Este trabalho apresenta e discute os resultados de uma pesquisa conduzida em um projeto voltado para o desenvolvimento de currículos. Nele nós examinamos as maneiras pelas quais os estudantes escolhem os fatores para investigação definem estratégias para investigar os efeitos deles e planejam como coletar dados relevantes para a solução de dois problemas práticos, P1 e P2. Os dados foram obtidos dos planos de investigação individuais, apresentados por escrito, por 73 estudantes da 3^a. série do ensino médio. Os resultados das avaliações bimestrais comuns a todos os estudantes da série. Os planos individuais para ambos os problemas foram agrupados em quatro categorias refletindo a ‘Qualidade do Plano’, que refinamos ao longo da análise.

    This paper reports part of a research programme on physics curriculum development. Here we look at the ways students choose the factors relevant in two problem situations; define strategies to test them; and plan data collection in the school laboratory. Individual written investigation plans provided data about 73 physics students from three classes at grade 11. We look at the relevant independent variables identified, explanations adopted by students and the quality of their plans. Analysis indicates that more than half of the students have satisfactory knowledge of how to control variables in the context of a simpler problem (P2). However, in a more complex situation (P1), this figure drops to about 1/3. We suggest that students need more teachers’ support in their efforts to develop their scientific reasoning. It becomes clear the importance of a balanced curriculum, based on traditional as well as on open practical activities.

1. Introdução

   Este trabalho apresenta e discute parte de uma pesquisa conduzida buscando explorar elementos que nos ajudassem a compreender o que estudantes de ensino médio fazem, e como o fazem, para resolver um problema prático no laboratório escolar. O estudo foi conduzido numa escola do sistema federal de ensino, em que atividades práticas regulares são desenvolvidas em várias disciplinas. Todos os estudantes da 3^a série do ensino médio foram solicitados a analisar e apresentar, por escrito, os seus planejamentos para a solução de dois problemas, P1 e P2, ao longo de quatro sessões de laboratório. De todos os que participaram das duas atividades, analisamos os planejamento de todos os alunos de três turmas, num total de 73 alunos. No presente trabalho, examinamos os fatores que poderiam ser relevantes para a solução dos dois problemas que lhes foram apresentados. Além das estratégias que eles definiram para testar suas hipóteses e seus planos para coletar dados.

    O trabalho se insere num programa de pesquisa que visa desenvolver um currículo de Ciências mais relevante, baseado em modelos e em modelagem. Nosso entendimento é que as atividades práticas e investigações, entendidas como a busca de uma solução para um problema prático aberto, são centrais num currículo de Ciências dessa natureza. Argumentamos que promover o desenvolvimento de um entendimento de como planejar uma investigação, de como interpretar e avaliar os resultados obtidos e de como julgar a qualidade das afirmações derivadas desses resultados é essencial para se adquirir uma alfabetização científica e para desenvolver o pensamento baseado em modelos. Por outro lado, reconhecemos que isso é uma meta muito ambiciosa e de longo prazo.



2. Bases Teóricas

    No momento, vivemos um período caracterizado, no plano internacional, como um ciclo de intensa atividade de reformulação curricular, ao mesmo tempo em que se dissemina uma percepção da rapidez com que nossas perspectivas curriculares, nossas concepções e nossos comprometimentos educacionais se alteram, seja em virtude de mudanças de enfoque curricular ou educacional, seja pelos desenvolvimentos das pesquisas sobre educação em ciências, pela incorporação de novas tecnologias e produtos tecnológicos recentes. O resultado é que muitos dos esforços curriculares, ao se concretizarem, já são obsoletos. Essa obsolescência precoce das propostas e projetos educacionais em ciências, realça a necessidade de se alterar o foco dos projetos de desenvolvimento curricular visando à incorporação, ab initio, nos esforços de desenvolvimento, de uma perspectiva voltada para a permanente prospecção e assimilação de inovações educacionais e dos mecanismos que garantam efetivamente a sua prospecção, seleção, difusão e incorporação nos projetos.

