produção de conhecimentos sobre esta temática, bem como ampliar suas ações de extensão, universalizando o seu acesso.

Ainda nesse sentido, Guerra (2011) destaca que a aplicação das neuroci- ências no contexto educacional tem limitações. As neurociências podem in- formar a educação, mas não explicá-la ou fornecer prescrições, receitas que garantam resultados. Esse dado aponta para uma reflexão constante em que os pesquisadores no Brasil, a partir do gráfico acima destacado, precisam di- rimir assuntos de relevância acadêmica com foco na educação seja ela básica ou superior.

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Gráfico 5 - Autores e publicações sobre neurociências e educação

No que se refere às publicações na base Scopus sobre neurociência e educa- ção no Mundo, cada autor tem pelo menos sete artigos publicados nos últimos 10 anos. Ressalta-se que, considerando o número médio de artigos publicados anualmente, a maioria dos pesquisadores brasileiros (54,93%) aumentou sua produção científica nos últimos cinco anos. A referida pesquisa demonstrou que os pesquisadores brasileiros no campo da neurociência Clínica têm relevante produção científica tanto do ponto de vista quantitativo como também qualitativo. Essa produção científica tem aumentado significativamente nos últimos anos e, na maioria dos parâmetros analisados, os pesquisadores no campo da neurociência superam os pesquisadores do CNPq de outras áreas do conhecimento em Medicina Clínica. Assim, conforme pesquisas na base Scopus, está relacionada à área de formação do pesquisador e que a maioria tem em comum a busca por dados que auxiliem para melhor compreensão e sua estrutura multidimensional teoria prática (ROMANO-SILVA et al., 2013).

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Gráfico 6 – Publicações e suas respectivas áreas sobre neurociências e educação

No caso das publicações sobre o tema neurociência e educação, também se verifica predominância de periódicos ligados à área da medicina, seguido de neurociências e ciências sociais. Interessante notar a presença de artigos publicados nas áreas de psicologia e farmacologia.

Os estudos sobre neurociências no Brasil estão representados principalmente pela Sociedade Brasileira de neurociências e Comportamento (SBNeC), que congrega a pesquisa básica da área. Na área clínica, a neurociência brasileira é apresentada nas Sociedades Brasileiras de Neurologia, de Psiquiatria e de Neuropsicologia. Logo, compreende-se a primeira área focada na dicoto- mia saúde-doença, e estas envolvem a Psicologia, a Farmacologia, a Fisiologia, a Bioquímica e a Brazilian Research Association on Vision and Ophthalmology (VENTURA, 2010).

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Considerações finais

Em linhas gerais, ainda há dúvidas de que há relação entre a teoria das Inteligências Múltiplas e estudos na área da educação. Dentro desta perspectiva plural, Gardner define a existência de oito inteligências, sendo a Linguísti- ca, Musical, Lógico Matemática, Espacial, Corporal Cinestésica, Interpessoal, Intrapessoal e a Naturalista. No entanto, são caminhos em processo de cons- trução, com uma infinidade de abordagens a serem exploradas com outras áreas do conhecimento. O modelo de Gardner aponta não para a medição geral e comparação de níveis de inteligência, mas sim para a identificação das inteligências individuais das pessoas e o desenvolvimento de trabalhos a fim de incentivar o aprendizado a partir delas, como já pôde ser verificado em estudos como os de Weller (1999), Haley (2004) e Shearer (2004).

A neurociência tem contribuído de maneira significativa nos processos de ensino e aprendizagem e para as práticas pedagógicas que levam em consi- deração os fatores neurobiológicos. Nesse sentido, foi possível observar que a neurociência estuda além dos mecanismos da atenção, memória, aprendizagem, emoção, e suas ligações com os organismos do corpo humano, sendo incluída neste processo a inteligência e seus estímulos.

Ao longo dos mais de vinte anos em que a teoria das Inteligências Múlti- plas foi publicada, diferentes autores buscaram aplicações para as mesmas em suas áreas de atuação. E mesmo com este real interesse em levar a teoria a novos estudos empíricos, a principal área com relatos sobre as formas de aplicação da teoria das inteligências múltiplas vem sendo sua área de origem, a educação, na qual destacam-se pesquisas sobre formas de aprendizagem em sala de aula, educação à distância e estudos de literatura.

Referências

AAMODT, S.; WANG, S. Bem-vindo ao cérebro do seu filho: como a mente se desenvolve desde a concepção até a faculdade. São Paulo: Cultrix, 2013.

BORBA, V. R. O envelhecimento da humanidade: o papel da universidade. In: Seminário Unes- punati, 3., 2001, Rio Claro. Resumos. Rio Claro: [s.n.], 2001.

BRITTO, Luiz Roberto G.; BALDO, Marcus Vinícius C. Pensando o futuro da neurociência.

