Grupo de Pesquisa Mapas Conceituais facebook.com/mapasconceituais/ X Ciclo de Seminários Uso de Hypermedia cooperativo em avaliação de Mapa Conceitual para aprendizagem Interdisciplinar de Ciências Apresentadora: Laura Falceta Graduanda em Licenciatura em Ciências da Natureza pela EACH-USP Resumo: Estudo do uso de Hypermedia (junção de nós de informação com sequências de multimídia, como som, vídeo e/ou realidade virtual) interdisciplinar em duplas como avaliação com Mapas Conceituais. Uma atividade em seis aulas com os alunos foi realizada com o objetivo de estudar a aquisição de conhecimento de longo prazo ao construir mapas conceituais em um software, buscando validar e demonstrar a confiabilidade deste método de avaliação com Hypermedia em pares para a educação em ciências, utilizando o tema de hibernação e termodinâmica. Leitura preparatória: Schaal, S., Bogner, F. X., & Girwidz, R. (2010). Concept mapping assessment of media assisted learning in interdisciplinary science education. Research in Science Education, 40(3), 339-352. Local: EACH - USP Leste, Bloco I-1, Sala 104 Data da apresentação: 31.03.2017

1. Uso de hypermedia cooperativo
em avaliação de mapa conceitual
para aprendizagem interdisciplinar
de Ciências
Laura Hellena Falceta
Graduanda em Licenciatura em Ciências da
Natureza
X CICLO DE SEMINÁRIOS | 2017

2. Laura Hellena Falceta agradece à Universidade de
São Paulo pela bolsa de iniciação científica
concedida por meio do Programa Unificado de
Bolsas de Estudos

3. O Paper

4. Revista
 Research in Science Education
• Tem foco em educação na ciência acadêmica;
• Tem pesquisas de interesse para um público amplo;
• Trata de infância inicial, primário, secundário,
terciário, ambiente de trabalho e aprendizado
informal (na educação de ciências);
• Buscam diversidade na representação de seus artigos.
• Seu Fator de Impacto é de 0,895.
Fonte: Springer

5. Autores
Steffen Schaal
• Formação
• Full Professor
Pädagogische Hochschule Ludwigsburg (Alemanha) – Educação de
Ciências.
Universidade Otto-Frederico de Bamberg (Alemanha) – Educação de
Ciências.
• Ph.D
Pädagogische Hochschule Ludwigsburg (Alemanha) – Instituto de
Ciências Naturais e Tecnologia.
• Área de estudo
Biologia Humana, Educação de Adultos e Didática.
Fonte: ResearchGate; Universität Bayreuth; Ludwig-Maximilians-Universität München.

6. Autores
 Franz X. Bogner
• Formação
• Professor
Faculdade de Biologia, Química e Ciências da Terra
Didática da Biologia - Universidade de Bayreuth (Alemanha).
• Área de interesse
Ambiente/Ecologia/Biodiversidade, Saúde, Computadores em sala de
aula e Aprendizagem em laboratório.
 Raimund Girwidz
• Formação
• Full Professor
Professor/cadeira de Educação de Física – Universidade de Munique Ludwig-
Maximilians (Alemanha).
• Área de interesse
Processos de ensino e aprendizagem em Educação de Física, Visualização,
Design Multimedia em ambientes de aprendizado.

7. Educação de Ciências
• A aquisição de conhecimento conceitual adequado envolve a interconexão de conceitos de
ciência básica de diferentes áreas.
• Aprendizado em cursos interdisciplinares podem levar a um pensar mais complexo.
• Essencial que tenha retenção de conhecimento de longo prazo.
• Implementar atividades de aprendizado autênticas e aprendizado cooperativo em contexto
real promove reagrupamento de conhecimento.
• Em domínios de conhecimento mais complexos os alunos irão provavelmente precisar de
apoio instrucional.

8. Hypermidia
Ligamento cruzado de nós de informação e sequências multimídia, como áudios, vídeos
e/ou realidade virtual
• Ambiente de aprendizado hypermedia pode ajudar na construção de conhecimento em
áreas complexas.
• Conexão de nós de informações com diferentes tipos de ligação.
• Estudantes sendo capazes de encontrar informações e auxiliados no processo de
aprendizagem, em seu próprio ritmo.
• Multimodalidade.
• Promove construção ativa de conhecimento e reduz o perigo de produzir conhecimento
inerte.

9. Aprendizagem entre pares
• Estudantes precisam reestruturar e elaborar conhecimento e ainda comunicar suas
ideias durante a resolução de problema.
• Há potencial para situações de aprendizado em pares, havendo melhores resultados.
• Aprendizado cooperativo X aprendizado individual.
• Situações de aprendizado cooperativo podem ser menos eficientes.
• Interação com um parceiro pode ser crucial para uma carga cognitiva extrínseca.
• Ferramentas estruturadas em computador podem fornecer um conteúdo ou
interação que reduz a carga cognitiva em excesso.