    Como resultado de nosso esforço investigativo, desenvolvemos um entendimento que a difusão precoce de propostas curriculares ou a manutenção de um clima de debate acirrado sobre os currículos geram um certo estupor educacional caracterizado pela coexistência pacífica de discursos politicamente corretos ou avançados e práticas educacionais descompromissadas e desorientadas. Por outro lado, concebemos que é a tensão entre tradição e inovação o mecanismo básico de renovação da prática educacional, inclusive no campo curricular. E assim sendo o progresso no ensino de ciências depende da persistência da busca da coerência, ao mesmo tempo em que se aceita a necessidade de assimilar e acomodar as inovações e a existência de fricção nos processos escolares reais.

    Nossa perspectiva geral se insere nessa visão progressiva do pensamento educacional e curricular, ao elegermos como meta de longo prazo um currículo que visa tornar mais científicos o ‘pensar’ e o conhecimento científico. Por conhecimento científico dos estudantes queremos nos referir aos esforços visando o entendimento conceitual e o uso dos principais modelos e idéias dos cientistas sobre o mundo dentro, é claro, daqueles limites e possibilidades estabelecidos em cada nível educacional. Nisso estamos completamente em acordo com algumas das propostas e argumentações mais recentes sobre o objetivo central da educação em ciências (Millar, 1996; AAAS, 1990). Por outro lado, o desenvolvimento do ‘pensar científico’, refere-se ao desenvolvimento de uma atitude investigativa, crítica e criativa frente ao novo, visando construir um entendimento de novas situações e fenômenos com os quais nos defrontamos a todo momento. Colocado dessa forma, pode parecer uma meta muito ambiciosa, fácil de dizer e praticamente impossível de se realizar, mas não é o que acreditamos.

    Estamos nos referindo aquilo que é o objeto desse estudo, isto é, o ‘pensamento em ação" do estudante, articulando seu entendimento conceitual de física e sobre a relação entre dados e evidências, com o conhecimento estratégico para planejar uma investigação. Isso é avaliado aqui através das ‘qualidade do planejamento’, julgada a partir das decisões do estudante sobre a seleção de variáveis para serem investigadas, de seu entendimento da natureza das variáveis, distinção entre variáveis dependentes e independentes, das decisões sobre as estratégias para a obtenção de dados confiáveis, do que é evidência e de como a qualidade delas é afetada pelos dados obtidos (Borges, Vaz e Borges, 2001a; 2001b). Isso não implica, em nosso entendimento, num viés característico das ciências naturais, visto que mesmo nelas, diferentes estratégias precisam ser usadas pois as variáveis nem sempre são contínuas e separáveis ou mensuráveis, no sentido clássico do termo. O próprio sistema observado pode não ser controlável ou manipulável.

    Trata-se, antes de uma postura, de um modo de ser, de sempre buscar tornar claro para nós mesmos, o que já sabemos e o que precisamos ou queremos saber sobre uma situação, evento ou fenômeno, e como podemos buscar fazê-lo, sabendo que não há procedimentos especificados ou especificáveis para isso. Trata-se de desenvolver um entendimento sobre como modelar as situações, fenômenos e eventos com as quais deparamos. De buscar entender que métodos foram utilizados nas atividades práticas escolares, para selecionar e coletar dados e por quê foram estes e não outros. Trata-se de aprender como discutir a validade dos resultados obtidos. Trata-se de buscar conferir uma ‘racionalidade’ para o que fazemos ou deixamos de fazer, de examinar como podemos argumentar ou aceitar os argumentos de outros sobre uma situação com que lidamos. Trata-se, enfim, de desenvolver um entendimento de como a ciência é feita. O que é certamente uma busca de longo prazo, mas possível de ser alcançada, em um certo grau.

    Julgamos que o laboratório escolar pode propiciar excelentes oportunidades para desenvolver o ‘pensar científico’ dos estudantes, embora não pareça ser o melhor contexto para abordar os modelos substantivos de ciências (Millar, 1996; White, 1996; Hodson, 1993; AAAS, 1990). Por outro lado, a sala de aula convencional parece ser um local melhor para abordar os modelos e idéias importantes da ciência, embora também não pareça ser o melhor local para se desenvolver o pensar científico. No entanto, em ambos os locais, podemos alterar as estratégias de ensino e progredirmos em direção a ambas as metas curriculares.

