MAPAS CONCEITUAIS COMPILADOS: UMA FERRAMENTA PARA CONSTRUÇÃO DE DIAGNÓSTICOS EM ENSINO A DISTÂNCIA

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1 MAPAS CONCEITUAIS COMPILADOS: UMA FERRAMENTA PARA CONSTRUÇÃO DE DIAGNÓSTICOS EM ENSINO A DISTÂNCIA Márcio Roberto Machado da Silva; Marlise Geller Universidade Luterana do Brasil marcioms@ulbra.br; mgeller@terra.com.br Resumo: Este trabalho apresenta uma proposta de uso de Mapas Conceituais para construção de diagnóstico em ensino, partindo do princípio da importância da utilização dos conhecimentos e experiências previamente existentes dos alunos para a construção de uma aprendizagem significativa. Para tanto, apresenta uma metodologia para compilação de mapas conceituais como uma ferramenta para construção de diagnóstico em ensino a distância, mediado por computador. Dentro desta concepção, este trabalho aborda aspectos referentes à necessidade de comparação, por meio digital, dos elementos dos Mapas Conceituais dos alunos; agregação de novos elementos aos mapas conceituais; análise quantitativa (classificando forças de cada conceito por conjunção dos elementos dos mapas) e qualitativa (avaliando a veracidade da representação) dos conhecimentos pré-existentes, e; dificuldade do professor em construir e identificar manualmente os diversos mapas conceituais de seus alunos. 1 Introdução De acordo com a teoria da aprendizagem significativa (Ausubel, 1980), entende-se que o indivíduo constrói seus conhecimentos e significados a partir da sua predisposição para realizar esta construção, onde a aprendizagem ocorre por assimilação de novos conceitos e proposições na estrutura cognitiva do aluno, estabelecendo ligações do novo conhecimento com os conceitos relevantes que já possui. Assim, para a realização desta aprendizagem significativa, faz-se importante que o professor utilize os conhecimentos relevantes que seus alunos trazem para a construção de novos conceitos. O ensino a distância, através dos recursos da telemática, tem possibilitado a troca de experiências e conhecimentos, disponibilizando maior interação entre os alunos e professores que participam do processo. Contudo, a quantidade de alunos envolvidos é proporcional a complexidade de se conseguir um diagnóstico das experiências e conhecimentos destes alunos. Deste modo, faz-se importante uma pesquisa acerca de metodologias que permitam ao professor realizar diagnósticos dos conhecimentos dos seus alunos, e sugere-se para isso, o uso de Mapas Conceituais. Mas a simples utilização de Mapas Conceituais para a realização desta tarefa acaba por apresentar problemas de interpretação, principalmente em função da grande quantidade de mapas a serem analisados e processados manual ou mentalmente pelo professor, visando uma compilação dos mesmos, para que se consiga obter uma visão geral dos conhecimentos da turma. Neste artigo pretende-se apresentar estes problemas, assim como uma proposta de agregar novas características aos Mapas Conceituais, visando a geração de um Mapa Conceitual proveniente da VII Congresso Iberoamericano de Informática Educativa 1187

2 compilação de diversos outros Mapas Conceituais., criando, assim, uma metodologia para compilação de Mapas Conceituais para diagnóstico no ensino a distância. 2 Potencializando o uso de Mapas Conceituais através da compilação de diversos mapas, agregando informações quantitativas e qualitativas Tendo em vista a necessidade de obter-se um diagnóstico da turma acerca de um conteúdo a ser trabalhado, propõe-se a utilização de Mapas Conceituais para representação, pelos alunos, destes conhecimentos prévios, e a compilação dos mapas construídos pelos alunos, gerando um Mapa Conceitual Compilado. Contudo, os mapas gerados pelos alunos apresentam informações diferentes, pois os conhecimentos são diferentes, e torna-se importante descobrir mais informações sobre estes conhecimentos, principalmente sobre a força de cada conhecimento que indica a freqüência com que cada conceito é apresentado pelos alunos diferenciando os conhecimentos de entendimento comum dos conhecimentos menos consensuais, assim como dos conhecimentos equivocados. 3 Problemas na representação dos Mapas Conceituais Compilados e propostas de solução A proposta de representação do Mapa Conceitual Compilado (MC-C) passa pela resolução de problemas relacionados tanto a compilação ou sumarização, até a organização espacial destes mapas. Como os mapas conceituais são representados através de linguagem natural, mesmo que sem estruturas complexas de frases e parágrafos, a compilação destes requer o tratamento de relações ambíguas, e esta é uma das principais dificuldades encontradas nesta pesquisa. Algumas das dificuldades desta área foram classificadas por Pizzato (2003), como: a) sinônimos: palavras diferentes que tenham significados idênticos ou muito parecidos. Ex.: cão e cachorro; b) ambigüidade lexical: uma palavra por der diferentes significados, representando diferentes idéias. Ex.: cachorro pode ser um cão ou uma pessoa indigna; c) ambigüidade sintática: uma frase pode ter mais de uma estrutura sintática, representando diferentes interpretações. Ex.: Falei com a moça do celular (pode ser interpretado como falei com a moça que estava com o celular, ou falei com a moça por intermédio do celular), e; d) ambigüidade semântica: dificuldades lexicais e VII Congresso Iberoamericano de Informática Educativa 1188