Revista USP, São Paulo, n. 75, p. 32-41, set./nov. 2007.

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FERRARI, Marian A. L. Dias; SEKKEL, Marie Claire. Educação inclusiva no ensino superior: um novo desafio. Psicol. cienc. prof. [online]. 2007, v. 27, n. 4, pp. 636-647. Disponível em: ht- tps://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1414-98932007000400006&lng=pt

&tlng=pt. Acesso em: 28 mai. 2020.

GARDNER, H. Frames of mind: the theory of multiple intelligences. New York: Basic Books, 1983.

GARDNER, H. Estruturas da mente: a teoria das inteligências múltiplas. Porto Alegre: Artes Médicas, 1994.

GARDNER, H. Inteligências Múltiplas: a teoria na prática. Porto Alegre: Artes médicas, 1995.

GARDNER, H. Inteligência: múltiplas perspectivas. Porto Alegre, Artmed, 1998.

GARDNER, H. O verdadeiro, o belo e o bom. Objetiva: Rio de Janeiro, 1999.

GARDNER, H. Inteligência: um conceito reformulado. Objetiva: Rio de Janeiro, 2000.

GOULD, S. J. A falsa medida do homem. São Paulo: Martins Fontes, 1991.

GUERRA, L. B. O diálogo entre a neurociência e a educação: da euforia aos desafios e possibilidades. Revista Interlocução, 4(4), 01-10. 2011. Disponível em: http://interlocucao.loyola.

g12.br/index.php/rev ista/article/viewArticle/91. Acesso em: 23 dez. 2016.

GROSSI, Márcia Gorett Ribeiro et al. Uma reflexão sobre a neurociência e os padrões de aprendizagem: A importância de perceber as diferenças. Debates em Educação, Maceió, v. 6, n.

12, 2014. Disponível em: http://dx.doi.org/10.28998/2175-6600.2014v6n12p93. Acesso em:

28 mai. 2020.

HALEY, M. H. Learner-Centered Instruction and the theory of multiple intelligences with sec- ond language learners. Teachers College Record, v. 106, n. 1, 2004.

MAIA, H. Funções cognitivas e aprendizado escolar. In: MAIA, H. Neurociências e desenvolvi- mento cognitivo. Rio de Janeiro: Wak Editora, 2011.

MINSKY, M. A Sociedade da Mente. Rio de Janeiro: Francisco Alves, 1989.

RELVAS, M. P. Fundamentos biológicos da educação: despertando a inteligência e afetividade no processo de aprendizagem. 4. ed. Rio de Janeiro: Wak, 2009.

ROMANO-SILVA, M. A. et al. Perfil e análise da produção científica dos pesquisadores brasileiros em Neurociência Clínica. Rev. psiquiatr. clín. São Paulo, v. 40, n. 2, 2013.

SHEARER, C. B. Using a multiple intelligences assessmen to promote teacher development and student achievement. Teachers College Record, v. 106, n. 1, 2004.

VENTURA, Dora Fix. Um retrato da área de neurociência e comportamento no Brasil. Psicolo- gia: Teoria e Pesquisa, São Paulo, v. 26, 2010.

WELLER, L. D. Application of the multiple intelligences theory in quality organizations. Team performance management, v. 5, n. 4, 1999. Disponível em: http://proquest.umi.com. Aces- so em: 28 mai. 2020.

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2 Experimentações e modelagem matemática nas neurociências cognitivas

Saulo Machado Moreira Sousa¹ Andressa do Amaral Machado² Fabio Luiz Fully Teixeira³

Considerações iniciais

A maior maravilha da mente humana talvez seja, além de estabelecer nossa identidade como espécie por meio da criação das artes e das ciências, ser capaz de criar, modelar e entender a si mesma. Quando falamos das artes em to-

1. Doutor em Física pelo CBPF, Mestre e Bacharel pela UFRJ. Foi pesquisador da International School for Advanced Studies, International Centre for Theoretical Physics, Università di Trieste e Université Toulouse III. Foi Professor da UFF e UFRJ. Convidado da ONU no Young Lea- ders e Prêmio Ministério da Ciência na SBPC.

2. Neuropscicopedagoga. Professora da Pós-graduação em Neurociências e Neuropsicopeda- gogia da Universidade Iguaçu – Itaperuna. Acadêmica de Medicina e Mestranda em Medi- cina Tradicional Chinesa. Especialista em Naturopatia e Fitoterapia Chinesa. Neuropsicope- dagoga Clínica, Hospilar e Institucional.

3. Doutorando em Cognição e Linguagem - UENF, Campos dos Goytacazes, RJ. Professor da Faculdade de Medicina - UNIG, Campus V, Itaperuna, RJ. Professor/Orientador.

