O documento explora a importância da otimização de materiais de ensino em química, enfatizando as cargas cognitivas que afetam a compreensão e a aprendizagem. A pesquisa, conduzida com alunos do 7° e 8° ano, revela que o uso de representações diagramáticas melhora o desempenho e reduz o esforço mental em tarefas de alta interatividade. Os resultados evidenciam a relevância da teoria da carga cognitiva na elaboração de materiais instrucionais para o ensino de ciências.

1. Joana Aguiar
Doutoranda Ensino de Química
(Programa de Pós graduação Interunidades em Ensino de Ciências)
Por que otimizar o material de estudo
é tão importante?
Considerações acerca das cargas cognitivas e
implicações para o ensino de ciências

2. Leitura preparatória

3. Processos cognitivos envolvidos na
compreensão e aprendizagem
Informação
Múltiplos elementos
(verbais e sensoriais)
Materiais de ensino
Atenção
Memória de trabalho
Limitada em capacidade e
duração
Sujeita a uma carga mental
Codificação
Memória de longo-prazo
Ilimitada, guarda os esquemas
1. Construção de esquema (encapsula)
2. Automatização de esquemas (ensaios)
3. Altamente organizada e hierarquizada
Com/sem esforço mental imposto
APRENDER
Recuperação
ARTIGO

4. Fontes de cargas cognitivas que afetam a
compreensão e a aprendizagem
CG INTRÍNSECA
•Natureza, complexidade e
dificuldade do conteúdo ao
qual o aluno precisa lidar
durante a tarefa de
aprendizagem.
CG EXTRÍNSECA
•Natureza do planejamento
instrucional usado para
apresentar o material a ser
aprendido ou o formato da
tarefa.
CG GENERATIVA
PROCESSAMENTO
GENERATIVO
•Recursos da MT destinados
a lidar com a construção de
esquemas a partir da
manipulação de
informações apresentadas
no material instrucional

5. CGI: interatividade entre elementos
CGE: uso de diagramas
Intrínseca: complexidade
do material = quantidade
de elementos que
interagem durante a tarefa
Vocabulário ≠ Gramática
Extrínseca: afetada apenas
pela forma como o material
é apresentado. Formas
diagramáticas são mais
intuitivas.
Diagrama ≠ Texto

6. Experimento I
Uma atividade para refletir…
• Tarefa: construir modelos moleculares
• Hipóteses a serem testadas
• Para ↑interatividade → diagrama é melhor
• Para ↓ interatividade ≈ tanto faz o formato
• Experimento 2 X 2 (variáveis independentes)
• Graus de interatividade entre elementos (baixo e alto)
• Formato da instrução (texto ou diagrama)

7. Experimento I
• Participantes
• 24 alunos do 7° ano (12-13 anos) – Sidney
• Sem exposição ao material de química
• Procedimento
• Medições (variáveis dependentes)
• Tempo para completar cada tarefa
• Esforço mental declarado em cada tarefa
Distribuição
aleatória dos
alunos (Textual x
Diagramático)
Familiarização com
os modelos – cores
e ligações
Tarefa 1: baixa
interatividade (10
moléculas
pequenas)
Esforço mental
para tarefa 1
(escala 7 níveis)
Tarefa 2: alta
interatividade (2
moléculas grandes)
Esforço mental
para tarefa 2
(escala 7 níveis)

8. Resultados – tempo dispendido
F(1,22) = 11.52  independente
da tarefa (interatividade entre
elementos), os alunos no grupo
diagramático gastam menos
tempo do que no textual
F(1,22) = 14.66  independente
do formato da instrução, a tarefa
2 (alta interatividade) leva menos
tempo para ser feita
Interação instrução x tarefa
F(1,22) = 5.93, indicando que o
diagrama é o grande causador
da melhora na performance na
tarefa 2 (alta interatividade)

9. Resultados – esforço mental
F(1,22) = 2.27  não há
diferença entre o esforço mental
declarado pelos alunos em
ambas as tarefas, independente
do formato da tarefa
F(1,22) = 37.91  independente
do formato da instrução, a tarefa
2 (alta interatividade) gera um
esforço mental maior.
Interação instrução x tarefa
F(1,22) = 4.59, indicando que
para atividades com baixa
interatividade tanto faz o formato
da tarefa, porém ela é crítica
para tarefas de alta interatividade

10. Experimento I – eficiência da instrução
normalizados
𝑬 =
𝑷 − 𝑴
𝟐
Baixa eficiência, E<0 se P<M
Alta eficiência, E>0 se P > M
Eficiência cai drasticamente
quando o material com alta
interatividade é apresentado
de forma textual