    Para realizar uma atividade investigativa, o estudante precisa aprender a planejar e a conduzir suas ações de acordo com o planejado, para que ao final dela possa discutir e argumentar sobre a qualidade e confiabilidade das conclusões alcançadas. Acreditamos que tais questões precisam ser explicitamente trabalhadas no currículo de Ciências, iniciando-se ainda no ensino fundamental, de forma simples e progressiva, mas bem antes dos estudantes ingressarem no ensino médio. As atividades promovidas nos laboratórios devem ser diversificadas e balanceadas, estimulando o desenvolvimento dos alunos. Dentre tantas atividades, acreditamos que investigações, de variados níveis de complexidade, propostas pelos próprios alunos ou pelo professor, têm o potencial de engajar e motivar os estudantes, permitindo a superação das deficiências das atividades práticas tradicionais e fazendo com que os estudantes tenham um papel mais ativo no seu processo de aprendizagem. Segundo esses pesquisadores, laboratórios investigativos, que podem ser utilizados em quaisquer níveis de ensino, têm o potencial envolver mais os estudantes ao conferir-lhes uma maior responsabilidade na determinação do planejamento e condução da atividade. Com isso, a atividade requer, do estudante, uma articulação de habilidades e conhecimentos práticos e conceituais, desenvolvendo-os e integrando-os simultaneamente.

3. Metodologia

    Os dados foram coletados em outubro e novembro de 2000, ao longo de quatro semanas. As atividades foram propostas para todas as turmas da terceira série da escola como parte integrante de sua formação, em continuidade à seqüência de atividades que já estávamos desenvolvendo desde o início do semestre letivo. Anteriormente havíamos conduzido uma série de atividades de investigação de problemas experimentais, com o foco na realização da atividade experimental e decisão sobre a solução do problema. Mas se atividades práticas não foram propostas aos alunos como atividades especiais para pesquisa, eles foram comunicados de que estaríamos registrando e analisando essas atividades para nosso estudo. O tema geral do estudo foi anunciado, mas não o nosso foco específico. Os alunos não estavam a par dos aspectos que analisaríamos. Solicitamos que eles respondessem a um questionário que tratava de vários aspectos, incluindo em que escola havia estudado anteriormente e suas opiniões sobre os o curso de física, a escola atual e o ato de estudar. Como de praxe, foram dadas as necessárias garantias de anonimato bem como foi solicitado o consentimento dos alunos. Das sete turmas que participaram das atividades, selecionamos três para estudar. Cada um dos autores leciona para uma das turmas. No total, 73 estudantes estiveram envolvidos nas atividades, resultando em 66 planos para P1 e 64 planos para P2. essa diferença se deve a estudantes que estiveram ausentes nos dias em em as atividades foram realizadas.

    As atividades envolveram os aluno na solução de dois problemas práticos, o problema do Tempo de Queda (P1) e do Tempo de Escorregamento (P2). Estes problemas foram enunciados como mostra o quadro 1. Eles foram escolhidos por razões distintas: o primeiro deles envolvia o efeito de atrito viscoso, um tópico que não consta do currículo de física para o ensino médio. No entanto, este tópico havia sido brevemente discutido em uma atividade prática anterior que investigava o comportamento de pêndulos. O segundo problema foi definido após uma avaliação de que P1 era um problema complexo e os alunos não deveriam ter conhecimento escolar muito estruturado sobre ele. Além disso, o número de variáveis que os alunos deveriam identificar e planejar como investiga-los era alto. O planejamento da solução de P1 poderia não revelar muito sobre o que os estudantes faziam ao planejar sua investigação, em vista disso. Optamos por apresentar como segundo problema um outro mais simples, envolvendo um número pequeno de variáveis e que os alunos tivessem chance de ter um entendimento teórico mais desenvolvido sobre a situação do problema.