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das as suas formas, atribuímos sempre o conceito de originalidade. Entretanto, serão as artes originais no sentido lógico e literal da palavra? Mozart dizia: “As notas já estão lá. Eu apenas as coloco em ordem”. Nesse sentido, podemos as- sociar o fato de que um computador, ao sortear notas e pausas em sequencias ordenadas, iria, em algum momento, ser capaz de produzir a Sonata em Lá Maior. Da mesma forma, por menor que seja a probabilidade, pincéis de tinta jogados aos céus poderiam pintar os Girassóis de Van Gogh.

Onde entra, então, a originalidade humana? Provavelmente em como a mente humana se enxerga, no seu entendimento do próprio funcionamento cognitivo, descobrindo quais emoções as notas sequenciadas da Sonata, ou das cores dos Girassóis, irão produzir ao serem sentidas e percebidas. A mente escolhe aquilo que lhe atinge de uma forma ou de outra. Em paralelo ao mundo das artes, filosofia e religião, caminham junto os saberes e as tradições correlatos, elaborando porquês e imaginando a nossa posição no universo. As ciências sociais e políticas questionam e estruturam nossa sociedade como seres comunitários estabelecendo ordem e identidades comuns, enquanto que as ciências exatas e biológicas, por sua vez, procuram descrever o mundo que nos cerca tomando como base a linguagem científica.

Toda a estrutura científica deve ser entendida como um ferramental descritivo do mundo que nos cerca. Tanto o detectável pelos nossos sentidos quanto o invisível aos olhos, como o universo cosmológico e o mundo microscópico, são investigados e posteriormente descritos dentro do método científico. Hi- póteses, experimentações e teses regram nossas afirmações mais concretas sobre o mundo em que vivemos e seus horizontes. As ciências, entretanto, não se firmam apenas no fato descritivo. A descrição cientifica do mundo deve trazer entendimento do presente ao lado da capacidade de se fazer previsões futuras.

Mais do que isso, deve poder ser escrita e expressa do modo mais objetivo possível. Neste último cenário, surge a linguagem matemática.

A matemática permeia todas as facetas humanas como linguagem objetiva e representação lógica, e também funciona como pilar fundamental do pensamento último e mais puro. Há um grande debate se a matemática deve ser considerada uma ciência, uma vez que não se sujeita à metodologia cien- tífica. Resta saber se é apenas uma linguagem ou se é onde reside a lógica e as estruturas mais fundamentais e abstratas do universo. Fato é que, a despeito das ciências exatas, biológicas ou mesmo das ciências humanas, as quais des- crevem os sistemas sob estudo de forma objetiva e imparcial, a matemática é

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fruto da criação humana. Não necessariamente a matemática precisa descrever e ser linguagem do mundo objetivo em que vivemos.

Enquanto teoremas e suas estruturas derivadas são afirmações tomadas como verdades a partir de prova prévia, os axiomas matemáticos são os pi- lares fundamentais sobre os quais toda a teoria será lastreada e produzida.

Estes mesmos axiomas, entretanto, não constam de provas anteriores ao seu estabelecimento, ou experimentações que os confirmem. Quase artísticos, os axiomas são criados e inventados no cérebro humano sem pretenção de traduzir a realidade física que nos cerca. A geometria Euclideana, por exemplo, baseada nos famosos axiomas de Euclides, foi criada em detrimento da necessidade de medir o mundo a nossa volta, o ambiente em que vivemos. Jamais teve a pretensão de descrever a curvatura espaço-temporal interna ao hori- zonte de eventos de um buraco negro e sua geometria associada. De maneira similar, qualquer aluno ocidental irá dizer que é inconcebível a noção de áreas e medidas de espaço assumirem valores negativos. Na matemática chinesa, porém, áreas podem assumir valores negativos de acordo com o sentido em que percorremos a figura geométrica. As matemáticas, no seu plural máximo, pretendem ser a linguagem mais pura do pensamento lógico humano, mas não perderão jamais a sua humanidade.

Modelagens matemáticas da cognição humana

A partir deste momento, devemos estar começando a nos convencer de que nossa visão de mundo, até mesmo nossa percepção de tudo que nos cerca, é irreal, se não, pelo menos, subjetiva, e gerada pela nossa mente individual. Neste aspecto, abrange-se não somente o mundo físico, como o emocional e o inte- lectual em suas diversas facetas. A mente humana acaba sendo um vasto misto de sensações de experiências materializadas e irreais. Capaz de se espelhar e criar fugas. Nossos sentidos e capacidade de perceber estímulos são as portas de acesso do mundo externo para entrar na própria mente humana. A própria inteligência, inicialmente relacionada com o tempo que guardamos um dado estímulo na memória e durante o qual podemos processar a percepção do mesmo, passou a ser entendida como a capacidade humana de interpretar e analisar o mesmo estímulo. Afinal, ratos teriam uma memória RAM muito maior que a nossa, mas, ao menos em geral, não fazem a crítica de uma pintura.

