ÁREA
Ensino de Química
Autores
Sousa, W.O. (UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARA) ; Moura Silva, M.G. (UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARA)
RESUMO
Objetivou-se relatar e discutir os impactos da implementação de uma sequência didática (SD) auxiliada por tecnologias digitais, como o inteligência artificial Chat GPT e o PhET Interactive simulation, no processo de aprendizagem do tema “Estequiometria: balanceamento de equações químicas”. A SD foi realizada em uma escola Pública localizada em Belém-PA e destinou-se aos alunos do 2ª ano do ensino médio, divididos em três turmas. Os resultados demonstram impactos positivos na aprendizagem dos alunos, como atestado pelos pontuações dos testes. A implementação de metodologias respaldadas por tecnologias digitais, como o chat GPT e o PhET, resultou em maior motivação e envolvimento dos discentes no processo de ensino-aprendizagem, refletindo-se em um desempenho satisfatório.
Palavras Chaves
Ensino de Química; Sequência Didática; Inteligência Artificial
Introdução
A aprendizagem em Química representa um desafio complexo que engloba a assimilação de conceitos, a compreensão de princípios fundamentais e a aplicação prática de teorias em contextos diversos. Ao longo dos anos, têm surgido inúmeras pesquisas e debates sobre as dificuldades que os alunos enfrentam ao tentar compreender os conteúdos científicos. Muitos estudantes experimentam obstáculos ao internalizar e conectar as informações, resultando em lacunas no entendimento dos conceitos centrais. Essas dificuldades podem ser atribuídas a diversos fatores, como a complexidade das ideias científicas, a falta de motivação intrínseca e a inadequada metodologia de ensino (Jian, 2022; Turan, 2021; Zhang, 2023 ). Ainda nessa perspectiva, a última divulgação do Programme for International Student Assessment (PISA) divulgou que em 2018, nenhum aluno conseguiu chegar ao topo da proficiência científica, de modo que 55% não atingiram o nível básico de proficiência em ciências. Outro dado apontado pelo estudo é que o Brasil (404) está três anos atrás da maioria dos países da OCDE (489) em termos de escolarização (ORCED, 2019). A abordagem das dificuldades na aprendizagem em Química é de importância, pois sua resolução pode ter implicações significativas na qualidade do ensino e no êxito acadêmico dos estudantes. A compreensão das barreiras que os alunos enfrentam ao tentar dominar conceitos científicos não apenas informa práticas pedagógicas mais eficazes, mas também oferece insights sobre o desenvolvimento cognitivo dos aprendizes. Nesse sentido, surge a proposta de sequência didática (SD) que possui conceitos e definições advindas de diferentes perspectivas teóricas e metodológicas (Costa, 2022), que pode ser conceituada neste estudo como um processo simplificado que envolve um conjunto de tarefas interligadas, exigindo um planejamento detalhado para a definição de cada fase ou atividade, sendo ele essencial para a abordagem integrada dos conteúdos disciplinares, com o objetivo de otimizar a dinâmica no processo de ensino-aprendizagem (Olivera, 2013). Nesse contexto, emerge a necessidade de investigações inovadoras que possam abordar essas dificuldades, visando aprimorar a aprendizagem na área da Química. Nesse sentido, o presente estudo objetivoug relatar e discutir os impactos da implementação de uma sequência didática enriquecida com o uso de tecnologias digitais, incluindo a utilização das ferramentas de modelagem de linguagem do Chat GPT e simulações interativas do PhET, no processo de aprendizagem do tema “Estequiometria: balanceamento de equações químicas” em uma escola pública na cidade de Belém- PA.
