Contornando nossas limitações para aprender melhor

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O que é mais fácil: entender a teoria por trás dos buracos negros ou aprender como resolver equações de primeiro grau como “x + 2 = 4”?

Supondo que você não seja especialista em nenhum desses assuntos, provavelmente você escolheu a segunda opção. Ainda assim, se você tivesse o objetivo de começar a entender melhor a primeira teoria, seria mais fácil estudar um artigo científico ou um documentário sobre o assunto?

Novamente, a segunda opção parece algo mais viável, se escolhermos embarcar nessa jornada de aprendizado.

O ponto que queria ilustrar com essas duas perguntas é que intuitivamente sabemos que existem conteúdos mais simples, que são facilmente absorvidos, e aqueles mais complexos, que representam um desafio maior na hora de aprender. Além disso, também sabemos que, dependendo da forma como esses conteúdos são ensinados, temos mais ou menos dificuldade em entendê-los. Mas qual o motivo disso? Por que algumas formas de ensino ou até mesmo a organização do material didático influenciam tanto na construção do conhecimento?

Para começarmos a responder essas perguntas, vamos precisar entender um pouco mais sobre o nosso próprio processo de aprendizado.

Como fazemos para aprender

De forma bem simplificada, a arquitetura do nosso processo de aprendizado é composta por 2 elementos principais que se relacionam:

  • Memória de trabalho – é onde ocorre o pensamento e entendimento das informações que são capturadas do ambiente pelos nossas canais sensoriais visual e auditivo
  • Memória de longo prazo – aqui é onde armazenamos todo o nosso conhecimento já aprendido e acumulado durante as nossas vidas

A primeira etapa do aprendizado acontece quando capturamos as informações do ambiente usando nossos canais sensoriais. Isso efetivamente faz com que essas informações fiquem disponíveis na memória de trabalho.

Acontece que para aprendermos algo novo, precisamos combinar o nosso conhecimento prévio, que se encontra na memória de longo prazo, com os dados que trouxemos para a memória de trabalho. Então, numa segunda etapa, buscamos e trazemos esse conhecimento prévio também para a memória de trabalho.

Agora que todos os dados estão disponíveis, iniciamos um processo de combinação desses dados. Uma vez que conseguimos combiná-los, podemos armazenar o conhecimento recém construído na memória de longo prazo. Só então consideramos que o aprendizado está completo.

Conhecendo as nossas limitações

Pensando dessa forma, parece muito simples aprender: capturamos informação, combinamos com o conhecimento prévio e guardamos na nossa memória. Agora, se formos analisar o processo com mais cuidado, repare que a parte mais ativa acontece na memória de trabalho, pois é ali que acontece o pensamento e o entendimento.

Já sabemos que precisamos reunir informações do ambiente e da memória de longo prazo para aprender, mas uma pergunta que você poderia fazer nesse momento é: já que precisamos reunir tanta informação, qual seria a quantidade de informação que conseguimos colocar na memória de trabalho ao mesmo tempo?

Em 1955, George A. Miller tentou responder essa pergunta e descobriu que nossa memória de trabalho só consegue trabalhar com 5 a 9 elementos por vez. Podemos testar essa limitação de forma bem simples ao tentar decorar sequências de números ou letras. Provavelmente você não deve ter dificuldade para guardar sequências com até 5 elementos mas provavelmente você já deve encontrar bastante dificuldade para lembrar de sequências com 7 ou mais elementos. Ainda assim, vamos tentar fazer um outro teste só para ter certeza. Tente decorar a sequência de letras abaixo:

e        u        q        u        e        r        o        a        p        r        e        n        d        e        r

Agora vamos lá, imagino que se você usou alguns segundos com esse exercício é quase certo que você conseguiu decorar a sequência. Como isso foi possível? Vimos um pouco antes que não deveríamos conseguir trabalhar com mais de 9 elementos na memória de trabalho, mas acredito que foi bem fácil guardar a sequência acima e ela tinha 15 letras! Por que isso acontece? Será que achamos um furo na teoria?

Antes de nos precipitarmos, vamos analisar novamente a sequência e ver o que descobrimos. Eu imagino que você logo deve ter percebido que a sequência de letras poderia ser reorganizada assim:

eu quero aprender

Além disso, provavelmente você não deve ter guardado as letras individualmente e sim as palavras que formavam a sequência. Perceba que agora estamos trabalhando com apenas 3 palavras, e como essa quantidade está bem abaixo do limite máximo da memória de trabalho, conseguimos guardar os elementos facilmente. A maior lição aqui é que uma vez que combinamos um conjunto de informações, para todos os efeitos isso se torna um único elemento para a memória de trabalho.

Na literatura existem várias definições sobre o assunto, mas, de forma geral, esses conjuntos de informações combinadas são chamados de esquemas. Isso implica que estamos criando novos esquemas a todo momento que podem ser utilizados sem grandes custos na memória de trabalho. No exemplo acima, como nós já conhecíamos o vocabulário da língua portuguesa, ficou fácil lembrar da sequência. Agora imagina se alguém que não fala português tentasse o desafio acima. Qual seria o resultado esperado? Com certeza a pessoa teria grandes dificuldades em lembrar todas as letras.