    Esses problemas foram apresentados aos alunos em uma seqüência de atividades práticas. A primeira atividade descrevia sucintamente o problema prático e solicitava que cada aluno elaborasse um plano para resolver o problema. Os alunos tiveram cerca de 20 minutos para realizá-la. Nesta atividade coletamos apenas os planos individuais. A segunda atividade, os alunos formaram grupos de 3 ou 4 alunos e receberam os planos individuais elaborados anteriormente. Eles leram seus planos individuais para o grupo e, após a leitura, o grupo discutiu se cada plano permitiria que fossem obtidas todas as informações que o seu autor julgou importantes para resolver a questão. Em seguida, discutiram como o grupo manipularia ou interpretaria tais informações caso tivesse acesso a elas.

    Em seguida solicitamos que o grupo elaborasse um novo plano e alertamos que eles deveriam considerar as seguintes questões: que informações são importantes para solucionar o problema? Como elas podem ser coletas? Como devem ser registradas? Como interpretar ou manipular as informações para solucionar o problema? Que critérios podem ser usados para decidir se um fator influencia ou não na solução do problema? O grupo deveria apresentar uma descrição do plano de forma que outro grupo conseguisse executá-lo independentemente. Os alunos tiveram 100 minutos para realizar essa atividade. Coletamos os planos elaborados em grupo. Em cada uma das três turmas selecionadas para estudo, um grupo teve todas as discussões dessa fase registradas em áudio. Neste caso, um dos pesquisadores monitorou o trabalho do grupo e interferiu, principalmente para esclarecer aspectos do pensamento dos alunos, enquanto o professor acompanhou o restante da turma.

    Na terceira atividade, também realizada em grupos, disponibilizamos um conjunto de tabelas com dados experimentais, que obtivemos por simulação. Solicitamos que inspecionassem as tabelas com os resultados experimentais e selecionassem aquelas que contivessem dados que o grupo planejou coletar. Caso algum dado desejado pelo grupo não estivesse entre os fornecidos, ele deveria solicitá-lo ao professor que lhe informaria da viabilidade ou não de se obter tal dado. A questão proposta ao grupo era como ele pretendia transformar os dados conseguidos em evidências, a favor ou contra, suas hipóteses. E finalmente, solicitamos que o grupo, após a análise dos dados, decidisse sobre qual era o status de certeza que ele atribuía a cada uma das suas hipóteses. Nesta atividade coletamos as análises elaboradas pelos estudantes.

    Finalmente, na quarta atividade propusemos o problema do tempo de escorregamento para os estudantes, solicitando que elaborassem individualmente um plano para resolvê-lo. As instruções foram similares à da atividade 2. Após elaborarem os planos individuais, eles deveriam elaborar um plano coletivo, novamente em grupos. Coletamos os planos elaborados.

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4. Análise dos resultados

4.1. Identificação e seleção de fatores

    Neste trabalho, por uma questão de espaço disponível, nós nos restringimos à análise das variáveis identificadas como relevantes da qualidade do planejamento realizado pelos estudantes, em seus planos elaborados individualmente para cada problema. Ao analisar os planos individuais pelos alunos nós esperávamos encontrar um plano experimental que apresentasse estratégias para coletar dados, tratá-los e critérios para decidir quais variáveis afetariam a variável dependente, o tempo de queda ou o tempo de escorregamento. No entanto, poucos planos mencionaram explicitamente como deduzir inferências válidas a partir dos dados. Assim decidimos analisar para como eles (1) selecionaram as variáveis relevantes para serem investigadas; (2) definiram estratégias para testá-las e (3) planejaram a coleta e a análise de dados. Especificamente, neste trabalho examinamos detalhadamente como os planos individuais dos estudantes tratam, em cada um dos problemas, das questões: (i) que variáveis eles imaginam afetar o tempo de queda ou de escorregamento? (ii) como os estudantes entendem a situação proposta? (iii) como era seu plano pra coletar dados?

