Modelos de simulação qualitativos como estratégia para o ensino de Ciências

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Instituto de Química, Instituto de Física, Faculdade UnB Planaltina, Faculdade de Educação, 2019.Nesta Tese apresentamos resultados de uma pesquisa que buscou elaborar e utilizar modelos qualitativos de simulação para construir materiais didáticos, além de demonstrar que estudantes da educação básica são capazes de compreender fenômenos complexos e desenvolver uma visão sistêmica a partir da exploração desses modelos. Para isso, adotamos técnicas desenvolvidas em uma área da Inteligência Artificial (IA), denominada Raciocínio Qualitativo (RQ), para representar fenômenos estudados na Química e em outras áreas das Ciências Naturais, especialmente aqueles passíveis de serem utilizados no Ensino Médio. Além do RQ, implementado de acordo com a Teoria Qualitativa dos Processos (TQP), adotamos também, como base teórica desta investigação, a Dinâmica de Sistemas. Como ferramentas para construir e simular modelos qualitativos, utilizamos duas versões da plataforma DynaLearn, uma instalada nos computadores e outra com acesso direto pela internet. DynaLearn mostra, diagramaticamente, possíveis relações causais entre os componentes de um sistema e representações de funções matemáticas, as quais permitem calcular valores qualitativos de quantidades. A coleta de dados aconteceu por meio de técnicas de pesquisa qualitativa e quantitativa. Os resultados indicam que os estudantes se sentem motivados para as atividades de modelagem, principalmente em níveis mais avançados de DynaLearn, nos quais é possível representar fenômenos mais próximos da realidade. Além disso, os dados mostraram que houve diferenças estatisticamente significativas na compreensão dos estudantes sobre sistemas complexos, uma vez que eles foram capazes de reconhecer e identificar a estrutura de sistemas, prever e explicar o comportamento dos fenômenos modelados em simulações, e, ainda, prever os efeitos causados por processos antagônicos. Os dados também mostram que a modelagem qualitativa é um importante instrumento para que os estudantes possam pensar em sistemas dinâmicos, em contraposição da visão unilateral, e também desenvolver habilidades relacionadas ao pensamento sistêmico, ainda que tenham considerado difícil a compreensão de mecanismos de retroalimentação. Os dados nos permitem considerar que a construção e manipulação de modelos qualitativos de simulação, por parte de estudantes, no âmbito de sala de aula, em abordagem Learning by Modelling (LbM), elaborados sob a ótica de uma Dinâmica Qualitativa de Sistemas, por favorecer o desenvolvimento de habilidades relacionadas ao pensamento sistêmico, contribuem para a melhoria do processo ensino- aprendizagem em Ciências.In this thesis we present results of a research that sought to elaborate and use qualitative simulation models to construct didactic materials, besides demonstrating that students of basic education are able to understand complex phenomena and develop a systemic view from the exploration of these models. For this, we adopted techniques developed in an area of Artificial Intelligence (AI), called Qualitative Reasoning (QR), to represent phenomena studied in Chemistry and other areas of Natural Sciences, especially those that can be used in high school. In addition to the RQ, implemented according to the Qualitative Process Theory (QPT), we also adopted, as theoretical basis of this investigation, the System Dynamics. As tools to build and simulate qualitative models, we use two versions of the DynaLearn platform, one installed on computers and another one with direct access over the internet. DynaLearn shows diagrammatically possible causal relationships between the components of a system and representations of mathematical functions, which allow qualitative values of quantities to be calculated. Data collection came through qualitative and quantitative research techniques. The results indicate students are motivated by modeling activities, especially at more advanced levels of DynaLearn, where it is possible to represent phenomena closer to reality. In addition, the data showed that there were statistically significant differences in students' understanding of complex systems, as they were able to recognize and identify system structure, predict and explain the behavior of simulated modeled systems; and also predict the effects caused by antagonistic processes. The data also showed that qualitative modeling is an important tool for students to think about dynamic systems, as opposed to unilateral vision, and also to develop skills related to system thinking, although they have found it difficult to understand feedback loops. The data allow us to consider the construction and manipulation of qualitative simulation models, by the students, in the classroom, in Learning by Modeling approach, elaborated from the perspective of a Qualitative Systems Dynamics, favoring the development of skills related to system thinking contribute to the improvement of the teaching-learning process in Sciences