Material e métodos
A Sequência didática (SD) realizou-se em um contexto de estágio supervisionado e foi conduzida em uma escola Pública “E.E.E.M. Augusto Meira”, localizada em Belém-PA. O público-alvo foram alunos do 2ª ano do ensino médio distribuídos em três turmas. No total, 20 alunos participaram do início ao fim das aulas. As SD desenvolveu-se em um laboratório de informática equipado com computadores com acesso à internet, projetor de vídeo e um quadro branco, recursos estes utilizados para a execução da SD. A SD foi desenvolvida pelo autor e foi aplicada nas três turmas. A SD foi efetuada em cada turma com uso de três aulas (150 min), havendo um intervalo entre a primeira e a segunda. Os objetivos gerais da SD foram utilizar o Chat GPT como modelo de linguagem, juntamente com o simulador virtual PhET Interactive Simulation para desenvolver estudos relativos à: i) Lei da conservação das massas; ii) coeficientes estequiométricos e índices das espécies químicas; e iii) balanceamento de equações químicas. Segue uma descrição dos métodos usados nas três turmas. Cada período de 50 min será abordado como “partes”. A 1ª parte teve início com uma apresentação do tema da aula “Estequiometria: Balanceamento de equações químicas”, seguido pela apresentação dos objetivos. Houve a entrega de um avaliação inicial em forma de questionário impresso para todos os alunos (Figura 1), que foi respondido e devolvido. Orientou-se os alunos a formarem grupos, de modo que todos tivessem acesso a computadores, e foram submetidos a uma introdução ao uso do chat GPT. Em seguida, cada grupo foi orientado a adicionarem a seguinte pergunta “me explique o que é a lei da conservação das massas de Antoine Lavoisier usando como analogia [...]” onde as “[...]” representam um objeto de interesse do grupo como por exemplos animes, jogos, livros e entre outros. Os alunos expuseram as respostas do chat, que sofreram contribuições do professor e foram usadas como base para a explicação do tema. Os alunos seguiram usando o Chat GPT, nessa etapa os alunos foram orientados a indagar sobre o significado e importância de se balancear equações químicas e os métodos utilizados para tal. Em seguida, o professor ouviu os grupos e a partir disso, fez contribuições e expôs formalmente os conceitos. Por fim, os alunos foram liberados para o intervalo. Na 2ª parte houve uma explicação do método das tentativas, que foi seguido por um treinamento dos grupos utilizando o simulador virtual Phet Interactive Simulation. Utilizaram o chat GPT para obter exemplos de equações químicas e em seguida cada grupo foi ao quadro realizar a resolução de dois exemplos para a turma. Na 3ª parte, os alunos receberam uma avaliação final em forma de questionário impresso sobre a aula (Figura 2), que foi respondido e devolvido. Em seguida, os grupos foram instruídos a relatarem suas experiências com o chat GPT e o PhET durante a SD. Por fim, os alunos tiveram mais uma sessão de retiradas de dúvidas.
Resultado e discussão
Utilizou-se como um dos principais parâmetros de análise e discussão dessa
sessão os formulários aplicados ao início e ao término da sequência didática
(SD), além disso, também levou-se em consideração os relatos dos alunos durante
e ao término das aulas. Cada formulário possuía uma pontuação mínima de 0 pontos
e uma máxima de 10, valores esses que serão expressos em termos de média
ponderada para falicitação da discussão e eventuais comparações entre os dados
obtidos. Além disso, esses valores são expressos ao longo do texto como um dos
índices de avaliação de aprendizagem nas três turmas. Para fins pŕáticos, as
turmas serão referidas como turmas A, B e C.
A análise da turma A contou com a presença de onze alunos, visto que seis
tiveram que se retirar de sala antes do preenchimento da avaliação final. Quando
os mesmos foram submetidos a uma avaliação inicial para mensurar o nível de
conhecimento sobre a temática, seis alunos obtiveram nota entre 1 e 2 pontos,
dois alunos obtiveram entre 2 e 3 pontos, um aluno obteve entre 4 e 5 pontos e
dois alunos obtiveram entre 5 e 6, resultando em uma média ponderada das notas
de 2,7 pontos. Quando avaliados novamente ao final da aula a pontuação dos
alunos foi um pouco mais heterogênea. um aluno obteve nota entre 2 e 3 pontos,
um alunos obteve entre 3 e 4, quatro alunos obtiveram entre 5 e 6, um aluno
obteve entre 6 e 7, três alunos obtiveram entre 7 e 8 e um aluno obteve entre 8
e 9, gerando uma média ponderada das notas de 6 pontos.
Na turma B participaram apenas cinco alunos, uma vez que quinze alunos tiveram
que se retirar de sala antes do preenchimento da avaliação final para ensaio de
festividades juninas. Suas notas na avaliação inicial foram as seguintes: um
aluno obteve entre 1 e 2, dois alunos obtiveram entre 2 e 3 e dois alunos
obtiveram entre 4 e 5, resultando em uma média ponderada das notas de 3,1
pontos. Quando novamente avaliados ao final da SD, obtiveram as seguintes
pontuações: um aluno obteve entre 4 e 5 pontos, três obtiveram entre 6 e 7 e um
obteve entre 7 e 8, produzindo uma média ponderada das notas de 7,9 pontos.
Na turma C levou-se em consideração a participação de quatorze alunos. Quando
os mesmo submeteram-se a uma avaliação inicial obtiveram os seguintes
resultados: quatro alunos obtiveram entre 1 e 2 pontos, sete atingiram entre 2 e
3, um obteve entre 4 e 5 e dois obtiveram entre 5 e 6, proporcionando uma média
ponderada das notas de 2,9 pontos. Ao final da aula, quando avaliou-se novamente
os alunos obtiveram-se as seguintes pontuações: quatro alunos atingiram entre 4
e 5 pontos, cinco entre 5 e 6, três entre 7 e 8 e dois alunos conquistaram 10
pontos, proporcionando uma média ponderada das notas de 6,4 pontos.