    Os estudantes descreveram uma grande quantidade de fatores prováveis de afetar o tempo de queda, por 66 estudantes que participaram dessa atividade. Inicialmente identificamos 24 subcategorias de fatores relevantes distintos, que foram grupados em oito categorias. Destas, sete referem-se a fatores que realmente afetam o tempo de queda. Algumas delas estão relacionadas às propriedades das esferas (densidade, dimensões e massa), outras às propriedades do líquido (densidade do líquido, temperatura) e as demais descrevem a interação esfera-líquido (atrito esfera-líquido, empuxo). O último conjunto de variáveis agrupa fatores que são fixos, mas quando identificados pelos estudantes foram tratados com variáveis. Por exemplo, a aceleração da gravidade no local da experiência, a inclinação do tubo, e outros.

    A tabela 1 mostra como foi a distribuição de identificação de fatores que afetam o tempo de queda. Podemos ir além e estudarmos se há alguma correlação entre a identificação de um fator e de qualquer outro fator. Para isto utilizamos oito variáveis binárias, cada uma delas descrevendo se o estudante identificou ou não aquele fator. Uma análise da matriz de correlação entre os fatores mostra que só há um par de fatores significativamente correlacionados, ainda que o seja fracamente: uma correlação de 0,284 (p<0,05). Assim, o estudante que identifica as dimensões da esfera, tende a identificar simultaneamente a temperatura como um fator que influencia no tempo de queda. Refinando a análise podemos mostrar que o estudante que seleciona o diâmetro ou raio da esfera com um fator relevante no tempo de queda, tende a identificar a temperatura como um outro fator, mas neste caso a forma como a referência à temperatura é feita estabelece um claro vínculo com a dilatação da esfera. Há uma correlação de 0,473 (p<0,01) entre estes dois sub-fatores.

    Podemos ainda estudar se a identificação de fatores está relacionada ao desempenho em Física ou ainda a uma característica específica do professor. Ao final de cada bimestre todos os alunos foram avaliados através de um teste comum. Que foram usados para analisar um possível efeito de desempenho em física. O teste envolvia questões fechadas, abertas(20%) e incluíam uma questão sobre o laboratório. Consideramos este um indicador razoável e independente de efeitos de critérios pessoais de correção de cada professor. Dado que temos uma amostra relativamente pequena, de apenas 62 estudantes que planejaram P1 e P2, resolvemos categorizar os alunos em apenas dois grupos, indicando desempenho baixo e alto. A partir do escore total nestes testes, transformados em cada turma para uma escala uniforme (de 60 a 100), geramos as três categorias de desempenho..

    O gráfico 1 mostra o escore total em cada categoria de desempenho e cada turma. O boxe representa os limites do primeiro e terceiro quartís, a linha destacada, representa a mediana. Os gráficos evidenciam que não há, de fato, efeitos de turma sobre a categorização de desempenho. Um teste de associação simples, em uma tabela de contingência, mostra que turma e classe de desempenho não estão associadas significativamente. A correlação entre estas variáveis é negativa, pequena (-0,213) e não significativa. Estamos aceitando a classe de desempenho como um indicador do conhecimento geral de física de cada estudante.

Gráfico 1 – Distribuição do escore total nos testes de física,  por classe de desempenho: (a) por turma e (b) totalizado
(a)	(b)

    Análise de correlação e testes de associação indicam que só há uma associação significativa entre a identificação da temperatura como um fator que afeta e o desempenho em física, mas não com a turma. Este resultado era de certa forma esperada, pois concebíamos que P1 (tempo de queda) seria um problema novo e diferente daqueles usualmente tratados nos livros e atividades práticas escolares usuais. A inexistência desta associação significa exatamente isso, que o conhecimento escolar pouco afeta a identificação ou a escolha de fatores candidatos a influenciar no tempo de queda, ou dito de outra forma, a estruturação de um problema experimental desconhecido. Por outro lado, a existência da associação entre desempenho e a identificação da temperatura, mostra alunos com desempenho maior em física tendem a identificar mais essa influência, o que também é consistente com a interpretação contrária de que conhecimento de física anterior influencia decisivamente sobre a estruturação que eles impõem ao novo problema. O fato de apontar para conclusões contraditórias provavelmente diz mais respeito à novidade e complexidade do problema, e ao fato de que os estudantes ficam sem saber em que se basear para fazer julgamentos sobre o que investigar.