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2 – Experimentações e modelagem matemática nas neurociências cognitivas

Neste entendimento, de que a nossa percepção de mundo é irreal ou, no melhor prisma, apenas verosímil à realidade, faz-se necessária uma modelagem acurada do nosso processo de entendimento e posterior interação de resposta com o mundo externo. Um dos modelos de processos cognitivos e visão de mundo mais relevantes atualmente é chamado o modelo de inferên- cia bayesiana. Este modelo trata o entendimento de mundo de acordo com a teoria das probabilidades, mais especificamente, as chamadas probabilidades bayesianas. A esta altura faz-se necessário o entendimento de tais conceitos.

Vamos analisar a probabilidade de que, em um dado de seis faces, venha- mos a obter a face de número 1 como resultado do dado sendo jogado. Se nos indagarmos qual a probabilidade de ter a face 1 como resultado, ou melhor, a probabilidade de termos qualquer uma das faces como resultado, surge rapi- damente a resposta 1/6. A questão agora não é analisar o porquê de a resposta ser 1/6, mas o mecanismo formal que nos leva a ela. Quando jogamos o dado, não sabemos qual face aparecerá como resultado. Se jogarmos o dado dez vezes, também não sabemos os resultados que iremos obter e nem podemos afirmar com certeza que a face 1 aparecerá 1/6 das vezes. Em termos estatísticos, podemos definir a probabilidade de um evento ocorrer como a razão entre o número de vezes que obtemos o resultado esperado sobre o número total de experimentações, quando este ultimo é levado a infinito. Assim, percebemos que para obtermos a probabilidade correta do evento favorável ocorrer, precisamos repetir a experimentação, ou seja, jogar o dado infinitas vezes.

A razão acima não vai a zero, pois na mesma velocidade em que o número total de experimentações vai a infinito, também vai o número de vezes do evento favorável. Assim, a razão acaba convergindo para uma constante que corresponderá à probabilidade em questão. Realizando tal cálculo, podemos afirmar, com absoluta certeza, que 1/6 das vezes obteremos a face 1 ao jogar o dado infinitas vezes.

No que tange ao bom senso, repetir uma dada experimentação infinitas vezes não é apenas uma tarefa hercúlea, mas impossível. Desta forma, a definição supracitada de probabilidade é, na verdade, um capricho do formalismo mate- mático e do seu linguajar. Faz-se necessária uma nova formulação do conceito de probabilidade mais palpável e razoável dentro dos conceitos da realidade humana. Surge, então, a probabilidade bayesiana, baseada na nossa inferência de mundo e no conjunto de conhecimentos sobre um dado sistema, a partir dos quais estabeleceremos as previsões probabilísticas atreladas ao sistema/

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eventos sob estudo. Neste caso, a probabilidade bayesisna tomará a forma de uma probabilidade condicional, que corresponde à probabilidade de ocorrên- cia do evento favorável, dado que alguma situação ou evento prévios tenham ocorrido. No caso da probabilidade bayesisna, podemos afirmar diretamente que a probabilidade é 1/6, dado que há apenas uma face 1 no dado dentre as 6 possibilidades no geral, e dado que todas as faces são equiprováveis. Salta os olhos que o modelo bayesiano deve se assemelhar consideravelmente mais à nossa visão de mundo. Mais especificamente, é claramente impossível ao nosso cérebro repetir infinitas vezes um dado evento para esboçar previsões e análises sobre o mesmo. Em vez disso, nosso cérebro trabalha em cima do nosso conhecimento prévio sobre o sistema em questão, ou mesmo cria uma visão de mundo que lhe dê base para estimativas e interações.

A essa visão de mundo damos o nome, dentro do chamado Modelo de Inferência Bayesiana (ADAMS, 2018), de expectativa de mundo. Em outras palavras, mesmo a pouca informação acessível ao cérebro, junto de experiên- cias e aprendizados prévios sobre o nosso mundo, permite ao nosso sistema nervoso central a criação de um mundo irreal a partir do qual o cérebro tomará todas as suas decisões. Entretanto, cabe a discussão do quanto este mundo irreal replica e espelha o mundo real. Para isso, há um confronto de verossimilhança entre o que o nosso cérebro recebe de informação dos nossos veículos sensoriais e a sua expectativa de mundo.