10. Novo conhecimento
relacionado a conhecimentos
já estabelecidos.
Mapas conceituais
• Aprendizado interdisciplinar tem que ser baseado em uma estrutura de
conhecimento adequada e sustentável.
• Estruturas de conhecimento consistem em conceitos interconectados.
• Avaliação com Mapeamento conceitual pode ser uma ferramenta adicional.
• Avaliação de Mapa Conceitual pode revelar efeitos delicados de instrução,
que não seriam vistos.
• Testes tradicionais.

11. Objetivo
Avaliação de mapa conceitual com hypermedia
interdisciplinar em ambiente de aprendizado.
Foco: Construção de conhecimento conceitual interrelacionado com conceitos científicos.
Formato da atividade: Alunos trabalham em duplas.
Domínio: Termodinâmica e hibernação de mamíferos.

12. Hipótese de trabalho
Objetivos específicos:
(1) Monitorar as habilidades em construção de conhecimento integrado
cooperativo.
(2) Acessar a influência de aprendizado cooperativo se os indivíduos em uma
dupla tem diferentes níveis de conhecimento.
A construção de conhecimento cooperativo dos estudantes usando
hypermedia interativa em ambiente de aprendizado levaria a uma maior
expertise no domínio.

13. Procedimentos de pesquisa
Alunos de junior high school, nona série.
106 pupilos, entre 15-16 anos.
- Todos alunos tinham familiaridade com o
programa (MaNet® 1.4).
Duplas: N = 53
30 68
Distância dos pares
3 dias
Pré-teste
30 min
Últimas notas
Habilidades orais
Pós-Teste

14. Avaliação dos mapas
Pontuações:
(1) Relação entre conceitos
(2) Níveis hierárquicos
(3) Ligações cruzadas
(4) Exemplos específicos
Diferentes níveis e guias nas tarefas de mapa
(1) Acurácia da proposição
(2) Convergência com mapa referência
(3) Pontuação saliente (razão de proposições corretas e
ligações em referência a todos)
Validade e confiabilidade para vários métodos.
Usaram:
(a) Atributos estruturais
(b) Escalas de convergência com mapa de referência
Este estudo demonstrou ter alta confiabilidade.
Então é útil para a prática para educação de ciências.
Comparação de métodos de pontuação holística, relacional e estrutural com ou sem mapa mestre.
Habilidades explanatórias
MC está realmente calculando o que é dito

15. Programa utilizado
MaNet® 1.4
Usaram MaNet® 1.4 – MaResCom 2006 para analisar mapas conceituais.
Relevantes atributos estruturais:
(1) Volume do MC (número total de relações)
(2) Robustez (fragmentação em sub-mapas)
(3) Número de proposições (relacionadas ao volume)
A alta inter-conectividade entre diferentes conceitos e uma baixa robustez indicam uma boa estrutura de
conhecimento.
Construção de mapas
intuitivamente na tela
Uso de esquemas
automáticos de pontuações
A análise de atributos estruturais
e correspondência com mapa de
referência para monitorar
avanços dos alunos
Comparação dos mapas
anteriores, para avaliar o
aprendizado e a melhoria
dos atributos estruturais
Permite

16. Pontuação dos mapas
Correspondência de Pontuação para um Alvo de Aprendizagem
Cálculo simples de matriz de correspondência
Mapa
do
aluno
Mapa
de
referência
Válido e confiável
Bom
Aborda o aprendizado alvo da
atividade hypermedia, não
para a visão geral do tema
89% de concordância com os
especialistas
Coeficiente de Correspondência C = similaridade
Lista de conceitos e relações
Os mapas foram analisados
em sua convergência para o
objetivo de aprendizado
Pré e pós-teste Validade suficiente

17. Pontuação dos mapas
Correspondência de Pontuação para um Alvo de Aprendizagem
𝐶 =
𝑐𝑛𝑐 + 𝑐𝑐 − 𝑚𝑐 + 𝑤𝑐
𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑎 𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑐𝑜𝑛𝑒𝑐çõ𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑠𝑠í𝑣𝑒𝑖𝑠
Deverá ficar entre -1 e 1. Sendo C=1 uma total conformidade com o mapa de referência.

18. Pontuação dos mapas
Correspondência de Pontuação para um Alvo de Aprendizagem
𝐶 =
𝑐𝑛𝑐 + 𝑐𝑐 − 𝑚𝑐 + 𝑤𝑐
𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑎 𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑐𝑜𝑛𝑒𝑐çõ𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑠𝑠í𝑣𝑒𝑖𝑠
Cw indica o peso do coeficiente de correspondência considerando o número total de interconexões.
Há três configurações de similaridade com mapa de referência que aumentam a acurácia (conceitos
ligados).
• C1: Sem direção e termo de ligação – todas essas ligações entre dois conceitos são contadas.
• C2: Sem direção, com termo de ligação – ligações são contadas, se termos de ligação são corretos.
• C3: Com direção e termo de ligação – ligações contadas, se direção e termos são corretos.
Um mapa com poucas ligações pode ter valor maior mesmo tendo menos ligações.