    No problema do tempo de escorregamento (P2), identificamos 18 subcategorias de fatores, agrupados em seis categorias. Destas, uma (C21, na tabela 2) se refere à propriedades do plano inclinado (sua inclinação), duas, C22 e C23, fazem referência às propriedades do bloco (peso e área de contato), C24 descreve a interação bloco-plano (atrito) e, as outras duas aglutinam os fatores constantes que afetam o tempo de escorregamento: em C25 estão aqueles que foram considerados fatores fixos, e C26 refere-se ao reverso disso, os fatores que deveriam ter sido tomados como fixos mas foram considerados variáveis. A tabela 2 mostra o número de estudantes que identificou cada categoria de fatores. Nas três turmas analisadas, 64 estudantes elaboraram o plano para solucionar P2. Uma ampla maioria dos estudantes identificou corretamente que a inclinação do plano e o atrito são fatores que afetam o tempo de escorregamento. Já os fatores que descrevem a área de contacto entre bloco e plano, e o peso do bloco, foram, aparentemente, selecionados como relevantes por mais da metade desses estudantes, revelando um relativo desconhecimento da solução do problema do plano inclinado. No entanto, identificação do peso como variável relevante é aceitável numa investigação escolar, visto que ele determina a força normal e a força de atrito. Se o estudante está pensando em termos das forças envolvidas, e não em termos da solução analítica do problema, o peso aparece como fator relevante. Isso porque eles aprenderam que a força de atrito cinético depende da normal, que depende da inclinação e do peso do corpo.

    A matriz dos coeficientes de correlação mostra que não há correlação entre a identificação de fatores, exceto uma correlação significativa (p<0,05) e pequena (0,249) entre as categorias C25 e C26. Assim, quem erra ao identificar fatores constantes como influenciando o tempo de escorregamento, o faz de duas maneiras: considerando como fator fixo e considerando como variável. Os fatores que foram estabelecidos como constantes na apresentação do problema e que os alunos mencionaram mais freqüentemente como variáveis relevantes são: o comprimento do plano, o material de ele que era feito e o grau de polimento de sua superfície. A aceleração da gravidade foi pouco selecionada neste problema. Possíveis explicações para isso podem ser a leitura desatenta das informações fornecidas ou a falta de clareza para distinguir entre variáveis e constantes. Sabemos que ambas são comuns no cotidiano escolar, mesmo em outros níveis de ensino. Novamente não há associação, segundo a análise de correlação e testes de associação em tabelas de contingência, entre o total de categorias identificadas e o número de fatores relevantes identificados com a classe de desempenho e a turma.

    Em resumo, os estudantes tendem a identificar muitos fatores como candidatos a influenciar tanto o tempo de queda, quanto o tempo de escorregamento. A identificação dos fatores não parece ser influenciada pelo desempenho escolar em física ou pela turma.

4.2. A qualidade dos planos

    Nós também investigamos a qualidade dos planos. Após uma cuidadosa análise, elaboramos um sistema de quatro categorias para classificar os planos. Ao fazermos a classificação observamos, não a identificação de fatores corretos, mas a capacidade de lidar com a investigação se o fator identificado afeta ou não a variável dependente (o tempo) em cada problema. Um aspecto determinante é o domínio de estratégias de controle de variáveis. O quadro 2 apresenta o sistema de categoria que usamos. Nele QP representa o código que adotamos para cada categoria.

