analisando a tomada de decisão em process

MARCO AURÉLIO BUTZKE

JOGOS DE EMPRESAS BASEADOS EM SIMULAÇÃO E APRENDIZAGEM

ATIVA: ANALISANDO A TOMADA DE DECISÃO EM PROCESSOS LOGÍSTICOS

Biguaçu

2015




Tese apresentada ao Curso de Doutorado em

Administração e Turismo da Universidade do Vale do

Itajaí, como requisito à obtenção do título de Doutor

em Administração e Turismo.

Orientadora: Profa. Dra. Anete Alberton

Biguaçu (SC)

2015




Esta projeto de tese foi julgado adequada como exame de qualificação no curso de Doutorado

em Administração e Turismo, da Universidade do Vale do Itajaí, em Biguaçu – SC.

Área de Concentração: Organizações e Sociedade

Biguaçu, 27 de abril de 2015

Prof. Dra. Rosilene Marcon

Coordenadora do Programa

Profa. Dra. Anete Alberton – UNIVALI (SC) – Orientadora

Profa. Dr. Sidnei Vieira Marinho – UNIVALI (SC)

Prof. Dra. Rosilene Marcon – UNIVALI (SC)

Prof. Dr. Jersone Tasso Moreira Silva – FUMEC (MG)

Prof. Dr. Gustavo da Silva Motta – UFF (RJ)

Prof. Dr. Fábio Alexandrini – FURB (SC)

AGRADECIMENTOS

Primeiramente, agradeço a Deus pela presença forte em minha vida e por me guiar

nos momentos difíceis.

Aos meus pais, Siegbert e Dalva, aos meus irmãos Cícero, Karla e Fabiano, e

familiares (cunhado, cunhada, sobrinhos...) pelo apoio nos momentos difíceis e pela

compreensão nos momentos de ausência.

A minha orientadora profa. Dra. Anete Alberton pela dedicação e paciência na

elaboração deste trabalho. Pelo incentivo em realizar o sanduiche no exterior e pelos contatos

viabilizados para que este fosse concretizado.

A professora Rosilene Marcon e Sidnei Vieira Marinho, que acompanharam esta

pesquisa desde o início.

Aos professores membros externos da banca, por aceitar o desafio de avaliar minha

tese.

Ao professor Raúl Poler, do CIGIP na UPV (Valência), pela recepção e

contribuições neste trabalho; aos professores Angel Ortiz Bás, Francisco Lário e Eduardo

Vicenz Salort e colegas do sanduiche: Javier, Hanzel, Solimar, Jésus, Paco (Francisco), Juan e

Francisco.

A reitoria da UNIDAVI, Célio, Alcir, Charles, Niladir e Gilberto, que foram

importantes para realização do sanduiche em Valência.

Aos professores do curso de Doutorado pelo aprendizado; a coordenação e

funcionários pelas orientações;

Aos colegas de Doutorado Jeter, Adriano, Samir, Leonardo, Ronaldo, Rafael,

Murialdo e Ana pelo convívio e troca de experiências.

RESUMO

Os processos de abastecimento, planta e distribuição são geradores de custos logísticos. A

tomada de decisão nos processos logísticos influencia na otimização do custo total e os

resultados dos custos apurados e dos trade-offs acontecem pela inter-relação dos elementos

envolvidos nas operações da logística empresarial. A utilização de modelos de simulação e

otimização podem auxiliar usuários de jogos de empresas a encontrar soluções para problemas

complexos de gestão, desenvolver habilidades de pensamento crítico e estratégico, além de

formar profissionais para o mercado de trabalho. O uso de jogos de empresas de negócios como

meio de aprendizagem ativa tem sido amplamente debatido e há um interesse contínuo na forma

como os alunos aprendem e respondem aquilo que estão estimulados. O objetivo desta pesquisa

é analisar a aplicação de jogos de empresas como metodologia ativa de ensino e a tomada de

decisão em processos logísticos em cursos de administração. O jogo de empresas ENTERSIM

foi construído com ferramentas de software e computação nas nuvens como plataformas

tecnológicas. A avaliação do jogo de empresas baseado em simulação proposto nesta pesquisa

é baseada nos trabalhos de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012). Feinstein e Cannon

(2002) apresentam um modelo com padrões de validação para auxiliar na utilização de jogos

de empresas como estratégia de ensino baseado na validade representacional e educacional.

Silva et al (2012) propõe um sistema de aprendizagem em ação no contexto do ensino de

administração que abrange cinco dimensões: ambiente de aprendizagem, estilos de

aprendizagem, estratégias de ensino, reflexão na ação e experiência docente e discente. A

aplicação do jogo de empresa foi realizada nos meses de novembro e dezembro de 2014 em

turmas de cursos de administração e a coleta de informações baseada nos questionários

desenvolvidos por Miles, Biggs e Schubert, Jennings (2002), Chang (2003), Chang et al (2005)

e Pereira (2012) analisando os fatores facilitadores na utilização de jogos de empresas, Felder

e Solomon (1991) para os estilos de aprendizagem, Davis (1989) e Ramos, Silva e Carvalho

(2013) para avaliar a qualidade de um ambiente de aprendizagem e Towler, Lean e Moizer

(2008) para a experiência discente. A análise dos resultados foi realizada através de técnicas de

Estatística Descritiva, Análise Fatorial e Análise de Variância (ANOVA). Como principais

resultados, os estilos de aprendizagem influenciaram no desempenho do aluno nos eixos de

percepção e entrada, assim como a faixa de idade apresentou diferença significante no

desempenho ao final da aplicação do jogo de empresas. O desempenho do aluno no jogo de

empresas não apresentou diferenças significantes na percepção sobre os fatores facilitadores do

aprendizado, com exceção aos aspectos relacionados ao ambiente de sala de aula. Quanto à

qualidade do ambiente de aprendizagem, não foram obtidas diferenças significativas entre os

fatores avaliado. Na qualidade de informação, a avaliação sobre as instruções foi considerada

atualizada, porém insuficiente para a realização da atividade. A continuação desta pesquisa será

baseada na inclusão de processos de logística reversa e sustentabilidade, além de rotinas de

outras áreas como financeiro, marketing e recursos humanos para complementar o processo de

tomada de decisão no aprendizado nos cursos de administração.

Palavras-chaves: Jogos de Empresas, Metodologias Ativas de Ensino, Estilos de

Aprendizagem, Processos Logísticos

ABSTRACT

The inbound, plant, and outbound processes are generators of logistics costs. Decision making

in logistics processes influences the optimization of the total cost and the results of the

calculated costs, and trade-offs occur through the interrelationship of the elements involved in

the business logistics operations. The use of Simulations and Optimization models can help

users of business games to find out solutions to complex management issues, develop skills in

critical and strategic thinking, and train professionals for the job market. The use of business

simulation as an active learning tool has been widely debated, and there is continued interest in

how students learn, and how they respond to the stimulations they receive. The objective of

this research is to analyze the application of business games as an active teaching and decision-

making method in logistics processes of management courses. The business simulation game

ENTERSIM was built using open source tools and cloud computing as technology platforms.

The evaluation of business simulation games proposed in this study is based on research

presented by Feinstein and Cannon (2002) and Silva et al (2012). Feinstein and Cannon (2002)

propose a model with validation patterns to assist in the use of business games as a teaching

strategy, based on representational and educational validity. Silva et al (2012) suggest an active

learning system in the context of business administration teaching which covers five

dimensions: learning environment, teaching styles, teaching strategies, thinking-in-action, and

experience of students and teachers. The business simulation game was applied from

November 2014 to May 2015 in undergraduate Business Administration courses, and the

information gathered was based on questionnaires developed by Miles, Biggs and Schubert,

Jennings (2002), Chang (2003), Chang et al (2005) and Pereira (2012) analyzing the facilitating

factors in the use of business games; Felder and Soloman (1991) to evaluate learning styles;

Davis (1989) and Ramos, Silva and Carvalho (2013) to evaluate the quality of a learning

environment; and Towler, Lean and Moizer (2008) to evaluate the students’ experience. The

analysis was conducted using descriptive statistics techniques, factor analysis, and analysis of

variance (ANOVA). It was found that learning style influenced the student’s performance at

the end of the application of the company game. The student’s performance in the game did

not show any significant differences in perception of the facilitating factor of learning, except

for the aspects related to the classroom environment. In terms of the quality of the learning

environment, there were no significant differences among the factors evaluated. Concerning

the quality of information, the evaluation of the instructions was considered updated, but

insufficient to perform the activity. The continuation of this research is based on the inclusion

of reverse logistics processes and sustainability, as well as routines from other areas, such as

finance, marketing and human resources, which complement the decision-making process in

learning in management courses.

Keywords: Business Simulation Games, Active Learning, Learning Styles, Logistics Process

LISTA DE FÍGURAS

Figura 1 - Avaliação dos critérios de desempenho em simulação ........................................................ 40

Figura 2 - Padrões de validação de jogos de empesas baseado em simulação .................................... 41

Figura 3 - Ciclo de Aprendizagem Vivencial ........................................................................................ 57

Figura 4 - Componentes da Logística Empresarial .............................................................................. 66

Figura 5 - Planejamento logístico ........................................................................................................ 70

Figura 6 - Modelo de Decisão na Metodologia GRAI .......................................................................... 76

Figura 7 - Dimensões de um sistema de aprendizagem em ação.......................................................... 79

Figura 8 – Modelo proposto na pesquisa para avaliação do jogo de empresas .................................. 80

Figura 9 - Construtos e hipóteses do modelo proposto ........................................................................ 86

Figura 10 - Modelo para validação da pesquisa .................................................................................. 98

Figura 11 - Modelo de simulação implementado no jogo de empresas .............................................. 108

Figura 12 - Modelo de otimização implementado .............................................................................. 111

Figura 13 - Decisões logísticas proposta no jogo de empresas baseado em simulação .................... 114

Figura 14 - Tela para localização da planta fabril ............................................................................ 114

Figura 15 - Tela com detalhes da localização da planta fabril .......................................................... 115

Figura 16 - Tela de seleção de fornecedores ...................................................................................... 116

Figura 17 - Tela de seleção de modal de transporte para abastecimento .......................................... 116

Figura 18 - Tela de seleção dos lotes de matéria-prima para abastecimento .................................... 116

Figura 19 - Tela de consulta ao estoque de matéria-prima ................................................................ 116

Figura 20 - Tela de seleção de tipo de frete para distribuição ........................................................... 117

Figura 21 - Tela para seleção do modal de transporte para distribuição .......................................... 117

Figura 22 - Tela para faturamento - entrega do pedido ..................................................................... 118

Figura 23 - Tela de consulta dos pedidos ........................................................................................... 118

Figura 24 - Tela de Consulta ao Estoque de Produtos Acabados ...................................................... 119

Figura 25 - Tela de Indicadores de Desempenhos .............................................................................. 119

Figura 26 - Tela de Ajuste no Quadro de Produção ........................................................................... 121

Figura 27 - Tela de Consulta da Produção ........................................................................................ 121

Figura 28 – Desempenho dos alunos nos estilos de aprendizagem .................................................... 123

Figura 29 - ANOVA dos estilos de aprendizagem com o desempenho no jogo de empresas baseado em

simulação ............................................................................................................................................ 125

Figura 30 - Experiência discente e desempenho no jogo de empresas baseado em simulação ......... 126

Figura 31 - ANOVA das variáveis de experiência discente e o desempenho do aluno no jogo de

empresas baseado em simulação ........................................................................................................ 128

Figura 32 - ANOVA – Fatores do construto ambiente de aprendizagem ........................................... 132

Figura 33 - ANOVA - Fatores facilitadores do aprendizado .............................................................. 139

LISTA DE QUADROS

Quadro 1 - Dimensões de um Sistema de Aprendizagem em ação para o Ensino de Administração... 29

Quadro 2 - Métodos de aprendizagem ativa ......................................................................................... 30

Quadro 3 - Definições sobre jogos de empresas e simulações ............................................................. 33

Quadro 4 - Fases do desenvolvimento dos jogos de empresas ............................................................. 34

Quadro 5 - Estudos no Brasil na última década ................................................................................... 36

Quadro 6 - Características de jogos de empresas baseado em simulação ........................................... 42

Quadro 7 - Princípios de práticas para aprendizado em sala de aula com uso de tecnologias ........... 44

Quadro 8 - Princípios de práticas pedagógicas em um ambiente de jogo ........................................... 45

Quadro 9 - Estudos Empíricos sobre Qualidade de Ambiente Virtual ................................................. 46

Quadro 10 - Fatores Determinantes para o Aprendizado com Jogos de Empresas ............................. 48

Quadro 11 - Principais temas relacionados a forma de utilização de jogos de empresas baseados em

simulação em sala de aula .................................................................................................................... 50

Quadro 12 – Comparativo entre os instrumentos aquisição de habilidade e fatores facilitadores do

aprendizado ........................................................................................................................................... 53

Quadro 13 – Resultados das pesquisas sobre aquisição de habilidades com casos para ensino, jogos

de empresas e projeto de consultoria .................................................................................................... 54

Quadro 14 - Relação entre as etapas do ciclo de aprendizagem e os pontos fortes de aprendizagem 57

Quadro 15 - Estilos de Aprendizagem propostos por Kolb (1984) ....................................................... 58

Quadro 16 - Estratégias e comportamento dos estilos de VARK .......................................................... 59

Quadro 17 – Dimensões, tipo e características para cada estilo de aprendizagem ............................. 61

Quadro 18 - Estudo comparativo entre estilos de aprendizagem ......................................................... 63

Quadro 19 - Estudos empíricos sobre estilos de aprendizagem e jogos de empresas baseados em

simulação .............................................................................................................................................. 64

Quadro 20 - Componentes dos processos logísticos ............................................................................. 66

Quadro 21 – Modelos de Apuração de Custos Logísticos .................................................................... 68

Quadro 22 - Tipos de Simulação no Gestão de Cadeia de Suprimento ................................................ 73

Quadro 23 - Subsistemas do modelo GRAI ........................................................................................... 77

Quadro 24 - Construtos para o modelo de avaliação da aplicação com jogos de empresas ............... 79

Quadro 25 - Preparação da pesquisa: objetivos e atividades .............................................................. 90

Quadro 26 - Conjunto de Hipóteses ...................................................................................................... 92

Quadro 27 - Etapas da aplicação da pesquisa ..................................................................................... 93

Quadro 28 - Perfil dos alunos na aplicação do jogo de empresas ....................................................... 94

Quadro 29 – Instrumento de Pesquisa – Estilo de Aprendizagem ........................................................ 94

Quadro 30 - Fatores facilitadores do Aprendizado .............................................................................. 96

Quadro 31 - Qualidade do ambiente de aprendizagem ........................................................................ 97

Quadro 32 - Variáveis resultantes do processo de aplicação da pesquisa ........................................... 97

Quadro 33 - Métricas proposto na aplicação do jogo de empresas baseado em simulação .............. 101

Quadro 34 - Indices para os modelos de simulação e otimização ...................................................... 102

Quadro 35 - Conjunto de índices para os modelos de simulação e otimização ................................. 102

Quadro 36 - Parâmetros para os modelos de simulação e otimização .............................................. 102

Quadro 37 - Variáveis de decisão para os modelos de simulação e otimização ................................ 103

Quadro 38 - Requisitos tecnológicos para o desenvolvimento do jogo de empresas ......................... 104

Quadro 39 - Decisões logísticas proposta no jogo de empresas baseado em simulação ................... 113

Quadro 40 - Demonstrativo de resultado no jogo de empresas .......................................................... 120

Quadro 41 - Indicadores de desempenho no jogo de empresas. ......................................................... 120

Quadro 42 - Resumo dos resultados das hipóteses ............................................................................. 140

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Resultados do modelo de otimização ................................................................................. 112

Tabela 2 - Estilos da aprendizagem e o desempenho no jogo de empresas baseado em simulação .. 124

Tabela 3 - Experiência discente e o desempenho no jogo de empresas baseado em simulação ........ 127

Tabela 4 – Frequência das variáveis da qualidade do ambiente virtual ............................................ 129

Tabela 5 - Análise Fatorial - Qualidade do Ambiente Virtual ............................................................ 130

Tabela 6 - ANOVA - Qualidade do ambiente virtual em relação ao desempenho do aluno no jogo de

empresas .............................................................................................................................................. 131

Tabela 7 - Frequencia dos fatores na percepção dos alunos .............................................................. 134

Tabela 8 - Comparativo dos resultados com fatores facilitadores do aprendizado com a aplicação de

jogos de empresas baseados em simulação ........................................................................................ 135

Tabela 9 - Análise fatorial - fatores facilitadores do aprendizado ..................................................... 137

Tabela 10 - ANOVA - Fatores facilitadores do aprendizado .............................................................. 138

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO _______________________________________________________ 13

1.1. CONTEXTUALIZAÇÃO DA PESQUISA _______________________________ 13

1.2. OBJETIVOS DA PESQUISA _________________________________________ 16

1.2.1. Objetivo geral __________________________________________________ 16

1.2.2. Objetivos específicos ____________________________________________ 16

1.3. JUSTIFICATIVA __________________________________________________ 17

1.3.1. Justificativa de ineditismo ________________________________________ 18

1.3.2. Justificativa de não-trivialidade ____________________________________ 20

1.3.3. Justificativa de contribuição científica e social ________________________ 22

1.4. ESTRUTURA DO TRABALHO ______________________________________ 24

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA _________________________________________ 26

2.1. APRENDIZAGEM ATIVA NO ENSINO DE ADMINISTRAÇÃO ___________ 26

2.1.1. Dimensões de um sistema de aprendizagem ativa no ensino de administração 28

2.1.2. Metodologias de Aprendizagem Ativa _______________________________ 29

2.2. JOGOS DE EMPRESAS BASEADOS EM SIMULAÇÃO __________________ 32

2.2.1. Evolução dos jogos de empresas ___________________________________ 34

2.2.2. Estudos sobre Jogos de Empresas no Brasil ___________________________ 35

2.2.3. Construção de jogos de empresas baseados em simulação _______________ 39

2.2.4. Jogos de empresas e ambiente de aprendizagem _______________________ 43

2.2.5. Jogos de empresas baseados em simulação como estratégia de ensino ______ 47

2.3. ESTILOS DE APRENDIZAGEM ______________________________________ 55

2.3.1. Estilos de aprendizagem Modelo de Kolb ____________________________ 56

2.3.2. Estilos de aprendizagem Modelo de VARK __________________________ 58

2.3.3. Estilos de aprendizagem Modelo de Felder e Silverman _________________ 60

2.3.4. Estudo comparativo dos modelos de estilos de aprendizagem e suas aplicações

em jogos de empresas baseados em simulação ________________________________ 62

2.3.5. Estilos de aprendizagem e jogos de empresas baseados em simulação no Brasil

63

2.4. PROCESSOS LOGÍSTICOS __________________________________________ 65

2.4.1. Planejamento logístico e desempenho organizacional ___________________ 69

2.4.2. Simulação em processos logísticos__________________________________ 72

2.4.3. Modelos de otimização ___________________________________________ 74

2.4.4. Tomada de decisão em processos logísticos___________________________ 75

2.5. MODELO PROPOSTO PARA AVALIAÇÃO NA APLICAÇÃO DE JOGOS DE

EMPRESAS EM UM CENÁRIO DE TOMADA DE DECISÃO EM PROCESSOS

LOGÍSTICOS ___________________________________________________________ 78

2.5.1. Construto estilos de aprendizagem __________________________________ 81

2.5.2. Construto experiência discente _____________________________________ 82

2.5.3. Construto ambiente de aprendizagem________________________________ 83

2.5.4. Construto fatores facilitadores do aprendizado no jogo de empresas baseado em

simulação _____________________________________________________________ 84

2.5.5. Síntese do modelo proposto, construtos e hipóteses_____________________ 86

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS __________________________________ 88

3.1. POSICIONAMENTO PARADIGMÁTICO ____________________________ 88

3.2. ESTRATÉGIA DE PESQUISA _______________________________________ 89

3.2.1. Estrutura da pesquisa ____________________________________________ 90

3.2.2. Aplicação da pesquisa ___________________________________________ 93

3.2.3. Análise dos dados da pesquisa _____________________________________ 98

4. CONSTRUÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS BASEADO EM SIMULAÇÃO

“ENTERSIM” ____________________________________________________________ 101

4.1. REQUISITOS PARA O DESENVOLVIMENTO DO SOFTWARE __________ 104

4.2. MODELO DE SIMULAÇÃO ________________________________________ 105

4.3. MODELO DE OTIMIZAÇÃO _______________________________________ 109

4.4. TOMADA DE DECISÃO NOS PROCESSOS LOGÍSTICOS NO JOGO DE

EMPRESAS “ENTERSIM” _______________________________________________ 113

5. APLICAÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS “ENTERSIM” COMO ESTRATÉGIA DE

ENSINO: ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS CONSTRUTOS DO MODELO PROPOSTO 123

5.1. ESTILOS DE APRENDIZAGEM E O DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESAS

BASEADO EM SIMULAÇÃO ____________________________________________ 123

5.2. EXPERIÊNCIA DISCENTE E O DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESAS


5.3. DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESA BASEADO EM SIMULAÇÃO E A

PERCEPÇÃO SOBRE A QUALIDADE DO AMBIENTE VIRTUAL _____________ 129


PERCEPÇÃO SOBRE FATORES FACILITADORES DO APRENDIZADO _______ 133

5.5. SÍNTESE DOS RESULTADOS DA APLICAÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS


6. CONSIDERAÇÕES FINAIS ____________________________________________ 144

6.1. CONCLUSÕES ___________________________________________________ 144

6.2. LIMITAÇÕES ____________________________________________________ 149

6.3. SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS _________________________ 149

REFERÊNCIAS __________________________________________________________ 151

APÊNDICES ____________________________________________________________ 161

13

1. INTRODUÇÃO

O presente capítulo apresenta a contextualização da pesquisa com a abordagem

sobre jogos de empresas baseados em simulação como estratégia de ensino, caracterizada como

método de aprendizagem ativa para o ensino em cursos de administração. São apresentados a

contextualização e objetivos da pesquisa e na sequência, a justificativa aborda a contribuição

científica e social, o ineditismo e a não-trivialidade. A estrutura do trabalho finaliza o capítulo.

1.1. CONTEXTUALIZAÇÃO DA PESQUISA

A aplicação de jogos de empresas baseados em simulação para dinamizar as

atividades de vincular a prática com a teoria no ensino de administração. Jogos não são apenas

para divertir, eles oferecem potencialmente poderosos ambientes de aprendizagem

(OBLINGER, 2004). Os jogos de empresas baseados em simulação têm sido utilizados em sala

de aula para auxiliar no processo de ensino aprendizagem desde a década de 50 (FARIA;

HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009). A utilização de jogos de empresas como ferramenta

de apoio pedagógico para dinamizar as aulas e a implementação de tecnologias de informação

evoluiu o processo de divulgação dos resultados simultâneos com feedback imediato. Ruben

(1999) aborda que simulações e jogos de empresas têm produzido um impacto substancial sobre

conceitos e aplicações de ensino e ajudam a superar limitações sobre metodologias tradicionais.

Bertero (2006) aborda que é necessário pensar sobre o uso de recursos tecnológico

para auxiliar no processo de ensino. Sonaglio, Godoi e Silva (2013) apontam que o uso da

tecnologia em metodologias de aprendizagem ativa está sendo adotada para o ensino de práticas

gerenciais e tomadas de decisão nas universidades. Embora o uso de jogos de empresas para

simular ambientes de negócios como meio de aprendizagem ativa tem sido debatido, há um

interesse contínuo na forma como os alunos aprendem e respondem àquilo que estão

estimulados.

A aprendizagem ativa aplicada no processo de ensino atraíram a atenção nas

faculdades em resposta às preocupações sobre como e o que os alunos estão aprendendo e são

consideradas superiores quando comparadas às metodologias tradicionais porque promovem o

desenvolvimento de competências para pensar e escrever (BONWELL; EISON, 1991;

14

BENNIS; O'TOOLE, 2005). Desta forma, o jogo de empresas baseado em simulação é

atividade que contém uma mistura de habilidade, oportunidade e estratégia para simular um

aspecto da realidade (FENG; MA, 2009) e gera interesse ao aluno para que ele se sinta desafiado

e participe da atividade de forma voluntária.

O cenário escolhido para a construção do jogo de empresas proposto nesta pesquisa

é a tomada de decisão em processos logísticos de abastecimento, planta e distribuição num

ambiente simulado em uma indústria têxtil. Feinstein e Cannon (2002) apresentam um modelo

para auxiliar na construção de jogos de empresas. No modelo apresentado pelos autores, os

jogos de empresas são definidos como um ambiente de aprendizagem que deve representar o

fenômeno modelado como a realidade do cotidiano de uma empresa em formato virtual

(validade representacional). Os autores ainda discutem a validade educacional dos jogos de

empresas que está relacionada à participação dos alunos e suas percepções sobre o aprendizado

na atividade de ensino proposta.

Silva et al (2012) apresentam um sistema de aprendizagem em ação no contexto do

ensino de administração que abrange cinco dimensões: ambiente de aprendizagem, estilos de

aprendizagem, estratégias de ensino, reflexão na ação e experiência docente e discente. Os

estilos de aprendizagem e a experiência discente, abordados como dimensão no estudo de Silva

et al (2012), podem complementar o modelo proposto por Feinstein e Cannon (2002), que não

aborda aspectos inerentes ao aluno participante da atividade. De acordo com Felder (1996), os

estilos de aprendizagem são as qualidades e preferências dos indivíduos em conduzir as

informações e os processos. É importante para o docente identificar quais fatores influenciam

no desempenho do aluno na aplicação de jogos de empresas como estratégia de ensino.

Desta forma, a compreensão dos estilos de aprendizagem e o comportamento do

aluno podem direcionar a métodos específicos ou auxiliar na adaptação de processo mais

eficientes no processo de aprendizagem (FELDER; BRENT, 2005; SOUZA et al, 2013).

Alguns estudos apresentados por Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), Motta, Melo e Paixão (2012),

Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012) e Bouzada (2013) apresentam resultados

sobre estilos de aprendizagem com a utilização de jogos de empresas. Os estudos de Feinstein

e Cannon (2002) e Silva et al (2012) serão utilizados nesta pesquisa para a proposição de um

modelo para analisar os fatores que influenciam na aplicação do jogo de empresas proposto

nesta pesquisa.

15

O planejamento da cadeia logística e a adoção de sistemas de indicadores de custos,

eficiência e responsividade para ajustar os custos e trade-offs podem auxiliar no processo de

redução e otimização dos valores agregados nos processos logísticos (CHOPRA; MEINDL,

2010; BALLOU, 2011). Faria e Costa (2010) e Singh et al (2010) abordam que os impactos das

decisões nos processos logísticos causam efeitos no desempenho organizacional. As decisões

logísticas visam melhorar o atendimento em relação ao nível de serviço desejado pelos clientes,

além da minimização dos custos ou de vantagens obtidas através trade-offs (LAMBERT;

ARMITAGE, 1979; HARRINGTON; LAMBERT; STERLING, 1992; WANKE; ZINN,

2004).


eficiência e responsividade para ajustar os custos e trade-offs podem auxiliar no processo de

redução e otimização dos valores agregados nos processos logísticos (CHOPRA; MEINDL,

2010; BALLOU, 2011). Neste sentido, as simulações podem contribuir para analisar os eventos

decorrentes das decisões logísticas e como estes influenciam os custos e seus impactos no

desempenho organizacional em um ambiente controlado para realizar experimentos sem correr

riscos ou perdas (KEYS; WOLFE, 1990, MELNYK; RODRIGUES; RAGATZ, 2008).

Tarock e Golkar (2006) citam que um dos tipos de simulação para processos que

envolvem logísticas e produção é o jogo de empresas, no qual o gestor pode atuar em um mundo

simulado de forma interativa. De acordo com Poler, Lario e Doumeingts (2002), os jogos de

empresas podem ser utilizados em treinamentos para resolver problemas na tomada de decisão

e simular sistemas de decisões. Thiers e McGinnis (2011) complementam que modelos de

otimização podem auxiliar os jogos de empresas ao produzirem as melhores respostas aos

problemas simulados em um cenário. Deling et al (2010) citam que as variáveis de decisão em

modelo de otimização servem de parâmetros ótimos para complementar o processo decisório

nas aplicações com uso de simulação. Os modelos de otimização, quando utilizados de forma

conjunta com cenários simulados, podem contribuir para o aprendizado dos alunos participantes

de um jogo de empresa.

As simulações podem auxiliar usuários de jogos de empresas a encontrar soluções

para problemas complexos de gestão, desenvolver habilidades de pensamento crítico e

estratégico, além de formar profissionais para o mercado de trabalho em ambientes de negócios

modelados com situações fictícias para representar a realidade do cotidiano de um ambiente de

negócios (LANE, 1995; DOYLE; BROWN, 2000, LEAN et al, 2006; YARSACAN, 2010).

16

Sobre o uso de simulações, Garris, Ashlers e Driskell (2002) reforçam que a utilização de

desafios e metas na construção de jogos de empresas servem para auxiliar os alunos no

envolvimento nas tarefas propostas e despertar o interesse no processo de aprendizagem. Sob

outro olhar, Sauvé et al (2007) complementam que os alunos nem sempre estão tentando ganhar,

envolver-se no conflito ou competir entre si, apenas desejam participar da atividade simulada.

A utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino tem sido discutida nas

universidades, pois colocam os alunos em situações desafiadoras baseadas em regras para

compreensão da teoria aprendida em sala de aula, além de demonstrar a complexidade na

tomada de decisão com aplicações práticas em um ambiente seguro para avaliar as

consequências de suas decisões (KEYS; WOLFE, 1990; LI; BAILLIE, 1993; ADOBOR;

DANESHFAR, 2006).

Com base na contribuição dos jogos de empresas para o processo de aprendizagem

e considerando a complexidade de um cenário para otimizar os custos e trade-offs decorrentes

na tomada de decisão em processos logísticos apresenta-se o problema da pesquisa: Qual a

relação entre aspectos de metodologias ativas de ensino e o desempenho dos alunos na

aplicação de um jogo de empresas baseado em simulação em um cenário de tomada de decisão

em processo logísticos?

1.2. OBJETIVOS DA PESQUISA

O objetivo geral e os objetivos específicos da pesquisa propostos nesta pesquisa são os

seguintes:

1.2.1. Objetivo geral

Analisar a aplicação de jogo de empresas baseado em simulação como metodologia

ativa de ensino e a tomada de decisão em processos logísticos de alunos em cursos de

administração.

1.2.2. Objetivos específicos

a) Construir um jogo de empresas baseado em simulação para tomada de decisão em

processos logísticos;

17

b) Avaliar a influência dos estilos de aprendizagem no desempenho do aluno no jogo

de empresas;

c) Averiguar como as características pessoais, acadêmica e profissional do discente

influenciam no desempenho do aluno no jogo de empresas;

d) Verificar a relação entre o desempenho do aluno no jogo de empresas com os fatores

facilitadores do aprendizado;

e) Relacionar o desempenho do aluno no jogo de empresas com os fatores que medem

a qualidade de um ambiente virtual.

1.3. JUSTIFICATIVA

A relevância dos estudos propostos nesta tese apresenta justificativas de ineditismo,

não-trivialidade e contribuição científica e social para avaliar relação entre aspectos de

metodologias ativas de ensino e o desempenho dos alunos na aplicação de um jogo de empresas

baseado em simulação em um cenário para tomada de decisão em processos logísticos. O

ineditismo aborda a construção de um jogo de empresa com modelos de simulação, otimização

e decisão para avaliar os resultados da tomada de decisão em processos logísticos que geram

custos e trade-offs e a proposição de um modelo para avaliação do uso de metodologias ativas

no processo de ensino de administração.

Na justificativa de não-trivialidade serão abordados a utilização dos jogos de

empresas como estratégia de ensino e como metodologia ativa no processo de aprendizagem na

administração, com intuito de discutir sobre a evolução tecnológica, a percepção dos alunos e

o aprimoramento de ferramentas de ensino utilizada em sala de aula ou em laboratório de

práticas gerenciais.

Como contribuição científica e social, a utilização de jogos de empresas no âmbito

escolar e na formação de futuros profissionais para o mercado de trabalho tem sua relevância

quando se consegue obter subsídios para elaborar modelos que conseguem avaliar os jogos de

empresas no processo de ensino e aprendizagem.

18

1.3.1. Justificativa de ineditismo

A utilização de modelos de simulação e otimização para auxiliar no processo de

tomada de decisão em processos logísticos pode contribuir para visualizar soluções num

ambiente de complexidade, e visam melhorar a formação de profissionais na área de

administração. Estes modelos, quando implementados em jogos de empresas, visam colaborar

para o processo de ensino aprendizagem na medida que o ambiente proposto é livre de riscos,

oferece uma carga de realismo e possibilita respostas com feedback imediato.

As relações entre os processos de abastecimento, planta e distribuição através de

atividades de armazenamento, transporte, movimentação e embalagem decorrentes da logística

podem ser consideradas complexas e envolvem os níveis estratégico, tático e operacional. A

complexidade existente nestas relações pode gerar resultados no desempenho organizacional.

Desta forma, as decisões tomadas nos processos logísticos devem ser integradas e sistemáticas

com o objetivo de reduzir custos ou gerar trade-offs (CHOPRA; MEINDL, 2010, SINGH et al,

2010; AMARAL; GUERREIRO, 2013).

Modelagem e Simulação são processos que podem auxiliar os gestores a encontrar

soluções viáveis para equilibrar os valores envolvidos nos processos logísticos e atingir um

nível de serviço esperado pelos clientes e, assim, otimizar o desempenho de toda a cadeia

logística da organização (TAROKH; GOLKAR, 2006; BALLOU, 2011). Ribeiro e Silinske

(2012) apresentaram um simulador para analisar a eficiência dos custos logísticos com foco na

redução de custos e mensuração da eficiência empresarial. Os autores concluíram que há

dificuldades para empresas operarem em seu nível máximo de eficiência nos custos logísticos

baseados na variação da demanda de mercado que gera incerteza na tomada de decisão.

Melnik et al (2008) e Thiers e McGinnis (2011) abordam que as simulações podem

reconhecer as incertezas associadas aos fatores envolvidos nos processos logísticos, analisar os

impactos das decisões sem riscos ou perdas e gerar uma imagem realista dos possíveis custos

logísticos ou trade-offs resultantes das atividades que afetam o desempenho financeiro e a

eficiência nas atividades de um ambiente organizacional. Tarokh e Golkar (2006) abordam que

existem quatro tipos de simulação para uso em Supply Chain Management: planilhas de

simulação, sistemas dinâmicos, simulação de eventos discretos e jogos de empresa. Destaca,

ainda, que o jogo de empresas é uma simulação interativa para avaliar o comportamento

humano num ambiente de cadeia de suprimento simulado.

19

A implementação de um modelo de simulação em um jogo de empresas baseado

em simulação para apresentar, de forma integrada e sistemática, os custos logísticos, os trade-

offs e indicadores de desempenho resultante do processo de tomada de decisão em processos

logísticos pode contribuir para o aprendizado no ensino de administração. A medida que o

processo envolve tecnologia de informação e os resultados são publicado de forma instantânea

também contribui para o envolvimento do aluno na atividade proposta.

Thiers e McGinnis (2011) destacam a diferença entre simulação e modelos de

otimização. Segundo os autores, simulações são utilizadas para reproduzir os comportamentos

de sistemas complexos, diagnosticar problemas e apontar possíveis soluções, enquanto que

modelos de otimização produzem a melhor resposta possível para fatos conhecidos. Desta

forma, é possível comparar os valores simulados em um ambiente de jogos de empresas com

os resultados gerados por um modelo de otimização para avaliar o desempenho dos

participantes no processo de aprendizagem.

Cannon e Burns (1999) apresentaram uma pesquisa na qual comparam o

desempenho de uma simulação na empresa e a aplicação de um jogo de empresas. O jogo de

empresa baseado em simulação deverá propor ao aluno o papel de administrador numa situação

autêntica de gestão e envolvê-lo numa experiência simulada no mundo real (GARRIS;

DRISKELL; ASHLERS, 2002). Para demonstrar simulações na área educacional com a

aplicação de jogos de empresas baseado em simulação na cadeia de suprimentos, Feng e Ma

(2009) realizaram pesquisa sobre avaliação de jogos de empresas baseado em simulação para

cursos de graduação em administração de cadeia de suprimentos, utilizando o “Supply Chain

Game” e o “Beer Game” avaliado anteriormente nos estudos de Sparling (2002).

Neste trabalho pretende-se construir um jogo de empresas baseado em simulação,

com a incorporação de desafios com metas para os indicadores de desempenho e modelo de

decisão para definir a sequência de decisões relacionados com os níveis organizacionais. Ao

final do processo, pode-se comparar os resultados das simulações com um modelo otimizado

para avaliar quão importantes foram as decisões realizadas pelos alunos participantes da

atividade no processo de aprendizagem.

Como contribuição para o processo de ensino dos alunos em cursos de

administração, será apresentado um modelo proposto com base nos estudos de Feinstein e

Cannon (2002) e Silva et al (2012). A avaliação do jogo de empresas aplicado nesta pesquisa,

tem como base os construtos de experiência discente e estilos de aprendizagem relacionados

20

com o desempenho do aluno no jogo de empresas e as suas percepções sobre o jogo de empresas

como ambiente de aprendizagem e estratégias de ensino.

1.3.2. Justificativa de não-trivialidade

A história de jogos de empresas nos remete a 2500 anos atrás com o surgimento dos

jogos de guerra na China e a criação de jogos de tabuleiro. Os jogos de empresas modernos

tiveram sua fase embrionária na Rússia, por Maria Birshstein em 1932 e foram desenvolvidos

para treinamentos e uso em computador a partir dos anos 60 (FARIA; HUTCHINSON;

WELLIGTON, 2009). Os jogos de empresas baseado em simulação estão sendo utilizados

como estratégia de ensino nas escolas de negócios com maior intensidade (GONEN; BRILL;

FRANK, 2008; SONAGLIO; GODOI; SILVA, 2013). Bertero (2006) comenta que é preciso

pensar sobre o uso de tecnologia de informação no ensino.

De acordo com Oblinger (2004), as novas tecnologias fazem parte da vida dos

alunos e há a necessidade de construir ambientes de aprendizagem com novas possibilidades

de interação para atender ao perfil dos estudantes presentes em sala de aula. Os jogos de

empresas são processos inovadores para compreender a complexidade do processo de tomada

de decisão, além de ser um meio eficiente e agradável de aprender (TOBAIL; CROWE;

ARISHA, 2011). A evolução tecnológica é um ponto importante na discussão sobre o uso de

metodologias de aprendizagem ativa com jogos de empresas baseados em simulação nas

universidades.

Através de feedback imediato e processos de debriefing, os alunos se motivam a

participar de forma ativa no ensino e o aprendizado ocorre no desenvolvimento de habilidades

práticas em um ambiente propício para a tomada de decisão (GARRIS; ASHLERS;

DRISKELL, 2002; DOYLE; BROWN, 2000). Keys e Wolfe (1990) relatam que envolvimento

do aluno em atividades de simulação em um jogo de empresas contribui para avaliar os

impactos das decisões realizadas num ambiente experimental seguro e sem riscos decorrentes

do processo decisório. Ao utilizar tecnologia de informação, em processos de simulação, é

possível reproduzir e testar diferentes alternativas de tomada de decisão sobre cenários

possíveis para verificar o nível de otimização e robustez de uma determinada estratégia

adotadas pelos alunos participantes (TAROKH; GOLKAR, 2006).

21

Tobail, Crowe e Arisha (2011) reforçam a importância do processo de

aprendizagem com a utilização de jogos de empresas baseados em simulação ao capacitar os

alunos na compreensão dos impactos das decisões nos níveis estratégicos, táticos e operacionais

numa rede da cadeia de suprimentos. Faria, Hutchinson e Wellington (2009) abordam que a

construção de ambiente de aprendizagem como o de jogos de empresas na Internet e a sua

natureza interativa, facilitam no processo de visualização dos resultados independentemente da

localização geográfica ou horário específicos, e contribuem para o processo de ensino e

aprendizagem dos alunos participantes da atividade proposta.

O uso de tecnologia no ensino, a construção de ambientes de aprendizagem que

possibilitam ao aluno se manter motivado no processo de ensino e a visão sistêmica para a

análise das decisões em um cenário de tomada de decisão em processos logísticos tem

relevância nas discussões propostas nesta tese na aplicação de jogos de empresas em sala de

aula ou laboratórios de prática gerenciais.

A avaliação sobre as percepções dos alunos sobre jogos de empresas baseado em

simulação foi baseada nos trabalhos de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012). Feinstein

e Cannon (2002) apresentam um modelo com padrões de validação para auxiliar na utilização

de jogos de empresas como estratégia de ensino baseado na validade representacional e

educacional. Silva et al (2012) propõe um sistema de aprendizagem em ação no contexto do

ensino de administração que abrange cinco dimensões: ambiente de aprendizagem, estilos de

aprendizagem, estratégias de ensino, reflexão na ação e experiência docente e discente.

A partir da adaptação do modelo de Silva et al (2011), as hipóteses foram geradas

com base nos estudos desenvolvidos por Miles, Biggs e Schubert, Jennings (2002), Chang

(2003), Chang et al (2005) e Pereira (2012) analisando os fatores facilitadores na utilização de

jogos de empresas, Felder e Solomon (1991) para os estilos de aprendizagem, Davis (1989) e

Ramos, Silva e Carvalho (2013) para avaliar a qualidade de um ambiente de aprendizagem e

Towler, Lean e Moizer (2008) para a experiência discente.

Desta forma, será possível analisar as relações entre as características e habilidades

inerentes aos alunos e as percepções sobre aspectos de metodologias ativas de ensino com o

desempenho em um cenário de tomada de decisão em processo logísticos com jogos de

empresas, e possibilitar avaliação sobre os cinco construtos propostos por Silva et al (2011).

22

As hipóteses geradas visam avaliar o desempenho dos alunos sob a ótica de como

é influenciado pelas características pessoais (gênero e faixa de idade), acadêmicas (curso e

fase), experiência profissional e com jogos de empresas e pelo estilo de aprendizagem. Também

avaliam como os alunos, com desempenho diferenciado, percebem aspectos referentes as

estratégias de ensino e qualidade do ambiente virtual.

A intenção de utilizar um sistema de aprendizagem em ação com instrumentos e

informações já testadas de forma independente deve contribuir para o avanço das pesquisas

sobre o uso de jogos de empresas baseados em simulação como metodologia ativa de ensino.

A evolução dos métodos de validação de aprendizagem ativa no ensino de administração pode

contribuir para o aprimoramento e desenvolvimento de técnicas que possam tornar a

participação e envolvimento do aluno em atividades práticas de forma colaborativa, e auxiliar

na obtenção do conhecimento e na capacidade de tomada de decisões.

1.3.3. Justificativa de contribuição científica e social

A contribuição dos jogos de empresas para a visão do aluno no âmbito profissional

relacionando aspecto da sua formação profissional com a teoria utilizadas pelos professores em

sala de aula, pode ser considerada relevante a medida que a atividade proposta está vinculada

aos objetivos educacionais das disciplinas/curso. Assim, a cada nova aplicação de uma

metodologia ativa, pode-se perceber a evolução dos participantes e consequentemente adaptar

as proposições para evolução no processo de ensino aprendizagem e de aspectos inerentes aos

futuros profissionais de administração.

No estudo apresentado por Motta, Melo e Paixão (2012), foi possível constatar que

a percepção dos alunos a respeito dos jogos de empresas está fortemente integrada às

contribuições do mesmo para o processo de aprendizagem em administração, dentre elas

destacam-se: o auxílio no treinamento para o processo decisório, a vivência simulada das

atividades empresariais, o desenvolvimento de habilidades interpessoais para o trabalho em

equipe e a aplicação dos conhecimentos adquiridos em sala de aula. De acordo com Gonen,

Brill e Frank (2008), algumas questões podem ser discutidas sobre o uso de jogos de empresas

como metodologia ativa de ensino para aperfeiçoamento da tomada de decisão para treinamento

em processos gerenciais. Os autores questionam quais são os critérios de sucesso com a

23

utilização de jogos de empresas e as relações dos jogos de empresas com outras metodologias

de ensino.

Silva et al (2012) delimitam um sistema de aprendizagem em ação no contexto do

ensino de administração que abrange cinco dimensões integradas: ambiente de aprendizagem,

estilos de aprendizagem, estratégia de ensino em ação, reflexão na ação e experiência docente

e discente. As dimensões podem contribuir para o planejamento e as ações da aprendizagem

pelos gestores dos cursos e também pelos professores.

Miles, Biggs e Schubert (1986) apresentaram um instrumento para avaliar a

percepção dos fatores facilitadores do aprendizado com metodologias ativas de ensino. O

instrumento foi reavaliado por Jennings (2002), depois por Chang (2003) e Chang et al (2005)

e aplicados, respectivamente, no Reino Unido, em Hong Kong e na China. Como conclusão

principal que os jogos de empresas obtiveram melhores indicadores que os casos para ensino e

projetos de consultoria. Uma das proposições desta tese é comparar os resultados apresentados

nos estudos anteriormente citados e acrescentar a análise da percepção dos alunos relacionada

com o desempenho da organização simulada no jogo de empresa aplicado conforme estudos

apresentados por Adobor e Daneshfar (2006). Nos estudos de Miles, Biggs e Schubert (1986),

Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al (2005) são apresentadas elementos que

representam as dimensões de reflexão na ação e estratégia de ensino propostas no sistema de

aprendizagem em ação elaborado por Silva et al (2012)

De forma complementar, identificar os estilos de aprendizagem dos alunos e

relacionar com jogos de empresas pode contribuir para melhorar a compreensão de como os

alunos estão aprendendo e para escolher as melhores estratégias de lecionar determinados

conteúdos (ZAPALSKA; BROZIK, 2006). Valaski, Malucelli e Reinher (2011) apresentaram

uma pesquisa bibliométrica sobre diversos estudos empíricos que utilizaram a identificação de

estilos de aprendizagem em diversas metodologias de aprendizagem ativa. No levantamento

efetuado pelos autores, o modelo de Felder e Silvermann (1988) foi o mais utilizado, seguido

pelos modelos de Kolb (1984) e VARK elaborado por Flemming e Mills (1992).

Em um levantamento sobre estudos empíricos de estilos de aprendizagem em jogos

de empresas em âmbito nacional, a maior incidência foi no modelo de Kolb (1984) por Madkur,

Mrtvi e Lopes (2008), Motta, Melo e Paixão (2012) e Freitas et al (2012), o modelo de Felder

e Silverman (1988) foi utilizado por Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012) e o modelo VARK

elaborado por Flemming e Mills (1992) foi utilizado por Bouzada (2013). Como proposição,

24

pretende-se analisar os três instrumentos, sob o aspecto teórico, para identificar qual será a

melhor alternativa para identificar os estilos de aprendizagem e sua influência no aprendizado

com a utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino.

A utilização de instrumentos para avaliar a qualidade do ambiente de aprendizagem

pode contribuir para melhorar o processo de aprendizagem. Os estudos empíricos por Sun et al

(2008), Neto (2009), Neto e Takaoka (2009), Seddon e Kiew (2010) e Ramos, Silva e Carvalho

(2013) servem de base para identificar quais aspectos são relevantes na percepção do aluno e a

relação destes fatores com o desempenho apresentado na aplicação de jogos de empresas.

Neste contexto, percebe-se a importância da utilização de jogos de empresas

baseado em simulação para a formação do futuro profissional de administração. Este

profissional deverá atuar em um mercado de trabalho cada vez mais competitivo, com maior

nível de exigências em habilidades gerenciais e na prática de processos que envolvem tomadas

de decisão. Como intuito de contribuir com o desenvolvimento do processo de ensino dos

alunos em cursos de administração, será apresentado um modelo proposto com base nos estudos

de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012) para avaliar quais são os aspectos que

influenciam no desempenho com a utilização de metodologias ativas, na aplicação de jogos de

empresas como estratégia de ensino.

1.4. ESTRUTURA DO TRABALHO

Este capítulo apresentou a introdução com a contextualização, o objetivo geral e os

objetivos específicos, a justificativa de ineditismo, não-trivialidade e contribuição científica e

social deste estudo. O capítulo 2 descreve a fundamentação teórica que compreende os temas:

a aprendizagem ativa no ensino de administração e estudos sobre as dimensões que podem

influenciar o desempenho do aluno neste tipo de metodologia; os conceitos, a evolução e

modelos para a construção de jogos de empresas baseado em simulação e sua utilização como

estratégia de ensino e ambientes virtuais como ferramenta de aprendizagem; estilos de

aprendizagem e as relações com jogos de empresas; os processos logísticos e a apuração dos

custos e a geração dos trade-offs, bem como a complexidade de modelos de simulação,

otimização e uma metodologia para modelar decisões em logística. Ao final do capítulo será

apresentado o modelo proposto com seus respectivos construtos e as hipóteses para avaliar os

25

aspectos que influenciam no processo de aprendizagem com jogos de empresas baseado em

simulação.

A metodologia será apresentada no capítulo 3, que compreende o posicionamento

paradigmático e a estratégia da pesquisa com as fases de estrutura, aplicação e análise dos dados

coletados. No capítulo 4 serão apresentados os requisitos teóricos e tecnológicos para

construção do jogo de empresas chamado ENTERSIM. Também serão abordados os estudos

para elaboração dos modelos de simulação e otimização utilizados durante o processo de coleta

de dados. O modelo de simulação será utilizado em conjunto com o jogo de empresas, enquanto

o modelo de otimização será utilizado de forma complementar para determinar os melhores

resultados possíveis nas opções disponibilizadas para os alunos durante a atividade proposta.

Os capítulos 5 e 6 compreenderão respectivamente a análise dos dados, a discussão

dos resultados e a conclusão. Na análise dos dados foram utilizados métodos de estatística

descritiva e multivariada de dados com a utilização de análise fatorial e análise de variância.

Ao final, serão apresentados as referências, apêndices e anexos.

26

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Neste capítulo serão apresentadas as seções sobre aprendizagem ativa, jogos de

empresas baseados em simulação, estilos de aprendizagem, processos logísticos e o modelo

proposto para avaliar os fatores que influenciam na aplicação de jogos de empresas no processo

de ensino aprendizagem. Na seção 1 será abordada a aprendizagem ativa no ensino de

administração e estudos sobre as dimensões que podem influenciar o desempenho do aluno. A

seção 2 discute jogos de empresas como estratégia de ensino e como ambiente de aprendizagem,

além dos conceitos e da evolução histórica do processo de construção e utilização nas

universidades.

Os estilos de aprendizagem são apresentados na seção 3, através de estudos

empíricos relacionados com jogos de empresas baseados nos modelos de Kolb (1984), VARK

elaborado por Flemming e Mills (1992) e Felder e Silvermann (1988). Na seção 4 será

apresentada a abordagem sobre o planejamento, os processos e as decisões na logística para

utilização como cenário de complexidade para avaliar a tomada de decisão nos custos e trade-

offs. O uso de modelos de simulação, otimização e decisão complementam os estudos

abordados nesta seção. Ao final, na seção 5, será apresentado um modelo para validação de

jogos de empresas baseado em simulação como um sistema de aprendizagem ativa, suas

dimensões e as hipóteses geradas a partir das teorias abordadas neste capítulo.

2.1. APRENDIZAGEM ATIVA NO ENSINO DE ADMINISTRAÇÃO

A evolução do processo de ensino aprendizagem nos cursos de administração

acontece quando o aluno participa efetivamente das atividades propostas pelos professores. A

expectativa de aliar os conhecimentos teóricos adquiridos em sala de aula com a prática

profissional gera inquietude nos alunos. A participação do aluno no processo de ensino e a

adoção de metodologias de ensino que possam simular a prática com a utilização de novas

tecnologias podem auxiliar no processo de melhoria do ensino de administração.

A aprendizagem ativa é definida como qualquer estratégia que envolve os alunos

em fazer as coisas e pensar sobre as coisas que eles estão fazendo (BONWELL; EISON, 1991).

Neste contexto, a utilização de estratégias que envolvam aprendizagem ativa pode gerar um

27

processo colaborativo de ensino de administração. Transformar o ensino em algo mais

dinâmico, em que o aluno tenha uma participação ativa no processo de aprendizagem,

apresenta-se como um dos grandes desafios das escolas de negócios (FACHIN; TANURE;

DUARTE; 2007).

Bonwell & Eison (1991) argumentam que a aprendizagem ativa pode ter um grande

impacto sobre capacidade de aprendizado do aluno. Com a utilização de metodologias de

aprendizagem ativa, os professores são desafiados ao uso de tecnologia e atividades de práticas

gerenciais que auxiliam o aluno no processo de tomada de decisão e consequente formação para

o mercado de trabalho. As metodologias ativas como casos para ensino, jogos, simulações, entre

outras, vêm ganhando destaque desde a década de cinquenta nas universidades (FARIA;

HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009; SONAGLIO; GODOI; SILVA, 2013). Para Bonwell

e Eison (1991), estratégias de promoção de aprendizagem ativa são superiores à aprendizagem

passiva na promoção do desenvolvimento de competências dos alunos em pensar e escrever.

Auster e Wylie (2006) apontam que a aprendizagem ativa enfatiza a aplicação da

teoria e conceitos, envolvendo os alunos no processo de aprendizagem e propoem uma

abordagem sistemática para a criação de uma aprendizagem ativa na sala de aula. A sistemática

apresentada pelos autores envolve o melhoramento contínuo da utilização de métodos ativos,

através da preparação dos conteúdos baseado no retorno apresentado na percepção dos alunos

ao final de cada atividade.

Jackson e Mattews (2005) sugerem algumas perspectivas para resultados favoráveis

no uso de aprendizagem ativa: evitar situações (perguntas) de risco no ambiente de aprendizado;

usar técnicas de reforço ao conteúdo que está sendo abordado; ser cuidadoso com questões

morais e éticas; ao aumentar o nível de exigência e eficácia da atividade, certificar-se que há

condições favoráveis para melhorar a tomada de decisão dos participantes na atividade, reforçar

os objetivos e as tarefas durante o processo; utilizar sugestões pode influenciar nas decisões; e

não deixar a percepção que qualquer participante é invencível. Em contrapartida, Schmidt

(2003) aborda que a utilização de recursos de tecnologia de informação, como computadores

em rede e da Internet, podem facilitar a comunicação e propiciar mecanismos para a introdução

de aprendizagem colaborativa em sala de aula.

Silva et al (2012) citam que investimentos em recursos tecnológicos e audiovisuais,

introdução de laboratórios de prática gerencial, capacitação dos docentes e a identificação dos

estilos de aprendizagem são ações importantes para a introdução de um sistema de

28

aprendizagem em ação no processo de aprendizagem no ensino de administração. Os autores

discutem o processo de aprendizagem dos futuros administradores e como prepará-los para o

mundo do trabalho. Neste sentido, propõem a introdução de um sistema de aprendizagem ativa

que aproxime a teoria da prática e que torne as experiências vivenciadas pelos alunos em sala

de aula significativas, por meio da difusão de estratégias de ensino mais coerentes com o

contexto da atuação do profissional.

2.1.1. Dimensões de um sistema de aprendizagem ativa no ensino de administração

A importância de utilizar metodologias ativa de aprendizagem está condicionada à

avaliação dos fatores que influenciam no processo de ensino aprendizagem como estratégia de

ensino para a formação de futuros administradores. Bonwell e Eison (1991) afirmam que a

partir de uma perspectiva de preferência, os alunos, em geral, preferem estratégias de promoção

da aprendizagem ativa quando comparadas com aulas tradicionais ou metodologias passivas.

A evolução dos alunos nas aulas que utilizam metodologias de aprendizagem ativa

e como eles respondem às críticas sobre o tempo utilizado em sala de aula tornou-se cada vez

mais importante para escolas de negócios (BENNIS; O’TOOLE, 2005). De acordo com Silva

et al (2012), a implantação de um sistema de aprendizagem em ação em um curso de

Administração demanda a necessidade de qualificação dos docentes envolvendo perspectivas

teóricas da aprendizagem de adultos. Além da qualificação dos docentes, os autores destacam

a importância da criação de um ambiente físico, psicológico e social, que subsidie a mobilização

de recursos pessoais, e do ambiente na operacionalização de disciplinas em consonância com o

projeto pedagógico do curso.

Desta forma, Silva et al (2012) delimitam um sistema de aprendizagem em ação no

contexto do ensino de administração que abrange cinco dimensões integradas: ambiente de

aprendizagem, estilos de aprendizagem, estratégia de ensino em ação, reflexão na ação e

experiência docente e discente. As dimensões (quadro 1) podem contribuir para o planejamento

e as ações da aprendizagem pelos gestores dos cursos e também pelos professores.

No estudo apresentado por Silva et al (2012), no processo do ensino em

administração, a aprendizagem ativa introduz a necessidade de alunos aprenderem em tempo

real e perceberem a relevância do que aprendem em suas vivências, para tornar a aprendizagem

significativa e transformadora. Desta forma, é fundamental que o aluno esteja interessado em

29

participar ativamente na metodologia de aprendizagem proposta. A metodologia de

aprendizagem ativa permite que os estudantes aprendam de forma simultânea, enquanto

utilizam as informações em uma aplicação prática (CARTER; JONES, 2011).

Quadro 1 - Dimensões de um Sistema de Aprendizagem em ação para o Ensino de Administração Dimensão Descrição

Ambiente de

Aprendizagem

Considera as influências internas e externas do ambiente da formação acadêmica em

Administração, assim como as questões de espaço e tempo dos envolvidos no ambiente.

Estilos de

Aprendizagem Caracterizam as formas de aprender dos alunos e a forma de ensinar dos professores.

Experiência do

Docente e

Discente

Revela a necessidade de inserir no contexto do ensino o processo reflexivo, de modo a

levar o aluno a refletir em ação sobre o conteúdo, o processo e as premissas.

Estratégia de

Ensino em Ação

Considera a necessidade de levar os agentes envolvidos no processo a refletirem sobre

suas experiências para tornar o aprendizado significativo.

Reflexão em

Ação

Estimulam o autodirecionamento, proporcionam o trabalho em equipe, incentivam a

prática reflexiva, encorajam a troca de experiências e estimulam o debate e as discussões

sobre os problemas e processos de tomadas de decisão, que podem promover mudanças

nos seus quadros de referência e em suas perspectivas de significado.