Observando as médias ponderadas das pontuações de cada turma, percebe-se que na
turma A houve um aumento de 3,3 pontos, na turma B um ganho de 4,8 e na turma C
um acréscimo de 3,5, indicando que todas as turmas se beneficiaram com a
aplicação da sequência didática.
Ainda utilizando as médias como parâmetro, podemos inferir que por mais que uma
melhora clara da parte dos alunos tenha sido alcançada, nenhuma das turmas
obteve média acima de 8 pontos da avaliação final. Tais eventos nos levam a
refletir sobre as dificuldades eventuais dos alunos na temática de
estequiometria e balanceamento de equações químicas.
Uma possível hipótese para a dificuldade dos alunos em alcançar notas mais
elevadas na avaliação final se baseia nas questões erradas com mais frequência
durante a resolução do questionários, que quando verificadas, notou-se que se
tratavam de questões que exigiam diretamente a aplicação de habilidades
matemáticas como raciocínio lógico e cálculo algébrico, o que se alinha com a
realidade nos estudos do Programme for International Student Assessment (PISA),
de que 68,1% dos estudantes brasileiros estão no pior nível de proficiência em
matemática e não possuem nível básico de Matemática (ORCED, 2019).
Ainda nessa perspectiva, destaca-se um possível efeito da ansiedade matemática,
que pode ser entendida como um fenômeno global amplamente prevalente (Moura-
Silva, 2020), onde uma parcela significativa da população experimenta medo e
apreensão quando confrontada com problemas numéricos (Ashcraft, 2002; Hembree,
1990; Hlalele, 2012; Jansen et al., 2013; Mutodi; Ngirande, 2014) com um impacto
considerável no desempenho dos alunos (Ashcraft; Kirk, 2001).
Destaca-se ainda que em todas as turmas os alunos obtiveram nota acima de 0 na
avaliação inicial, o que vai ao encontro com a ideia de que em uma sala de aula
os educandos, em maioria das vezes, não chegam zerados de conhecimento sobre
determinada temática, fazendo com que o educador, como mediador da sala de aula,
conheça a realidade dos alunos e use tais realidades e conhecimentos prévios
para desenvolver novos saberes (Freire, 2014).
No que se refere aos relatos fornecidos pelos alunos durante e ao término da
aula, em todas as turmas uma parcela significativa de estudantes demonstraram-
se interessados na utilização do chat GPT auxiliado com o PhET Interactive
Simulation para o entendimento dos conceitos centrais dentro da sequência
didática. Uma quantidade expressiva de alunos ainda não tinha conhecimento sobre
o funcionamento do da inteligência artificial como modelo de linguagem e muito
menos de suas implicações diretas e indiretas ao estudo de temáticas químicas.
Ainda nesse sentido, alguns grupos relataram se sentissem mais motivados e
engajados na aprendizagem dos conceitos utilizando-se de analogias fornecidas
pelo Chat GPT, das quais o próprio grupo já possuíam algum domínio ou algum tipo
de vínculo emocional. As evidências supramencionadas se alinham com pesquisas
que destacam o papel positivo da motivação na aprendizagem (Kubsch, 2023;
Membiela, 2022; Randi, 2020; Tokan, 2019), onde maiores níveis de motivação
promovem resultados mais satisfatórios de desempenho.
Questionário de Avaliação inicial
Questionário de Avaliação Final
Conclusões
O presente estudo objetivou-se relatar e discutir os efeitos da aplicação de uma sequência didática auxiliada pelo uso de tecnologias como a ferramenta de modelo de linguagem chat GPT e o Phet interactive simulation na aprendizagem da temática de “Estequiometria: balanceamento de equações químicas”, realizado como disciplina de estágio supervisionado obrigatório na instituição de ensino pública “E.E.E.M. Augusto Meira”, localizada em Belém-PA. Nessa perspectiva, conclui-se que ao realizar o estudo do tema supracitado demonstrou-se beneficiar o aprendizado dos alunos, dados esses evidenciados pela análise dos resultados em testes. Ainda nesse sentido, conclui-se que fazer uso de metodologias apoiadas por tecnologias como chat GPT e o PhET interactive simulation promovem maiores níveis de motivação, resultando em maior envolvimento dos educandos durante o processo de ensino-aprendizagem e, consequentemente proporcionando desempenhos mais satisfatórios. O desempenho dos alunos em certas questões teve como principal moderador habilidades matemáticas, das quais a maioria dos alunos demonstraram possuir deficiência, o que foi atribuído a ausência de notas mais elevadas nos testes finais. Por fim, a associação da criatividade humana auxiliada pelas tecnologias digitais através de sequências didáticas demonstram-se ferramentas potencializadoras para um aprendizado de Química inspirador e transformador. À medida que avançamos no tempo, devemos persistir na busca por novas abordagens e pesquisas para aprimorar essas técnicas e recursos educacionais, garantindo que cada estudante tenha a oportunidade de explorar as maravilhas da Química de maneira única e significativa.