11. Experimento II
• Tarefa: compreender as regras para nomear compostos orgânicos
(cadeias e funções)
• Duas modificações em relação ao experimento I:
• Não irá mais ver como os alunos seguiram a instrução (tempo) e sim
quão bem eles farão isso (desempenho).
• Ambiente de classe e não mais em condições “laboratoriais”
• Hipótese a ser testadas
• Para ↑interatividade → diagrama é melhor
• Experimento 2 X 2 (variáveis independentes)
• Graus de interatividade entre elementos (baixo e alto)
• Formato da instrução (texto ou diagrama)

12. Experimento II
• Participantes
• 28 alunos do 8° ano (13-14 anos) – Sidney
• Sem exposição ao material de química
• Procedimento
• Medições (variáveis dependentes)
• Esforço mental declarado para compreender cada regra
• Desempenho no teste 1 (prefixo – baixa interatividade)
• Desempenho no teste 2 (sufixo – alta interatividade)
Distribuição
aleatória dos alunos
(Textual x
Diagramático)
Ambiente de sala de
aula comum (75min)
Fase de instrução –
orientações gerais
(cor, ligações,
sufixos e prefixos)
Estudo da regra 1:
prefixo de
compostos orgânicos
Esforço mental regra
1 (escala 7 níveis)
Estudo da regra 2:
sufixo de funções
orgânicas
Esforço mental para
regra 2 (escala 7
níveis)
Fase de teste 1:
12 problemas em 8
min para nomear
compostos (com
acesso)
Fase de teste 2:
6 problemas em 12
min para nomear
compostos (sem
acesso)

13. Resultados – esforço mental
F(1,26) = 65.00  independente
do formato da instrução,
compreender a regra 2 gera
muito mais esforço mental.
Interação instrução x regra
F(1,26) = 4.59, indicando que o
diagrama é o grande causador
da diminuição do esforço mental
da regra 1
F(1,26) = 5.37  independente
da regra aprendida, os alunos no
grupo diagramático declaram
menor esforço mental

14. Resultados – desempenho no teste 1
F(1,26) = 7.46  alunos do
grupo diagramático se saíram
melhor no teste 1
F(1,26) = 0.15  não há
diferença entre nomear prefixos
ou sufixos durante o teste 1
Interação instrução x regra
F(1,26) = 8.73, indicando que
instruções diagramáticas geram
uma melhora no desempenho na
hora de nomear sufixo mas não
de nomear prefixos.

15. Resultados – desempenho no teste 2
F(1,26) = 0.02  alunos se
saíram igualmente no teste 2,
independente do formato da
instrução. Contar carbonos no
diagrama pode ter superado a
ideia de relacionar número com
prefixo.
F(1,26) = 21.39  já no teste 2,
os alunos se saem melhor em
nomear prefixos do que sufixos
Interação instrução x regra
F(1,26) = 3.55*, indicando que
não há relação entre o formato
da tarefa e as regras aprendidas
durante a resolução dos
problemas.
*(0.05 < p < 0.10)

16. Experimento II – eficiências da instrução
Teste 1 Teste 2
Para nomear sufixos (funções) em compostos orgânicos (regra 2 – alta
interatividade), a forma diagramática (DT) é muito melhor do que a textual (TT). Já
para nomear prefixos (número de carbonos) em compostos orgânicos (regra 1 –
baixa interatividade) o diagrama não fará tanta diferença.

17. Discussões gerais e fechamento
• Experimento 1 (laboratório): a forma diagramática para construir modelos
moleculares só auxilia nos casos em que há alta interatividade entre
elementos (moléculas grandes).
• Experimento 2 (sala de aula): replicou os resultados do exp. 1; desempenho
do grupo diagramático só foi significativamente maior apenas nos aspectos
que envolviam alta interatividade entre elementos (aplicar o sufixos de
compostos orgânicos - funções).
• Alto esforço mental apenas para tarefas com alta interatividade entre
elementos, sendo que a forma diagramática faz diminuir drasticamente
esse esforço.
• Teoria da Carga Cognitiva é especialmente útil para compreender as cargas
cognitivas associadas aos materiais instrucionais para ensinar ciências e
consequentemente para guiar a otimização dos mesmos.
• Limitação: estudo de caso  pouca generalização (conteúdo e situações)

18. Sobre a autora
Joana Aguiar
Universidade de São Paulo
joanaguilares@usp.br
10-abr-2015
http://www.mapasconceituais.com.br/