Fonte: Silva et al (2012)

De acordo com Sonaglio, Godoi e Silva (2013), as universidades estão adotando

metodologias ativas de ensino tanto para treinamento dos alunos quanto para desenvolvimento

de estudos sobre práticas gerenciais e tomada de decisão. A utilização de metologias ativas tem

como objetivo aumentar o aproveitamento do aluno através da participação e do entusiasmo

pelos conteúdos ministrados pelo professor. Os autores complementam que as metodologias de

aprendizagem ativa exigem esforço intelectual, estimulando o pensamento racional (análise,

síntese, avaliação) e fornecem um meio para que o aluno assimile, aplique e mantenha-se na

atividade proposta.

2.1.2. Metodologias de Aprendizagem Ativa

Auster e Wylie (2006), preocupados com as críticas sobre a relevância de métodos

de ensino utilizados em sala de aula, apresentaram alternativas para aplicação de aprendizagem

ativa (Quadro 2). Porém, os autores alertam que a utilização de métodos de aprendizagem

devem seguir alguns passos importantes para o sucesso antes da sua aplicação, como o contexto,

a preparação e o processo de avaliação. No contexto é importante que o intrutor/professor

conheça os alunos, explane sobre os resultados esperados, explicite as regras e prepare o

ambiente físico; a preparação envolve o planejamento das atividades com descrição, calendário

30

e duração a serem realizadas em cada etapa do processo de aprendizagem; e o processo de

avaliação refere-se ao feedback de cada etapa para melhoramento contínuo do processo.

Quadro 2 - Métodos de aprendizagem ativa Método Implementação

Eventos atuais e

histórias da

semana

Servem para melhorar a compreensão dos alunos e demonstrar a aplicação do mundo real

nas teorias e conceitos, envolvendo os alunos em discussões sobre eventos atuais e histórias

que são relevantes para o conteúdo ensinado.

Vídeos, DVDs e

palestras com

convidados

Trazem experiência de vivência com exemplos concretos, relevância do mundo real e

conhecimentos do mundo dos negócios para a sala de aula.

Técnica de

Grupos

Nominais

Ao trabalhar em grupos, os alunos registrar seus pensamentos em pequenas anotações. Em

seguida, os alunos compartilham seus pontos de vista com o grupo e colocar suas anotações

na parede. Isso permite inserir os alunos menos participativos no processo e pode minimizar

o pensamento de grupo.

Trabalho em

Grupo

Dividir a turma em grupos menores para discutir uma questão ou analisar um caso com

tempo limitado para a elaboração de breve apresentação e compartilhar os resultados de sua

discussão com a classe.

Debates

Realizar uma discussão na qual pessoas falam sobre seu ponto de vista, mesmo que eles

podem não concordar pessoalmente com essa perspectiva.

Dramatizações Atribuir funções aos alunos e pedir-lhes para resolver uma situação específica a partir da

perspectiva da representação de papéis.

Jogos ou

Simulação

Utilizar jogos ou simulação para aplicar as teorias fundamentais e demonstrar as causas e os

efeitos das decisões gerenciais.

Casos para

Ensino

Oferecer relevância no mundo real e proporcionar uma oportunidade de se conectar à teoria

com a aplicação através da utilização de casos. Casos para ensino capacitam os alunos a

analisar os problemas enfrentados pelos gestores, identificar as questões-chave, avaliar

alternativas, tomar decisões e formular medidas de ação e planos de implementação.

Apresentações

Capacitam os alunos a assumir a liderança do processo de aprendizagem, trazem sua

experiência profissional relevante para a sala de aula e aprimoram suas habilidades de

apresentação.

Fonte: Adaptado de Auster e Wylie (2006)

Para a realização desta pesquisa, o método de apredizagem ativa escolhido foram

jogos de empresas baseados em simulação. O uso de jogos de empresas baseado em simulação

como ferramenta pedagógica no ensino de administração tornou-se popular entre as escolas de

negócios em ambos os Estados Unidos e Europa desde a década de cinquenta (GRAHAM et al,

1992; FARIA; DICKINSON, 1994). Embora o uso de jogos de empresas baseado em simulação

nos negócios como estratégia de aprendizagem ativa no ensino de administração tem sido

amplamente debatido, há um interesse contínuo na forma como os alunos aprendem e

respondem àquilo que estão estimulados. Na presente pesquisa foram levantadas algumas

evidências da utilização de jogos de empresas e simulação, com sua capacidade de facilitar a

aprendizagem dos discentes de forma diversificada no âmbito educacional e profissional.

De acordo com Faria e Dickinson (1994), jogos de empresas baseados em

simulação oferecem as seguintes vantagens: permitem a aprendizagem em todas as áreas de

gestão, desde a definição de metas, a elaboração de estratégias e a análise da tomada de decisão;

os alunos participam de forma ativa e adquirem experiência sem riscos ou perdas em

31

consequência das decisões certas ou erradas em um cenário semelhante ao mundo real; o tempo

(anos ou meses) pode ser compactado em um único dia com feedback imediato; os jogos

permitem aos participantes experimentarem na prática, resultando numa visão global dos

negócios expostos nas teoria em sala de aula. Jogos de empresas baseados em simulação é uma

atividade que contém uma mistura de habilidade, oportunidade e estratégia para simular um

aspecto da realidade (FENG; MA, 2009).

Simulações desafiam os usuários a encontrar soluções para problemas complexos

de gestão, aumentando assim o desenvolvimento de habilidades de pensamento crítico e

estratégico de usuários (LANE, 1995) e se os professores visam preparar o aluno para o

mercado de trabalho, os jogos de empresas podem contribuir para melhorar o aprendizado dos

alunos e suprir este cenário em educação (DOYLE; BROWN, 2000).

A utilização de simulações para analisar eventos e os impactos que podem

influenciar no desempenho organizacional e de forma complementar, auxiliar na realização de

experimentos controlados e na compreensão dos processos que podem ser desastrosos para a

maioria dos negócios (LAW; KELTON, 2000; KELTON; SADOWSKI; STURROCK, 2004;

MELNYK; RODRIGUES; RAGATZ, 2008).

Lean et al (2006) afirmam que uma simulação, através da utilização de jogos de

empresas, permite experimentos a partir de uma situação fictícia para demonstrar

comportamentos reais e resultados em condições possíveis, imitando um sistema, entidade,

fenômeno ou processo, representando ou prevendo aspectos a serem compreendidos. As

simulações são utilizadas para a formação de pessoas na melhoria do processo de tomada de

decisão em ambiente complexo e dinâmico com a finalidade de ganhar experiência

(YARSACAN, 2010).

Em jogos de empresas baseado em simulação, os usuários aprendem pela

participação ativa interagindo no processo através de tomada de decisão a partir da informação

contextualizada contida na dinâmica do jogo e análise de riscos, benefícios e custos (DOYLE;

BROWN, 2000). De acordo com Adobor e Daneshfar (2006), os jogos de empresas baseados

em simulação precisam ser complexos para espelhar a realidade dos negócios modernos. Ao

mesmo tempo, os autores alertam também que um nível alto de complexidade pode dificultar a

visualização das relações entre as variáveis envolvidas no processo de simulação. Entretanto,

algumas armadilhas devem ser evitadas com a finalidade de não prejudicar a utilização de jogos

de empresas. Li e Baillie (1993) aportam que armadilhas podem estar relacionadas com altos

32

níveis de complexidade que exigem que os alunos passem mais tempo para compreender o

modelo do que participando do processo de aprendizagem ou jogos que não representam a

realidade ou que não conseguem desafiar os alunos a continuar na atividade proposta.

A seguir serão apresentados os principais conceitos, a evolução e os elementos que

devem ser considerados na construção de um jogo de empresas, além dos aspectos da validação

como ambiente de aprendizagem e como estratégia de ensino.

2.2. JOGOS DE EMPRESAS BASEADOS EM SIMULAÇÃO

A adoção de jogos de empresas baseados em simulação como metodologia ativa de

ensino cria a oportunidade para os alunos vivenciarem situações reais ocorridas no mercado de

trabalho e auxiliar na prática os conhecimentos adquiridos em sala de aula no cotidiano de uma

empresa no mundo real. No quadro 3 são apresentadas algumas definições sobre Jogos de

Empresas e Simulações.

Com base nos autores citados no quadro 3, pode-se conceituar que jogos de

empresas baseados em simulação apresentam ambientes experimentais de negócios modelados

de forma simplificada (KEYS; WOLKE, 1990; DOYLE; BROWN, 2000). Estes ambientes

simulados apresentam aos alunos situações desafiadoras em um contexto educacional com

realismo e emoção (LI; BAILLIE, 1993; GARRIS; ASHLERS; DRISKELL, 2002; LEAN et

al, 2006; SAUVÉ; et al, 2007; GONEN; BRILL; FRANK, 2008).

As simulações demonstram a complexidade na tomada de decisão para desenvolver

as habilidades e oportunidade (LANE, 1995) e através dos jogos de empresas permitem a

aplicação da teoria na prática como ferramenta de aprendizagem em um ambiente realista,

agradável e livre de risco (ADOBOR; DANESHFAR, 2006; YARSACAN, 2010).

O desenvolvimento e adoção de jogos de empresas baseados em simulação tem um

grande impacto na forma de ensinar e aprender nas escolas de negócios (ALDRICH, 2004;

GONEN; BRILL; FRANK, 2008). Aldrich (2004) argumenta que o uso de jogos promove

ciclos de aprendizagem com objetivos, planos, experimentos, feedback e resultados num

ambiente seguro, flexível, com recursos e acessibilidade, auxiliados por modelos conceituais e

visuais. Gonen, Brill e Frank (2008) abordam que uma das principais contribuições dos jogos

de empresas é a formação para a tomada de decisão por meio de um ambiente simulado.

33

Quadro 3 - Definições sobre jogos de empresas e simulações Referência Definições

Keys e Wolfe

(1990)

Jogos de empresas baseado em simulação são usados para criar ambientes experimentais em

que as mudanças na aprendizagem e o comportamento dos participantes podem ser

observados. Em um ambiente experimental simulado é uma situação simplificada e artificial

que contém verossimilhanças suficientes (ilusão de realidade) para induzir respostas no

mundo real em um exercício aplicado. Para melhorar a eficiência nos ambientes operacionais

referenciais produzidos, a simulação deve eliminar detalhes irrelevantes, riscos, custos e

inconveniências para acelerar o processo de decisão.

Li e Baillie

(1993)

O jogo pode trazer mais realismo e emoção para o processo de aprendizagem e, ao mesmo

tempo, proporcionar aos alunos oportunidades para tomar decisões significativas e

inteligentes.

Lane (1995)

Simulações desafiam os usuários a encontrar soluções para problemas complexos de gestão,

aumentando assim o desenvolvimento de habilidades de pensamento crítico e estratégico de

usuários.

Doyle e Brown

(2000)

Jogo de Empresas é uma simulação baseada em computador que dá a experiência para os

participantes no desenvolvimento de estratégias, tomada de decisão, formação de equipes e

habilidades fundamentais no processo de gerenciamento.

Garris, Ashlers

e Driskell

(2002)

O objetivo de um jogo de empresa é oferecer ao aluno a oportunidade de aprender fazendo

em uma situação autêntica de possível gestão e envolvê-los em uma experiência simulada

do mundo real.

Lean, Moizer,

Towler e Abbey

(2006)

Com jogos de empresas baseado em simulação, os elementos-chave implicam na interação

dentro de um contexto pré-determinado, muitas vezes envolvendo formas de concorrência,

a cooperação, conflito ou conluio. Essas interações são limitadas por regras e procedimentos

estabelecidos.

Adobor e

Daneshfar

(2006)

Simulações empresariais permitem que os usuários decidam estratégias, aplicando os

princípios que aprendem na teoria. Podem ser utilizados como ferramenta de aprendizagem,

porque modelam aspectos da realidade em um ambiente seguro e permitem que os usuários

cometam erros sem qualquer perda de investimento.

Sauvé, Renaud,

Kaufman e

Marquis (2007)

Jogos de Empresas baseado em Simulação são regidos por regras que estruturam suas ações

com objetivo ou uma finalidade de ganhar, vitorioso ou para superar um obstáculo. Eles

devem ser integrados em um contexto educacional, e quando os objetivos de aprendizagem

são associados com o conteúdo, jogo melhora a aprendizagem nos domínios cognitivos,

afetivos e/ou psicomotor.

Gonen, Brill e

Frank (2008)

O objetivo de um jogo de empresa é oferecer aos participantes a oportunidade de aprender

fazendo para gerenciar um negócio e receber um feedback imediato sobre o resultado de

suas decisões.

Yasarcan

(2010)

Simulações em geral, e simulações de negócios, em particular, são muitas vezes utilizados

para o treinamento e educação, porque eles fornecem atividades baseadas em ações livres de

riscos, agradáveis e realistas em um ambiente de aprendizagem interativo.

Fonte: Elaborado pelo Autor

De acordo com Lovato e Santos (2007), a partir do momento que o treinamento

executivo passa a ter um caráter acadêmico e jogos de empresas baseados em simulação surgem

como uma estratégia de ensino que integra a teoria à prática, oportuniza-se aos alunos vivenciar

os conceitos aprendidos em sala de aula no formato de um ambiente no cotidiano real. A seguir

são apresentadas as fases da evolução de jogos de empresas baseado em simulação.

34

2.2.1. Evolução dos jogos de empresas

A história dos jogos de empresas pode ser rastreada desde os jogos de guerra criados

na China (Sun Tzum) há cerca de 2500 anos atrás e do uso de jogos de tabuleiros (GONEN;

BRILL; FRANK, 2008). De acordo Faria, Hutchinson e Wellington (2009), os antecessores dos

jogos de empresas são simulações de negócios com objetivo de treinar gerentes para resolver

problemas de produção elaborados por Maria Birshstein no ano de 1929 em Leningrado

(Rússia) e desenvolvidos mais de 40 exercícios simulados semelhantes nos anos entre 1932 e

1940. Porém, este estudo promissor foi interrompido pela Segunda Guerra Mundial.

A utilização de jogos de empresas baseados em simulação como ferramenta de

aprendizagem teve seu incremento nos Estados Unidos, na década de 50, com a finalidade de

treinar executivos da área financeira (GRAMIGNA, 1993). Os primeiros modelos de jogos

desenvolvidos especialmente com enfoque na estratégia militar evoluíram posteriormente para

versões cujo foco era o meio empresarial (FARIA; HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009).

No Quadro 4 constam as fases da evolução dos jogos de empresas baseado em simulação, sendo

as quatro primeiras fases criadas por Wolfe (1998) e a quinta adicionada por Faria et al (2009).

Quadro 4 - Fases do desenvolvimento dos jogos de empresas

Fase Período Desenvolvimentos

I 1955 até 1963 Criação e crescimento dos jogos com resultados calculados à mão.

II 1962 até 1968 Criação dos Jogos de Empresas que eram executados em Mainframe e

crescimento dos jogos publicados comercialmente.

III 1966 até 1985 Rápido crescimento dos jogos em Mainframe e significante crescimento na

complexidade dos jogos de empresas.

IV 1984 até 2000 Crescimento dos jogos baseado em PC e desenvolvimento de rotinas para ajudar

na tomada de decisão nos jogos de empresas.

V 1998 até o

presente

Crescimento dos jogos de empresas disponíveis na Internet e que são executados

a partir de servidores centralizados.

Fonte: Wolfe (1998) e Faria, Hutchinson e Wellington (2009)

Com base nos estudos nos estudos apresentados por Wolfe (1998) e Faria,

Hutchinson e Wellington (2009), a aplicação de jogos de empresas iniciaram com uma estrutura

simplificada em relação ao número de variáveis de decisão e limitado em relação ao feedback

aos participantes, devido ao cálculo da pontuação ser realizada de forma manual o que causava

morosidade no processo de apuração e estava sujeito a erros nos resultados. Com a aquisição

de mainframes pelas escolas de negócios, os jogos de empresas migraram para os

computadores, com a utilização de planilhas eletrônicas e ferramentas de apoio para analisar os

resultados em interfaces gráficas, houve um crescimento no uso de jogos de empresas e a

possibilidade de implementação de situações com maior complexidade. A evolução da

35

tecnologia de desenvolvimento de software para Web e a plataforma para jogos de empresas é

acrescentada através do uso da Internet.

De acordo com Faria, Hutchinson e Wellington (2009), o desenvolvimento da

Internet tem permitido o uso de computação distribuída e maior automação nas simulações. Os

alunos podem ser convidados a realizar interações de decisão com maior frequência, que

resultam em novas experiências e oportunidades de formulação da estratégia. Com base no uso

de Internet, os participantes podem interagir com um simulador em seu próprio tempo, aprender

no seu próprio ritmo, interagir com estudantes de diferentes instituições de ensino e de

diferentes países. Desta forma, os jogos permitem uma avaliação comparativa externa das

habilidades na tomada de decisão.

Nas últimas décadas, os jogos de empresas baseado em simulação tornaram-se mais

sofisticados, realistas, abrangentes e compreensíveis com base nos seguintes fatores: a

diminuição do tamanho físico dos computadores (e seus custos); o aumento da capacidade de

armazenamento, de comunicação e acesso; o uso da Internet com recursos de imagens, áudio e

vídeos em tempo real; e a incorporação de sistemas especialistas e de inteligência artificial com

uso de agentes (FARIA; HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009). Apesar destes avanços

tecnológicos, as razões para o uso de jogos de empresas não mudaram muito, apenas em

aspectos como a formação das equipes e as atribuições dos jogos para treinar e motivar os

participantes.

Nesta pesquisa propõe-se o desenvolvimento de um protótipo de um jogo de

empresas baseado em simulação executado a partir de um servidor terceirizado e acessado pela

Internet. O processo de tomada de decisão e o acesso aos dados serão on-line pela conexão

através de login e senha do aluno participante no processo de aprendizagem. A seguir será

apresentado um panorama das pesquisas realizadas no Brasil na última década.

2.2.2. Estudos sobre Jogos de Empresas no Brasil

No Brasil, os jogos de empresas têm sido utilizados nas universidades e foram

destacados alguns estudos realizados na última década para elucidar o panorama desta

metodologia de ensino. Na pesquisa foram levantados artigos e revistas nacionais e pode-se

observar que as publicações estão baseadas em quatro abordagens: aplicação de jogos de

36

empresas nas diversas áreas em cursos de administração; a utilização de jogos de empresas nas

universidades; como componente curricular; e com estilos de aprendizagem.

Quadro 5 - Estudos no Brasil na última década

Abordagem Descrição

Aplicação ou Modelos de

jogos de empresas nas

diversas áreas em cursos

de administração

- Marketing (HEMZO; LEPSCH, 2006; SILVA; SAUAIA, 2012)

- Previsão de Demandas e Custos Logísticos (HONAISER; SAUAIA, 2008;

RIBEIRO; SILINSKE, 2012)

- Formação de Preços (SAUAIA; KALLAS, 2007)

- Tomada de Decisão (SAUAIA; ZERRENNER, 2009; ROSAS; SAUAIA,

2009)

- Indicadores de Sustentabilidade (SOUZA; LOPES, 2010)

Utilização de jogos de

empresas nas

universidades

- Coordenadores de Curso (MOTTA; QUINTELLA, 2012; GOUVEIA JÚNIOR

et al, 2014)

-Estudantes de Pós-Graduação (VERSIANI; FACHIN, 2007)

Componente curricular - Pesquisa documental (MOTTA; QUINTELLA; MELO, 2012)

Estilos de aprendizagem

- Modelo de Kolb (MADKUR; MRTVI; LOPES, 2008; MOTTA; MELO;

PAIXÃO, 2012; FREITAS et al 2012)

- Modelo VARK (BOUZADA, 2013)

- Modelo de Felder e Silvermann (DIAS; SAUAIA; YOSHIZAKI, 2012)


Conforme o quadro 5, os jogos de empresas foram aplicados em diversas áreas de

administração. Silva e Sauaia (2012) aplicaram jogos de empresas para gestão mercadológica.

Hemzo e Lepsch (2006) utilizaram jogos de empresas com o objetivo de avaliar ferramentas

mais participativas, criativas e vivenciais com o foco no marketing estratégico. Os jogos de

empresas como ambiente de pesquisa têm muito a contribuir para os estudos empíricos na área

de Marketing (SILVA; SAUAIA, 2012).

Nos resultados apontados por Hemzo e Lepsch (2006), houve o desenvolvimento

de habilidades técnicas e decisórias nos alunos participantes. Os autores reforçam o papel do

professor neste tipo de ferramenta de ensino e sugerem a utilização de equipes

multidisciplinares para aumentar a produtividade na aplicação de jogos de empresas.

Honaiser e Sauaia (2008) aplicaram jogos de empresas em modelos de previsão de

demandas e como resultado, apresentaram melhor desempenho os períodos que utilizaram a

simulação através de jogos de empresas do que os que não utilizaram. Ribeiro e Silinske (2012)

utilizaram uma simulação logísticas para utilização em âmbito acadêmico e empresarial e

sugerem como base para a disciplina de custos.

Sauaia e Kallas (2007) realizaram um experimento adotado como método de

investigação produziu dados primários coletados num Jogo de Empresas com o intuito discutir

o dilema sempre atual enfrentado por firmas formadoras de preços. Os resultados apresentados

na cooperação e na competição, mostraram que a competição prejudicou gestores (lucros

37

negativos), governo (menos tributos) e investidores (preço das ações 23% menor). Sauaia e

Zerrenner (2009) aplicaram por meio de análise empírica de comportamentos em jogos de

empresas, para a discussão das teorias clássicas da tomada de decisão.

Ainda, na área de tomada de decisão, Rosas e Sauaia (2009) desenvolveram um

modelo conceitual para jogo de empresas que reúne as principais decisões de um empreendedor

no estágio de criação de um negócio. O modelo proposto visa estimular a prática de decisões e

de conceitos de gestão, e o uso em jogos de empresas pela efetividade deste método educacional

em comparação a outros comumente utilizados. Os autores concluem que os jogos de empresas

facilitam a transposição de conceitos para as atividades empresariais pela ênfase em tomada de

decisões.

Pretto, Filardi e Pretto (2010) realizaram uma pesquisa em duas turmas do curso de

graduação em Administração, sendo que em uma delas foi aplicado um jogo de negócios e, na

outra, não. Utilizando-se de análise qualitativa e quantitativa, foi possível concluir que os jogos

de negócios podem ser uma metodologia muito útil na simulação da realidade, na avaliação do

desempenho e no auxílio do ensino das diversas correntes da teoria das organizações. Os autores

indicaram a necessidade de continuar buscando o desenvolvimento e aperfeiçoamento de novas

metodologias que venham a auxiliar no processo de ensino-aprendizagem na Administração.

Souza e Lopes (2010) realizaram um levantamento de indicadores de

sustentabilidade para inserção em um simulador de estratégia empresarial. Os autores concluem

que o conhecimento angariado no jogo de empresas é dependente do cenário construído e da

participação e comprometimento dos participantes.

Nas pesquisas apresentadas sobre a aplicação nas áreas de administração pode-se

concluir que alguns aspectos são relevante e podem contribuir para o aumento da utilização nas

universidades brasileiras: os jogos de empresas oferecem maior realismo que outras estratégias

de ensino, mostram ao participante as consequências progressivas de suas decisões e permitem

que as atividades possam de cumprir num curto espaço de tempo, representando vários anos

(PRETTO; FILARDI; PRETTO, 2010); o papel do professor e a utilização de equipes

multidisciplinares podem aumentar a produtividade no uso de jogos de empresas como

metodologia de ensino (HEMZO; LEPSCH, 2006). A importância do cenário e da participação

e o comprometimento dos participantes na aplicação do jogo de empresas (SOUZA; LOPES,

2010).

Através de pesquisa com abordagem quantitativa realizada com 47 coordenadores

de cursos no estado da Bahia sobre a utilização de jogos de empresas nas universidades

38

brasileiras, Motta e Quintella (2012) identificaram um crescente interesse no uso de jogos de

empresas nas instituições de ensino. Dos respondentes, 63,8% apontam que o uso desta técnica

de ensino deve crescer dos próximos 5 anos. Ainda, os autores concluem que o custo de

aquisição e a oferta de simuladores são pontos críticos para o uso de jogos de empresas em

cursos de administração. Outro estudo, realizado por Gouveia Júnior et al (2014), apontou sobre

a aplicação de jogos de empresas nas instituições de ensino superior no estado do Amazonas,

onde os coordenadores de identificaram como pontos positivos: o elevado interesse dos alunos;

a relação entre teoria e prática; estímulo do pensamento sistêmico dos alunos e integração dos

conteúdos de diversas disciplinas.

Anteriormente, Versiani e Fachin (2007) apresentaram uma pesquisa exploratória

com estudantes de pós-graduação que utilizaram jogos de empresa em sua formação

profissional. Os resultados revelaram que os jogos de empresa como metodologia isolada

parecem surtir pouco efeito na aquisição de novos conceitos. Entretanto, permitem, para aqueles

que já possuem conhecimentos prévios em gestão, a integração ou consolidação dos elementos

teóricos que já foram incorporados ao repertório dos indivíduos e, até mesmo, a testagem desses

conhecimentos.

A utilização de jogos de empresas como componente curricular foi abordada no

estudo apresentado por Motta, Quintella e Melo (2012). Em uma pesquisa documental em

planos de ensino de 25 instituições de ensino brasileiras sobre jogos de empresas como

componente curricular, os autores encontraram duas abordagens: a capacitação para que se

apliquem jogos de empresas como ferramenta de ensino-aprendizagem; e a integração de

diversas disciplinas específicas de gestão. Como equívocos encontrados pelos autores foram a

concepção da disciplina e falta de identidade no uso da disciplina de jogos de empresas como

componente curricular, e alertam para que a técnica de ensino possa contribuir para a formação

de administradores. Entretanto, concluem que a aplicação de jogos de empresas tem elevado

potencial para a formação em administração e que deve ter o apoio institucional para aquisição

e desenvolvimento de recursos didáticos e da capacitação dos docentes para a adequada oferta

de jogos de empresas. A seguir serão relatados os aspectos para a construção de jogos de

empresas baseados em simulação, bem como a descrição de processos para validação e

avaliação desta metodologia no ensino de administração.

39

2.2.3. Construção de jogos de empresas baseados em simulação

As simulações objetivam analisar eventos e os impactos que podem influenciar no

desempenho organizacional e, de forma complementar, auxiliar na realização de experimentos

controlados e na compreensão dos processos que podem ser desastrosos para a maioria dos

negócios (LAW; KELTON, 2000; KELTON; SADOWSKI; STURROCK, 2004; MELNYK;

RODRIGUES; RAGATZ, 2008). Os jogos de empresas podem contribuir para melhorar o

aprendizado dos alunos e prepará-los para o mercado de trabalho através da criação de ambiente

experimentais para oferecer a oportunidade de aprender fazendo (KEYS; WOLFE, 1990;

DOYLE; BROWN, 2000; GARRIS; DRISKELL; ASHLERS, 2002).

A busca de respostas para quais são os critérios de sucesso com a utilização de jogos

de empresas e as relações com outros assuntos no ensino de administração são grandes desafios

a serem superados (GONEN; BRILL; FRANK, 2008). Sauvé et al (2007) discutem a diferença

entre jogos e simulações. Eles definem que jogos são ambientes que aprestam uma situação

fictícia e artificial nas quais os jogadores são colocados em posição de conflito. As simulações

representam modelos de realidade em um contexto de aprendizado. Os autores demonstram

adicionalmente uma estrutura de elementos essenciais para simulações, como personagens e

conflitos, quando as utilizamos como jogos para resolver situações e/ou problemas envolvendo

ambientes de empresas.

Além disto, Adobor e Daneshfar (2006) abordam que jogos de empresas baseados

em simulação devem ser construídos com interfaces que facilitam a compreensão dos

mecanismos e regras e com recursos que não distraiam os participantes. O esforço para otimizar

a eficácia no ambiente simulado é de grande importância e as simulações devem incorporar

níveis modestos de complexidade dinâmica, criar compreensão e dificuldades de aprendizagem

para desafiar os participantes (YARSACAN, 2010). Li e Baillie (1993) defendem que, os jogos

de empresas baseados em simulação devem considerar, se possível, aspectos comportamentais

no seu processo de construção, além de possibilidades de jogar individualmente ou por equipes.

Os jogos de empresas baseado em simulação devem ser construídos de forma a motivar e focar

os alunos na atividade proposta. Quando eles estão interessados e engajados, se esforçam e

persistem no processo de aprendizagem por mais tempo.

De acordo com Garris, Ashlers e Driskell (2002), o objetivo é criar um programa

de instrução que incorpore recursos e características do jogo. As reações e julgamentos dos

40

participantes são capturados durante o jogo e ao final deve haver o compromisso para validar

se os objetivos de aprendizagem foram alcançados. Cannon e Burns (1999) abordam que os

jogos de empresas baseados em simulação podem ser utilizados como método experimental de

ensino de negócios e sua validade dependerá de como os alunos estão preparados para

compreender, selecionar e utilizar de forma apropriada os elementos para desenvolver suas

habilidades gerenciais e também para avaliar as habilidades e características que já são inerentes

aos participantes no jogo de empresas. Os autores apresentam um modelo para validar jogos de

empresas baseados em simulação (Figura 1) através de desenvolvimento de escalas de

desempenho a partir de objetivos educacionais dos processos que estão sendo simulados.