19. Resultados - Estrutura
Hipóteses testadas:
(1) A estrutura de mapa conceitual melhora através de aprendizagem cooperativa no ambiente hypermedia.
(2) Os mapas dos alunos iriam se ajustar aos poucos ao mapa do especialista.
(3) Pares homogêneos obtém resultados melhores que pares heterogêneos.
O volume dos mapas aumentou
consideravelmente.
Diminuiu a robustez.
Aumentou o número de
proposições corretas.
Razão de proposições corretas relativa ao
volume de pré-teste a pós-teste.
Este resultado suporta a hipótese (1).

20. Correspondência
Esse procedimento é utilizado para verificar a
correspondência entre dois mapas objetivamente.
Os mapas estão correspondendo mais no pós-
teste, o que indica um aprendizado bem sucedido
e uma construção adequada da estrutura do
conhecimento.
Este resultado confirma a hipótese (2).
Hipóteses testadas:
(1) A estrutura de mapa conceitual melhora através de aprendizagem cooperativa no ambiente hypermedia.
(2) Os mapas dos alunos iriam se ajustar aos poucos ao mapa do especialista.
(3) Pares homogêneos obtém resultados melhores que pares heterogêneos.

21. Os pares poderiam ter diferentes níveis em conhecimento prévio em ciências.
Pares se distanciaram entre zero até 2,5.
Escala: melhor = 1; pior = 5.
Os valores indicaram o padrão de que quanto menor a distância dos pares
melhores eram os resultados de aprendizagem.
Resultados - Pares
Hipóteses testadas:
(1) A estrutura de mapa conceitual melhora através de aprendizagem cooperativa no ambiente hypermedia.
(2) Os mapas dos alunos iriam se ajustar aos poucos ao mapa do especialista.
(3) Pares homogêneos obtém resultados melhores que pares heterogêneos.

22. Discussão - Mapas
• Mapas conceituais ficaram melhores.
• Mais consistentes.
• Mais elaborados.
• Mais conexões corretas.
• Maior similaridade com o mapa de referência do especialista.
• Desenvolveram estrutura do conhecimento mais adequada.
Nessas condições o uso de hypermedia auxilia nesta construção de
conhecimento interdisciplinar
De acordo com outros estudos, indicaria uma
estrutura de conhecimento mais complexa.

23. Discussão - Hypermidia
• Boa forma de aquisição e retenção de conhecimento.
• Consome menos tempo para Biologia e Física.
• Materiais de aprendizado virtual produzem ganhos de conhecimento
similares aos tradicionais e autoconfiança para os alunos.
• Aprendizado virtual pode também contribuir com o avanço do
conhecimento, entretanto não pode substituir específicas vantagens
de atividades manuais.
• É então um bom suplemento.

24. Discussão - Pares
• Grupos homogêneos apresentaram mapas com maior
qualidade do que heterogêneos.
• A heterogeneidade da sala deve ser levada em conta.
• A primeira forma de medir o conhecimento dos alunos foi
tradicional neste estudo, que se relaciona a reprodução e
aplicação de conhecimento, e não considera comunicação,
interação e cooperação.
• Métodos tradicionais não são boas formas de medir a
performance dos alunos nesses aspectos.
• Ressalta-se a relevância de conhecimento prévio como fator
de aprendizado.
Outros estudos também
descreviam como a
colaboração poderia não ser
benéfica em ambientes para
alunos com nível de
desenvolvimento baixo.

25. Discussão - Geral
• Os pares construíram os mapas rapidamente e com eficiência.
• A análise empírica computacional mostrou claramente os efeitos de
aprendizagem e permitiram a interpretação direta do conhecimento dos
alunos e suas habilidades.
• Mapas na tela foi eficiente e muito intuitivo.
• Obteve-se resultados consistentes em retenção de conhecimento
conceitual. Indica a validade deste procedimento nestes aspectos.
• Avaliação com mapa não é comum na comunidade da educação de
ciências, e mais experiências são necessárias.

26. Perspectivas
• Estudo demonstra o potencial desta abordagem interdisciplinar com hypermedia no domínio
citado.
Pode ser válido para outras áreas interdisciplinares da educação de ciências.
• É um estudo ainda inicial que necessita que mais pesquisas sejam realizadas.
Outros estudos sobre o assunto apontam para a mesma direção.
• Fácil para professores conseguirem resultados usando Mapas Conceituais.
• Comparação de mapas individuais com mapas de referência podem se tornar um alvo de
aprendizagem.
• Atividades de mapa conceitual por computador podem melhorar os resultados de aprendizagem
em disciplinas de ciências.