Contornando as limitações para facilitar o aprendizado

Para entender melhor as limitações da memória de trabalho e como podemos contorná-las para alcançarmos um aprendizado mais eficiente, em 1988, o psicólogo cognitivo John Sweller desenvolveu a teoria da carga cognitiva. Essa teoria tem como objetivo definir melhor quais são os fatores envolvidos na utilização dos recursos da memória de trabalho.

De acordo com essa teoria, a carga cognitiva representa a quantidade de recursos utilizados da memória de trabalho e ela pode ser definida em termos de três diferentes tipos de carga:

  • Carga intrínseca – é a quantidade de recursos dedicados a lidar com a complexidade do conteúdo a ser aprendido. Essa carga será maior quanto maior for a quantidade de elementos apresentados e também quanto maior forem os relacionamentos entre esses elementos. Em estudos mais recentes, ficou demonstrado que apesar da estimativa inicial do limite da memória de trabalho ser de 7±2, quando os elementos estão muito relacionados, esse limite pode cair para 4±1. Para conteúdos mais simples, onde os conceitos são independentes e podem ser ensinados um de cada vez, a carga intrínseca é bem menor. Por exemplo, aprender palavras em um novo idioma é uma tarefa relativamente simples pois podemos aprendê-las isoladamente de forma independente. Já aprender o que faz um avião voar é algo mais complexo. Exige entender a interação entre o formato da asa com o ar e os conceitos físicos que explicam as forças que geram a sustentação para o avião.
  • Carga irrelevante – é a quantidade de recursos desperdiçados com informações irrelevantes para o aprendizado. Uma ilustração não relacionada ao conteúdo no material didático, as notificações do seu celular, ouvir música enquanto estuda, todos esses podem ser considerados exemplos de distrações que geram carga irrelevante e consomem recursos valiosos da memória de trabalho.
  • Carga relevante – é a quantidade de recursos que não estão sendo usados com as cargas intrínseca e irrelevante e que pode ser dedicada ao aprendizado. Por exemplo, fazer uma pergunta relevante ao conteúdo para fazer com que a pessoa pense de forma mais direcionada sobre um problema pode ser descrita como carga relevante.

Uma das principais contribuições dessa teoria é que, entendendo os diferentes tipos de carga, podemos definir ações que facilitem o aprendizado. Por exemplo, dos três tipos de carga apresentados, qual pode ser mais facilmente controlada? Certamente podemos tomar várias ações práticas para reduzir a carga irrelevante. Nesse caso, buscamos reduzir ao máximo qualquer informação irrelevante ao aprendizado do conteúdo. As ações podem ser coisas bem simples, como não usar gifs animados em uma apresentação com slides ou então a escolha de um ambiente com menos ruído. Uma ação um pouco mais radical, e provavelmente não tão popular nos dias de hoje, seria recolher ou pedir para desligar os celulares durante uma aula, por exemplo.

Depois que reduzimos a carga irrelevante, o que podemos fazer a respeito da carga intrínseca? Essa parece mais difícil de manipular pois está diretamente relacionada à complexidade do conteúdo. No nosso exemplo inicial, a teoria dos buracos negros é mais complexa que a resolução de equações de primeiro grau. Isso acontece pois você precisa ter um vasto conhecimento de física para entender o assunto com profundidade. Ainda assim, é possível passar uma noção do que é um buraco negro sem entrar em muitos detalhes da teoria. Então poderíamos começar a falar sobre o assunto sem apresentar tantos elementos e sem entrar muito nos detalhes físicos. Depois, pouco a pouco podemos ir apresentando cada uma das teorias envolvidas até chegar no nosso objetivo. Essa é uma das estratégias para gerenciar a carga intrínseca. Apesar de não conseguir alterar a complexidade de um conteúdo qualquer, podemos quebrá-lo em partes menores e sequenciá-las para que sejam apresentadas de modo que isso não sobrecarregue a capacidade da memória de trabalho.

Finalmente, agora que minimizamos a carga irrelevante, gerenciamos a carga intrínseca com a quebra e sequenciamento das informações, como podemos aproveitar os recursos da memória de trabalho que foram economizados?

Pensando tanto do ponto de vista de quem está querendo aprender quanto do ponto de vista de quem vai ensinar, aqui vale a pena dificultar um pouco o processo para aproveitar os recursos agora disponíveis na memória de trabalho e que são benéficos ao aprendizado. Fazer testes tentando lembrar o máximo de conteúdo sobre o tópico estudado, intercalar tipos de atividades diferentes, praticar bastante com exercícios que exijam a aplicação dos conceitos aprendidos de formas diferentes, tudo isso vai ajudar a alcançar um aprendizado mais profundo. Esses tipos de atividades promovem a geração de carga relevante pois é uma carga voltada para o processo de aprendizado.

E agora? O que fazemos com isso tudo?

Como vimos, entender melhor como aprendemos e também quais são as nossas limitações nos permite utilizar estratégias que beneficiam tanto o nosso próprio aprendizado como também o aprendizado das pessoas para quem ensinamos. Na continuação desse post, vamos falar um pouco sobre como podemos aplicar esse conhecimento para construir treinamentos que aproveitem as nossas capacidades e promovam o aprendizado de tópicos complexos.

 

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