Figura 1 - Avaliação dos critérios de desempenho em simulação

Fonte: Traduzido de Cannon e Burns (1999)

No modelo proposto por Cannon e Burns (1999), o jogo de empresas baseado em

simulação deve representar um ambiente para avaliar o desempenho por critérios construídos

para incentivar o aluno através de elementos desafiadores, conflitantes e que servem de apoio

ao processo de tomada de decisão (SAUVE et al, 2007; ADOBOR; DANESHFAR, 2006;

FARIA; HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009). Da mesma forma, a avaliação de

desempenho da organização que está sendo simulada deve ser medida pelos indicadores

econômicos resultantes das metas, regras e controle implementados no jogo (GARRIS;

ASHLERS; DRISKELL, 2002; SAUVE et al, 2007). Na validade convergente, os resultados

econômicos dos indicadores na organização simulada podem ser comparados com metas

propostas na simulação.

Feinstein e Cannon (2002) apresentam construtos para validação na construção de

jogos de empresas baseados em simulação: fidelidade é definida como o nível de realismo que

41

o ambiente simulado representa para aluno; verificação é o processo para avaliar se a simulação

está funcionando conforme previsto; e a validação é o processo para avaliar se os resultados

gerados na simulação proposta são semelhantes aos alcançados no mundo real. Os autores, com

base nos estudos de Cannon e Burns (1999), apresentam padrões para a construção de jogos de

empresas baseados em simulação (Figura 2).

Figura 2 - Padrões de validação de jogos de empesas baseado em simulação

Fonte: Traduzido de Feinstein e Cannon (2002)

No estudo apresentado por Feinstein e Cannon (2002) são considerados os seguintes

sistemas: o sistema de desenvolvimento aborda sobre a construção do jogo de empresa com

base no modelo de organização no mundo real através de análises de requisitos e estrutura

lógica; o sistema de validação representa a avaliação para determinar se os processos

desenvolvidos estão corretos (validade interna) e se os resultados decorrentes da simulação

estão em consonância com o processo modelado (validade externa); e para complementar, o

sistema educacional reflete os aspectos referentes à relevância dos jogos de empresas como

ferramenta de aprendizagem em um ambiente virtual. A validade representacional, abordada na

figura 2, para jogos de empresas baseados em simulação, se refere à avaliação do modelo

organizacional implementado na simulação relacionados com os aspectos de qualidade do

ambiente virtual desenvolvido.

Neste contexto, no modelo apresentado por Silva et al (2012), a validade

representacional da aplicação de um jogo de empresas coincide com a dimensão do ambiente

virtual e será detalhada no item 2.2.4. A validade educacional deve ser avaliada pela percepção

dos alunos sobre o aprendizado durante a aplicação de um jogo de empresas baseado em

42

simulação. Os aspectos relacionados também coincidem com o modelo de Silva et al (2012) na

dimensão estratégia de ensino (validade interna) e reflexão na ação (validade externa) e será

discutida no item 2.2.5. Para elucidar que critérios devem ser considerados na construção de

um jogo de empresas baseado em simulação, são apresentados no quadro 6, um conjunto de

características levantadas nos estudos de Garris, Driskell e Ashlers (2002), Adobor e Daneshfar

(2006), Sauvé et al (2007) e Faria, Hutchinson e Wellington (2009) e classificadas nos padrões

de validação, conforme modelo de Feinstein e Cannon (2002).

Quadro 6 - Características de jogos de empresas baseado em simulação Padrão de

Validação Característica Descrição

Fenômeno

Modelado

Fantasia Não tem impacto no mundo real (GARRIS; ASHLERS; DRISKELL,

2002)

Mistério Para despertar a curiosidade e criar situações inesperadas (GARRIS;

ASHLERS; DRISKELL, 2002)

Jogador Assumem o papel na tomada de decisão (SAUVÉ et al, 2007)

Personagens Para facilitar a imersão no jogo e auxiliar na compreensão e interação

com o ambiente (SAUVÉ et al, 2007)

Estrutura e

Lógica

Regras Conjunto de diretrizes e restrições necessárias para o bom

funcionamento do jogo (GARRIS; ASHLERS; DRISKELL, 2002)

Apoio à decisão Ferramentas suplementares para melhorar a dinâmica de feedback do

jogo (FARIA; HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009)

Controle Capacidade de regular e dirigir os elementos para produzir resultados

consistentes (GARRIS; ASHLERS; DRISKELL, 2002)

Design e

Execução

Facilidade de

Uso

Os alunos devem gastar o tempo em decisões relevantes e não na

operacionalização do jogo (ADOBOR; DANESHFAR, 2006; FARIA;

HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009)

Flexibilidade

Para facilitar a administração do jogo através da alteração de parâmetros

e a capacidade de acesso a um grande número de jogadores de forma

simultânea (FARIA; HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009)

Acessibilidade Facilidade de acesso e disponibilidade de resultados em qualquer parte

do mundo (FARIA; HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009)

Comunicação

Inclusão de recursos de tecnologia de informação para interação dos

membros das equipes participantes com intuito de melhorar o

desempenho no jogo e no aprendizado (FARIA; HUTCHINGTON;

WELLINGTON, 2009)

Verificação Realismo

Fidelidade com o ambiente que está sendo simulado (ADOBOR;

DANESHFAR, 2006; FARIA; HUTCHINGTON; WELLINGTON,

2009)

Participação no

Jogo

Desafios Para motivar o participante a continuar jogando (GARRIS; ASHLERS;

DRISKELL, 2002)

Meta

Objetivo predeterminado que o jogador busca atingir para o final do jogo

na qual pode-se ter a noção de vitória, ganhos ou recompensas (SAUVÉ

et al, 2007)

Cooperação Alianças entre jogadores para alcançar um objetivo comum (SAUVÉ et

al, 2007)

Conflito de

Tarefa

Membros de equipes podem ter estratégias, pontos de vistas, ideias e

opiniões diferentes (ADOBOR; DANESHFAR, 2006)

Conflito

Emocional

A cooperação e desempenho da equipe podem ser prejudicados pelos

conflitos gerados entre os membros e consequentemente abalar o

aprendizado individual (ADOBOR; DANESHFAR, 2006)

Fonte: elaborado pelo autor

43

Nos padrões de validação definidos por Feinstein e Cannon (2002), o fenômeno

modelado deve representar elementos que influenciam a participação do aluno, as regras e

controle delimitam o funcionamento através de estrutura e lógica e os aspectos de design e

execução devem facilitar e auxiliar no processo de aprendizagem. Desta forma, o jogo de

empresas deve representar o realismo com a fidelidade ao ambiente simulado, e

consequentemente, a partir dos desafios, metas, cooperação e conflitos, o aluno possa avaliá-lo

como estratégia de ensino.

Os elementos apresentados no quadro 6 e levantados a partir dos estudos de Garris,

Ashlers e Driskell (2002), Adobor e Daneshfar (2006), Sauvé et al (2007) e Faria, Hutchinton

e Wellington (2009) serão implementados no jogo de empresas baseado em simulação desta

pesquisa e serão apresentados os construtos para verificação e validação desta estratégia de

ensino apresentados no decorrer dos itens a seguir.

2.2.4. Jogos de empresas e ambiente de aprendizagem

Os jogos de empresas baseado em simulação, quando desenvolvido sobre uma

plataforma computacional, pode contribuir no processo de ensino por meio da construção de

um ambiente virtual de aprendizagem para auxiliar os alunos em processo de simulação de

situações complexas que envolvam, principalmente a tomada de decisão.

Tarokh e Golkar (2006) ressaltam a importância dos processos de verificação e

validação em simulações como atividades essenciais para determinar a precisão do modelo e

dos resultados apresentados como saídas. O processo de validação representacional citado por

Cannon e Burns (1999) e Feinstein e Cannon (2002) demonstram a preocupação do processo

de fidelidade do ambiente simulado com o mundo real e com estrutura lógica e de design e

execução da ferramenta utilizada como ambiente de aprendizagem.

Alguns estudos avaliam a qualidade de ambientes de aprendizagem e serão

relatados como base para validar o jogo de empresas como ferramenta de apoio no processo de

ensino e aprendizagem. Para avaliar o sucesso de um ambiente virtual (sistema de informação),

Delone e Mclean (1992) realizaram um estudo e criaram um modelo que apresentam seis

categorias: qualidade de informação, qualidade do sistema, usabilidade, satisfação do usuário,

impacto no indivíduo e impacto na organização. O estudo foi atualizado em 2003 para a

44

inclusão de qualidade de serviço como categoria para atender a utilização e avaliação de sites

de comércio eletrônico. Outro modelo adotado para avaliar ambientes virtuais de aprendizagem

é o TAM (Modelo de Aceitação de Tecnologia), criado por Davis (1989) com dois construtos

básicos: facilidade de uso e utilidade percebida.

Sun et al (2008) realizaram um estudo sobre os fatores que impulsionam o sucesso

com E-Learning e avaliaram as dimensões de aluno, instrutor, curso, tecnologia, design e

ambiente, que resultou como significante as seguintes variáveis: as expectativas dos alunos; a

flexibilidade e qualidade do ambiente de aprendizagem; as percepções dos alunos sobre

usabilidade e facilidade de uso; diversidade no processo de avaliação; e as atitudes dos

instrutores.

De acordo com Phillips (2005), há sete princípios de práticas para ensino e

aprendizagem na sala de aula com uso de tecnologia descritas no quadro 7: altas expectativas,

reciprocidade e cooperação, aprendizagem em ação, tempo limitado de tarefa, feedback,

interação aluno-instrutor e respeito a diversidade.

Quadro 7 - Princípios de práticas para aprendizado em sala de aula com uso de tecnologias Princípio Descrição

Altas expectativas São criadas pelo educador para que o aluno tenha metas ambiciosas para o

sucesso.

Reciprocidade e

Cooperação Encoraja os alunos a aprender a partir da interação entre pares.

Aprendizagem ativa Incentiva o aluno a participar no processo de aprendizagem, aprendendo, assim,

mais rápido e com maior retenção de conhecimento.

Tempo limitado por tarefa Garante que o aluno está gastando tempo suficiente envolvidos no conteúdo do

curso para alcançar objetivos e resultados.

Feedback Inclui interações significativas entre os alunos e colegas, educadores e tecnologia.

Interação aluno-instrutor Propõe formas estruturadas e não estruturadas para facilitar a aprendizagem,

através de processo de troca de informações e resolução de dúvidas.

Respeito à diversidade Promove a aprendizagem, enquanto alunos e educadores utilizam formas

diferentes de valores informacionais e culturais.

Fonte: Phillips (2005)

Phillips (2005) relata estratégias para serem utilizadas na aprendizagem ativa com

o uso de tecnologias. Elas devem ser incorporadas ao ambiente virtual quando for construir ou

utilizar jogos de empresas para potencializar o que os alunos aprendem. Faria, Hutchinson e

Wellington (2009) alertam para a expectativa dos alunos de jogos por ambientes inovadores

que conduzam a participarem do jogos.

Garris, Ashers e Driskell (2002) e Oblinger (2004) citam a motivação como fator

para que os alunos continuem sua participação nos jogos, auxiliem no envolvimento nas tarefas,

na avaliação e discussão dos resultados. Oblinger (2004) considera os jogos como ambientes

45

de aprendizagem em potencial, relacionando princípios de práticas pedagógicas com a

aplicação de jogos (quadro 8).

Quadro 8 - Princípios de práticas pedagógicas em um ambiente de jogo Princípio Descrição Aplicação nos Jogos

Individualização A aprendizagem é adaptada às

necessidades dos indivíduos. Jogos adaptam-se ao nível do indivíduo.

Feedback

Feedback imediato e contextual

melhora a aprendizagem e reduz a

incerteza.

Jogos fornecem feedback imediatos e

contextualizada.

Aprendizagem ativa

Aprendizagem deve envolver o aluno

na descoberta ativa e construção de

novos conhecimentos.

Jogos oferecem um ambiente ativo que leva

à descoberta de alternativas.

Motivação

Os alunos são motivados quando

apresentados com processo

significativo e gratificante.

Jogos envolvem os usuários na busca de um

objetivo.

Social A aprendizagem é um processo social e

participativo.

Jogos podem ser compartilhados com outras

comunidades ou envolvidos com usuários

interessados no mesmo jogo.

Construtivos

Os alunos são desafiados gradualmente

com maiores níveis de dificuldade em

uma progressão que permite que eles

sejam bem sucedidos em passos

incrementais.

Jogos são construídos com vários níveis e os

jogadores não podem se mover para um nível

superior até que a competência é apresentada

no nível atual.

Transferência

Os alunos desenvolvem a capacidade

de transferir o aprendizado a partir de

uma situação para outra.

Jogos permitem ao usuário formar um

contexto existente em um roteiro.

Avaliação

As pessoas têm a oportunidade de

avaliar sua própria aprendizagem e / ou

compará-la com outros.

Jogos permitem que o usuário para avaliar

sua habilidade e se comparar com os outros.

Fonte: Oblinger (2004)

Os aspectos apresentados por Oblinger (2004) contribuem para o uso de ambientes

virtuais como jogos de empresas baseado em simulação. Os jogos refletem aspectos importantes

para avaliar o conhecimento adquirido no processo de aprendizagem e interagem com os

participantes em um processo construtivo que contribuem para aspectos sociais, motivacionais

e construtivos através de aprendizagem ativa.

Os critérios de qualidade podem influenciar no resultado da aprendizagem com a

utilização de ambientes virtuais. No quadro 9 são apresentados alguns estudos empíricos sobre

a qualidade de ambientes virtuais. Os estudos realizados por Neto (2009) e Seddon e Kiew

(2010), que utilizaram o instrumento de Delone e Mclean (1992) apresentaram conclusões

similares nas dimensões qualidade de sistema, usabilidade e facilidade de uso com o estudo de

Sun et al (2008). No estudo de Neto e Takaoka (2009) sobre ambientes virtuais de

aprendizagem com código livre, as variáveis avaliadas foram: importância, intenção de uso,

utilidade, satisfação e utilização.

46

Quadro 9 - Estudos Empíricos sobre Qualidade de Ambiente Virtual Referência Proposta de Estudo Análise Conclusão

Sun et al

(2008)

Analisar os fatores críticos

que influenciam na

satisfação do aluno no

aprendizado eletrônico.

Regressão

Múltipla

Flexibilidade do Ambiente foi o item com

melhor avaliação. Qualidade do Ambiente,

e Facilidade de Uso foram consideradas

significantes e foram bem avaliados.

Neto e

Takaoka

(2009)

Avaliar a implantação de

um Ambiente Virtual de

Aprendizagem em Código

Aberto em uma IES.

Análise de

Correspondência

Os alunos avaliaram melhor a importância e

intenção de uso do ambiente implantado. A

satisfação e a utilização atual foram as

variáveis com pior desempenho.

Neto (2009)

Identificar e avaliar as

dimensões de qualidade de

Ambientes Virtuais de

Aprendizagem.

Modelo de

Equações

Estruturais

Todas as relações entre as dimensões foram

consideradas significantes com exceção da

relação entre a qualidade de informação e do

sistema.

Seddon e

Kiew (2010)

Avaliar a qualidade de

sistemas de informação pela

importância de sistema.

Modelo de

Equações

Estruturais

A dimensão de satisfação de usuário

influencia a usabilidades e a qualidade de

informação e do sistema

Ramos,

Silva e

Carvalho

(2013)

Identificar os fatores que

influenciam a adoção de um

Ambiente Virtual de

Aprendizagem segundo o

Modelo de Aceitação de

Tecnologia.

Análise Fatorial e

Regressão Linear

Múltipla

O construto utilidade percebida influencia

positivamente o uso do ambiente virtual de

aprendizagem. Ao contrário da facilidade de

uso, que não foi considerada significante.


Na conclusão de Neto e Takaoka (2009), todas as variáveis foram significantes e as

maiores médias foram atribuídas à importância e à intenção de uso do ambiente virtual de

aprendizagem. Ramos, Silva e Carvalho (2013), em sua pesquisa, aplicou o Modelo de

Aceitação de Tecnologia (TAM) com os construtos originais (facilidade de uso e utilidade

percebida) elaborado por Davis (1989). Os autores acrescentaram outros construtos como

norma subjetiva, qualidade da informação, autoeficácia computacional e atuação do instrutor.

O estudo concluiu que a utilidade percebida influencia positivamente no uso do ambiente virtual

de aprendizagem.

Para avaliar a qualidade do ambiente virtual proposto para esta pesquisa e

comprovar a validade representacional do jogo de empresa baseado em simulação a ser aplicado

no processo de aprendizagem, serão utilizados os construtos facilidade de uso (DAVIS, 1989;

DELONE; MCLEAN, 1992; SUN et al, 2008; NETO, 2009; SEDDON; KIEW, 2010;

RAMOS; SILVA; CARVALHO, 2013), utilidade percebida (DAVIS, 1989; RAMOS, SILVA;

CARVALHO, 2013) e qualidade da informação (DAVIS, 1989; DELONE; MCLEAN, 1992;

NETO, 2009; SEDDON; KIEW, 2010; RAMOS, SILVA; CARVALHO 2013).

Os construtos apresentados por Davis (1989) e utilizados por Ramos, Silva e

Carvalho (2013) serão componentes da dimensão de ambiente de aprendizagem para validação

da aplicação do jogo de empresas que terá o desempenho do aluno como variável dependente.

47

A seguir serão abordados aspectos relevantes do uso de jogos de empresas baseados

em simulação como estratégia de ensino.

2.2.5. Jogos de empresas baseados em simulação como estratégia de ensino

De acordo com Gonen, Brill e Frank (2008), o objetivo de um jogo de empresas é

oferecer aos participantes a oportunidade de aprender fazendo para gerir uma empresa e receber

um feedback imediato sobre as suas decisões. Para Oliveira e Sauaia (2011), as estratégias

tradicionais de ensino costumam colocar os alunos em posição passiva, tornam as aulas

expositivas pouco envolventes e o desafio da educação concentra-se em propiciar um

aprendizado significativo aos educandos. Segundo os autores, o modelo tradicional de ensino

onde a figura do educador é o foco das ações parece não ser suficiente para permitir que exista

um aprendizado pleno.

Jogos de empresas baseados em simulação podem ser utilizados como estratégia de

ensino e ferramenta eficaz para testar a compreensão das teorias aprendidas durante as aulas,

desenvolver habilidades através da prática e insights teóricos em um ambiente de laboratório

(ADOBOR; DANESHFAR, 2006; LI; BAILLIE, 1993; KEYS; WOLFE, 1990). De forma

complementar, Doyle e Brown (2010) relatam que os jogos de empresas baseados em simulação

podem ser utilizados como apoio e não para substituir as aulas expositivas. Possuem intuito de

auxiliar e aprofundar a compreensão dos conteúdos, através das experiências adquiridas nas

simulações práticas incentivando a participação ativa do aluno no processo de aprendizagem.

Como estratégia de ensino, os jogos de empresas permitem que os usuários estejam aptos a

tomar decisões estratégicas através da aplicação de princípios que eles aprendem na teoria

(LANE, 1995).

Pode-se destacar que o desenvolvimento de jogos deve priorizar a possibilidade de

trocas de experiências frequentes, oportunidade de vivenciar situações reais com informações

dinâmicas e, principalmente, como isto afeta o processo de aprendizagem dos alunos (FARIA;

HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009). Por outro lado, é possível que os alunos aumentem

seus níveis de exigência relacionados aos jogos de empresas baseado em simulação como

ferramenta de aprendizagem. Estas ferramentas devem apresentar evolução contínua para que

continuem a serem utilizadas como estratégias ativas no ensino de administração e cumpram

48

seu papel como prática complementar em sala de aula (DOYLE; BROWN, 2000; FARIA;

HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009).

De acordo com Doyle e Brown (2000), a aprendizagem em jogos de empresas

baseados em simulação ocorre em vários níveis e os participantes aprendem a partir da

informação contextual contida na dinâmica do jogo e do processo de jogar com incertezas,

avaliando os riscos, benefícios, custos, resultados e recompensas resultantes da tomada de

decisão.

Jogos de empresas baseado em simulação são utilizados em sala de aula para

atividades de gerenciamento e exigem que os usuários façam uma série de decisões estratégicas

num ambiente seguro sem a perda de investimentos. Neste processo de ensino e aprendizagem,

os alunos são desafiados a buscar soluções para problemas complexos, desenvolvendo

habilidades de pensamento crítico (LANE, 1995).

No quadro 10, Garris, Driskell e Ashlers (2002) apresentam fatores relevantes

apontados por alunos na utilização de jogos de empresas baseado em simulação para o processo

de aprendizagem: interesse, prazer, envolvimento, confiança, comportamento, feedback e

debriefing.

Quadro 10 - Fatores Determinantes para o Aprendizado com Jogos de Empresas Fator Característica

Interesse

O jogo de empresas baseado em simulação deve ser mais interessante do que as estratégias

de ensino tradicional com a possibilidade de oferecer um ambiente real simulado para

experimentação e vivência das teorias abordadas na disciplina.

Prazer Os jogos de empresas baseados em simulação devem ser divertidos e agradáveis,

combinando o desafio na tarefa, o aprendizado e a retenção do conhecimento.

Envolvimento na

tarefa

O envolvimento durante processo de aprendizagem resulta em maior retenção de

informação e aproveitamento do conhecimento.

Confiança

Os jogos podem proporcionar um ambiente de formação em que os usuários podem

executar tarefas sem enfrentar as consequências no mundo real de um fracasso. Devem

empregar níveis de dificuldades progressivas que permitam que o usuário possa

familiarizar-se e desenvolver habilidades em ambientes de tarefas complexas de forma

gradual. Indivíduos com maior confiança em suas capacidades nas tarefas são mais

resistentes às dificuldades enfrentadas ao aplicar as habilidades aprendidas em um

ambiente do mundo real e permanecem no jogo pelo tempo necessário.

Comportamento

Os participantes que dedicam mais tempo nas tarefas e participam ativamente de forma

comprometida têm um comportamento e envolvimento sustentado e persistente. Eles

exercem um esforço intenso, voltam para o jogo espontaneamente e conseguem melhores

níveis de concentração.

Feedback

O retorno no desempenho que o participante está obtendo no jogo é fundamental para

avaliar o progresso, gerar motivação para mantê-lo jogando, despender mais esforço, a

persistir no processo e conduzir com atenção a tarefa proposta.

Debriefing

A discussão e a análise dos eventos ocorridos durante o jogo podem gerar ações corretivas

pela verificação dos erros e acertos e podem ser o elo fundamental entre as experiências

de jogo e de aprendizagem.

Fonte: Garris, Ashlers e Driskell (2002)

49

Garris, Ashlers e Driskell (2002) concluem que um jogo de empresas baseado em

simulação deve ser divertido, interessante e envolvente, e que além do aprendizado devem ser

considerados como entretenimento que gera confiança e a participação espontânea do aluno.

De acordo com Oblinger (2004), jogos não são apenas para se divertir, eles oferecem

potencialmente poderosos ambientes de aprendizagem.

Os estudantes de hoje cresceram com jogos de computador. Além disso, a sua

exposição constante à Internet e outras mídias digitais moldou como recebem

informações e como eles aprendem. Há muitos atributos de jogos que os fazem soar

pedagogicamente ambientes de aprendizagem. Um número crescente de professores

utilizam os jogos como melhorias para o ambiente de aprendizagem tradicional, com

resultados animadores. Enquanto a interatividade e engajamento dos jogos são

altamente positivos, uma série de questões permanece sobre como os jogos serão

desenvolvidos, implantados e aceitos no ensino superior (OBLINGER, 2004, p. 1).

Em pesquisa realizada por Faria e Wellington (2004), as principais razões para

seleção de jogos de empresas baseado em simulação como estratégia de ensino foram: a

simulação é apropriada para o conteúdo ensinado; a simulação está contida no material da

disciplina; é a melhor opção de simulação para o conteúdo ensinado; o jogo de empresas

baseado em simulação deve ter facilidade para ser administrado; o jogo de empresas baseado

em simulação tem bom suporte.

Em revisão realizada em 304 artigos sobre simulação de negócios como estratégia

de ensino, Faria, Hutchinson e Wellington (2009) mostram que as principais motivos para a

escolha de jogos de empresas são: a experiência adquirida através de jogos de empresas; os

aspectos sobre estratégia presente nos jogos de empresas; a experiência na tomada de decisão

adquirida na utilização de jogos de empresas; os resultados da aprendizagem apresentado pelos

jogos de empresas; e a experiência do trabalho em equipe nos jogos de empresas.

Quando for bem projetado, um jogo pode facilitar o aprendizado de conceitos

específicos e habilidades através da solução de problemas com tomadas de decisão. O quadro

11 demonstra os temas que devem ser discutidos quando os educadores utilizam um jogo de

empresa baseado em simulação em sala de aula. De acordo com os temas expostos por Faria,

Hutchinson e Wellington (2009), os últimos 40 anos têm se caracterizado pela evolução das

tecnologias na qual os jogos de empresas baseados em simulação foram desenvolvidos com

novas formas de interação e discussão, possibilidade de resultados mesmo sem a atuação do

instrutor, maior complexidade e a melhora no uso de estratégias para a tomada de decisão.

50

Quadro 11 - Principais temas relacionados a forma de utilização de jogos de empresas baseados

em simulação em sala de aula Tema Características

Trabalho em

Equipe

Embora o principal foco de pesquisa de jogos há 40 anos foi determinar o tamanho (número

de participantes) de equipes de simulação para tomada de decisões eficaz e como as equipes

devem ser formadas, essas questões não são de grande interesse atual.

Natureza

Interativa

Formas interativas de jogos permitem que as equipes possam agendar suas reuniões com

maior facilidade e de escolher o momento correto para tomar decisões. Além disso, como

os jogos se tornaram mais complexos por causa dos avanços na capacidade de computação,

a necessidade de discussão em grupo e tomada de decisão para compreender e gerir esta

complexidade tornou-se maior. O uso de jogos interativos transferiu a responsabilidade de

aprendizagem de jogos de empresas para os alunos que participam do jogo, diminuindo a

dependência e manipulação do instrutor.

Complexidade

O aumento do poder de computação, o advento da Internet, e o aumento da interatividade

têm habilitado o desenvolvimento de jogos de empresas com maior complexidade. Isto

possibilita um número maior de interações entre as variáveis de decisão de negócios e com

as operações assíncronas de jogos de empresas mais decisões podem ser tomadas durante

qualquer competição de simulação. Como modelos de jogos de empresas se aproximam de

simular a complexidade dos negócios reais, os pesquisadores de educação de negócios estão

mais interessados em saber como a crescente complexidade dos jogos afeta a aprendizagem

do aluno.

Exercícios

Funcionais

Inicialmente, os jogos de empresas foram desenvolvidos de forma simples e não permitiam

a elaboração de estratégias para o negócio, jogos atuais são projetados especificamente para

esta finalidade. O resultado é que os administradores do jogo são capazes de adicionar

exercícios, como o desenvolvimento de planos de negócios para a tomada de decisão.

Debriefing

O Debriefing tem crescido muito como um tema de interesse na pesquisa de simulação nas

últimas décadas. A discussão sobre a intenção de aprendizagem de exercícios de simulação,

juntamente com o feedback dos alunos sobre o que eles experimentam e aprendem sempre

foi uma parte central da empresa de pesquisa de jogos de empresas baseados em simulação.

Utilização de

Internet

A Internet como um veículo, combinada com a hospedagem de baixo custo e serviços de

armazenamento de memória, tem permitido o uso de computação distribuída e prevê um

gerenciamento local flexível e até mesmo alcance internacional.

Habilidades

Quantitativas

A disponibilidade de sofisticadas ferramentas de software de análise combinada com fácil

manipulação de dados e de intercâmbio significa que os resultados das simulações de

negócios podem ser avaliados com maior facilidade pelos alunos nos jogos de empresas

baseados em simulação.

Fonte: Faria, Hutchinson e Wellington (2009)

Na pesquisa realizada por Faria e Wellington (2004) foram relatados os motivos

para interromper a utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino e divididos em

duas categorias: mudanças no ambiente de ensino e a insatisfação com aspectos no ambiente

utilizado. Na primeira, as mudanças no ambiente de ensino relatadas somaram 47% e não tem

relação com a insatisfação do jogo de empresa aplicado. Foram atribuídas alterações nos

currículos e conteúdos ensinados ou motivos particulares como troca de residências ou de

escola.

A segunda categoria abordada por Faria e Wellington (2004) relata sobre aspectos

relacionados diretamente com a aplicação de jogos de empresas como estratégia de ensino. Em

ordem de importância foram listados: a relação negativa entre o tempo de jogo e os benefícios

derivados no processo de aprendizagem; a simulação não foi satisfatória para os objetivos

51

educacionais propostos; a complexidade do software; alunos que não gostam de jogar; a

obsolescência do jogo aplicado; problemas de administração do ambiente; fragilidade no

suporte e a percepção dos alunos por outras estratégias de ensino mais eficientes.