Mais formalmente, em termos matemáticos, a expectativa de mundo é mapeada em uma distribuição de probabilidades. O mundo descrito senso- rialmente irá, por sua vez, também dar origem a uma outra distribuição de probabilidades. Na região do córtex cerebral, ambas as duas visões serão con- frontadas, o que pode ser representado matematicamente pela identificação da variância entre as duas distribuições de probabilidade. Caso a variância seja pequena, significa alto grau de verossimilhança entre a expectativa de mundo criada e as descrições sensoriais dos sentidos. O cérebro, então, pára o confronto e toma a expectativa de mundo como sua visão de mundo e ponto de partida para as próximas interações com o meio externo. Por outro lado, caso a variância seja grande, significa que a expectativa de mundo criada não condiz com a informação do mundo real que chega ao cérebro a partir dos nossos sentidos. Neste caso, criar-se-á uma nova expectativa de mundo cuja distribuição de probabilidade será novamente confrontada com a distribuição de probabilidades das informações sensoriais. O ciclo de elaboração de novas

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expectativas de mundo e confrontos com o dito mundo sensorial continuará até que o cérebro decida que a variância entre as duas distribuições probabilís- ticas é suficientemente pequena, terminando o processo de retro-alimentação.

Cabe dizer que, ao modelarmos matematicamente o caso de um cérebro de um paciente portador de autismo (HAKER, 2016), podemos entender que o ciclo de confronto só terminará quando a variância final for a menor possível, de forma que a expectativa de mundo praticamente venha a coincidir com o mundo sensorial. Tal fenômeno permite não somente entender a percepção micro do mundo autista, mas também dar base matemática a prevalência de hipersensibilidades dentro do espectro autista.

Apenas ultimamente a neurociência cognitiva, dentro dos inúmeros braços das neurociências, começou a vislumbrar a matemática como uma parte importante da sua evolução e descrição, como ocorre no modelo supracitado de infe- rência bayesiana para o funcionamento do cérebro. Em geral, a ligação da nova ciência com a matemática ocorre quando a primeira necessita de ferramentas mais específicas. No caso do estudo da cognição, a matemática vem se mos- trando um importante embasamento tanto no ramo teórico e de modelagem, quanto computacional. Um dos aspectos mais relevantes que a matemática vem assumindo dentro das neurociências cognitivas é ser um fator de unificação das diversas teorias. Além disso, áreas da matemática extensamente aplicadas à biologia e à medicina vêm trazendo uma visão do mundo micro para junto das ciências cognitivas. Exemplos disso são os estudos dos controles motores e visuais, ou simplesmente a fisiologia de um único neurônio ou de colunas corticais, que têm sido amplamente o foco de áreas da matemática como análise funcional, topologia, sistemas dinâmicos e teoria de grupo e das probabilidades.

Geometria computacional e modelagem computacional vêm, também, dando forma e corpo a áreas como inteligência artificial e redes neurais.

As subáreas das ciências cognitivas vêm sendo abundantemente acrescidas de informação a partir de meios matemáticos. A exemplo, métodos estatísti- cos vêm sendo amplamente utilizados no tratamento de dados em psicologia e linguística. Gigerenzer (1991) argumenta que as ferramentas que usamos, em geral, impactam consideravelmente às neurociências e comumente trazem à tona inúmeros problemas metodológicos.

Em Andler (1991), discute-se a neurociência dentro de três fases distintas.

Na chamada fase pré-histórica (1942-1956), há o foco na lógica e em uma crescente cibernética (DUPUY, 1991; HEIMS, 1991). A lógica bouleana, por

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exemplo, trouxe à geometria e às formas volumétricas as operações de adição, subtração e união - dentre outras - a partir de uma estrutura matemática quase que visual, reproduzindo o processo cognitivo humano. É inclusive esta propriedade que faz com que a lógica bouleana seja, ainda hoje, abundantemente aplicada no processo de modelagem de objetos em computação gráfica. A ló- gica pode ser considerada como uma das grandes áreas da matemática, não tendo apenas tomado um caráter mais sensorial e espelho ao cognitivo humano, mas sendo capaz, também, de representar uma série de conceitos mentais. Por meio da cibernética, esperava-se um entendimento mais profundo do cognitivo humano a partir de uma modelagem mais profunda do cognitivo das máquinas e sua forma de pensar. Nesta vanguarda, encontrava-se, inclusive, o matemático Alan Turing (TURING, 1937), pai do primeiro computador

“pensante” com o qual decifrou os códigos nazistas durante a Segunda Grande Guerra. Turing utilizava a lógica como mecanização do pensamento mental, enquanto que, nas ciências biológicas, a lógica foi amplamente utilizada nos trabalhos de McCulloch e Pitt (McULLOCH, 1988; ANDERSON, 1988), dentre outros.