Agradecimentos
Agradeço as Prof. Lúcia Teixeira de Souza Silva e Prof. Glória Maria Silva da Costa, que durante o estágio supervisionado, contribuíram significativamente na minha formação docente.
Referências
ASHCRAFT, M. H.; KIRK, E. P. The relationships among working memory, math anxiety, and performance. Journal of Experimental Psychology: General, Washington, v. 130, n. 2, p. 224-237, jul. 2001.
ASHCRAFT, M. H. Math anxiety: Personal, educational, and cognitive consequences. Current Directions in Psychological Science, Cleveland, Ohio, v. 11, n. 5, p. 181-185, Oct. 2002.
COSTA, Dailson Evangelista; GONÇALVES, Tadeu Oliver. Compreensões, Abordagens, Conceitos e Definições de Sequência Didática na área de Educação Matemática. Bolema: Boletim de Educação Matemática, v. 36, p. 358-388, 2022.
FREIRE, Paulo. Pedagogia da esperança: um reencontro com a pedagogia do oprimido. Editora Paz e Terra, 2014.
HLALELE, D. Exploring rural high school learners’ experience of mathematics anxiety in academic settings. South African Journal of Education, South Africa, v. 32, n. 3, p. 268-278, aug. 2012
HEMBREE, R. The nature, effects, and relief of mathematics anxiety. Journal for Research in Mathematics Education, v. 21, n.1, p. 33-46, jan. 1990
JANSEN, B. R. J.; LOUWERSE, J.; STRAATEMEIER, M.; VAN DER VEN, S. H. G.; KLINKENBERG, S.; VAN DER MAAS, H. L. J. The influence of experiencing success in math on math anxiety, perceived math competence, and math performance. Learning and Individual Differences, United Kingdom, v. 24, p. 190–197, apr. 2013.
JIAN, Yu‐Cin. Influence of science text reading difficulty and hands‐on manipulation on science learning: An eye‐tracking study. Journal of Research in Science Teaching, v. 59, n. 3, p. 358-382, 2022.
KUBSCH, Marcus et al. The interplay between students' motivational profiles and science learning. Journal of research in science teaching, v. 60, n. 1, p. 3-25, 2023.
MEMBIELA, Pedro et al. Motivation for science learning as an antecedent of emotions and engagement in preservice elementary teachers. Science Education, v. 106, n. 1, p. 119-141, 2022.
MOURA-SILVA, Marcos Guilherme; TORRES NETO, Joâo Bento; GONÇALVES, Tadeu Oliver. Bases Neurais da Ansiedade Matemática: implicações para o processo de ensino-aprendizagem. Bolema: Boletim de Educação Matemática, v. 34, p. 246-267, 2020.
MUTODI, P.; NGIRANDE, H. Exploring Mathematics Anxiety: Mathematics Students’ Experiences. Mediterranean Journal of Social Sciences, Italy, v. 5, n. 1, p.283–294, 2014.
OLIVEIRA, M. M. Sequência didática interativa no processo de formação de professores. Petrópolis: Vozes, 2013.
Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). PISA 2018: Resultados da Avaliação de Estudantes. Paris: OCDE, 2019.
RANDI, Judi; CORNO, Lyn. Addressing student motivation and learning experiences when taking teaching online. Theory into Practice, v. 61, n. 1, p. 129-139, 2022.
TOKAN, Moses Kopong; IMAKULATA, Mbing Maria. The effect of motivation and learning behaviour on student achievement. South African Journal of Education, v. 39, n. 1, 2019.
TURAN, Zeynep; ATILA, Gülşah. Augmented reality technology in science education for students with specific learning difficulties: Its effect on students’ learning and views. Research in Science & Technological Education, v. 39, n. 4, p. 506-524, 2021.
ZHANG, Y., Paquette, L., BAKER, R.S. et al. How are feelings of difficulty and familiarity linked to learning behaviors and gains in a complex science learning task?. European Journal of Psychology of Education, v. 38, p. 777-800, 2023. DOI: 10.1007/s10212-022-00616-x.