Algumas pesquisas (PEIXOTO, VELOSO; LOPES, 2003; LEAN et al, 2006;

MOTTA; MELO; PAIXÃO, 2012) alertam sobre fatores limitadores, fragilidades e obstáculos

da utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino. Para Peixoto, Veloso e Lopes

(2003), os fatores limitadores dos jogos de empresas baseados em simulação com estratégia de

ensino são: a duração adequada para a realização da atividade; há necessidade por parte dos

docentes de profundo conhecimento do jogo e de suas etapas; e por se tratar de um método

construtivista do conhecimento, tem-se a necessidade dos alunos estarem altamente motivados

e interessados, uma vez que o trabalho deve ser inteiramente realizado por eles.

Motta, Melo e Paixão (2012) indicam fragilidades em estudos que tentam

comprovar a validade dos jogos enquanto prática educacional capaz de contribuir para a

formação de estudantes. Os autores observam que há um pressuposto de que todos os alunos

que participam em jogos de empresas têm o mesmo nível de envolvimento nas atividades. Para

os autores, ao se assumir tal posição, nega-se a variedade de habilidades e interesses entre os

diversos aprendizes, o que implica diretamente no desempenho, tanto individual quanto do

grupo.

Na pesquisa apresentada por Lean et al (2006) foram identificados os principais

obstáculos para utilização de jogos de empresas baseados em simulação: o tempo limitado, os

recursos utilizados e o suporte precário. Apesar das restrições apontadas, isto não impediu que

os alunos continuassem a utilizar jogos de empresas baseado em simulação em sala de aula e

17,2% dos ex-usuários indicaram que jamais utilizariam um jogo de empresas. Mais de um

terço dos ex-usuários utilizariam jogos de empresas novamente se os objetivos educacionais

fossem readequados. Além disso, outro um terço dos ex-usuários estão prontos para adotar um

jogo de empresas, se houver outro mais apropriado (FARIA; WELLINGTON, 2004).

De acordo com Lean et al (2006), o fato de que a maioria dos usuários que nunca

utilizaram jogos de empresas ou simulações não descartaria seu uso no futuro, más sugere que

há espaço para maiores níveis de adoção de abordagens semelhantes no futuro. Apesar das

considerações apontadas nas pesquisas, Ruben (1999) traça a evolução do uso de jogos e

simulações como abordagens de aprendizagem experiencial dos anos 1960 e confirma que esta

estratégia de ensino apresenta limitação quando comparada a outras abordagens de ensino.

52

Porém, ele identifica o seu valor na abordagem nas questões de aprendizagem cognitiva e

afetiva, na facilidade de interatividade e colaboração e a participação ativa do aluno no processo

de aprendizagem.

Faria e Wellington (2004) abordam que a eficácia dos jogos de simulação no ensino

e aprendizagem contra outras estratégias de ensino tem sido uma preocupação constante dos

usuários de jogos de simulação desde o início da ABSEL1. Em pesquisa realizada pela ABSEL

nos anos de 1975 a 1977 em nove estudos, sete apresentaram jogos de simulação com

desempenho superior alcançado pelos alunos participantes comparados com aula tradicional,

palestras ou casos para ensino. Os outros dois estudos não apresentaram diferenças. O estudo

de Li e Baillie (1993) apresentou o uso de combinado do método de caso e jogos de empresas,

e concluiu que apesar de ambos apresentarem suas próprias forças e fraquezas, a melhor

estratégia poderia ser a de integrá-los para obter um melhor resultado. No item 2.1 são relatadas

algumas publicações em revistas e periódicos na última década no Brasil.

Miles, Biggs e Schubert (1986) elaboraram um instrumento de pesquisa

denominado skill acquisition questionnaire que utilizou 28 questões em sua pesquisa nos

Estados Unidos. O estudo comparou casos para ensino e simulações em jogos. Cada questão

utilizou escala numérica de discordância e concordância, na qual os valores variam de 1

(concordo totalmente) a 7 (discordo totalmente). Jennings (2002) reformulou o instrumento o

instrumento com 22 questões e criou os seguintes grupos: conhecimento (obtenção e

integração); resolução de problemas e tomada de decisão; planejamento e implementação;

trabalhar de forma independente; conscientização dos sentimentos e convicções; trabalhar com

outras pessoas; mudança de comportamento próprio; gestão (perspectiva, eu como um gerente);

adicionar realismo ao curso e clarificar os interesses de carreira.

O estudo de Jennings (2002) foi aplicado nos Reino Unido, comparando casos para

ensino, simulação em jogos e projetos de consultoria. O instrumento de pesquisa foi reavaliado

posteriormente nos estudos de Chang (2003) e Chang et al (2005) e foi aplicado em Hong Kong

e China, respectivamente.

No Brasil, Pereira (2012) acrescentou 8 questões ao instrumento de pesquisa tendo

chamado de fatores facilitadores do aprendizado e foi aplicado apenas para casos para ensino.

No quadro 12 são apresentadas as questões e e ordem de aplicação em cada uma das pesquisas

1 Association for Business Simulation and Experiential Learning (absel.org)

53

realizadas por Miles, Biggs e Schubert (1986), Jennings (2002), Chang (2003), Chang et al

(2005) e Pereira (2012).

Quadro 12 – Comparativo entre os instrumentos aquisição de habilidade e fatores facilitadores

do aprendizado

Seq. Questão

Miles,

Biggs e

Schubert

(1986)

Jennings

(2002)

Chang

(2003) e

Chang et

al (2005)

Pereira

(2012)

01 Proporciona novos conhecimentos sobre a operação de uma empresa.

07 01 01 01

02 Proporciona maior aprofundamento do conteúdo em relação a

outras metodologias de ensino - - - 02

03 Auxilia na aquisição de informações - - - 03

04 Ajuda a conservar as informações a longo prazo - - - 04

05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas: (Contab.,

Finanças, Marketing, etc.). 02 02 03 05

06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas gerenciais. 01 03 04 06

07 Favorece à análise de um problema sob diferentes pontos de

vista, na discussão do grupo - - - 07

08 Aumenta a compreensão para usar as informações na resolução

de problemas. 13 04 07 08

09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações

incompletas. 10 05 06 09

10 Aumenta a confiança na habilidade para resolver problemas

práticos. 06 06 05 10

11 Aumenta a competência para o planejamento das operações de

negócios. 04 07 08 11

12 Aumenta a capacidade para implementar suas ideias e planos. 05 08 09 12

13 Auxilia na revisão de políticas e práticas organizacionais - - - 13

14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar

independentemente. 08 09 10 14

15 Aumenta a consciência sobre suas atitudes administrativas 18 10 11 15

16 Aumenta a consciência sobre as atitudes dos colegas - 11 12 16

17 Auxilia a lidar com a insegurança - - - 17

18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de problemas em grupo.

14 12 13 18

19 Motiva o trabalho em grupo. 15 13 14 19

20 Ajuda nas resoluções de conflitos. 16 14 15 20

21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus colegas. 17 15 16 21

22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os colegas. 09 16 17 22

23 Proporciona experimentar um comportamento que conhecia e

ainda não havia vivenciado. 19 17 19 23

24 Propicia a adoção de novos comportamentos administrativos. 20 18 20 24

25 Amplia a sua visão de Gestor sobre o funcionamento de uma empresa.

3 19 2 25

26 Permite aprender algo sobre você como gerente. 11 20 18 26

27 Ajuda a associar a teoria à prática gerencial - - - 27

28 Agrega realismo organizacional ao ensino. - 21 21 28

29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática

profissional. 12 22 22 29

30 Estimula a criatividade - - - 30

Fonte: Elaborado pelo autor

No quadro 13 será apresentado os resultados das pesquisas que compararam jogos

de empresas baseado em simulação com outras metodologias ativas de ensino, como casos para

ensino e projetos de consultoria. Os resultados apresentados na aplicação do instrumento de

pesquisa de Miles, Biggs e Schubert (1986) apresentaram que os casos para ensino foram

superiores ao jogo de empresa baseado em simulação em quase todos as questões avaliadas

54

com exceção de uma questão (Aumenta a competência para o planejamento das operações de

negócios). Na replicação do instrumento de pesquisa realizada por Jennings (2002), comparando

jogos de simulação, projeto de consultoria e caso para ensino no Reino Unido, das 22 questões

avaliadas, os jogos de empresas baseado em simulação foram superiores ou igual em relação

ao caso para ensino em 20. Em relação ao projeto de consultoria, foram superiores em todas as

questões avaliadas.

Quadro 13 – Resultados das pesquisas sobre aquisição de habilidades com casos para

ensino, jogos de empresas e projeto de consultoria

Seq.

Miles, Biggs e

Schubert

(1986)

Jennings (2002) Chang (2003) Chang et al (2005)

CS BS CS BS PC CS BS PC CS BS PC

1 2,53 3,14 2,66 2,17 2,85 2,65 2,12 3,90 2,10 2,00 3,50

2 - - - - - - - - - - -

3 - - - - - - - - - - -

4 - - - - - - - - - - -

5 2,59 2,89 2,81 1,93 3,55 2,78 1,76 4,80 2,50 1,25 4,50

6 1,98 2,97 2,37 2,27 3,18 2,46 2,58 4,10 2,18 2,20 4,00

7 - - - - - - - - - - -

8 2,53 3,05 2,51 2,20 3,29 2,55 2,10 4,00 2,20 1,95 3,80

9 2,34 2,67 2,70 2,24 2,85 2,29 1,98 3,90 2,00 1,34 3,70

10 2,42 2,92 2,48 2,58 3,11 2,37 2,67 4,00 2,00 2,25 3,80

11 2,84 2,80 2,88 2,24 3,48 3,29 2,12 4,00 3,00 1,95 3,80

12 2,89 2,92 2,92 2,35 3,29 3,20 2,33 4,00 3,00 1,95 3,80

13 - - - - - - - - - - -

14 2,89 3,28 2,77 2,37 2,96 3,09 2,47 3,90 2,90 2,15 3,50

15 3,02 3,31 2,48 2,35 2,88 2,84 2,50 2,84 2,60 2,25 2,55

16 - - 2,25 1,92 2,92 2,19 1,80 3,80 2,00 1,50 3,30

17 - - - - - - - - - - -

18 2,67 3,11 2,74 1,96 3,00 2,76 2,27 3,80 2,45 2,00 3,30

19 3,20 3,45 3,07 2,71 3,03 3,50 2,93 3,50 3,25 2,55 3,25

20 3,19 3,47 3,25 2,96 3,03 3,50 2,93 3,50 3,20 2,55 3,20

21 2,86 2,98 2,55 2,46 2,59 2,27 2,27 3,20 2,10 2,10 3,00

22 2,66 2,88 2,44 2,44 2,66 2,36 2,57 3,20 2,15 2,20 3,00

23 3,03 3,30 2,96 2,22 3,33 3,57 2,47 3,60 3,35 2,00 3,40

24 3,02 3,48 2,92 2,17 3,11 3,38 2,67 3,28 3,15 2,00 3,00

25 2,59 3,02 2,66 2,79 3,96 2,70 2,78 4,20 2,10 2,35 4,00

26 2,59 3,28 2,55 2,20 3,07 2,84 2,22 3,80 2,55 1,80 3,60

27 - - - - - - - - - - -

28 - - 1,85 1,73 2,40 1,84 1,83 2,75 1,55 1,15 2,50

29 3,77 4,21 3,48 2,92 3,85 4,29 3,37 4,50 3,90 2,80 4,00

30 - - - - - - - - - - -


Na pesquisa apresentada por Chang (2003) aplicada em Hong Kong, os jogos de

empresas baseados em simulação foram superiores em todas as questões em relação ao projeto

de consultoria e em 18 das 22 questões quando comparados aos casos para ensino. No estudo

de Chang et al (2005) aplicados na China, os jogos de empresas apresentaram resultados

similares ao estudo de Chang (2003). Pelas pesquisas avaliadas, conclui-se que os alunos

55

participantes das experiências com jogos de empresas baseado em simulação quando

compararam com outras metodologias ativas de ensino, na sua maioria, avaliaram de forma

positiva a adoção desta estratégia de ensino e preferem participação ativa no processo de

aprendizagem.

Sob outro aspecto, mas relacionado à aprendizagem dos alunos, considera-se que é

preciso compreender as diferenças entre os alunos sobre aspectos da sua motivação, atitude e

respostas aos diversos estímulos do ambiente de sala de aula e práticas adotadas pelo professor

(FELDER; BRENT, 2005). Sonaglio, Godoi e Silva (2013) citam que o professor deve

reconhecer que há diferentes estilos em um mesmo ambiente de aprendizagem. Os autores

abordam que a ação docente deve ser balizada pela identificação de que conhecimentos,

habilidades e comportamentos, que precisam ser desenvolvidos ou potencializados e definir

quais estratégias devem ser utilizadas para reflexão da necessidade de modificar o

comportamento diante de uma nova experiência.

2.3. ESTILOS DE APRENDIZAGEM

Um estilo de aprendizagem é definido como a preferência ou predisposição de um

indivíduo para perceber e processar a informação de uma maneira particular ou em uma

combinação de formas (ZAPALSKA; BROZIK, 2006). Desde que um estilo específico de

aprendizado represente uma preferência individual de apenas um ou dois dos quatro modos do

ciclo de aprendizagem, sua eficácia é limitada às situações de aprendizagem, que envolvem a

aquisição e a transformação (SILVA et al, 2012).

Estilos de aprendizagem são, portanto, modos especializados de adaptação,

reforçados pela escolha permanente de situações em que um estilo é bem-sucedido (KOLB;

KOLB, 2005). Representa não o que a pessoa aprende, mas sim o modo como ela se comporta

durante o aprendizado. São as qualidades e preferências nos modos dos indivíduos em conduzir

as informações e os processos (FELDER, 1996).

Zapalska e Brozik (2006) abordam a importância de ter em mente que mesmo se

um determinado aluno aprende melhor de uma certa maneira, ele ou ela deve ser exposto a uma

variedade de experiências de aprendizagem para se tornar um aluno mais versátil. Quando

56

estilos de aprendizagem dos alunos são identificados, é possível definir um contexto apropriado

da aprendizagem.

Kolb (1984) assinala a importância do papel de um professor na identificação dos

diferentes estilos de aprendizagem, além do estabelecimento de um processo de intervenção

quando necessário, para potencializar a ocorrência da aprendizagem. De acordo com Zapalska

e Brozik (2006), é muito importante para os instrutores compartilharem informações com os

alunos sobre seus estilos de aprendizagem e as estratégias de ensino preferenciais para

acomodar esses estilos.

Ao compartilhar informações sobre estilos de aprendizagem, os professores

auxiliam os alunos a ganhar poder e controle sobre seus estilos pessoais de aprendizagem e o

processo de aprendizagem. Entretanto, Wynd e Bozman (1996) alertam para a dificuldade dos

professores em adotar práticas que atendam aos diferentes estilos de aprendizagem. Isso porque

uma sala de aula existe uma heterogeneidade de estilos. Seguindo a linha de raciocínio dos

autores, Felder e Brent (2005) sugerem que se o professor consegue alcançar certo nível de

adaptação, os alunos poderão aprender de forma mais eficiente, principalmente quando se

explora os diversos estilos de aprendizagem.

Valaski, Malucelli e Reinehr (2011) apresentaram uma pesquisa bibliométrica

sobre diversos estudos empíricos internacionais no período de janeiro de 2005 a janeiro de 2011

com foco na identificação de estilos de aprendizagem no uso de metodologias ativas. No

levantamento efetuado pelos autores, o modelo de Felder e Silverman foi o mais utilizado,

seguido pelos models de Kolb e VARK. A seguir são apresentados os modelos do ciclo de

aprendizagem de Kolb e os estilos de aprendizagem de Fleming e Mills (VARK) e Felder e

Silverman.

2.3.1. Estilos de aprendizagem Modelo de Kolb

Segundo Kolb (1984), a aprendizagem vivencial considera o aprendizado como um

processo, no qual o conhecimento é produzido através da transformação da experiência. Dessa

forma, é possível extraírem-se três aspectos fundamentais da aprendizagem vivencial.

Inicialmente, observa-se uma ênfase no processo e na aprendizagem, em oposição à ênfase no

conteúdo e no resultado, característicos do ensino tradicional. Segundo, o conhecimento é visto

como um processo de transformação que é continuamente criado e recriado, em lugar de um

57

produto acabado que deve ser adquirido ou transmitido. Finalmente, a aprendizagem vivencial

reconhece que os indivíduos aprendem de diferentes formas e respondem distintamente a um

mesmo estímulo. O modelo desenvolvido por Kolb (1984) possui quatro habilidades que a

pessoa necessita para efetivar seu aprendizado, que são apresentadas no quadro 14.

Quadro 14 - Relação entre as etapas do ciclo de aprendizagem e os pontos fortes de aprendizagem Habilidade Pontos fortes na aprendizagem

Experiência

Concreta (EC)

Aprendizagem como resultado dos sentimentos: aprender como resultados de experiências

específicas; relaciona-se com as pessoas; ser sensível aos sentimentos e às pessoas.

Observação

Reflexiva (OR)

Aprendizagem por meio da Observação e da Audição: observar cuidadosamente antes de

fazer um juizo; ver as coisas de diferentes perspectivas; buscar o significado das coisas.

Conceituação

Abstrata (CA)

Aprendizagem por meio do raciocínio: analisar com lógica as ideias; planificar

sistematicamente; atuação baseada na compreensão intectual da uma situação.

Experimentação

Ativa (EA)

Aprendizagem por meio da Ação: Habilidade para cumprir tarefas; envolver riscos;

influenciar pessoas e acontecimentos por meio da ação.

Fonte: Kolb (1984)

De acordo com Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), no ciclo de aprendizagem que idealizou,

Kolb identificou duas dimensões de aprendizagem distintas: percepção e processamento. A

primeira se refere à forma “como percebemos” a informação e a segunda, à forma “como

processamos” a informação. Neste sentido, constata-se que algumas pessoas percebem melhor

a informação através de experiências concretas (como por exemplo, tocar, ver, ouvir), enquanto

outras percebem melhor a informação abstratamente, lançando mão de conceitos mentais ou

visuais.

Figura 3 - Ciclo de Aprendizagem Vivencial

Fonte: Adaptado de Kolb (1984)

58

Na dimensão percepção, opõem-se Concreto versus Abstrato (EC – CA). Após a

informação ser percebida, passa-se à fase de processamento. Aqui, o sistema de opostos é a

Ação versus Reflexão (EA – OR). Os eixos idealizados por Kolb (1984) estão representados na

figura 3.

No estudo de Kolb (1984), enquanto alguns indivíduos processam melhor a

informação através da experimentação ativa (fazendo alguma coisa com a informação), outros

preferem a observação reflexiva (pensando sobre as coisas). Estas duas dimensões podem ser

combinadas para identificar as quatro categorias de estilos de aprendizagem: Divergente (EC –

OR); Assimilador (OR – CA); Convergente (CA – EA); e Acomodador (EA – EC). No quadro

15 são descritos os estilos de aprendizagem proposto no ciclo de aprendizagem de Kolb.

Quadro 15 - Estilos de Aprendizagem propostos por Kolb (1984)

Estilo Habilidades

PREDOMINANTES Características

Convergente Conceituação Abstrata e

Experimentação Ativa

Raciocínio hipotético-dedutivo, concentração em

problemas específicos. Preferem lidar com coisas a pessoas,

tendem a se especializar em ciências naturais.

Divergente Experiência Concreta e

Observação Reflexiva

Forte capacidade de imaginação, melhor desempenho em situações

de geração de ideias. Interessam-se por pessoas, tendem a ser

imaginativos e emotivos, estilo característico dos gerentes de

pessoal.

Assimilador Conceituação Abstrata e

Observação Reflexiva

Raciocínio indutivo, forte capacidade de criar modelos teóricos,

assimilar observações desencontradas e transformá-las numa

explicação integrada, estilo característico dos departamentos de

pesquisa e planejamento.

Acomodador Experiência Concreta e

Experimentação Ativa

Realizar coisas, executar planos e experimentos. Tendem a

arriscarem-se mais e a se sobressairem em situações nas quais

precisem adaptar-se a circunstâncias imediatas específicas, estilo

característico das áreas de marketing ou vendas.

Fonte: Cordeiro e Silva (2011)

Kolb (1984) desenvolveu um instrumento chamado LSI (Learning Stile Inventory) que

consiste em identificar os estilos predominantes dos estudantes por meio de características

comuns para avaliar e melhorar o método de ensino que está sendo utilizado.

2.3.2. Estilos de aprendizagem Modelo de VARK

O modelo para identificar o estilo de aprendizagem VARK foi publicado por

Fleming e Mills (1992) com o título Not Another Inventory. Antes do trabalho de Fleming e

Mills (1992), VAK era de uso comum e, provavelmente, remonta aos gregos. Fleming dividiu

a dimensão Visual (o V em VAK) em duas partes: simbólico como Visual (V) e um texto como

leitura/gravação (R). Isto criou um quarto modo, de leitura/gravação e trouxe a palavra VARK

59

para um novo conceito, uma abordagem de aprendizagem preferências, um questionário e

materiais de apoio (www.vark-learn.com). O uso efetivo do instrumento VARK e de seus

conteúdos definidos para cursos em ambientes virtuais pode resultar em uma experiência de

aprendizagem que pode ser apropriado para todos os tipos de alunos (ZAPALSKA; BROZIK,

2006). Ambos estudantes e professores, geralmente exibem uma forte preferência por um modo

particular, ao mesmo tempo que podem ter uma relativa fraqueza ou força em alguns outros

modos, conforme apontado no Quadro 16.

Quadro 16 - Estratégias e comportamento dos estilos de VARK Tipo e Características Estratégias de Ensino Comportamento

Auditivos (A)

Abstrata e concreta,

analítica, seqüencial,

reflexivo, independente,

orienado a memória

competitivo, perceptual,

conceitual, habilidade

orientada.

Palestra, instruções orais, discussões,

tarefas independentes, apresentações

orais e objetiva e prática, ensino

programado, tarefas com respostas

específicas, memorização, classificação

verbal, apresentação sequencial, tempo

para pensar, questionamento verbal,

focando questões / diretiva,

continuaram partilha verbal,

reformulação verbal.

Necessitam de tempo amplo processo,

interagir com a informação por via oral,

solicitar repetições orais, reformular e

desenvolver temas, solicitar

informações adicionais, deve primeiro

entender os fatos e entender todo o

conceito.

Visual (V)

Abstrato e concreto

aleatória, concreta, ativa,

eficaz, campo sensível,

campo-dependente,

holística conceito

orientado, perceptivo e

imaginativo.

Formatos visuais, influências

ambientais, grupo de aprendizagem,

organizadores gráficos, modelagem,

manifestações, role-playing,

apresentações dos alunos, viagens

arquivados, contas ou histórias

motivacionais, instrução apoiada por

computador, atividades que permitam a

liberdade e enfatizar a criatividade,

perguntas abertas, ensinando aos

sentidos.

Preferem aprender sobre um conceito

antes de tentar entender suas partes,

repetição, imagem visual, não prestando

atenção, o tempo de espera, delineando,

exigem ajudas visuais (gráficos,

diagramas, desenhos e esboços), a fim

de dar sentido a algo de novo.

Cinestésico (K)

Dependente e

independente, concreto

sequencial, aleatório

concreto, criativo,

comportamentais,

necessidade de interação,

por natureza física,

sensorial, aprende

fazendo, ativo, concreto.

Completando materiais comerciais com

componentes de manipulação,

concentrando-se técnicas que incluem

interação com os objetos, questionando

com base em interações físicas com

objetos; manifestações de estágio,

viagens de campo, o contacto directo,

aprendizagem experiencial, simulação,

jogos

Como aprender fazendo, a necessidade

de algo para entender e dominar,

dependem de interação física durante o

processo de aprendizagem, gostaria de

ser participantes ativos e dinâmica, a

fim de compreender e aprender,

requerem exploração e tempo de

experimentação, a interação com

recursos e materiais, em preparação

aplicação antecipada, de conceito,

experiência em primeira mão, a

participação.

Leitores/Escritores (R)

Resumo e concreto

aleatória, concreta, ativa

e efetiva, campo sensível

campo-dependente,

conceito orientado.

Focando técnicas de escrita, o foco

perguntas por escrito, os estímulos

visuais, diagramas e gráficos; formatos

visuais, modelagem, demonstrações,

atividades que permitam a liberdade e

enfatizar a criatividade, perguntas

abertas, ensinando aos sentidos.

Prefere levar informações de forma

mais eficiente a partir de títulos de

leitura, listas de definição, de aulas de

notas e livros didáticos, gosto de

escrever idéias e princípios em outras

palavras, escrever as palavras de novo e,

novamente, organizar e transformar

qualquer diagrama, gráfico e simulação

em palavras.

Fonte: Traduzido de Zapalska e Brozik (2006).

60

O instrumento de pesquisa elaborado por Flemming e Mills (1992) contém 16 itens

de avaliação e o respondente pode escolher, em cada questão, uma ou mais opções de respostas

para os tipos visual (V), aural (A), leitores/escritores (R) ou cinestésicos (K). O estilo do

respondente será determinado pela maior soma no número de respostas em cada tipo.

De acordo com o modelo apresentado por Flemming e Mills (1992), nenhum

estudante ou professor é restrito a apenas um dos quatro tipos: V, A, R, ou K. Desta forma, o

respondente pode ser identificado no estilo Multimodal (M), que é considerado híbrido. O

respondente ainda pode ser classificado em dois ou mais estilos do Modelo VARK e consegue se

adequar melhor a diversas situações já que sua adaptabilidade para um método de ensino é

flexível.

2.3.3. Estilos de aprendizagem Modelo de Felder e Silverman

Segundo Felder e Silvermann (1988), os estudantes apresentam forte tendência e

preferência a determinadas dimensões, que definem as formas de receber, processar, perceber

e organizar a informação. Os autores definiram 4 dimensões para identificar o estilo de

aprendizagem do aluno: processamento, percepção, entrada e organização que são apresentados

no quadro 17.

A partir do estudo de Felder e Silvermann (1988) foi criado o índice de Estilo de

Aprendizagem (Index of Learing Style – ILS) por Felder e Soloman (1991). O índice de estilo

de aprendizagem foi disponibilizado na Internet em 1996 e continua sendo respondido por

milhões de pessoas por ano.

O instrumento de pesquisa contém 44 questões utilizadas para identificar os estilos

de aprendizagem preferenciais dos aprendizes nas quatro dimensões de aprendizagem que

compreendem o modelo de Felder e Silverman (1988): Ativo/Reflexivo; Sensorial/Intuitivo;

Visual/Verbal; Sequencial/Global. As respostas têm alternativas a ou b e são 11 questões para

cada dimensão. A quantidade de respostas no tipo e na dimensão determinará o posicionamento

de acordo com a intensidade. O modelo de Felder e Silverman (1988) pode ser considerado

complementar ao estudos realizados por Kolb (1984) e Flemming e Mills (1992).

61

Quadro 17 – Dimensões, tipo e características para cada estilo de aprendizagem Dimensão Tipo Características

Processamento

Ativo

- tendem a reter e compreender melhor a informação participando ativamente de

alguma atividade, discutindo, aplicando ou explicando para outros;

- gostam do trabalho em grupo; são rápidos, mas podem ser precipitados.

Reflexivo

- preferem refletir calmamente sobre a informação;

- podem ser mais lentos para iniciar uma atividade gostam do trabalho

individual ou em dupla.

Percepção

Sensorial

- gostam de resolver problemas através de procedimentos bem estabelecidos e

não apreciam complicações e surpresas;

- são pacientes com detalhes;

- memorizam fatos com facilidade;

- apreciam trabalhos de manipulação, experimentais, repetitivos (laboratório);

- tendem a ser práticos e cuidadosos;

- não gostam de disciplinas que não têm uma conexão aparente com o mundo

real.

Intuitivo

- frequentemente preferem descobrir possibilidades e interrelações;

- gostam de inovação e não apreciam a repetição;

- sentem-se confortáveis com abstrações e formulações matemáticas;

- são rápidos e criativos;

- não apreciam as disciplinas que envolvem muita memorização e cálculos

rotineiros; apreciam a variedade.

Entrada

Visual

- lembram-se mais do que viram; substituem as palavras por símbolos;

- preferem as representações visuais – diagramas, quadros, cronogramas,

gráficos, filmes e demonstrações;

- reconstroem imagens de diferentes modos.

Verbal

- tiram mais proveito das explanações escritas e faladas;

- gostam de ouvir e de tomar notas; materiais de apoio impressos são úteis

para eles;

- repetem as palavras, falando ou escrevendo;

- fazem a leitura de suas notas em silêncio; transformam diagramas em

palavras.

Organização

Sequencial

- avançam com entendimento parcial;

- ganham entendimento em passos lineares, com cada passo derivado do

anterior;

- tendem a seguir caminhos lógicos e graduais na solução de um problema;

- têm facilidade para explicar;

- enfatizam a análise, os detalhes.

Global

- aprendem em grandes saltos, absorvendo o material quase que aleatoriamente,

sem enxergar conexões, e repentinamente compreendem tudo;

- precisam do contexto, do grande quadro;

- são hábeis para resolver rapidamente problemas complexos;

- têm facilidade para juntar elementos, de maneiras novas, uma vez que tenham

enxergado o grande quadro, mas podem ter dificuldade para explicar como

fizeram isso;

-o foco está na síntese, no pensamento sistêmico, holístico.