A primeira fase do período histórico das ciências cognitivas (1956-1980) se concentra nos avanços da inteligência artificial (LUNGARELLA, 2007). Já durante seu nascimento, a inteligência artificial foi gerada tomando por base o que se entendia por cognição humana. Neste ponto, vale ressaltar que a esta altura se pensava, basicamente, em reproduzir a maneira humana de resolver problemas, sem que entrássemos no foco do que definiria sentimentos ou mesmo consciência, no que diz respeito às máquinas. Segundo (ANDLER, 1991), a lógica matemática regeria a linguagem formal dos sistemas, enquanto que as teorias por detrás do pensamento artificial tomariam a forma (ao menos em termos de notação) de programas computacionais. Neste momento, faz-se interessante pensarmos nos programas como a mente humana, sendo o hardware da máquina necessário não somente para a realização de tarefas e interação com o mundo exterior, como também para abrigar a “mente”, assim como nosso cérebro.

A inteligência artificial se faz presente ainda hoje até mesmo no campo de interação com o ser humano. Por exemplo, a inteligência artificial denominada Amelia, da companhia IPsoft, foi considerada, segundo o Grupo Everest, como o agente de inteligência artificial mais capaz e cuja cognição mais se assemelha a do ser-humano. Amelia atua em análises empregatícias, como especialista

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em operações de TI, no atendimento ao cliente, dentre outras ocupações e tarefas, sendo capaz de afetar e influenciar indústrias e mercados. Na evolução dos sistemas de inteligência artificial, o desenvolvimento da lógica matemática para reproduzir operações do pensamento e da mente humana veio junto da evolução das linguagens de programação. Começando com Lisp e Prolog, ru- mamos para linguagens de programação mais orientadas ao objeto, como Java, o que permitiu a escrita de códigos com funções cognitivas. O próprio desenvolvimento da computação evoluiu para as chamadas linguagens de alto-nível, as quais, contrariamente às chamadas linguagens tipo máquina, tomam não somente um linguajar humano, como também uma estrutura, em termos de escrita de código, semelhante à nossa forma mental de elaboração de algorit- mos. As ditas linguagens alto-nível, entretanto, precisam ser compiladas, o que significa que devem ser traduzidas para a linguagem de máquina. Desta forma, tal fato exemplifica que, em última instância, as máquinas reproduzem, até cer- to ponto, a cognição humana sem necessariamente contê-la em sua essência ou sua estrutura fundamental de existência.

O até então mecanismo simbólico de representação da cognição levantou vôo com o advento das chamadas redes neurais. Podemos dar o nome de conexionismo à junção da inteligência artificial com as redes neurais. Neste momento, passamos a ter um sistema capaz de tomar decisões e de aprender, não somente a partir de um pensamento linear e estruturado em degraus rígidos, mas capaz de seguir diversos caminhos, se moldar e reconstruir, tomar deci- sões embasadas em experiências e fazer previsões. O conexionismo permite sua aplicação, inclusive, nos níveis funcional e mental, deixando suas impres- sões a nível neuronal e refletindo de forma abstrata uma microestrutura de cognição. Nesta etapa do desenvolvimento tecnológico, ramos matemáticos, como álgebra linear, teoria das probabilidades e de sinais, análise e sistemas dinâmicos, alcançaram elevados graus de sofisticação.

A fase moderna, que pode ser considerada como se extendendo até a época atual, se baseia, em termos gerais, em uma neurociência cognitiva lastreada por tecnologia de imageamento neurológico, sobretudo com foco no sistema nervoso central, e em um embasamento teórico-formal. Tal embasamento consiste em uma modelagem físico-matemática dos fenômenos nervosos nos seus mais variados níveis de organização (DAYAN, 2001; ARBIB, 2003; GAZ- ZANIGA, 2009). No quesito imageamento, ferramentas matemáticas vêm permitindo enorme capacidade de caracterização e transcrição dos impulsos

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nervosos em suas diversas complexidades. Os aparelhos de imageamento são responsáveis pela detecção dos sistemas biológicos. Enxergá-los no computador e/ou obter imagens para análise significa uma complexa rede de algorit- mos computacionais e matemáticos, junto de poderosos métodos estatísticos, para traduzir em imagem o fruto da detecção.

Dentro da fase pós-moderna, por assim se dizer, seria a fase mais recente da neurociência cognitiva. Neste mar de atualizações e aprimoramentos da tecnologia e técnicas de modelagem, retoma-se não somente a necessidade de dar embasamento técnico às ciências da cognição humana, mas também de quantificá-las. Neste âmbito, nasce a psicofísica (GAZZANIGA, 2007; VAN- DENBOS, 2010), a qual, idealmente, faz a junção quantitativa entre eventos da mente e da cognição com fenômenos e descrições físico-matemáticas. Embora um dos ramos mais antigos da psicologia, a psicofísica atual traz consigo uma grande capacidade de quantificação, lançando mão das ferramentas. A psci- cofísica vem adquirindo especial relevância, sobretudo no estudo de como o cérebro gera fluxos de percepção e os organiza em pensamentos e ações.