3 sintáticas podem apresentar ambigüidade semântica ao representarem significados diferentes para a mesma expressão ou frase. Outrossim, a representação espacial do MC-C tende a ser complexa em função da grande quantidade de conceitos provenientes dos mapas elaborados pelos alunos. Finalmente, surge, em função desta compilação, mais especificamente da agregação de conceitos e frases de ligação, a necessidade de representar a freqüência com que estes conceitos e estas frases de ligação são representados nos mapas elaborados pelos alunos. 4 Propostas de soluções Tendo em vista os problemas de dificuldade da análise de similaridade de termos utilizados pelos diversos alunos; dificuldade de organização espacial do MC-C gerando complexidade de compreensão; e, dificuldade de estabelecer forças de cada conceito e frase de ligação (freqüência de repetição do termo nos diversos mapas); seguem as propostas de soluções: 4.1 Dificuldade da análise de similaridade de termos utilizados pelos diversos alunos Esta é a principal dificuldade na elaboração de um MC-C, tendo em vista a complexidade de representação textual sem ambigüidade, sobretudo da língua portuguesa, adicionada a necessidade de resumir os conceitos e relações expressadas pelos diversos alunos. Para solução deste problema, foram analisadas diversas pesquisas na área de processamento de linguagem natural (PLN), mais especificamente sobre sumarização e dicionário de sinônimos (Tesaurus), onde destacaram-se a Estrutura Multitesauro, proposta por Pizzato (2003), e o WordNet, um banco de dados lexical eletrônico, descrito por Fellbaum (1998), considerando, também a pesquisa de Leake, Maguitman e Cañas (2002). No momento, estamos realizando testes com estas três metodologias citadas, visando definir qual a mais eficiente e eficaz para tratar este problema. 4.2 Dificuldade de organização espacial do MC-C gerando complexidade de compreensão Quanto maior a quantidade de alunos e conseqüentemente de mapas conceituais fonte para o MC-C maior é a possibilidade de haver quantidade excessiva de conceitos, que tendem a tornar o MC-C complexo em relação a sua organização espacial. Esta quantidade de conceitos pode ser reduzida em função da eficácia do algoritmo de tratamento das similaridades (semântica) dos termos utilizados nos mapas, tanto conceitos como frases de ligação, melhorando assim a compreensão gráfica do MC-C. VII Congresso Iberoamericano de Informática Educativa 1189