Fonte: Traduzido de Felder e Silvermann (1988)

De acordo com Felder e Silvermann (1988), a intensidade na escala pode ser leve,

moderada ou forte para um ou outro estilo na dimensão. Isto significa que o aluno com estilo

levemente ativo pode ter dificuldades em lidar com a aprendizagem de forma ativa. No

posicionamento dos autores, na intensidade leve, a preferência do aluno por aprender ou, ainda,

sua dificuldade para aprender é equilibrada para qualquer um dos tipos definidos na dimensão.

Neste caso pode ser considerada ambas as preferências nesta dimensão/eixo.

62

2.3.4. Estudo comparativo dos modelos de estilos de aprendizagem e suas aplicações

em jogos de empresas baseados em simulação

Na elaboração desta pesquisa foram avaliados os modelos de Kolb (1984),

Flemming e Mills (1992) e Felder e Silverman (1988), para verificar se os estilos de

aprendizagem influenciam o desempenho do aluno em um jogo de empresas baseado em

simulação como ferramenta de aprendizagem. A proposta é a identificação individual dos

estilos de aprendizagem dos participantes e suas relações no processo de aprendizagem.

De acordo com Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Felder e Silvermann (1988)

construíram duas de suas dimensões do modelo de identificação de estilos de aprendizagem

com base nos estudos de Kolb (1984).

A primeira dimensão é a de processamento, que no modelo de Kolb apresenta um

eixo que avalia a transformação via extensão (experimentação ativa) versus intenção

(observação reflexiva), no modelo de Felder e Silvermann (1988) identifica como o aluno

prefere processar as informações: de forma ativa com engajamento físico e discussões ou

reflexiva através da introspecção.

Na segunda dimensão, ambos os modelos avaliam que tipo de informação o aluno

recebe preferencialmente. Na dimensão de percepção, proposta por Felder e Silvermann (1988),

as duas formas propostas são: sensorial, através de dados experimentais e fatos; intuitiva com

teorias, informação simbólica ou modelos matemáticos. Assim, o eixo apresentado por Kolb

(1984) avalia a experiência concreta (sentir) versus conceituação abstrata (pensar).

As outras duas dimensões propostas por Felder e Silvermann (1988), entrada e

organização, apresentam semelhanças com os tipos apresentados nos estudos de Flemming e

Mills (1992).

A dimensão de entrada de Felder e Silvermann (1988) apresenta características

coincidentes com os tipos V (Visual), A (Auditivos) e R (Leitores e Escritores), apresentados

no modelo VARK. Da mesma forma, o tipo K (Cinestésicos) do modelo VARK pode ser

comparado com o tipo global da dimensão de organização no modelo de Felder e Silvermann

(1988). Esta dimensão, identifica como o aluno prefere progredir durante o processo de ensino

63

aprendizagem. No quadro 18 é apresentado um esquema comparativo entre as dimensões e os

tipos de modelos estudados nesta pesquisa.

Quadro 18 - Estudo comparativo entre estilos de aprendizagem

Modelo de KOLB (1984) Modelo de Felder e Solomon

(1991)

Modelo de Flemming

e Mills (1992) - VARK

Acomodativo Divergente Processamento

Visual (V)

Ativo Reflexivo

Percepção Aural/Auditivo (A)

Sensorial Intuitivo

Convergente Assimilativo

Entrada Leitor/Escritor (R)

Visual Verbal

Organização

Cenestésico (K) Sequencial Global


Nos três modelos para identificação dos estilos de aprendizagem aplicados com

jogos de empresas baseados em simulação por Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), Motta, Melo e

Paixão (2012), Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012) e Bouzada (2013), os

modelos de Kolb (1984) e VARK, elaborado por Flemming e Mills (1992) apresentam

dimensões e tipos coincidentes com o modelo apresentado por Felder e Silvermann (1988).

A seguir são apresentados estudos empíricos com a identificação de estilos de

aprendizagem com jogos de empresas como estratégia de ensino. Portanto, nesta pesquisa será

utilizado o estudo elaborado por Felder e Silvermann (1988), por combinar as dimensões/eixos

com os modelos de Kolb (1984) e VARK, elaborado por Flemming e Mills (1992).

2.3.5. Estilos de aprendizagem e jogos de empresas baseados em simulação no Brasil

Para identificar os modelos utilizados no Brasil, no quadro 19 são apresentados estudos

empíricos nacionais sobre estilos de aprendizagem relacionados a jogos de empresas baseado em

simulação e estilos de aprendizagem.

Sentir

Refletir

Pensar

Agir

64

Quadro 19 - Estudos empíricos sobre estilos de aprendizagem e jogos de empresas baseados em

simulação Referência Proposta Modelo Análise Resultados

Madkur,

Mrtvi e

Lopes

(2008)

Analisar os estilos de

aprendizagem nos jogos

de empresa

Kolb

(1984)

Estatística

Descritiva

Uma equipe homogênea com estilo

divergente apresentou

comportamento diferenciado.

Motta, Melo

e Paixão

(2012)

Analisar a percepção

dos jogos de empresas

em administração

Kolb

(1984)

Análise do

Discurso

Coletivo

Os estilos de aprendizagem foram

utilizados para a formação das

equipes.

Dias, Sauaia,

Yoshizaki

(2012)

Analisar a relação entre

o aproveitamento do

estudante e o estilo de

aprendizagem

Felder e

Silverman

(1988)

Estatística

Descritiva

O estilo de aprendizagem influencia

no aproveitamento escolar. O

melhor rendimento foi atribuído ao

estilo ativo-reflexivo.

Freitas et al

(2012)

Analisar os jogos de

empresas relacionados

com estilos de

aprendizagem para

desenvolver

competências,

habilidades e atitudes

KOLB

(1984)

Análise de

Cluster,

ANOVA 1-

way e

Correlação de

Pearson

Entre os estilos de aprendizagem

não foram encontradas diferenças

significativas.

Bouzada

(2013)

Avaliar se os estilos

diferentes influenciam

no aprendizado com

metodologias

alternativas como jogos

de empresas

VARK

(1992)

ANOVA 1-

way

Os estilos de aprendizagem

apresentaram resultados iguais a

10% de nível de significância. O

melhor desempenho foi apresentado

pelo estilo visual.


No quadro 19, na pesquisa realizada por Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), os estilos

de aprendizagem foram utilizados para determinar a formação das equipes no processo de

aprendizagem com a utilização de jogo de empresas. Como conclusão, o comportamento das

equipes no processo de análise e tomada de decisão, não resultou importantes diferenças entre

os estilos de aprendizagem. Apenas os divergentes parecem trabalhar com alguma lateralidade,

sem muita organização da empresa em áreas funcionais, mas atentos ao tempo utilizado.

No estudo apresentado por Bouzada (2013), houve diferença de média entre os

estilos Leitor/Escritor e Visual, quando utilizado nível de significância em 10%. Em nível de

significância de 5%, as conclusões coincidiram com os estudos de Motta, Melo e Paixão (2012)

e Freitas et al (2013) não apresentaram diferenças entre os estilos de aprendizagem na aplicação

de jogos de empresas.

O estudo apresentado por Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012) avaliou o desempenho

dos estudantes na utilização de um jogo de empresas das quatro dimensões propostas pelo

modelo de Felder e Silverman (1988): Sensorial-Intuitivo; Visual-Verbal; Ativo-Reflexivo;

Sequencial-Geral. Como conclusão, o único estilo em que se observa diferença de desempenho

65

associado à preferência de aprendizagem foi o estilo Ativo-Reflexivo. Nesse estilo notou-se

uma tendência de aumento no aproveitamento no sentido do Reflexivo.

Nesta pesquisa, a identificação do estilo de aprendizagem no jogo de empresas

baseado em simulação será realizada pelo modelo proposto por instrumento elaborado por

Felder e Soloman (1991) com base nos estudos apresentados por Felder e Silvermann (1988).

A seguir, será apresentado o cenário para aplicação do jogo de empresas baseado

em simulação proposto nesta pesquisa. As decisões logísticas visam melhorar o atendimento

em relação ao nível de serviço desejado pelos clientes. A tomada de decisão em processos de

abastecimento, planta e distribuição num ambiente simulado geram impactos causam efeitos no

desempenho organizacional.


eficiência e responsividade para analisar os custos e trade-offs podem auxiliar no processo de

redução e otimização dos valores agregados nos processos logísticos. A escolha do tema com

base na tomada de decisão nos processos logísticos se dá pela complexidade envolvida nestes

processos e pela utilização de modelos de simulação e otimização para redução dos impactos

dos custos logísticos no desempenho organizacional.

2.4. PROCESSOS LOGÍSTICOS

De acordo com Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP), a

Gestão Logística é a parte do gerenciamento da cadeia de abastecimento que planeja,

implementa e controla o fluxo de mercadorias de forma eficiente e eficaz e do armazenamento

de bens e serviços entre o ponto de origem e o ponto de consumo, a fim de atender às exigências

dos clientes. A gestão logística interpreta cada atividade na cadeia de suprimento como

contribuinte do processo de agregação de valor. O valor da logística é manifestado em termos

de tempo e lugar. Produtos e serviços não têm valor, a menos que estejam em poder dos clientes

quando e onde eles pretendem consumi-los (BALLOU, 2011).

Christopher (1999) defende que a logística é o processo de gerenciar

estrategicamente a aquisição, movimentação e armazenagem de materiais, peças e produtos

acabados (e os fluxos de informações correlatas) através da organização e seus canais de

marketing, de modo a poder maximizar as lucratividades presente e futura através do

66

atendimento dos pedidos a baixo custo. Na figura 4 são apresentados os componentes da

Logística Empresarial, que são geradores de custos que nem sempre estão claros nos processos

de gerenciamento do abastecimento e da distribuição física.

Figura 4 - Componentes da Logística Empresarial

Fonte: Ballou (2011, p. 31)

Os processos logísticos de abastecimento, planta e distribuição são geradores dos

custos logísticos pelas operações físicas de embalagens, transportes, armazenagem e

movimentação entre as fábricas e pelos valores inerentes ao funcionamento da cadeia como a

manutenção de inventário, tecnologia de informação, tributação e falhas (FARIA; COSTA,

2010). No quadro 20 são demonstrados os processos que geram custos logísticos em uma

empresa.

Quadro 20 - Componentes dos processos logísticos

Processo Logístico Custos dos Elementos e Operações Físicas

Abastecimento

Embalagens e

Dispositivos Transportes Armazenagem

Movimentação nas

fábricas Planta

Distribuição

Custos inerentes ao

funcionamento da cadeia

Manutenção de Inventário

Tecnologia de Informação

Custos Tributários

Custos das Falhas

Fonte: Faria e Costa (2010).

A gestão logística interpreta cada atividade na cadeia de suprimento como

contribuinte do processo de agregação de valor. Os custos logísticos são significativos e podem

67

agregar valor. A minimização destes custos pode ser repassada como benefícios aos clientes e

aos acionistas da empresa (BALLOU, 2011). De acordo com SINGH et al (2010), a gestão da

cadeia de abastecimento eficaz tornou-se uma forma potencial nos dias de hoje para melhorar

o desempenho organizacional através de práticas de fornecimento e vantagens competitivas no

mundo competitivo.

De acordo com Ballou (2011), os custos que as empresas agregam no

abastecimento físico dos suprimentos e de distribuição física dos produtos acabados

determinam a frequência com que seu sistema logístico precisa ser replanejado. De acordo

com Faria e Costa (2010), os custos logísticos são definidos como todos os valores de uma

empresa incorrentes no fluxo de materiais e bens entre fornecedores à fabricação, no processo

de produção e na entrega ao cliente com o objetivo de minimizar os custos envolvidos e

melhorando os níveis de serviços aos consumidores.

Para Faria e Costa (2010), o foco da gestão empresarial está voltado para os

processos e a logística é definida como um macroprocesso composto de processo básicos:

Abastecimento engloba os custos para colocar materiais aos sistemas logísticos e de produção,

ou seja, trazê-los dos fornecedores à planta; Planta envolve as atividades desde o recebimento

das matérias-primas, todo o suporte logístico à fabricação e a entrega dos produtos acabados

para a expedição. A distribuição engloba, entre outras atividades: previsão de demanda,

quantificação e localização de estoques de produtos e administração de recursos. Além dos

custos dos processos logísticos, existem os custos que são relativos as cadeias e são

classificados como manutenção de inventário, tecnologia de informação, tributários, níveis de

serviços e falhas logísticas.

De acordo com Bio, Faria e Robles (2002), para melhorar o desempenho e

mensurar a eficiência da cadeia logística, os processos logísticos devem ser conhecidos e os

gestores de logística devem identificar os custos referentes a cada processo com o objetivo de

reduzir o impacto destes nos resultados econômicos da organização e obter vantagem

competitiva. Os processos logísticos de abastecimento, planta e distribuição são geradores dos

custos logísticos pelas operações físicas de embalagens, transportes, armazenagem e

movimentação entre as fábricas e pelos valores inerentes ao funcionamento da cadeia como a

manutenção de inventário, tecnologia de informação, tributação e falhas (FARIA; COSTA,

2010).

68

Lambert, Stock e Valentine (1998) reiteram que a análise do custo total envolve a

otimização das atividades de transporte, armazenagem, inventário, processamento de pedidos

e sistemas de informação e do custo decorrente de lotes; ao mesmo tempo, tem como

perspectiva os resultados econômicos como um sistema que se esforça para minimizar os

custos totais, enquanto alcança um nível desejado ao cliente.

De acordo com Alves et al (2011), uma das principais razões da dificuldade na

adoção de um método integrado de apuração de custos logísticos ainda é a falta de informação

apropriada sobre custos. Os autores relatam que os sistemas contábeis convencionais

geralmente não contribuem para a identificação dos impactos dos custos relativos à logística,

pois, com freqüência, alocam-nos em outras áreas. No quadro 21 são apresentados modelos de

apuração de custos logísticos.

Quadro 21 – Modelos de Apuração de Custos Logísticos Modelo Fórmula de Cálculo

Uelze (1974) Custo logístico (L) resulta do somatório de custo de transporte (T) mais o custo de

armazenagem (A) mais o custo de manuseio do item (M) mais o custo de obsolescência

(O), considerando o período em que o produto estiver armazenado e no transporte, mais o

custo do dinheiro (D), levando em consideração o tempo estocado e o tempo utilizado para o

transporte do produto.

Dias (1996) Custo total (CT) é resultado da soma do custo total de armazenagem (CTA) e o custo total

de pedido (CTP). Para o referido autor, a teoria de dimensionamento e controle de

suprimentos é baseada em minimizar o custo total.

Christopher

(2007)

Custo total de uma rede de distribuição (CT) é composto pelo custo de transporte de

materiais (CTr), custo de estocagem (CE), custo de depósitos (CD), custo de entregas locais

(CEL) e custo de processamento de pedidos (CPP).

Borba &

Gibbon (2009)

Custo logístico (CLog) é o somatório dos custos de suprimento (CS), que compreendem os

gastos com aquisição e armazenagem de insumos; custos de distribuição (CD), que

abarcam os gastos com a comercialização e armazenagem de produtos prontos; e outros

custos (OC), um termo aleatório que absorve os custos que necessariamente não estão

juntos aos custos de suprimento nem aos de distribuição, mas que são identificados como

relevantes para a logística das organizações. Os autores não incluem os custos de produção,

pois indicam que tais custos já são avaliados por outras formas de mensuração.

Faria e Costa

(2010)

O custo Logístico Total será encontrado pelo somatório dos Custos de Armazenagem e

Movimentação de Materiais, Custo de Transporte, Custo de Embalagens, Custos de

Manutenção de Inventário e Custos inerentes ao funcionamento da Cadeia.

Kussano e

Batalha (2012)

O custo logístico é o somatório dos custos de transporte (frete, perda, oportunidade e estadia)

mais custos de armazenagem, estoque, transbordo, portuários e tributários.

Fonte: Adaptado de Alves et al (2011).

Os custos logísticos podem ser apurados por processos logísticos de abastecimento,

planta e distribuição conforme relata Borba e Gibbon (2009) e por atividades abordadas nos

estudos de Uelze (1974), Christopher (2007) e Kussano e Batalha (2012). O modelo de Borba

e Gibbon (2009) mostra que custo logístico total é o somatório dos custos de abastecimento

(que compreendem os gastos com aquisição e armazenagem de insumos), dos custos de

distribuição (que abarcam os gastos com a comercialização e armazenagem de produtos

69

prontos) e dos outros custos (que necessariamente não estão juntos aos custos de suprimento

nem aos de distribuição, mas que são identificados como relevantes para a logística das

organizações). Os autores não incluem os custos de planta, pois indicam que tais custos já são

avaliados por outras formas de mensuração. A elaboração da apuração dos valores relacionados

aos custos logísticos propostas no simulador do jogo de empresas baseados em simulação são

apresentadas no capítulo 4.

O planejamento da cadeia logística e adoção de um sistema de métricas para ajustar

os custos logísticos podem ajudar na redução e otimização dos valores agregados pelos

processos logísticos. Entretanto, a complexidade e as relações existentes nos diversos níveis

dificultam as decisões que devem ser tomadas de forma sistemática e integrada para o sucesso

do funcionamento da logística empresarial e gerenciamento da cadeia de suprimento

(BALLOU, 2011; CHOPRA; MEINDL, 2010).

2.4.1. Planejamento logístico e desempenho organizacional

O nível de serviço ao cliente é um dos focos da Logística e, portanto, constata-se

ser necessário que seja levado em consideração o impacto das exigências de cada cliente no

resultado econômico da empresa (FARIA; COSTA, 2010). De acordo com Ballou (2011), os

níveis de serviço aos clientes, a localização das instalações, o estoque e os transportes são das

mais importantes áreas em matéria de planejamento, em face dos impactos que as decisões

tomadas em cada uma delas acabam tendo sobre a lucratividade, o fluxo de caixa e o retorno de

investimento.

O planejamento logístico busca sempre responder perguntas sobre o que, quando

e como, e se desenvolve nos níveis estratégico, tático e operacional, e procura resolver quatro

grandes áreas de problemas (Figura 5). O planejamento agregado da cadeia de suprimento pela

coordenação da gestão de oferta e demanda sincronizada com níveis de estoque em resposta a

variabilidade previsível para tomar decisões sobre preços e promoções para adaptar-se aos

fatores de participação no mercado (CHOPRA; MEINDL, 2010).

De acordo com Lambert e Pohlen (2001), um sistema de métricas bem elaborado

pode aumentar a chance de sucesso através da obtenção de vantagem competitiva com a oferta

de serviços diferenciados, custos mais baixos e segmentação de mercados mais rentáveis.

Porém, as medidas adotadas geralmente são focalizadas internamente e abordam aspectos

70

financeiros, ignorando aspectos importantes do negócio e a eficácia da cadeia de suprimento

em relação ao nível de serviço prestado ao cliente.

Figura 5 - Planejamento logístico

Fonte: Elaborado com base em Ballou (2011)

Johnson e Templar (2009) indicam que a cadeia de suprimento é um facilitador e

não um impedimento para o desempenho organizacional superior, e concluem que o

desempenho da cadeia de suprimento leva a um melhor desempenho financeiro. Este estudo

demonstra os mesmos resultados obtidos pelas pesquisas de Capkun et al (2009) em indústria

de manufaturas e por Prototappa-Sieke e Seifert (2009) que detectou a interrelação operacional

e financeira nas medidas de níveis de estoque, nível de serviço, retorno sobre o investimento,

fluxo de caixa e capital de giro.

González-Benito (2010) indica que um melhor desempenho financeiro está mais

relacionado a flexibilidade e menos a forma relativa a eficiência logística. A relação entre o

desempenho da cadeia de suprimento e financeiro não foi encontrado por Singh et al (2010).

Nesta pesquisa houve a relação entre as práticas da cadeia de suprimento com a vantagem

competitiva. De acordo com Lambert e Pohlen (2001), a cadeia de abastecimento tem o objetivo

de aumento crescente disponibilidade e ao mesmo tempo reduzir custos. Mas também podem

71

ocorrer maiores custos com o aumento da disponibilidade ou vice-versa, que são considerados

como trade-offs de custos logísticos.

Os trade-offs de custos logísticos são trocas compensatórias entre os custos e o nível

de serviço prestado ao cliente e interferem no desempenho econômico-financeiro da empresa

(LAMBERT; ARMITAGE, 1979). De acordo com Amaral e Guerreiro (2013), os profissionais

sabem que os trade-offs de custos logísticos existem, mas não têm com clareza a ideia que o

custo total é determinado por eles.

Para atingir um equilíbrio entre responsividade e eficiência, com intuito de gerar

um melhor suporte à estratégia competitiva da empresa, Chopra e Meindl (2010) indicam

examinar os fatores chaves de desempenho da cadeia de suprimentos que são divididos em:

logísticos (Instalações, Estoque e Transportes) e interfuncionais (Informação, Contratação e

Precificação). Além dos fatores chaves de desempenho, o processo de previsão de demanda

futuras e como essas previsões afetam a tomada de decisão e o planejamento das operações e

vendas na empresa.

De acordo com CSCMP (2013), os atributos de medição de desempenho incluem

as seguintes características: medir apenas o que é importante; ser visível e de fácil

compreensão; apresentar resultado imediatos e demonstrar claramente o que está sendo

medido; ser compreendidos pelas partes-chave (interna e externas); e demonstrar progresso da

produtividade e dos trade-offs; e relacionar os efeitos causais no desempenho da organização.

Para o desenvolvimento desta tese, serão utilizadas as métricas elaboradas a partir

dos autores Lambert e Pohlen (2001), Chopra e Meindl (2010) e Ballou (2011) e apresentados

no capítulo 4.

De acordo com Wanke e Zinn (2004), dos dados sobre produtos, das operações e

demandas podem ser uteis para a tomada de decisões estratégicas para gerir a incerteza sobre o

nível de serviço aos clientes e aos custos envolvidos no processo. O uso de simulação para

auxiliar no processo de decisões estratégicas e táticas para avaliar o impacto financeiro que

implicam sobre produtos, clientes, áreas geográficas e canais de distribuição para, de forma

mais eficientes, resolver problemas de grande escala no planejamento logístico

(HARRINGTON; LAMBERT; STERLING, 1992).

Melnik, Rodrigues e Ragatz (2008) complementam que a utilização de um ambiente

simulado, sem correr riscos e perdas no processo decisório, pode contribuir para analisar

72

eventos e seus respectivos impactos que influenciam no desempenho organizacional. A seguir

será abordada a utilização de simulação em processos logísticos.

2.4.2. Simulação em processos logísticos

De acordo com Bateman et al (2013), a simulação é a experimentação de um

sistema real através de modelos. Os autores ressaltam que a possibilidade de criar e simular

fenômenos desejados permite conferir quão representativas seriam as mudanças, colaborando,

dessa forma, com a tomada de decisão. Na área de logísticas, as empresas têm realizado

investimento no uso de tecnologia de informação para encontrar novas alternativas para

melhorar o desempenho de suas atividades operacionais.

Como observado por diversos pesquisadores, simulação em computador oferece

aos pesquisadores várias vantagens importantes (KELTON; SADOWSKI; STURROCK,

2004). A evolução tecnológica proporciona vantagens por serem mais rápidas, mais confiáveis

e com menor custo, gerando melhor eficiências nos processos. Um dos pilares do uso de

tecnologia de informação nas empresas é a possibilidade de modelagem e simulação.

De acordo com Lean et al (2006), a simulação pode permitir experimentos a serem

realizados dentro de uma situação fictícia para mostrar os comportamentos reais e os resultados

em condições possíveis, imitando um sistema, entidade, fenômeno ou processo, representando

ou prevendo aspectos a serem estudados. Simulações são utilizadas para a formação de pessoas

para melhorar o processo de tomada de decisão em ambiente complexo e dinâmico com a

finalidade de ganhar experiência (YARSACAN, 2010).

Simulação é o processo de experimentação com um modelo detalhado de um

sistema real para determinar como o sistema responderá à mudança em sua estrutura, ambiente

ou condições (BATEMAN et al, 2013). O uso de simulações possibilita a participação ativa no

processo de experimentação e os testes podem ser realizados em configurações diferente. As

simulações permitem ao pesquisador estudar evento que seria potencialmente desastroso para

a maioria das empresas e para avaliar e compreender os processos que levariam muito tempo

para ser concluído e que seria potencialmente confundida por fatores externos, como a

intervenção humana (KELTON, SADOWSKI; STURROCK, 2004).

73

A compreensão de um processo de modelagem para simulação deve compreender

que a construção deverá estar baseada em responder questões importantes para propiciar

respostas rápidas e com custo mais baixo, resultando em uma ferramenta útil e poderosa. A

análise de impacto é um diferencial no processo de simulação.

De acordo com Melnik, Rodrigues e Ragatz (2008), a simulação de eventos não é

apresentada como um substituto para a pesquisa empírica, mas sim como um complemento e

através da análise de impacto que os administradores investigam abordagens alternativas e

experimentam ambiente com as condições necessárias e com as políticas de gestão para auxiliar

na tomada de decisão.

No quadro 22 são apresentados os tipos de simulação para aplicações no

gerenciamento da cadeia de suprimento conforme Tarokh e Golkar (2006). As simulações na

área de logística, principalmente no gerenciamento da cadeia de suprimento têm sido aplicadas

ao longo do tempo. O jogo Beer Game serve para ajudar os alunos a gerenciar uma cadeia de

suprimentos eficiente e solucionar problemas. O jogo foi evoluindo na sua aplicação, desde

aplicado com escores calculados manualmente até a possibilidade de jogar de forma interativa

na Internet em qualquer parte do mundo.

Quadro 22 - Tipos de Simulação no Gestão de Cadeia de Suprimento Tipo Descrição

Planilha de

Simulação

A estrutura da tabela de planilhas permite que o desenvolvedor possa organizar os

cálculos e os resultados de uma forma natural e intuitiva. Planilhas são onipresentes e

formatos de arquivo são padronizados. Como resultado, os desenvolvedores e os

usuários podem facilmente migrar os modelos de simulação e por estas razões, a

planilha torna-se uma plataforma atraente.

Sistemas

Dinâmicos

A abordagem utiliza uma perspectiva baseada no feedback de informação e na

resolução de problemas complexos com foco na análise de políticas e projetos para a

compreensão do comportamento dinâmico de sistemas físicos, biológicos e sociais

complexos.

Sistemas de

Eventos Discretos

Permite a avaliação do desempenho operacional antes da implementação de um

sistema, levando-os a melhores decisões de planejamento, a comparação de várias

alternativas sem interromper o funcionamento do sistema real e a compressão do tempo

para que as decisões sobre políticas possam ser avaliadas.

Jogos de Empresas Simulação interativa cujo objetivo é deixar que os gestores se desenvolvam dentro do

"mundo" simulado, que podem consistir de uma cadeia de suprimentos e seu ambiente.

Fonte: Tarokh e Golkar (2006)

Reconhecer os benefícios da gestão da cadeia de suprimento, reforçando os

conceitos-chaves, compreender os desafios e encontrar soluções para a gestão de inventário e

produção foram objetivos plenamente alcançados na aplicação do jogo para alunos de

graduação e pós-graduação (SPARLING, 2002).

74

De acordo com Feng e Ma (2009), a aplicação de jogos de simulação on-line para

o ensino da gestão da cadeia de suprimentos permite aos alunos participem ativamente do

processo de aprendizagem visualizando os impactos de suas decisões na aplicação de atividades

no gerenciamento da cadeia de suprimentos, com a melhor compreensão dos conceitos e

gerando ideias para serem aplicadas no mundo real.

Desta forma, a modelagem e a simulação são as ferramentas apropriadas para aferir

os reduzir custos, potencializar ganhos entre cada passo dado, medir os efeitos dessas relações

prevendo os possíveis resultados antes da implementação de um novo processo. Com este

objetivo, a modelagem e a simulação objetivam de identificar pontos de melhoria visando a

otimizá-los. A seguir será abordado como um modelo de otimização pode contribuir no

aprendizado com a aplicação de jogos de empresas baseado em simulação.

2.4.3. Modelos de otimização

De acordo com Vicens, Ortiz e Guarch (1997), a otimização descreve o curso de

ação que o gestor seguiria para conseguir os objetivos mais eficientes. Goldbarg e Luna (2005)

relatam que modelos quantitativos permitem a ampliação da capacidade de abordar

racionalmente aquilo que assim pode ser feito. Os modelos quantitativos são poderosos

instrumentos para que o gestor possa ampliar seu sentido e sua percepção, economizando

energias e aproveitando oportunidades.

De acordo com Chwif e Medina (2007), os sistemas reais, geralmente, apresentam

maior complexidade, devido, principalmente, a sua natureza dinâmica (que muda seu estado ao

longo do tempo) e a sua natureza aleatória (que é regida por variáveis aleatórias). Modelos de

otimização são ferramentas de suporte à tomada de decisão na área logística das empresas

(DELING et al, 2010). Assim, as simulações podem contribuir para analisar os eventos

decorrentes das decisões logísticas, como influenciam os custos e seus impactos no desempenho

organizacional em um ambiente controlado para realizar experimentos sem correr riscos ou

perdas (KEYS; WOLFE, 1990, MELNYK; RODRIGUES; RAGATZ, 2008). Entretanto,

Thiers e McGinnis (2011) abordam que modelos de otimização podem auxiliar ao produzirem

as melhores respostas aos problemas simulados em um cenário, e Deling et al (2010) citam que

as variáveis de decisão em modelo de otimização servem de parâmetros ótimos para

complementar o processo decisório nas aplicações com uso de simulação.