A pscicofísica se mostra relevante na questão da complexidade do cérebro em termos da qualidade de fenômenos nervosos (representações neuronais VS representações mentais), da caracterização temporal dos eventos nervosos (a dor de um espinho leva mili-segundos para ser percebida, enquanto que as etapas de aprendizado levam anos) e da percepção espacial (algumas percep- ções básicas são codificadas em neurônios únicos, enquanto que a sintaxe, por exemplo, recobre quase todas as áreas do cérebro para seu processamento). A psicofísica, após inúmeras reformulações metodológicas, vem sendo utilizada, inclusive, para descrever o processamento cognitivo das emoções (WESNER, 2006), das motivações humanas (BURSEG, 2009; CARDELLO, 2005; EISLER, 1994), das interações sociais (DERCOLE, 1974), dentre inúmeros outros aspectos cognitivos (FETTERMAN, 1995).

Análises físico-matemáticas vêm dando embasamento profundo à psico- física inclusive no âmbito clínico. Uma vez que a psicofísica requer a possibilidade de inúmeros estímulos com condições de serem testados, transpor os limites dos quadros laboratoriais para as análises clínicas requereu grandes investimentos tecnológicos, tanto em termos de aparelhagem quanto em termos de modelagem e embasamento teórico-matemáticos. Neste quesito, podemos destacar o desenvolvimento de programas computacionais capazes de construir rotinas psicofísicas completas (BRAINARD, 1997; PEIRCE, 2007) e

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o avanço da modelagem matemática de sistemas dinâmicos para a descrição das etapas dos estímulos no corpo humano (ANDERSON, 2003; BRAINARD, 1997; FITZKE, 1988; GARCIA-PEREZ, 1998, 2002) e a construção de algo- ritmos matemáticos capazes de tratar estatísticas, probabilidades e parame- trizações com multi-variáveis dos dados empíricos (GARCIA-PEREZ, 2009;

HURLIMANN, 2002; JAZAYERI, 2008; KING-SMITH, 1994; KING-SMITH, 1997; LEWIS, 1986; MACLIN, 2009; ROESCH, 2010; ZYCHALUK, 2009).

Em Maingret (2016), foi estudado o diálogo hipotálamo-cortical durante o sono, a partir de estímulos elétricos externos compassados, trazendo à tona a primeira evidência de uma relação causal entre tal diálogo e a consolidação da memória no cérebro. Trabalhos do gênero utilizam técnicas de experimenta- ção avançadas em paralelo a elaborados modelos da estrutura do cérebro, para entender sua biologia, fisiologia e o relacionamento com uma das característi- cas que nos fazem seres pensantes e com bagagem de vida: no exemplo supracitado, o foco fora o estudo da formação e fixação da memória no cérebro, o HD do nosso computador pensante. Em Thompson (2016), faz-se uma busca em um dos debates mais profundos das ciências cognitivas: a possibilidade dos aspectos comportamentais refletirem os alicerces biológicos fundamentais de um indivíduo. No artigo em questão, em vez de um complexo aparato experimental, as luzes recaem sobre uma modelagem matemática cujo objetivo é estabelecer um modelo geral das interações entre a evolução cultural - destacando-se a linguagem - e a biológica. Procura-se responder quanto o meio cultural molda o desenvolvimento cognitivo. Em Kirby (2017), utiliza-se uma combinação de modelagens matemáticas, cálculos computacionais e ex- perimentos laboratoriais para mostrar como a linguagem surge naturalmente a partir da evolução cultural. Em Lotem (2017), chega-se a investigar, até mesmo, a evolução dos mecanismos cognitivos a partir das inovações culturais, tomando-se por ferramental uma modelagem matemática complexa de mecanismos de aprendizagem e aquisição de dados para justificar a construção de uma rede complexa suficientemente para suportar as nossas diversas habilidades cognitivas. Percebemos que as neurociências cognitivas, atualmente embasadas de experimentações físicas e modelagens matemáticas complexas, estão permitindo não somente o conhecimento da biologia e fisiologia dos órgãos da cognição humana, mas também uma maior identificação do ser humano como indivíduo e da espécie como ser social.

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Considerações finais

Ao olhar dos autores deste capítulo, fica clara a extrema necessidade do crescimento conjunto das neurociências cognitivas com o ferramental tecno- lógico e os formalismos matemáticos que, atualmente, alicerçam não somente a construção e a física por detrás das tecnologias, mas a própria descrição da cognição humana. A matemática, como lógica e abstração fundamental, acaba por não se desprender da subjetividade humana. Enquanto as ciências exatas têm por base seguir o método científico e descrever objetivamente o mundo que nos cerca, o pensamento matemático talvez nunca assumirá uma universalidade completa, sempre vinculado como criação humana e que, de certo modo, replica nossa condição como seres pensantes. Podemos encarar, também, a matemática como linguagem e notação das ciências. Galileu Ga- lilei já diria: “A matemática é o alfabeto com que Deus escreveu o universo!”.