    Entendemos que tanto o plano orientado para a atividade (QP3) quanto os planos satisfatórios (QP4), indicam ambos, bom conhecimento de como planejar a investigação e de estratégias de controle de variáveis. Entretanto, enquanto que o primeiro caso (QP3) é caracterizado por uma estratégia de propor a realização de montagens em paralelo, tipicamente de 3 a 5, para a medida do tempo ao variar apenas um fator, de uma montagem para outra. Esta categoria de qualidade de plano foi interpretada como indicando uma orientação para obter uma resposta para a questão colocada pelos problemas propostos, pelo contraste de situações em que apenas um fator é mudado, de uma montagem para outra. Esta estratégia produziria uma resposta aparentemente qualitativa, do tipo, este fator tem influência no tempo de queda ou escorregamento. No entanto, é possível pensar em outras interpretações. Por exemplo, poderia ser indicar também, que o estudante estaria procurando por uma relação qualitativa entre um fator e o tempo, do tipo quanto maior (ou menor) o fator X, maior (ou menor) será o tempo. No entanto, o estudante poderia estar indicando indiretamente um desejo facilitar o processo de coleta de dados, ou facilitar a repetição de toda a investigação. O plano satisfatório, QP4, é caracterizado por uma estratégia seqüencial de coleta de dados, do tipo tradicionalmente feito no laboratório, com um valor determinado para cada um dos fatores, e então, mede-se o tempo. A seguir, repete-se todo o procedimento várias vezes, mudando o valor de um único fator de cada vez. Nós não dispomos de dados que permitam julgar se um deles é melhor ou mais adequado que o outro, de forma que a decisão de atribuir a um deles o número 3 e ao outro o número 4, não significa isso, trata-se de distinguir duas estratégias diferentes.

    A tabela 3 mostra a distribuição da qualidade do plano para P1 por classe desempenho. Considerando os 66 alunos que prepararam um plano para resolver P1, a quantidade de bons planos (QP3 e QP4) é pequena para ambas as classes de desempenho. Este resultado não nos surpreende, em vista da complexidade do problema. De fato, o problema do tempo de queda é um autêntico problema, no sentido discutido por vários autores (veja Borges, 1997), para os estudantes, pois não se tratava de um tópico sobre o qual tinham conhecimento escolar. No entanto, há uma acentuada diferença entre a qualidade dos planos entre as duas classes de desempenho: o percentual deles para o grupo de estudantes com desempenho superior é expressivamente maior do que no grupo de inferior (22,70% contra 10,60%). Observando os resultados de bons planos nos dois grupos, há uma curiosa inversão na predominância entre qualidade do plano QP3 e QP4. Na classe de desempenho 1, 6,10% dos bons planos são QP3, contra 4,50% de QP4. Na outra classe, QP3 corresponde a 9,10% e QP4 a 13,60.

    Uma análise de associação indica que há uma associação significativa entre o desempenho do estudante em física e a qualidade do plano que elaboraram para resolver ambos os problemas práticos. Em ambos os casos, os estudantes de melhor desempenho tendem a produzir planos melhores. No entanto, isto é mais significativo no caso de P1, mesmo que a fração de bons planos seja muito pequena. Este resultado indica que um fator importante para estruturar uma solução para problemas práticos é o conhecimento prévio de física.

    A qualidade dos planos é sensivelmente melhor no caso de P2, para todos os estudantes, independentemente da classe de desempenho, conforme indica a tabela 4. O percentual de alunos de alto desempenho que produzem bons planos (QP3 e QP4) supera o percentual de alunos da mesma classe de desempenho que produzem planos satisfatórios para o primeiro problema em cerca de 60% ( 34,40% em P2 contra 22,70% em P1). No entanto, este efeito é maior entre os estudantes da classe de desempenho 1, sendo de 20,30% em P2 contra 10,60% em P1. De fato, já esperávamos isso, pois o segundo problema, além de mais simples em sua estrutura de variáveis, é usualmente ensinado em todas as escolas de ensino médio. No entanto, os estudantes freqüentemente continuam acreditando, mesmo após ter estudado o assunto, que a força de atrito depende da área de contato entre um bloco sólido e a superfície sobre a qual ele se encontra.

    O exame da relação entre QP3 e QP4 para o problema do tempo de escorregamento, P2, mostra um leve predomínio da primeira sobre a segunda, para os estudantes da classe de desempenho 1. Há, entretanto, um evidente incremento no número de planos QP4 sobre QP3 entre os estudantes da classe de desempenho 2 (21,905 contra 12,50%). A relações entre planos QP3 e QP4, entre os grupos e entre os dois problemas podem ser interpretadas como advindo do caráter das estratégias adotadas. Nossa interpretação sobre o significado de QP3, discutida ao apresentar as categorias de qualidade dos planos foi a de que trata-se uma estratégia de buscar investigar que fatores influenciam a variável dependente, o tempo, de natureza qualitativa e exploratória.