75

Uma alternativa ótima é aquela que se pode demonstrar que é a melhor de todas as

alternativas possíveis. E para encontrar a melhor alternativa, é necessária examinar todas e

selecionar qual é a melhor (VICENS; ORTIZ; GUARCH, 1997). Os modelos quantitativos não

tomam as decisões, mas podem torná-las muito mais claras e fáceis (GOLDBARG; LUNA,

2005).

Os modelos de otimização, quando utilizados de forma conjunta com cenários

simulados podem contribuir para o aprendizado dos alunos participantes de um jogo de

empresa. Tarock e Golkar (2006) citam que um dos tipos de simulação para processos que

envolvem logísticas e produção é o jogo de empresas, no qual o gestor pode atuar em um mundo

simulado de forma interativa. No capítulo 4, são apresentadas as fórmulas desenvolvidas para

o modelo de otimização desta pesquisa.

De acordo com Poler, Lário e Dougmeingts (2002), os jogos de empresas podem

ser utilizados para treinamentos para resolver problemas na tomada de decisão e simular

sistemas de decisões. A seguir será discutido o processo de tomada de decisão com a aplicação

de jogos de empresas baseado em simulação.

2.4.4. Tomada de decisão em processos logísticos

De acordo com Wanke e Zinn (2004), dos dados sobre produtos, das operações e

demandas podem ser úteis para a tomada de decisões estratégicas para gerir a incerteza sobre o

nível de serviço aos clientes e aos custos envolvidos no processo. O papel crítico de estrategistas

corporativos inclui a identificação das necessidades dos clientes, a seleção de mercados-alvo, e

no desenvolvimento de estratégias para posicionar os produtos da empresa para uma vantagem

competitiva sustentável (LAMBERT; SHARMA, 1990).

Harrington, Lambert e Sterling (1992) relatam que o uso de simulação para auxiliar

no processo de decisão estratégicas e táticas para avaliar o impacto financeiro que implicam

sobre produtos, clientes, áreas geográficas e canais de distribuição para, de forma mais

eficiente, resolver problemas de grande escala no planejamento logístico. Segundo Christopher

(1999), a fonte de vantagem competitiva é encontrada, primeiramente, na capacidade da

organização diferenciar-se de seus concorrentes aos olhos do cliente e, em segundo lugar, pela

sua capacidade de operar a baixo custo e, portanto, com lucro maior. As decisões estão

implementadas no jogo de empresas e as respectivas telas são apresentadas no capítulo 4.

76

A simulação dos resultados do processo de tomada de decisão para auxiliar os

alunos no processo de aprendizagem ou no treinamento de profissionais para o mercado de

trabalho, pode ocorrer através de aplicação de jogos de empresas. Desta forma, um sistema

baseado em modelo de decisão pode ser utilizado para facilitar a visualização e organização do

processo de tomada de decisão. Entretanto, os autores citam que as relações existentes, tanto

operacional como informacional, entre os níveis hierárquicos podem gerar dificuldades no

processo decisório. Neste cenário de complexidade, as decisões devem ser tomadas de forma

sistemática e integrada.

Dougmeingts (1984) introduziu um esquema que engloba um sistema de produção

com a visão de um modelo de decisão através da metodologia GRAI2 que visa fornecer uma

descrição genérica de um sistema de produção, com foco no ponto de vista de controle. O

controle de um sistema de produção será representado a partir de um ponto de vista global, a

nível Centro de decisão.

O Desenvolvimento do Modelo GRAI começou a partir de uma base teórica. No

plano conceitual, o modelo é composto por três sistemas: o sistema físico, a decisão do sistema

e sistema de informação (Figura 6).

Figura 6 - Modelo de Decisão na Metodologia GRAI

Fonte: Opakua e Poler (2006)

A decisão do sistema é dividida em níveis de tomada de decisão ao longo das linhas

de várias abordagens, cada uma compreendendo um ou mais centros de decisão. Duas partes

podem ser distinguidas no sistema de decisão: uma superior, que é orientada a períodos; e outra

2 Graphs with Results and Activities Interrelated

77

inferior, que é a interface com o sistema físico e é orientada a eventos (POLER; LARIO;

DOUGMEINGTS, 2002). Os subsistemas constantes do modelo GRAI estão apresentados no

Quadro 23.

Quadro 23 - Subsistemas do modelo GRAI Subsistema Descrição

Sistema Físico

Consiste de todos os componentes de um sistema como máquinas, os trabalhadores e

técnicas que estão envolvidos na transformação de material e de fluxo. Isto é similar aos

sistemas de recursos descritos em outras arquiteturas.

Sistema de Decisão

Representa a hierarquia de tomada de decisão de acordo com os níveis hierárquicos e,

em seguida, dividindo os níveis em funções e os Centros Decisionais podem ser

identificados. A identificação e modelagem desses centros de decisão constitui em uma

parte importante da Metodologia GRAI. Um centro de decisão representa, portanto, as

decisões tomadas dentro de uma função e em um nível hierárquico.

Sistema de

Informação

Constitui um elo entre o físico e o sistema de decisão, bem como entre estes sistemas e

seu ambiente. Este sistema destina-se a transformar e memorizar dados.

Visão Funcional

O papel funcional do ponto de vista é a criação de uma representação simplificada de

todo o sistema. Esta representação simplificada mostra as principais funções dentro do

sistema, assim como as interações entre estas funções. O ponto de vista funcional, por

conseguinte, não só contribui para a criação de uma representação simplificada do

sistema real, mas também desempenha um papel importante na definição dos limites do

domínio de estudo.

Fonte: Traduzido de Reid e Preez (1998)

Considerando os subsistemas presentes no modelo GRAI, é possível identificar as

principais decisões para serem considerados em qualquer nível, a fim de executar o impacto

em qualquer centro de decisão do modelo de tomada de decisão (HERNANDEZ et al, 2009).

Nesta pesquisa, o sistema de informação utilizado é o jogo de empresas baseado em simulação.

No desenvolvimento do jogo, foi aplicado o diagrama de grid para a construção do menu de

opções para os alunos operacionalizarem suas decisões nos níveis estratégico, tático e

operacional.

De acordo com Harrington, Lambert e Sterling (1992), o uso de simulação deve

auxiliar no processo de decisão estratégicas e táticas para avaliar o impacto financeiro que

implicam sobre produtos, clientes, áreas geográficas e canais de distribuição para, de forma

mais eficientes, resolver problemas de grande escala no planejamento logístico. Amaral e

Guerreiro (2013) alertam que a não utilização de simuladores pode ser um dos obstáculos para

a compreensão da influência dos trade-offs e impedem que a otimização do custo total logístico

seja alcançada.

A construção de uma ferramenta para o auxílio na aprendizagem baseado em jogos

de empresas deve ser complementada por processo de validação para avaliar a percepção do

78

aluno e como os jogos de empresas influenciam no ensino. A seguir será apresentado um

modelo para validade da aplicação de jogos de empresas como estratégia de ensino.

2.5. MODELO PROPOSTO PARA AVALIAÇÃO NA APLICAÇÃO DE JOGOS DE

EMPRESAS EM UM CENÁRIO DE TOMADA DE DECISÃO EM PROCESSOS

LOGÍSTICOS

Cannon e Burns (1999), abordam que como método experimental de ambiente de

negócios, os jogos de empresas fornecem elementos para desenvolver suas habilidades

gerenciais, além das habilidades inerentes aos participantes. De acordo com Doyle e Brown

(2000), a aprendizagem em jogos de empresas baseados em simulação ocorre em vários níveis

e são utilizados em sala de aula para atividades de gerenciamento e exigem que os usuários

devem realizar séries de decisões estratégicas num ambiente seguro sem o risco de perda dos

investimentos.

De acordo com Faria, Hutchinson e Wellington (2009), os jogos de empresas devem

possibilitar a trocas de experiências frequentes e oportunidade de vivenciar situações reais com

informações dinâmicas e avaliar como evolui o processo de aprendizagem dos alunos. Para

utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino foram avaliados os modelos: Silva

et al (2012), que sugerem cinco dimensões para avaliar metodologias ativas aplicadas no

processo de ensino; e Feinstein e Cannon (2002), que abordam três construtos para validação

de jogos de empresas.

O estudo elaborado por Silva et al (2012) apresenta um sistema de aprendizagem

em ação no contexto do ensino de administração que abrange cinco dimensões integradas e que

podem contribuir para o planejamento e as ações da aprendizagem pelos gestores dos cursos e

também pelos professores. No quadro 1 foram apresentadas a descrição de cada dimensão e a

a Figura 7 apresenta o modelo com as dimensões que integram o sistema de aprendizagem em

ação.

Feinstein e Cannon (2002) apresentam modelos com padrões de validação para

auxiliar na construção de jogos de empresas. Conforme o modelo apresentado, a validade

educacional de jogo de empresas está relacionada com a participação no jogo, percepção e

aprendizado do aluno no processo de ensino. Além disto, o processo de aprendizagem através

jogo de empresas deve também apresentar validade representacional, na qual o fenômeno

79

modelado e a estrutura lógica do jogo devem ser desenvolvidos para apresentar a realidade do

cotidiano de uma empresa.

Figura 7 - Dimensões de um sistema de aprendizagem em ação

Fonte: Silva et al (2012)

Em uma avaliação comparativa entre os modelos pesquisados, podemos considerar

que a validade representacional e educacional proposta por Feinstein e Cannon (2002)

equivalem a dimensão de ambiente de aprendizagem e estratégia de ensino em ação e reflexão

em ação do sistema de aprendizagem em ação de Silva et al (2012) respectivamente, conforme

apresentado no Quadro 24.

Quadro 24 - Construtos para o modelo de avaliação da aplicação com jogos de empresas

Construtos Dimensão em Silva et

al (2012)

Modelo de Feinstein e

Cannon (2002) Referências

Ambiente de

Aprendizagem

Ambiente de

Aprendizagem

Validade

Representacional

Sun et al (2008), Neto (2009), Neto

e Takaoka (2009), Seddon e Kiew

(2010), Ramos, Silva e Carvalho

(2013)

Estilos de

Aprendizagem

Estilos de

Aprendizagem ---

Kolb (1984), Felder e Solomon

(1991), Flemming e Mills (1992),

Dias; Sauaia; Yoshizaki (2012)

Experiência

Discente

Experiência do

Docente e Discente ---

Adobor e Danhfar (2006), Towler,

Lean e Moizer (2008)

Fatores

Facilitadores do

Aprendizado

Estratégia de Ensino Validade Educacional Miles, Biggs e Schubert (1986),

Jennings (2002), Chang (2003),

Chang et al (2005), Adobor e

Daneshfar (2006) Reflexão em Ação Validade Educacional


80

O modelo de Feinstein e Cannon (2002) não apresenta construto equivalentes aos

estilos de aprendizagem e experiência discente, que serão abordados nesta pesquisa com base

no estudo elaborado por Cannon e Burns (1999), que avaliaram aspectos como habilidades e

características inerentes ao aluno participante do jogo de empresas.

Desta forma, a avaliação da aplicação do jogo de empresas baseado em simulação

em um cenário de tomada de decisão em processos logísticos será realizada nos construtos

elaborados a partir dos construtos apresentados no quadro 24, através do modelo propostos na

figura 8. O estudo apresentado por Adobor e Daneshfar (2006), utilizou o desempenho no jogo

como fator para a percepção dos fatores facilitadores do aprendizado com os construtos

realismo, facilidade de uso, conflitos nas tarefas e conflitos emocionais. Desta forma, pretende-

se nesta pesquisa analisar a influência do desempenho do aluno nos fatores facilitadores do

aprendizado e na qualidade do ambiente virtual de aprendizagem baseado num jogo de

empresas.

O desempenho no jogo de empresas baseado em simulação foi baseado no resultado

percentual dos custos logísticos em relação a receita bruta e comparado ao resultado, também

percentualmente, gerado pela aplicação do modelo de otimização com as simulações dos

indicadores de performance e custos. O resultado otimizado foi apresentado para os alunos

como meta a ser alcançada no processo de tomada de decisões nos processos logísticos.

Figura 8 – Modelo proposto na pesquisa para avaliação do jogo de empresas


81

Na figura 8, os construtos do modelo proposto para a avaliação da aplicação do jogo

de empresas estão em dois blocos e ambos são relacionados ao desempenho do aluno ao final

da atividade. O bloco referente às habilidades e características dos alunos participantes

influenciam no desempenho, conforme abordagem de Cannon e Burns (1999) e os instrumentos

de pesquisa referentes ao estilo de aprendizagem e experiência do discente podem ser utilizados

para a coleta de dados na fase de pré-jogo da aplicação. As percepções relacionadas com o

ambiente de aprendizagem (validade representacional) e fatores facilitadores do aprendizado

(validade educacionais) foram aplicados no pós-jogo, conforme sugere o estudo de Feinstein e

Cannon (2002). Desta foram, os dados coletados nesta pesquisa abrangem os padrões de

validação e sistemas propostos no estudo de Feinstein e Cannon (2002) e as dimensões

sugeridas no estudo de Silva et al (2012).

A seguir serão detalhados os construtos avaliados no modelo e a elaboração das

hipóteses propostas nesta pesquisa.

2.5.1. Construto estilos de aprendizagem

Kolb (1984) assinala a importância do papel do docente na verificação do estilo de

aprendizagem dos seus alunos para potencializar a ocorrência da aprendizagem. Desde que um

estilo específico de aprendizado represente uma preferência individual de apenas um ou dois

dos quatro modos do ciclo de aprendizagem, sua eficácia é limitada às situações de

aprendizagem, que envolvem a aquisição e a transformação (SILVA et al, 2012).

A aprendizagem experiencial pode ser utilizada na prática educativa, uma vez que

para cada estilo de aprendizagem identificado, sejam sugeridas atividades e estratégias

específicas de ensino, que apresentam uma visão holística de como as pessoas crescem e se

desenvolvem (KOLB; KOLB, 2005). Silva et al (2012) consideram que, quando docentes e

discentes reconhecem seus estilos de aprendizagem e a experiência vivenciada na estratégia de

ensino fomentam a integração entre ação, reflexão e aprendizagem, e que podem potencializar

a utilização de um sistema de aprendizagem em ação.

Nos estudos realizados por Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), Motta, Melo e Paixão

(2012), Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012) e Bouzada (2013) pela aplicação

de jogos de empresas baseado em simulação, apresentam-se evidências da influência dos estilos

de aprendizagem no desempenho dos alunos. Com base em Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012),

82

que utilizaram o modelo de Felder e Silvermann (1988), foram elaboradas as seguintes

hipóteses:

H1a - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem ativo e reflexivo no

desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação;

H1b - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem sensorial e intuitivo no


H1c - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem visual e verbal no


H1d - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem sequencial e global no

desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação.

As hipóteses H1a, H1b, H1c e H1d geradas com base nos eixos de processamento,

percepção, entrada e organização do modelo de Felder e Silvermann (1988) para o construto de

estilos de aprendizagem e serão analisadas pela técnica de análise de variância com cada eixo

representando o fator como variável categórica e o desempenho do aluno no jogo de empresas

baseado em simulação como variável dependente.

2.5.2. Construto experiência discente

Segundo Silva et al (2012), um meio de viabilizar a articulação teoria-prática, por

meio da vivência de experiências que sejam significativas, envolve a adoção de estratégias de

ensino em ação. Os autores abordam que a experiência não é necessariamente o que se faz, mas,

refere-se ao que acontece na vida das pessoas e traz algum significado para elas. Fomentar a

troca de experiências no ambiente de aprendizagem é um desafio para os docentes, que pode

ser viabilizado por meio do uso de estratégias de ensino, que fomentem a interação entre alunos

e docentes, além de tornar a experiência de aprender significativa e transformadora.

No estudo de Towler, Lean e Moizer (2008), a experiência dos alunos com a

utilização de jogos de empresas anteriormente foi testada e não houve diferenças significantes

no desempenho dos alunos. Também foram testados outros fatores como gênero, idade e a fase

do curso. Nos estudos de Adobor e Daneshfar (2006) foram testadas a influência do gênero,

idade e experiência profissional e não apresentaram diferenças significantes. Além destes

83

fatores, será acrescentado o curso que o aluno frequenta. Com base nos estudos de Adobor e

Daneshfar (2006) e Towler, Lean e Mizer (2008) foram elaboradas as seguintes hipóteses:

H2a – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação ao

gênero do aluno;

H2b – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação ao curso

do aluno;

H2c – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação à fase

do curso do aluno;

H2d – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação à faixa

de idade do aluno;

H2e – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação às

experiências anteriores com jogos de empresas;

H2f – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação à

experiência profissional do aluno.

As hipóteses H2a, H2b, H2c, H2d, H2e e H2f foram geradas com base na

experiência pessoal, acadêmica, profissional e com jogos de empresas do aluno participante

para o construto de experiência discente e serão analisadas pela técnica de análise de variância

com cada variável representando o fator como variável categórica e o desempenho do aluno no

jogo de empresas baseado em simulação como variável dependente.

2.5.3. Construto ambiente de aprendizagem

De acordo com Silva et al (2012), o ambiente de aprendizagem do ensino em

administração pode favorecer o uso de diferentes estratégias de ensino e proporcionar ao aluno

um aprendizado por meio de situações de trabalho da vida real e da troca de experiências entre

professor e aluno. Os autores complementam que a utilização de estratégias de ensino mais

adequadas ao contexto do ambiente virtual, pode-se desenvolver no aluno a responsabilidade

pela sua própria aprendizagem e permitir que eles sejam desafiados a solucionar problemas em

tempo real.

84

Nos estudos realizados por Davis (1989), Delone e Mclean (1992), Sun et al (2008)

e Ramos, Silva e Carvalho (2013) apontaram que os fatores relacionados a facilidade de uso,

utilidade percebida e qualidade de informação com o desempenho do aluno em um ambiente

de aprendizagem quando utilizados no formato virtual. Desta forma, o uso de ambientes

virtuais, desenvolvidos como jogos de empresas baseado em simulação, apresentam

contribuições no processo de ensino aprendizagem e o desempenho do aluno quando utilizados

como estratégia de ensino em ação pode influenciar na percepção sobre os fatores relacionados

com a qualidade do ambiente virtual.

Nesta pesquisa, foram elaboradas as seguintes hipóteses para avaliar a influência

dos fatores relacionados ao ambiente de aprendizagem com o desempenho do aluno na

aplicação de um jogo de empresas baseado em simulação:

H3a - O desempenho do aluno influencia na percepção da facilidade de uso na

aplicação do jogo de empresas baseado em simulação;

H3b - O desempenho do aluno influencia na percepção da utilidade percebida pelo

aluno no jogo de empresas baseado em simulação;

H3c: O desempenho do aluno influencia na percepção da qualidade de informação

no jogo de empresas baseado em simulação.

As hipóteses H3a, H3b, e H3c foram geradas com base nas categorias dos

instrumentos de pesquisa sobre qualidade de ambientes virtuais para o construto de experiência

discente e serão analisadas pela técnica de análise fatorial: para compor fatores que servirão de

variáveis dependentes no processo de análise de variância com cada variável classe do

desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação representando o fator como

variável categórica.

2.5.4. Construto fatores facilitadores do aprendizado no jogo de empresas baseado

em simulação

Silva et al (2012) ressaltam a importância da utilização de estratégias de ensino que

promovam a relação entre a teoria e a prática, a reflexão e a ação, em um ambiente de

aprendizagem que incorpore uma visão sobre a atuação no mercado de trabalho. De acordo com

os autores, uma análise das práticas pedagógicas utilizadas na educação em administração

85

indica a existência de quatro estratégias de ensino em ação como método de casos,

aprendizagem baseada em problemas, simulações e jogos de empresas). Estas metodologias são

alternativas para conduzir o processo de aprendizagem articulado com a ação, e por

apresentarem similaridades com os pressupostos da aprendizagem em ação.

As pesquisas avaliadas pelo instrumento de pesquisa aquisição de habilidades

elaborado por Miles, Biggs e Schubert (1986) e reavaliados por Jennings (2002), Chang (2003)

e Chang et al (2005), concluíram que os alunos participantes das experiências com jogos de

empresas baseado em simulação comparado com outras abordagens, na sua maioria avaliaram

de forma positiva a adoção desta estratégia de ensino e preferem participação ativa no processo

de aprendizagem. O estudo apresentado por Adobor e Daneshfar (2006), também utilizou o

instrumento de pesquisa aquisição de habilidades utilizado por Jennings (2002) e avaliou em

um dos fatores, a influência da utilização dos jogos de empresas para melhorar a habilidade na

resolução de problemas. Neste contexto pode-se criar a hipótese:

H4a: O desempenho do aluno influencia na percepção sobre a habilidade na

resolução de problemas na utilização do jogo de empresas baseado em

simulação.

Ainda sobre os estudos elaborados por Silva et al (2012) sobre sistema de

aprendizagem em ação, a reflexão atua como uma dimensão integradora para as outras

dimensões, uma vez que é necessário considerar o contexto e os estilos de aprendizagem,

utilizar as estratégias de ensino que incentivem a reflexão e que o processo fomente uma

experiência significativa para os alunos e para os professores.

Nos estudos que utilizaram o instrumento de pesquisa elaborado por Miles, Biggs

e Schubert (1986) e reavaliados por Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al (2005), foram

avaliados os construtos: comportamento como gerente; realismo; e profissão. Estes construtos

fomentam o aluno a refletir sobre comportamento, ideias e sentimentos na atuação na área de

administração e das perspectivas para um futuro mercado de trabalho. No estudo apresentado

por Adobor e Daneshfar (2006), um dos fatores avaliados foi a percepção sobre o

comportamento gerencial do aluno participante na utilização de jogos de empresas. Com base

nestes construtos elaborou-se a seguinte hipótese:

H4b: O desempenho do aluno influencia na percepção sobre o comportamento

gerencial do aluno na utilização do jogo de empresas baseado em simulação.

86

As hipóteses H4a e H4b foram geradas com base nas categorias dos instrumentos

de pesquisa sobre metodologias ativas de ensino para o construto de fatores facilitadores do

aprendizado e serão analisadas pela técnica de análise fatorial: para compor fatores que servirão

de variáveis dependentes no processo de análise de variância com cada variável classe do

desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação representando o fator como

variável categórica.

2.5.5. Síntese do modelo proposto, construtos e hipóteses

O modelo proposto para validação do jogo de empresas apresentado na figura 9 foi

construído com cinco construtos: Estilos de Aprendizagem, Experiência Discente, Fatores

facilitadores do Aprendizado, Ambiente de Aprendizagem e Desempenho.

Figura 9 - Construtos e hipóteses do modelo proposto

Fonte: Elaborada pelo Autor

Na relação entre o construto Estilo de Aprendizagem e Desempenho foram

elaboradas as hipóteses H1a, H1b, H1c e H1d representando, respectivamente, os eixos de

processamento, percepção, entrada e organização do instrumento de pesquisa com base no

estudo de Felder e Soloman (1991).

87

O construto de experiência discente apresenta as hipóteses H2a, H2c, H2d e H2F

foram elaborados a partir do estudo de Towler, Lean e Moizer (2008) e representam,

respectivamente, gênero, fase, idade e experiência anterior com jogos de empresas. As hipóteses

H2b e H2e, que representam o curso e a experiência profissional foram incluídas pelo autor

nesta pesquisa.

As hipóteses H3a, H3b e H3c representam a facilidade de uso, a utilidade percebida

e a qualidade da informação do construto Ambiente de Aprendizagem e foram elaboradas a

partir dos estudos de Sun et al (2008), Neto (2009), Neto e Takaoka (2009), Seddon e Kiew

(2010), Ramos, Silva e Carvalho (2013). Os fatores faciltadores do aprendizado representam a

estratégia de ensino e a reflexão em ação, dimensões do estudo de Silva et al (2012), e

correspondem as hipóteses H4a e H4b.

No próximo capítulo são apresentados os procedimentos metodológicos da

pesquisa.

88

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Neste capítulo são apresentados os procedimentos metodológicos propostos

nesta pesquisa. Na seção 1 são apresentados os aspectos relacionados ao posicionamento

paradigmático e os pressupostos oncológicos, epistemológicos, de natureza humana e

metodológicos. Na sequência é apresentada a classificação da pesquisa em relação ao objetivo,

processo, lógica e resultados. Ao final, na seção 2, são apresentados a estratégia de pesquisa

separadas nas fases de estrutura, aplicação e análise dos dados. Na fase de estrutura,

demonstram-se as teorias utilizadas e as hipóteses elaboradas para cada objetivo da pesquisa.

A utilização do jogo de empresas construído e os instrumentos de pesquisa elaborados para a

coleta de dados são demonstrados na fase de aplicação da pesquisa. Na fase de análise dos

dados, apresentam-se as técnicas utilizadas para analisar os resultados das informações através

dos dados coletados com os alunos participantes deste experimento.

3.1. POSICIONAMENTO PARADIGMÁTICO

O estudo proposto nesta tese pode ser enquadrado no paradigma funcionalista.

Segundo Burrell e Morgan (1979), o paradigma funcionalista ocorre pela visão e natureza

objetiva da ciência e enxerga a sociedade como regulada. O fenômeno do estudo, jogos de

empresas baseados em simulação como metodologia ativa, foi analisado de maneira objetiva e

é necessário que a condução da pesquisa seja realizada pela coleta, análise e interpretação dos

resultados.

Burrell e Morgan (1979) e Bryman e Bell (2011) definem que uma pesquisa deve

ser classificada com os pressupostos oncológicos, epistemológicos, de natureza humana e

metodológicos. O pressuposto oncológico desta pesquisa é considerado de realidade objetiva,

caracterizada pela realização do estudo pela natureza externa do indivíduo. Considerando o

pressuposto epistemológico a característica desta pesquisa é positivista, onde o conhecimento

se demonstra de forma sólida, real e tangível.

Nesta pesquisa, os indivíduos participantes do experimento respondem de forma

determinística a situações encontradas no mundo exterior, o que define como pressuposto da

natureza humana, a relação entre os seres humanos e seu ambiente. A natureza objetiva desta

89

pesquisa, com a aplicação de jogos de empresa, caracteriza o pressuposto da metodologia, na

qual o mundo social é considerado um mundo natural (real e externo).

De acordo com Collis e Hussey (2005), as pesquisas podem ser classificadas de

acordo com o objetivo, o processo, a lógica e o seu resultado. O estudo apresentado, quanto ao

seu objetivo, é considerado como uma pesquisa exploratória, onde busca-se procurar padrões,

ideias ou hipóteses e avaliar teorias e conceitos existentes que podem ser aplicados ao problema

ou para o surgimento de novas teorias e conceitos.

O processo utilizado nesta pesquisa foi quantitativo, que envolveu o processo de

coleta e análise de dados com a aplicação de técnicas estatísticas, na qual os instrumentos foram

elaborados a partir de teorias existentes. Quanto à lógica, a pesquisa se classifica como aplicada

por utilizar suas descobertas a problemas existentes através da aplicação de jogos de empresas

baseado em simulação em cenário de tomada de decisão.

Quanto ao resultado, pode-se classificar a pesquisa como dedutiva, pois foi

desenvolvido um modelo a partir de teorias e conceitos existentes e os testes são realizados pela

observação empírica, através de instrumentos (surveys) aplicados com os alunos participantes

do experimento.

3.2. ESTRATÉGIA DE PESQUISA

A pesquisa foi operacionalizada em três fases: estrutura, aplicação e análise dos dados

gerados para avaliar a relação entre aspectos de metodologias ativas de ensino e o desempenho

dos alunos na aplicação de um jogo de empresas baseado em simulação em um cenário de

tomada de decisão em processo logísticos. Na fase de estrutura, o levantamento bibliográfico

sobre aprendizagem ativa, jogos de empresas baseados em simulação, estilos de aprendizagem,

custos logísticos e tomada de decisão em processos logísticos, resultaram na construção das

hipóteses desta tese.

Na fase de aplicação são detalhadas as atividades para a pesquisa de campo envolvendo

a utilização de um jogo de empresas, os instrumentos de pesquisa para a coleta dos dados e o

detalhamento da amostra do estudo proposto. Ao final são apresentados o modelo, as variáveis

e as técnicas de análise estatísticas e multivariadas para validação da pesquisa apresentada.

90

3.2.1. Estrutura da pesquisa

A metodologia para preparação da pesquisa proposta, bem como o aporte teórico

utilizado para fundamentação e construção das hipóteses estão descritas no quadro 25. Utilizou-

se o método qualitativo exploratório através do levantamento bibliográfico para a construção

das hipóteses fundamentadas pela teoria.

Quadro 25 - Preparação da pesquisa: objetivos e atividades

Objetivo Atividades Aporte Teórico ou Técnica de Análise

Construir um jogo de

empresas baseado em

simulação para

tomada de decisão

em processos

logísticos.

Revisar a Teoria sobre Custos Logísticos

(Processos, Planejamento e Decisões).

Lambert (2001), Faria e Costa (2010),

Chopra e Meindl (2010), Ballou (2011).

Metodologias ativas no ensino de

administração.

Bonwell e Eison (1991), Bennis e

O´Toole (2005), Sonaglio, Godói e Silva

(2011), Silva et al (2012).