Sob este foco, a mesma torna-se ainda mais humana. Assim sendo, a aparente perda de universalidade nos traz uma matemática perfeita para descrever-nos a nós mesmos, no sentido de modelar a nossa cognição e intelecto. Os leitores devem ter se convencido que a matemática dentro das ciências cognitivas pode, até mesmo, ajudar a entender nossos papéis como seres sociais e no entendimento de como a nossa própria cultura evolui.

O crescente desenvolvimento físico-tecnológico vem assessorando não somente experimentações acadêmicas para a investigação da mente e da cognição humana, mas também, atualmente, ao ponto de se transformar em patentes lucrativas e mecanismos de tratamento. A exemplo, em Association pour la Diffusion du Neurofeedback en France (2014), faz-se uma coletânea de trabalhos utilizando-se a técnica de neurofeedback para o tratamento de diversas patologias da mente como TDAH, autismo, dentre outras, assim como de diversos fantasmas do século XXI, como a síndrome do pânico e a depressão.

Técnicas de neurofeedback baseiam-se, a grosso modo, na modulação das on- das cerebrais e na sua influência junto da neuroplasticidade.

As neurociências cognitivas não são apenas mais um ramo do conhecimento cientifico, mas justamente o ramo que procura entender de onde surge nosso pensamento lógico, emocional, motivacional, cultural e social. Até mesmo nosso entendimento de fé e filosofias mais profundas. Desta forma, devemos receber, com o maior carinho, todas as técnicas engenheirísticas e matemáticas que vêm assessorando de forma tão profunda o embasamento

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das ciências cognitivas e alicerçando novas descobertas e horizontes. Para os autores deste trabalho, faz-se imprescindível a evolução coesa destes campos da mente, todos com sua origem última na mente humana.

Referências

ADAMS, D. Using Bayesian methodology to explore the profile of mental health and well-being in 646 mothers of children with 13 rare genetic syndromes in relation to mothers of children with autism. Orphanet J Rare Dis, Inglaterra, v. 13, n. 1, p. 185, 2018.

ANDERSON, J. A.; ROSENFELD, E. Neurocomputing: Foundations of Research. Cambridge, MA: MIT Press 1988.

ANDLER, D. Probabilities, laws, and structures. Selected papers of four workshops organized by the ESF Research Networking Programme The Philosophy of Science in a European Perspective, Nova York, EUA, p. 363-377, 2010.

ARBIB, M. A. The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. 2. ed. Cambridge, MA:

MIT, 2003.

ASSOCIATION POUR LA DIFFUSION DU NEUROFEEDBACK EN FRANCE. Etudes sur le neurofeedback répertoriées dans la base PubMed. France, 2014.

BURSEG, K.; LINFORTH, R. S. T.; HORT, J.; TAYLOR, A. J. Flavor perception in biscuits; cor- relating sensory properties with composition, aroma release, and texture. Chemosensory Perception, Nova York, EUA, v. 2, p. 70-78, 2009.

CARDELLO, A. V. et al. Development and testing of a labeled magnitude scale of perceived satiety. Appetite, Edinburgh, Inglaterra, v. 44, p. 1-13, 2005.

DAYAN, P.; ABOTT, L. F. Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Mo- deling of Neural Systems. Cambridge, MA: MIT, 2001.

DERCOLE, K. L.; DAVENPOR, W. G. Social psychophysics – Measurement of attitudestoward- violence. Perceptual and Motor Skills, Newbury Park, EUA, v. 38, p. 135-145, 1974.

DUPUY, J. On the Origins of Cognitive Science: The Mechanization of the Mind. Cambridge MA: MIT, 2009.

EISLER, A. D.; EISLER, H. Subjective time scaling – Influence of age, gender, and type-A and type-B behavior. Chronobiologia, Milão, Itália, V. 21, P. 185-200, 1994.

FETTERMAN, J. G. The psychophysics of remembered duration. Animal Learning & Beha- vior, Austin, EUA, v. 23, p. 49-62, 1995.

GARCIA-PEREZ, M. A.; ALCALA-QUINTANA, R. Empirical performance of optimal Baye- sian adaptive estimation. Spanish Journal of Psychology, Cambridge, Inglaterra, v. 12, p.

3-11, 2009.

GAZZANIGA, M. The Cognitive Neurosciences. 4. ed. Cambridge, MA: MIT, 2009.