    Por outro lado, QP4 é caracterizada por uma estratégia mais tradicional de variar em uma seqüência de experimentos, um fator de cada vez, de forma a colecionar um conjunto de valores da variável dependente em função do fator mudado. É uma estratégia mais simples de se implementar num laboratório para obter tabelas e gráficos para uma análise quantitativa, desde que se tenha alguma confiança sobre que fatores são relevantes ou se o número deles é pequeno. No entanto, uma abordagem desse tipo em uma situação envolvendo um grande número de fatores ou em um problema sobre o qual temos pouco ou nenhum conhecimento, implica num processo longo, cansativo e demorado de investigação, de forma a eliminar fatores relevantes daqueles irrelevantes. Estratégias exploratórias podem permitem a reformulação das hipóteses iniciais pela redução de fatores relevantes ou por uma definição mais clara do problema.

    Os dados examinados acima suportam essa interpretação, pois a estratégia exploratória é a preferida dos estudantes da classe de desempenho 1. Mas esta preferência é mais acentuada em P2, mais simples e mais familiar. Já entre os estudantes da outra classe que formularam bons planos, preferem estratégias seqüenciais, característico da QP4, em ambos os problemas, mas mais acentuadamente em P2. Outras explicações possíveis podem ser derivadas das próprias características das duas classes de desempenho, tais como o engajamento em buscar compreender o desafio colocado por P1 e o aprendizado decorrente da experiência vivida, poderiam influenciar sua disposição de planejar a solução do problema P2.

5. Conclusões

    Atividades práticas são pouco comuns na educação básica em ciências e quando existem são atividades mais definidas e especificadas pelo professor ou pelo manual. Temos defendido, ensinado para professores de nossos cursos e argumentado, há mais de uma década, que a estruturação das atividades no laboratório como problemas abertos para a investigação dos estudantes, tem o potencial o contribuir de forma mais eficaz e relevante para uma articulação do entendimento das idéias básicas da ciência e da apreciação do valor de aprendê-las. No entanto, há apenas alguns anos temos nos dedicado a buscar evidências empíricas para isso, através da investigação mais sistemática e sustentada do que os estudantes fazem ao realizar atividades práticas abertas, os desafios e dificuldades que enfrentam e seu entendimento sobre a relação entre os dados que obtêm e as afirmações que fazem a partir deles.

    A pesquisa aqui relatada teve um caráter exploratório, pois tínhamos o propósito de refinar nossas hipóteses e melhor definir que questões são mais promissoras e factíveis de serem investigadas. Entretanto, a análise apresentada fornece evidências que suportam nossa crença no potencial de investigações abertas para a aprendizagem de física e de ciências e de que o desenvolvimento de um entendimento mais elaborado relacionado a evidências pode, e deve ser buscado para promover a ‘alfabetização científica’ para todos (Gott e Duggan, 1996). A análise que apresentamos indica que os estudantes participantes de nosso estudo têm um bom conhecimento de como planejar a investigação de forma obter informações sobre a influência ou não dos fatores relevantes, embora usam estratégias diferentes para fazê-lo. Eles tendem a selecionar muitos fatores, como candidatos a influenciar tanto o tempo de queda, quanto o tempo de escorregamento. Mas a identificação dos fatores não parece ser influenciada pelo desempenho escolar em física ou pela turma.

    A qualidade do plano depende do desempenho escolar em física, embora a fração de bons planos dependa fortemente da natureza do problema. Em um problema não escolar e complexo, 20,3% dos estudantes de classe de desempenho superior apresentaram bons planos, contra 10,6 % dos estudantes de desempenho inferior. Em ambas as classes de desempenho, os estudantes tendem a empregar mais uma estratégia exploratória (QP3). No caso do problema mais familiar, sobre uma situação tratada na escola, 34,4% dos estudantes de melhor desempenho apresentam bons planos, com uma predominância maior de uma estratégia seqüencial de variar uma variável independente de cada vez, para determinar os efeitos sobre a variável dependente. Já os estudantes de baixo desempenho escolar, este número é de 22,7%, com predominância da estratégia seqüencial sobre a exploratória.

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