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Avaliação da proficiência em mapeamento conceitual
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Avaliação da proficiência em mapeamento conceitual

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Trabalho apresentado no VIII ENPEC & I CIEC (Unicamp, Campinas, SP) no dia 8/12/11 na sessão coordenada que ocorreu na sala PB14 das 11-13hs. Apresentadora: Joana Guilares de Aguiar

Trabalho apresentado no VIII ENPEC & I CIEC (Unicamp, Campinas, SP) no dia 8/12/11 na sessão coordenada que ocorreu na sala PB14 das 11-13hs. Apresentadora: Joana Guilares de Aguiar

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  • 1. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower peopleAvaliação da proficiência em mapeamento conceitual Joana Guilares de Aguiar1 Camila Aparecida Tolentino Cicuto1 Sérgio Noronha da Silva Jr2 Paulo Rogério Miranda Correia21Programa de Pós-Graduação Interunidades em Ensino de Ciências I USP 2Escola de Artes, Ciências e Humanidades I Universidade de São Paulo
  • 2. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower peopleMAPEAMENTO CONCEITUAL Descrição idiossincrática dos modelos mentais que compõe a estrutura cognitiva do indivíduo e na promoção da aprendizagem significativa; Uso educacional e coorporativo; Trivialidade e consequências do uso ingênuo da técnica; MCs são formados por conceitos imersos em uma rede proposicional (Novak, 2010).
  • 3. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower peopleEXEMPLO
  • 4. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower peopleOBJETIVO  Propor, testar e avaliar o nível de proficiência dos mapeadores após o processo de capacitação na técnica.
  • 5. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower peopleCAPACITAÇÃOFrente à teoria que subjaz o uso da técnica, quatro conceitos são fundamentais para a sua completa compreensão: 1) Proposição 2) Questão focal 3) Recursividade 4) Hierarquia Um procedimento de capacitação em mapeamentos conceitual foi proposto, testado e avaliado. TCP MCSE ACE
  • 6. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower people COLETA DOS DADOS  EACH  CN  2009 e 2010  15a aula: aplicação do questionário.  5 afirmações para verificar compreensão dos MCs  Escala likert 4 níveis: discordo/concordo totalmente ou parcialmente (zero = não respondeu)  Validação por -Cronbach Grupo Experimental Grupo Controle Turma#1 Turma#2 Turma#3 Turma#4 Turma#5Estudantes 52 50 43 45 42 Ano 2009 2009 2010 2010 2010Professor A A A A B
  • 7. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower people QUESTIONÁRIO Afirmação AvaliaçãoC1 MCs são usados para organizar informações e Definição conhecimento.C2 Proposições apresentam a frase de ligação que Proposição explica a relação entre dois conceitos.C3 A proposição: “Ciências da natureza – não é Clareza oferecida a  alunos do 1º ano” tem mais clareza semântica semântica do que a proposição “ciências da natureza – aulas  alunos do 1º ano”.C4 A questão focal é importante para a escolha de Questão focal conceitos e frases de ligação que serão usados no mapa conceitual.C5 Mapas conceituais podem ser revisados inúmeras Recursividade vezes.
  • 8. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower people ANÁLISE DOS DADOS• Comparar média das HCA • Confirmar ou refutar as respostas dos alunos tendências encontradas do grupo • Agrupar os alunos e observando experimental em as afirmações por alunos/afirmações mais relação ao controle similaridade a fim de correlacionados. encontrar tendências. Teste-t PCA
  • 9. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower people RESULTADOS E DISCUSSÃO Validação do questionário: -Cronbach 0,902. Teste-t:(tcrítico=1,65) Para as afirmações C2, C3 e C4, o grupo controle e o experimental são estatisticamente diferentes  CAPACIDADE DAS AFIRMAÇÕES MAIS COMPLEXAS EM DISTINGUIR AS TURMAS QUE RECEBERAM TREINAMENTO SISTEMÁTICO DAQUELA QUE NÃO.