4 Para tratar diretamente de representação gráfica, a solução mais simples encontrada foi a de parametrizar a geração dos MC-Cs, propiciando ao professor uma seleção da quantidade de nodos e níveis dos Mapas Conceituais gerados pelos alunos, que deverão ser considerados para a compilação. Por exemplo, se um MC-C apresentar um grau de complexidade acima do desejado pelo professor, o mesmo poderá reduzir o nível hierárquico ou a quantidade de conceitos a serem considerados dos mapas produzidos pelos alunos, gerando assim um MC-C menor e menos complexo. 4.3 Dificuldade de representar forças para cada conceito e frase de ligação O ato de compilação dos Mapas Conceituais acaba por agrupar conceitos e frases de ligação, facilitando a análise global dos conhecimentos da turma, pelo professor. Contudo, faz-se necessário saber a freqüência com que os conceitos e frases de ligação aparecem nos mapas da turma, ou seja, a quantidade de alunos que representaram o mesmo conhecimento, visando estabelecer uma força para cada um destes conceitos. Esta relação de forças poderia ser representada através de uma tabela bidimensional, relacionando os conceitos com a freqüência que ele aparece nos diversos mapas produzidos pelos alunos. Contudo, isso vai contra a característica facilitadora do Mapa Conceitual, de apresentar conhecimentos de forma gráfica. Assim, propõe-se uma indicação, no próprio MC-C, destas forças, de duas formas: (a) numérica e (b) gráfica. a) numérica: propõe-se a representação de duas grandezas para cada um dos conceitos e frases de ligação, a serem representadas entre colchetes, ao lado do respectivo nome ou identificação, assim padronizada: [percentual freqüência/amostra], onde amostra é a quantidade total de mapas analisados na compilação, freqüência é a quantidade de mapas onde o referido conceito ou frase de ligação aparece, e percentual indica o percentual que a freqüência representa em relação a amostra. Por exemplo, considerando uma turma que gerou 48 mapas conceituais de alunos, se um elemento chamado Água Quente aparece em 44 mapas, ele será assim representado: Água Quente [91,7% 44/48] b) gráfica: propõe-se uma representação gráfica através de tons de uma mesma cor de fundo (background) dos elementos gráficos do MC-C, em função do percentual de vezes que o referido elemento aparece nos mapas conceituais criados pelos alunos, partindo do princípio em que o fundo branco representa o menor percentual, ou seja, aparecer em pelo menos um VII Congresso Iberoamericano de Informática Educativa 1190

5 mapa, e um tom 50% mais escuro para o elemento de maior ocorrência, e a partir desta relação, sugere-se uma escala gradual com variação de 5%. Como por exemplo: 5 Conclusão As conclusões desta pesquisa vão ao encontro de uma solução possível para a representação e apresentação dos conhecimentos pré-existentes dos alunos, para o professor, através de mapas conceituais, agregando, para isso, novas características a esta metodologia de representação do conhecimento, visando facilitar a análise destes mapas pelo professor, principalmente no ensino a distância, mais especificamente informações quantitativas relacionadas com a freqüência com que os conceitos são identificados e apresentados pelos alunos, e informações qualitativas na medida em que termos são sumarizados visando apresentar conceitos semelhantes uma só vez, além de propiciar ao professor saber os conceitos mais conhecidos, os menos conhecidos, assim como conceitos equivocados. Para um melhor aproveitamento dos resultados desta pesquisa, vislumbra-se uma integração das características e facilidades propostas neste trabalho, em um software para construção de mapas conceituais. Finalmente, apresentamos um exemplo de um mapa conceitual compilado: VII Congresso Iberoamericano de Informática Educativa 1191

6 Referências Bibliográficas Ausubel, D. P.; Novak, J. D. e Hanesian, H. (1980). Psicologia Educacional. Rio de Janeiro, RJ: Interamericana. Cañas, A. J., Ford, K. M., Coffey, et alli. (2000). Herramientas para Construir y Compartir Modelos de Conocimiento basados en Mapas Conceptuales. Revista de Informática Educativa, 13(2), Fellbaum, C. (1998). WordNet An Electronic Lexical Database, MIT Press. Leake, D. B., A. Maguitman, A. J. Cañas (2002), Assessing Conceptual Similarity to Support Concept Mapping. Pensacola, FL: Proc. of the Fifteenth FLAIRS. Li X., S. Szpakowics, S. Matwin (1995). A WordNet-based Algorithm for Word Sense Disambiguation Proceedings of IJCAI-95. Montréal, Canada. Novak, J. D., & Gowin, D. B. (1984). Learning How to Learn. New York: Cambridge University Press. Pizzato, L. A. S. (2003). Estrutura Multitesauro para Recuperação de Informações. Pós- Graduação em Ciências da Computação, Faculdade de Informática, Dissertação de Mestrado. Porto Alegre, RS: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. VII Congresso Iberoamericano de Informática Educativa 1192