O limite entre tão fácil, que chato, e difícil, que frustrante trazido em pesquisas sobre aprendizagem

Pesquisas sobre aprendizagem constantemente realizam trazem estudos investigativos para compreender como aprendemos e de que forma somos mais estimulados.

Com esse objetivo, Alex Ten criou um jogo interativo para compreender o que desperta nossa curiosidade e ativa nosso instinto. Nele, jogadores vencem o desafio descobrindo qual o comportamento dos monstrinhos que aparecem na tela. Por meio de uma análise da complexidade dessa tarefa, pesquisadores no Laboratório Gottlieb exploraram o limite entre o aprendizado “chato”, de tão fácil que é, e o “frustrante”, de tão difícil. Buscando esse ponto ótimo, os pesquisadores construíram um modelo computacional que prevê o engajamento no jogo.

Ao darem a oportunidade para que os alunos decidam quando e o que aprender no ambiente do jogo, a curiosidade é observada como fator crucial para a organização individual, sem contar que proporciona, mesmo que temporariamente, a extensão do currículo aprendido, que é visto fora da sala de aula. Esse é o chamado “paradigma da livre escolha”.

Esse conceito tem tudo a ver com os tipos de motivação. O primeiro tipo é a extrínseca, quando alguém é motivado por razões externas, como por exemplo: “quem se comportar ganha uma estrelinha no quadro!”. Já o segundo diz respeito à motivação intrínseca, que é observada quando o indivíduo tem razões pessoais internas para se motivar a desempenhar determinada tarefa. Fizemos duas formações sobre isso em parceria com o Ensina Brasil, que você pode conferir aqui, gratuitamente no Youtube! Além dessa formação, esse outro post pode trazer dicas muito úteis sobre como motivar seus alunos.

No entanto, os mecanismos que conduzem pessoas a estabelecerem metas intrínsecas, quando se encontram em situações de exploração de múltiplas formas de aprendizagem, ainda são pouco entendidas.

Os pesquisadores, por sua vez, buscaram oferecer, por meio do jogo, evidência empírica sobre o paradigma da livre escolha e sua relação com modelos computacionais. Seus resultados mostram que, enquanto as pessoas dependem de informações sobre determinada competência para evitar tarefas fáceis, os modelos que incluem um componente de progresso para acompanhamento do aprendizado fornecem dados de seleção de tarefas mais adequados. Em outras palavras, um ambiente gamificado que combina motivação intrínseca e extrínseca por meio de metas e noção de progresso gera um engajamento maior!

Esses resultados unem a pesquisa em curiosidade artificial e biológica. Além disso, revelam estratégias que já são usadas, mas que não foram consideradas em pesquisas computacionais anteriores. De forma prática, os achados ainda introduzem ferramentas para investigar como os humanos se tornam intrinsecamente motivados a aprender e adquirir interesses e habilidades em escalas de tempo maiores. Percebe como esse tipo de produção é útil para entender o que acontece em sala de aula? É ótimo quando diferentes áreas se unem para nos ajudar no dia a dia com nossos alunos, não é? Se quiser começar essa prática, mas quer uma ajudinha, mande uma mensagem pra gente!

Referências:

Humans monitor learning progress incuriosity-driven exploration Alexandr Ten, Pramod Kaushik, Pierre-Yves Oudeyer & Jacqueline Gottlieb. Nature Communications. (2021)12:5972. Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41467-021-