Publicado em 23 de novembro de 2021 Atualizado em 08 de julho de 2022
As crianças têm memórias curtas, mas lembram-se rapidamente.
Victor Hugo - Escritor (1802-1885)
Pode ser difícil não ficar sobrecarregado quando se aprende novas competências. Logo que tenhamos dominado um novo conceito, é tempo de aprender outro e outro. Mas como é que nos mantemos produtivos e evitamos que um conceito afaste outro?
A maioria dos currículos e sistemas escolares existentes favorecem métodos de aprendizagem que utilizam a memória de curto prazo. Esta aprendizagem permite um progresso rápido mas não permite a consolidação do conhecimento na memória a longo prazo. De acordo com os construtivistas, um pedaço de conhecimento baseia-se noutro e assim por diante. Então, se se esquecer enquanto aprende, como pode ter conhecimentos sólidos, não vacilantes? Mas o inverso não é muito melhor. Como podemos fazer progressos adequados na aquisição de conhecimentos se congelarmos a revisão dos princípios básicos?
Um verdadeiro dilema que Benoît Choffin propõe desenvolver na sua tese intitulada"Adaptive learning spacing algorithms for optimising long-term mastery of knowledge components".
Alguns manuscritos com códigos, matrizes e equações podem intimidar alguns novatos. Benoît Choffin convida-nos a entrar neste mundo de uma forma delicada e lógica com um estilo que nos permite assimilar e compreender gradualmente as diferentes noções e questões abordadas.
A narrativa deste manuscrito desdobra-se diante dos nossos olhos de uma forma tão límpida que esqueceríamos a complexidade do assunto e a massa de trabalho necessária para completar esta tese.
Benoît Choffin critica tanto o seu campo de trabalho como o dos seus pares e nunca se esquece de propor uma solução ou uma melhoria dos pontos fracos identificados. Assim, no final da tese, ele propõe uma série de medidas de reforço e melhoria que podem ser implementadas nos instrumentos apresentados.
"Se a um aluno ou estudante fosse perguntado hoje se as revisões espalhadas no tempo são benéficas para a aprendizagem, é provável que ele ou ela respondesse favoravelmente. Poucos alunos questionam os benefícios de rever periodicamente os conhecimentos anteriormente adquiridos. No entanto, poucos utilizam realmente esta estratégia para consolidar os seus conhecimentos a longo prazo e mais escolhem estratégias de aprendizagem que promovam a memória a curto prazo.
De facto, apesar das recomendações de muitos cientistas cognitivos, os currículos escolares ainda contêm muito poucos incentivos para rever sistematicamente os conhecimentos e, consequentemente, para a memória a longo prazo.
Já em 1967, Pimsleur notou a ausência quase total de tais incentivos nos livros escolares ou na formação de professores e formadores. Sabendo que a aprendizagem de novos conhecimentos se baseia frequentemente em conhecimentos mais antigos e requer um investimento significativo de tempo e esforço cognitivo, melhorar a memorização a longo prazo e a durabilidade dos conhecimentos é uma questão essencial em toda a aprendizagem.
A revisão periódica dos conhecimentos é mais conhecida em psicologia cognitiva como repetição espaçada. Mais formalmente, a estratégia de repetição espaçada envolve dividir a aprendizagem do mesmo conjunto de informação (por exemplo, palavras de vocabulário numa língua estrangeira) em pequenas sessões de aprendizagem espaçadas ao longo do tempo. A repetição espaçada melhora a recordação a longo prazo desta informação em comparação com a aprendizagem numa única sessão "em massa": este benefício da repetição espaçada é chamado efeito de espaçamento. Deve notar-se aqui que esta estratégia é melhor do que a aprendizagem "em massa" para a memorização a longo prazo, mesmo quando o tempo de aprendizagem é o mesmo.
No entanto, embora os benefícios do espaçamento em comparação com a aprendizagem em massa estejam claramente estabelecidos, permanece a questão de como, na prática, espaçar as revisões.
A fim de assegurar que a revisão de conhecimentos passados não interfira demasiado com a aquisição de novos conhecimentos, é necessário que os alunos não planeiem mais sessões de revisão do que o necessário, determinando ao mesmo tempo o calendário destas sessões da melhor forma possível. Isto é especialmente importante, uma vez que o tempo certo entre a aquisição inicial e a revisão determina em grande medida a extensão deste efeito.
Os resultados desta tese consistem no aperfeiçoamento de ferramentas que apoiam a integração dos conhecimentos adquiridos pelos estudantes na sua memória a longo prazo. Estas ferramentas, denominadas algoritmos de espaçamento de aprendizagem, permitem a automatização da revisão e sugestões de testes para os estudantes consolidarem os seus conhecimentos. Contudo, estas ferramentas não estão, ou não estão suficientemente adaptadas ao perfil dos seus utilizadores.
O trabalho do autor levou à criação de ferramentas e modelos para a concepção de um algoritmo de espaçamento de aprendizagem adaptativo e personalizado. Para tal, Benoît Choffin reconsidera a representação matemática do aprendiz, combinando modelos estatísticos e modelos de psicologia cognitiva. Assim, o autor é capaz, através deste método, de prever, tendo em conta a aprendizagem e o esquecimento do estudante, uma curva de aprendizagem para determinadas competências, tempo e estudante.
A integração das ferramentas desenvolvidas pelo autor no plug-in Moodle Plume permite aos utilizadores criar fichas de trabalho personalizadas para cada aprendente de acordo com as suas necessidades, conhecimentos a serem revistos ou assimilados e fase de aprendizagem. O autor menciona a possibilidade de utilizar esta ferramenta numa sala de aula para gerar fichas de trabalho para cada aluno trabalhar as suas próprias fraquezas ou para ajudar os auto-aprendizes na sua aprendizagem.
O trabalho de Benoît Choffin contribui para a nossa sobrevivência num mundo onde tudo vai tão depressa e onde é tão fácil esquecer e ser esmagado quando se aprende. As ferramentas desenvolvidas ajudam a potenciar o tempo de aprendizagem dos alunos, permitindo-lhes procrastinar a nossa capacidade de esquecer.
Então, e você? Como é que se consegue evitar ser esmagado quando se aprende?
Desfrute da sua leitura!
Tese apresentada e defendida em 28 de Janeiro de 2021. Trabalho realizado no laboratório interdisciplinar de ciências digitais (CNRS) no âmbito da escola de doutoramento Ciências e Tecnologias da Informação e Comunicação (ICST): ED 580 (Université Paris-Saclay) (Orsay).
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01764376
Benoît Choffin. Algoritmos de espaçamento de aprendizagem adaptativos para a optimização do domínio a longo prazo dos componentes do conhecimento. Aprendizagem [cs.LG]. Université Paris-Saclay, 2021. Francês. ⟨NNT: ⟨NNT. ⟨tel-03216648⟩
Página: https: //hal.archives-ouvertes.fr/tel-03216648
PDF: https: //tel.archives-ouvertes.fr/tel-03216648/document
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