  • 10. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower peopleHCA – OBJETOS (ALUNOS)
  • 11. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower people TENDÊNCIAS NOS AGRUPAMENTOS V-VIII Grupo Alunos C1 C2 C3 C4 C5 73,7% V 138 (59,5%) 3,8 ± 0,4 3,8 ± 0,4 3,8 ± 0,4 3,7 ± 0,5 3,9 ± 0,3Alto nível deproficiência VI 33 (14,2%) 3,5 ± 0,5 4,0 ± 0,2 3,8 ± 0,4 3,5 ± 0,6 2,4 ± 1,0 26,3% VII 20 (8,6%) 3,4 ± 0,8 3,6 ± 1,1 3,4 ± 1,2 1,1 ± 0,9 3,8 ± 0,4Baixo nível de VIII 41 (17,7%) 3,7 ± 0,5 3,6 ± 0,8 0,9 ± 0,8 3,4 ± 0,6 3,6 ± 0,6 proficiência  Questionário aliado à técnica de HCA foram capazes de discriminar os alunos de acordo com seu nível de proficiência (alto/baixo).  As afirmações C3 (identificação de uma proposição semanticamente clara) e C4 (importância da questão focal) são as variáveis com maior poder de discriminação.
  • 12. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower peopleEXEMPLO DE MC – ALTO NÍVEL DE PROFICIÊNCIA (GRUPO V) oProposições semanticamente claras; o MC responde à pergunta focal; o Muitas relações entre os conceitos; Pergunta focal: Como o desenvolvimento científico e tecnológico se relaciona com as mudanças climáticas?
  • 13. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower people EXEMPLO DE MC – BAIXO NÍVEL DE PROFICIÊNCIA (GRUPO VII) oProposições sem clareza semântica (falta de verbos ou sem sentido); o MC não responde à pergunta focal; o Pouca relações entre os conceitos; Pergunta focal: O que limita e o que contribui para a evolução da ciência?
  • 14. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower peopleCONSIDERAÇÕES FINAIS Questionário aliado às técnicas da estatística univariada (teste-t) e multivariada (HCA) foi capaz de discriminar:a) As turmas que receberam treinamento sistemático (controle) daquela que não recebeu (experimental);b) As afirmações de compreensão com maior poder de discriminação (C3 e C4), por serem as mais complexas.c) Os alunos de acordo com seu nível de proficiência na técnica do mapeamento conceitual. Esse nível de proficiência é visível e comprovado quando observamos os MCs desses alunos.
  • 15. CMAPP IN G I sharing knowledge to empower people REFERÊNCIAS Anuradhaa, K.T.; Gopalanb, T. K. Trend and patterns in explicit organizational knowledge: a correspondence analysis and cluster analysis. The International Information & Library Review, 39 (2007), 247-259. Corrar L. J., Paulo, E.; Dias Filho, J. M (coords). Análise Multivariada. São Paulo: editora Atlas, 2009. Edwards, A.W.F.; Cavalli-Sforza, L.L. A method for cluster analysis. Biometrics 21 (1965) 362-375. Hotelling, H. Analysis of a complex of statistical variables into principal components. J. Educ. Psychol. 24 (1933), 417–441. Hotelling, H. Simplified calculation of principal components. Psychometrika, 1 (1936), 27-35. Lukasov, A. Hierarchical Agglomerative Clustering Procedure. Pattern Recognition, 11 (1979), 365- 381. Lima, D. C.; Dos Santos, A. M. P.; Araujo, R.G.O.; Scarmanio, I.S.; Bruns, R.E.; Ferreira, S.L.C. Principal component analysis and hierarchical cluster analysis for homogeneity evaluation during the preparation of a wheat flour laboratory reference material for inorganic analysis. Microchem. J. 95 (2010) 222-226 Rousson, V.; Gasser, T. Simple component analysis. Appl. Statist. (2004), 53, 539–555. Moita Neto, J.M.; Moita, G. C. Uma introdução à análise exploratória de dados multivariados. Quím. Nova 21 (1998) 467-469. Tutoriais e vídeos explicativos disponível em:<http://www.statsoft.com/textbook/> Acessado em: setembro de 2010.

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