Avaliar Modelos de Decisões para

aplicação em Jogos de Empresas

baseados em Simulação.

Dougmeints (1984); Poler, Lário e

Dougmeingts et al (2002); Opakua e

Poler (2006); Hernández et al (2010).

Avaliar o uso de modelagem e

simulações na área de Logística.

Sparling (2002); Feng e Ma (2009);

Chwif e Medina (2010), Bateman et al

(2013).

Implementar Modelo de Otimização para

uso no cálculo do desempenho do jogo.

Golbarg e Luna (2005), Alemany et al

(2008), Vicenz, Ortiz e Guarch (1997).

Revisar a utilização de elementos como

desafio e metas em Jogos de Empresas

baseado em Simulação.

Garris, Ashlers e Driskell (2002),

Adobor e Daneshfar (2006), Sauvé et al

(2007), Faria, Hutchinson e Wellington

(2009).

Avaliar o uso de modelo de decisão

baseado na metodologia GRAI no jogo

de empresas baseado em simulação.

Poler, Lário e Dougmeingts (2002);

Hernandez et al (2010).

Verificar os requisitos necessários e

padrões de validação para construção

para a construção do jogo de empresas

baseado em simulação.

Burns e Cannon (1999), Feinstein e

Cannon (2002), Garris, Ashlers e

Driskell (2002), Adobor e Daneshfar

(2006), Sauvé et al (2007), Faria,

Hutchinson e Wellington (2009).

Verificar Dimensões para Utilização de

Metodologias Ativas no Ensino. Silva et al (2012).

Avaliar a influência

dos estilos de

aprendizagem no

desempenho do aluno

no jogo de empresas;

Revisar os estudos sobre Estilos de

Aprendizagem.

Kolb (1984), Felder e Silverman (1988),

Felder e Soloman (1991), Flemming e

Mills (1992).

Avaliar os estudos empíricos sobre a

influência dos estilos de aprendizagem

nos jogos de empresas.

Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), Motta,

Melo e Paixão (2012), Freitas et al

(2012), Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012),

Bouzada (2013).

Analisar os dados e verificar o conjunto

de Hipóteses H1

Estatística Descritiva e Análise de

Variância (ANOVA).

91

Averiguar como as

características

pessoais, acadêmica e

profissional do

discente influenciam

no desempenho do

aluno no jogo de

empresas;

Revisar os estudos sobre a Experiência

Discente nos Jogos de Empresa.

Adobor e Daneshfar (2006), Towler,

Lean e Moizer (2008).


de Hipóteses H1 e H2.

Estatística Descritiva e Análise de

Variância (ANOVA).

Verificar a relação

entre o desempenho

do aluno no jogo de

empresas com os

fatores facilitadores

do aprendizado.

Revisar os estudos empíricos

relacionados com a utilização de jogos

de empresas como estratégia de ensino

em ação.

Li e Baillie (1993), Doyle e Brown

(2000), Oblinger (2004), Faria,

Hutchinson e Wellington (2009),

Yarsacan (2010).

Avaliar instrumentos para determinar os

fatores que influenciam no aprendizado

com jogos de empresas em cursos de

administração.

Miles, Biggs e Schubert (1986), Jennings

(2002), Chang (2003), Chang et al

(2005), Adobor e Daneshfar (2006),

Pereira (2012) e Dalfovo (2013).


de Hipóteses H4.

Análise Fatorial e Análise de Variância

(ANOVA).

Relacionar o

desempenho do aluno

no jogo de empresas

com os fatores que

medem a qualidade de

um ambiente virtual.

Revisar estudos empíricos e instrumentos

para avaliar os fatores que influenciam

na qualidade de um ambiente virtual.

Sun et al (2008), Neto (2009), Neto e

Takaoka (2009), Seddon e Kiew (2010),

Ramos, Silva e Carvalho (2013)

Avaliar os instrumentos para determinar

as categorias e variáveis para validar o

ambiente de aprendizagem

Davis (1989), Delone e McLean (1992),

Sun et al (2008), Ramos, Silva e

Carvalho (2013).


de Hipóteses H3.

Análise Fatorial e Análise de Variância

(ANOVA).


Após a realização do levantamento bibliográfico foram geradas as proposições de

solução ou respostas (hipóteses) dos problemas de pesquisas apresentados. Como resultado da

fase de preparação, a construção das hipóteses está demonstrada no quadro 26.

Além da construção das hipóteses, o levantamento bibliográfico também resultou na

análise de requisitos para o desenvolvimento do jogo de empresas. No capítulo 4 constam os

requisitos tecnológicos para o desenvolvimento do jogo de empresas abordando as fases de

análise (diagramas, projeto de banco de dados e padrão de desenvolvimento) e a definição de

tecnologias (banco de dados, linguagem de programação, framework para desenvolvimento e

ambiente de hospedagem).

De forma complementar, foram analisadas as informações necessárias e definidas

as rotinas e os processos que serão utilizados pelos alunos e que estão detalhados na etapa de

aplicação da pesquisa. O software desenvolvido foi chamado de ENTERSIM e o detalhamento

das rotinas e processos para a tomada de decisão com a sequência das telas e instruções, além

da construção dos modelos de simulação e otimização para aplicação da pesquisa são

92

apresentadas no capítulo 4. No apêndice I constam o formulário disponibilizado para os alunos

com as instruções para a participação neste experimento.

Quadro 26 - Conjunto de Hipóteses

Construto Referência Hipóteses

Estilo de

Aprendizagem

Kolb (1984), Felder e

Soloman (1991), Dias;

Sauaia; Yoshizaki

(2012)

H1a - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem

ativo e reflexivo no desempenho do aluno no jogo de

empresas baseado em simulação.

H1b - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem

sensorial e intuitivo no desempenho do aluno no jogo de


Felder e Soloman

(1991), Flemming e

Mills (1992), Dias;

Sauaia; Yoshizaki

(2012)

H1c - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem

visual e verbal no desempenho do aluno no jogo de empresas

baseado em simulação.

H1d - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem

sequencial e global no desempenho do aluno no jogo de


Experiência

Discente Towler, Lean e Moizer

(2008)

H2a – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas

em relação ao gênero do aluno. H2b – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas

em relação ao curso do aluno.

H2c – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas

em relação à fase do curso do aluno.

H2d – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas

em relação a faixa de idade do aluno.

H2e – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas

em relação a experiências anteriores com jogos de empresas.

H2f – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas

em relação a experiência profissional do aluno.

Ambiente de

Aprendizagem

Sun et al (2008), Neto

(2009), Neto e Takaoka

(2009), Seddon e Kiew

(2010), Ramos, Silva e

Carvalho (2013)

H3a - O desempenho do aluno influencia na percepção da

facilidade de uso na aplicação do jogo de empresas baseado

em simulação.

H3b - O desempenho do aluno influencia na percepção da

utilidade percebida pelo aluno no jogo de empresas baseado

em simulação.

Neto (2009), Seddon e

Kiew (2010), Ramos,

Silva e Carvalho

(2013)

H3c: O desempenho do aluno influencia na percepção da

Qualidade de Informação no jogo de empresas baseado em

simulação.

Fatores

Facilitadores do

Aprendizado

Miles, Biggs e

Schubert (1986),

Jennings (2002), Chang

(2003), Chang et al

(2005), Adobor e

Daneshfar (2006)

H4a: O desempenho do aluno influencia na percepção sobre a

habilidade na resolução de problemas na utilização do jogo de


H4b: O desempenho do aluno influencia na percepção sobre o

comportamento gerencial do aluno na utilização do jogo de



O cenário escolhido para a aplicação do jogo de empresas foi a simulação de um

ambiente de uma indústria têxtil sobre a ótica da análise e a influência dos custos logísticos

baseado nos processos de abastecimento, planta e distribuição. A utilização de modelos de

simulação, otimização e de decisão no jogo de empresas serve para auxiliar os alunos no

93

processo de ensino e aprendizagem para a tomada de decisão. A complexidade que envolve os

custos e trade-offs nos processos logísticos geram indicadores de desempenho que servirão de

base para treinamento para a formação de novos gestores.

3.2.2. Aplicação da pesquisa

A fase de aplicação da pesquisa proposta está detalhada no quadro 27, que representa as

etapas da aplicação da pesquisa com coletas de dados, bem como cita os instrumentos que foram

utilizados para complementar a aplicação do jogo de empresas baseado em simulação para

análise da tomada de decisão em processos logísticos.

Quadro 27 - Etapas da aplicação da pesquisa Etapa Atividade Instrumento

1 Habilitar os alunos participantes no jogo e registrar as

características pessoais.

Módulo de Cadastro do

ENTERSIM.

2

Efetuar treinamento aos alunos para participar do jogo através

de instrução para realizar as operações básicas no jogo de

empresas.

Instruções do Jogo.

3 Aplicar os inventários para mensuração dos estilos de

aprendizagem. Felder e Soloman (1991).

4 Aplicar jogo de empresa baseado em simulação. Jogo de Empresas ENTERSIM.

5 Aplicar o instrumento de pesquisa dos fatores facilitadores de

aprendizagem. Pereira (2012).

6 Aplicar instrumento para validar a qualidade do ambiente de

aprendizagem.

Davis, 1989, Sun et al (2008),

Ramos, Silva e Cordeiro (2013).

7 Gerar dos dados obtidos na aplicação do jogo. Módulo Resultado Final do

ENTERSIM.


A processo de aplicação desta pesquisa ocorreu em um laboratório de informática

previamente reservado na instituição de ensino participante. Os alunos receberam um

formulário com as principais instruções, complementados com login e senha para acesso ao

jogo de empresas.

A aplicação foi realizada na UNIDAVI nos cursos de administração (com 95

alunos) e comércio exterior (com 27 alunos) nas disciplinas de administração de materiais, na

4ª fase, e administração de sistemas de informação gerencial, na 7ª fase.

O processo de aplicação ocorreu nos meses de novembro e dezembro de 2014 e

abril de 2015 e totalizou 122 amostras validadas para análise dos dados. O perfil dos alunos

está descrito no quadro 28.

94

Quadro 28 - Perfil dos alunos na aplicação do jogo de empresas

Curso Fase Gênero Faixa de Idade

Feminino Masculino 18-20 21-24 24-..

ADM 4 e,7 53 42 50 29 16

CEX 4 e7 12 15 15 10 2

Total - 65 57 65 39 18


No formulário com as instruções, também foi disponibilizado o instrumento para

coleta de dados para a pesquisa. No quadro 29 estão descritas as questões do instrumento

elaborado por Felder e Soloman (1991). Estas informações foram utilizadas para a identificação

do estilo de aprendizagem do participante deste experimento.

Quadro 29 – Instrumento de Pesquisa – Estilo de Aprendizagem Eixo Questão

Processamento

1. Entendo algo melhor depois de: a) testar; b) pensar sobre.

5. Quando estou aprendendo algo novo, isso me ajuda: a) a falar sobre; b) a pensar sobre.

9. Em um grupo de estudos, trabalhando em um material difícil, é mais provável que eu: a)

participe e contribua com ideias; b) fique sentado escutando.

13. Nas aulas que já tive: a) conheci muitos dos alunos; b) raramente conheci muitos dos

alunos.

17. Quando começo uma tarefa da faculdade em casa, sou mais propenso a: a) trabalhar na

solução imediatamente; b) tentar compreender o problema, primeiramente.

21. Prefiro estudar: a) em grupo; b) sozinho.

25. Prefiro primeiro: a) testar as coisas; b) pensar sobre como vou realizar alguma coisa.

29. Lembro-me com mais facilidade: a) de algo que fiz; b) de algo que tenho pensado

muito a respeito.

33. Quando tenho de fazer trabalhos em grupo, prefiro: a) fazer um brainstorming

(tempestade de ideias) com o grupo, onde todos contribuem com ideias; b) fazer um

brainstorming (tempestade de ideias) individual e, em seguida, discutir com o grupo para

compará-las.

41. A ideia de fazer tarefas da faculdade em grupos, com uma nota única para todo o

grupo: a) me agrada; b) não me agrada.

Percepção

2. Considero-me: a) realista; b) inovador.

6. Se eu fosse um professor, eu teria preferência em ensinar um curso: a) que abordasse

fatos e situações da vida real; b) que abordasse ideias e teorias.

10. Acho que é mais fácil: a) aprender fatos; b) aprender conceitos.

14. Na leitura de não-ficção, eu prefiro: a) passam um monte de diagramas no quadro; b)

algo que me dê novas ideias para pensar.

18 . Prefiro a ideia de: a) certeza; b) teoria.

22. É mais provável que eu seja considerado: a) cuidadoso com os detalhes do meu

trabalho; b) criativo sobre como faço meu trabalho.

26. Quando estou lendo por lazer, gosto que os escritores: a) digam claramente o que

querem dizer; b) digam as coisas de maneira criativa e interessante.

30. Quando tenho que realizar uma tarefa, prefiro: a) especializar-me em uma forma de

fazê-la; b) encontrar novas maneiras de realizá-la.

34. Considero um grande elogio chamar alguém de: a) sensato (com bom senso); b)

imaginativo.

38. Prefiro cursos que enfatizam: a) material concreto (fatos, dados); b) material abstrato

(conceitos, teorias).

42. Quando estou fazendo cálculos longos: a) repito passo a passo e verifico o que fiz

cuidadosamente; b) acho cansativo verificar o que fiz, mas me sinto obrigado a verificá-lo.

Entrada

3. Quando penso sobre o que fiz ontem, é mais provável que eu: a) pense em uma imagem; b) pense

em palavras.

7. Prefiro obter novas informações a partir de: a) imagens, diagramas, gráficos ou mapas;

b) orientações por escrito ou informações verbais.

95

11. Em um livro com muitas fotos e gráficos, eu provavelmente: a) examino as imagens e

gráficos com cuidado; b) me concentro no texto escrito.

15. Eu gosto de professores que: a) passam um monte de diagramas no quadro; b) que

passam bastante tempo explicando.

19. Lembro-me melhor do que: a) vejo; b) ouço.

23. Quando recebo orientações para chegar a um lugar novo, prefiro: a) um mapa; b)

orientações por escrito.

27. Quando vejo um diagrama ou esquema em sala de aula, sou mais propenso a lembrar:

a) da figura; b) do que o professor disse sobre isto.

31. Quando alguém está me mostrando dados, prefiro: a) as tabelas ou gráficos; b) o texto

que resume os resultados.

35. Quando encontro pessoas em uma festa, sou mais propenso a lembrar: a) da aparência

delas; b) do que disseram de si próprias.

39. Para entretenimento, prefiro: a) assistir TV; b) ler um livro.

43. Descrevo lugares que fui: a) de forma fácil e precisa; b) com dificuldade e sem muitos

detalhes.

Organização

4. Costumo: a) compreender os detalhes de um assunto, mas posso me confundir no

entendimento de sua estrutura global; b) compreender a estrutura global, mas posso me

confundir para entender os detalhes.

8. Uma vez que entendo; a) todas as partes, entendo o todo; b) o todo, entendo como as

partes se encaixam.

12. Quando resolvo problemas de matemática: a) geralmente trabalho do meu jeito em

busca das soluções, um passo de cada vez; b) geralmente apenas vejo as soluções, mas

depois tenho que me esforçar para descobrir os passos para chegar até elas.

16. Quando estou analisando uma história ou um romance: a) penso nos incidentes e tento

agrupá-los para descobrir os temas; b) só descubro os temas quando concluo a leitura e,

então, tenho que voltar para encontrar os incidentes que os representam.

20. Para mim é mais importante que um professor: a) esquematize seu material em etapas

sequencias e de forma clara; b) dê uma visão geral de seu material e o relacione com

outros assuntos.

24. Aprendo: a) a um ritmo bastante regular. Se estudar bastante “me dou bem”; b) de

forma irregular. Inicialmente fico totalmente confuso e, de repente, tudo se encaixa.

28. Ao considerar um conjunto de informações, sou mais propenso a: a) me concentrar nos

detalhes e perder a visão do todo; b) tentar entender a ideia geral antes de entrar nos

detalhes.

32. Ao elaborar um trabalho relacionado ao curso, sou mais propenso a: a) elaborar

(pensar sobre ou escrever) o início e ir avançando; b) elaborar (pensar sobre ou escrever)

diferentes partes do texto para, em seguida, ordená-las.

36. Quando eu estou aprendendo um assunto novo, prefiro: a) manter o foco naquele

assunto, aprendendo o máximo que eu posso sobre ele; b) tentar fazer conexões entre

aquele assunto e outros temas relacionados a ele.

40. Alguns professores iniciam suas aulas com uma visão geral do que vai ser visto. Essa

visão geral: a) é pouco útil para mim; b) é muito útil para mim.

44. Quando resolvo problemas em um grupo, é mais provável que eu: a) pense nas etapas e

no processo de solução; b) pense nas possíveis consequências ou possíveis aplicações da

solução em diversas áreas.

Fonte: Traduzido a partir de Felder e Soloman (1991)

Em seguida, ao acessar ao jogo de empresas, o aluno pode acessar as opções para

realizar a tomada de decisão em processos logísticos: localização da planta da fábrica, quadro

de produção, seleção de fornecedores, modal, rotas e lotes para aquisição de matéria-prima,

faturamento dos pedidos e modal, rotas e forma de distribuição dos pedidos. O jogo de empresas

calculará os indicadores de desempenho nos processos logísticos de abastecimento, planta e

96

distribuição classificados por custo, eficiência e responsividade descritos no capítulo 4. O aluno

poderá verificar o desempenho obtido a cada decisão tomada nos processos logísticos.

Ao finalizar o jogo de empresas baseado em simulação, o aluno respondeu aos

instrumentos de avaliação dos fatores facilitadores do aprendizado (quadro 30), validado por

Pereira (2012), e do ambiente de aprendizagem (quadro 31), utilizados por Ramos, Silva e

Carvalho (2013).

Quadro 30 - Fatores facilitadores do Aprendizado Sigla Questão

FDA01 Proporciona novos conhecimentos sobre a operação de uma empresa.

FDA02 Proporciona maior aprofundamento do conteúdo em relação a outras metodologias de ensino.

FDA03 Auxilia na aquisição de informações.

FDA04 Ajuda a conservar as informações a longo prazo.

FDA05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas: (Contabilidade, Finanças, Marketing, etc.).

FDA06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas gerenciais.

FDA07 Favorece à análise de um problema sob diferentes pontos de vista, na discussão do grupo.

FDA08 Aumenta a compreensão para usar as informações na resolução de problemas.

FDA09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações incompletas.

FDA10 Aumenta a confiança na habilidade para resolver problemas práticos.

FDA11 Aumenta a competência para o planejamento das operações de negócios.

FDA12 Aumenta a capacidade para implementar suas ideias e planos.

FDA13 Auxilia na revisão de políticas e práticas organizacionais.

FDA14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar independentemente.

FDA15 Aumenta a consciência sobre suas atitudes administrativas.

FDA16 Aumenta a consciência sobre as atitudes dos colegas.

FDA17 Auxilia a lidar com a insegurança.

FDA18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de problemas em grupo.

FDA19 Motiva o trabalho em grupo.

FDA20 Ajuda nas resoluções de conflitos.

FDA21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus colegas.

FDA22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os colegas.

FDA23 Proporciona experimentar um comportamento que conhecia e ainda não havia vivenciado.

FDA24 Propicia a adoção de novos comportamentos administrativos.

FDA25 Amplia a sua visão de Gestor sobre o funcionamento de uma empresa.

FDA26 Permite aprender algo sobre você como gerente.

FDA27 Ajuda a associar a teoria à prática gerencial.

FDA28 Agrega realismo organizacional ao ensino.

FDA29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional.

FDA30 Estimula a criatividade.


Os fatores facilitadores do aprendizado foram utilizados para a verificação da

validade educacional do jogo de empresa, enquanto a avaliação do ambiente de aprendizagem

(validade representacional) através dos construtos do modelo de aceitação de tecnologia.

Ao final, o aluno respondeu as questões sobre características pessoais, acadêmicas,

experiência profissional e sobre jogos de empresas.

97

Quadro 31 - Qualidade do ambiente de aprendizagem Sigla Questão

QAV01 Eu achei o jogo de empresas fácil de usar.

QAV02 Minha interação com o jogo de empresas foi clara e compreensível.

QAV03 Interagir com jogo de empresas não requereu muito esforço mental.

QAV04 Usar jogos de empresas melhora o meu desempenho acadêmico.

QAV05 Usar jogos de empresas torna o meu aprendizado mais produtivo.

QAV06 Usar jogos de empresas melhora a eficácia do meu aprendizado.

QAV07 Achei que o jogo de empresa foi útil para o meu aprendizado

QAV08 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram completas.

QAV09 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram de fácil compreensão.

QAV10 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram relevantes.

QAV11 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram precisas.

QAV12 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas eram atualizadas.

Fonte: Elaborado a partir de Ramos, Silva e Carvalho (2013)

Ao final da aplicação do jogo de empresas foram gerados os dados obtidos na

aplicação do jogo de empresas descritos no quadro 32. As variáveis foram coletadas pelo

formulário de instrução de participação no jogo e digitadas posteriormente em formulários no

GoogleDocs. As variáveis referentes ao desempenho do aluno serão geradas a partir do sistema

de controle do jogo de empresas.

Quadro 32 - Variáveis resultantes do processo de aplicação da pesquisa Variável Descrição/Categoria/Medida Construto

Jogador Código Login do Jogo.

Experiência

discente

Experiência

Profissional

0 – Não Trabalha; 1 – Trabalha fora da área de gestão; 2 –

Trabalha na área de gestão; 3 – Trabalha na área de logística.

Experiência com

Jogos de Empresas

0 – Nunca utilizei jogos de empresas; 1 – Já utilizei Jogos de

empresas em outras disciplinas; 2 – Cursei disciplinas de Jogos de

Empresas.

Curso Sigla do Curso.

Gênero Masculino e Feminino.

Fase do Curso Fase do Curso (0..8).

Idade Idade do Acadêmico.

AR2 Eixo Processamento: Ativo; Ambas Preferências; Reflexivo.

Estilos de

Aprendizagem

SI2 Eixo Percepção: Sensorial; Ambas Preferências; Intuitivo.

VV2 Eixo Entrada: Visual; Ambas Preferências; Verbal.

SG2 Eixo Organização: Sequencial; Ambas Preferências; Global.

Qualidade do

Ambiente Virtual

QAV01 a QAV12 com escala de 1..7 (1 – Concordo Totalmente

até 7 Discordo Totalmente).

Ambiente de

Aprendizagem

Estratégia de Ensino

e Reflexão na Ação

FDA01 a FDA30 com escala de 1..7 (1 – Concordo Totalmente

até 7 Discordo Totalmente).

Fatores

facilitadores do

Aprendizado

Resultado Percentual relativo ao desempenho otimizado do jogo (0 a 100%)

Desempenho Classificação

Resultado Categorizado: Muito Bom (> 90%); Bom ( > 80%);

Regular (> 70%); Ruim (< 70%).


Ao gerar as tabelas com o conteúdo coletado de cada variável, encerra-se o processo

de aplicação e inicia-se o processo de análise dos dados da pesquisa proposto neste estudo.

98

3.2.3. Análise dos dados da pesquisa

A partir das variáveis coletadas e da definição dos construtos, os dados foram

validados pelo modelo proposto, elaborado a partir das dimensões elaboradas por Silva et al

(2012) e dos padrões de validação discutidos para a construção de jogos de empresas no modelo

apresentados por Feinstein e Cannon (2002) e representado na Figura 10.

No modelo proposto, os construtos de Estilos de Aprendizagem e Experiência

Discente influenciam o Desempenho do aluno no jogo de empresas. O Desempenho do aluno

pode influenciar na percepção do aluno sobre os Fatores Facilitadores do Aprendizado e

ambiente aprendizagem.

Figura 10 - Modelo para validação da pesquisa

Fonte: Elaborada pelo Autor

Os formulários preenchidos pelos alunos foram digitados no GoogleDocs e geradas

em planilhas eletrônicas Microsoft Excel. Na validação do modelo proposto forma utilizados a

Estatística Descritiva e Análise de Variância (ANOVA) para verificar a existência de diferença

entre os construtos. Nos construtos fatores facilitadores do aprendizado e ambiente virtual

utilizou-se a Análise Fatorial. O software utilizado nesta fase foi o SPSS 22.0.

No processo de análise dos dados foi utilizada estatística descritiva para calcular

médias das variáveis para calcular desempenho. Para as variáveis de escala nos instrumentos

de pesquisa do ambiente de aprendizagem e dos fatores facilitadores do aprendizado foram

utilizados o método da área de impacto sugerido por Pereira (2004) para transformação de

99

variáveis categóricas em percentual. Neste processo, as escalas de 1 (concordo totalmente) a 7

(discordo totalmente) resultaram no percentual relativo a área de impacto a partir do ponto

médio (4). O percentual gerado foi concordância, quando negativo, ou discordância, quando

positivo, para cada variável constante nos instrumentos de pesquisas. As demais variáveis para

análise das hipóteses foram classificadas como categórica.

Os métodos multivariados utilizados para analisar os dados desta pesquisa foram

Análise de Variância e Análise Fatorial. A análise de variância foi utilizada para verificar a

existência de diferenças significativas entre variáveis ou grupos, com valores significativos com

p<0,05, em nível de significância de 95%, recomendados por autores como Hair et al (2009) e

Virgillito et al (2010).

A análise fatorial tem por objetivo determinar a composição de interrelações de um

número significativo de variáveis, resultando em um menor conjunto de fatores (HAIR et al,

2009). Nesta pesquisa serão utilizadas as cargas fatoriais com fator acima de 0,55, com a rotação

varimax normalizada e serão considerados grupos com autovalor > 1. A confiabilidade dos

fatores gerados foi estimada pelo Alpha de Cronbach. Segundo Virgilitto (2010), valores

superiores a 0,6, na dimensão gerada, considera-se que a amostra é confiável e o instrumento

tem consistência.

Após a análise dos resultados, surgiu a necessidade de averiguar de forma qualitativa

alguns pontos que apresentaram os melhores e os piores resultados nas respostas obtidas nos

instrumentos. Os pontos de necessitavam de aprofundamento foram: os fatores facilitadores do

aprendizado, nas dimensões de estratégia de ensino e reflexão em ação; e, também, na qualidade

da informação no instrumento que avaliou o ambiente de aprendizagem. Para este processo

foram selecionados alunos que utilizaram do curso de administração, com melhores e piores

desempenhos no jogo de empresas aplicado, num total de quinze alunos. Dos alunos

convidados, oito aceitaram participar de uma coleta de informações através de questões

subjetivas, através de depoimentos sobre o experimento ao qual haviam participado.

Nesta etapa foi elaborado um roteiro de entrevista para coletar depoimentos dos

alunos sobre as questões que apresentaram maior relevância com objetivo de melhorar a

compreensão de forma subjetiva. O roteiro contou com as seguintes questões: 1 - Você utilizaria

novamente um jogo de empresas? O tempo para a realização da atividade foi suficiente? 2 - O

jogo de empresas contribui para o seu aprendizado? O jogo de empresas associa a teoria à

prática? 3 - Quanto às instruções fornecidas, você acredita que elas possam melhorar? 4 - O

100

jogo de empresas proporcionou conhecimento para melhorar o seu conhecimento sobre a

operação de uma empresa ou na resolução de problemas? 5 - O jogo de empresas auxiliou nas

discussões dos problemas e na resolução de conflitos no grupo? 6 - O jogo de empresas pode

contribuir para melhorar o meu aprendizado sobre tomada de decisão? As respostas são

apresentadas no apêndice IV.

A seguir, no capítulo 4 apresenta-se o jogo de empresas “ENTERSIM”, criado para

a aplicação desta pesquisa e são apresentados os requisitos tecnológicos, as fórmulas dos

modelos de simulação e otimização e ao final, um roteiro com as rotinas e telas implementadas

na ferramenta de aprendizagem.

101

4. CONSTRUÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS BASEADO EM SIMULAÇÃO

“ENTERSIM”

O jogo de empresas ENTERSIM foi projetado para ser utilizados como um

simulador de ambientes dentro de uma empresa, que envolve as funções empresarias e os

níveis organizacionais. Nesta pesquisa será apresentado uma parte de projeto que envolve a

tomada de decisão em processos logísticos, análise dos custos e trade-offs gerados e as

métricas (indicadores de desempenho) envolvidos na aplicação desta metodologia ativa de

ensino.

O cenário escolhido para a construção do jogo de empresas foi a simulação de um

ambiente de uma média empresa do ramo têxtil. A empresa pretendia se instalar em território

brasileiro e atender a demandas nas 27 capitais de cada estado, com 6 produtos nas categorias

calças jeans masculinas e femininas; e com três categorias de matéria-prima (tecido, linha e

acessórios). A instalação fabril deveria ser instalada em uma das capitais e a complexidade

envolvendo os custos logísticos seriam analisadas para a decisão da localização da unidade

fabril.

Os alunos com base nos dados simulados, deveriam optar pela localização da

instalação fabril e dos aspectos logísticos referentes à aquisição de matéria-prima e entrega dos

pedidos anteriormente demandados, além dos ajustes necessários no quadro de produção. Com

base nos autores Lambert e Pohlen (2001), Chopra e Meindl (2010) e Ballou (2011), no quadro

33 são apresentadas as métricas definidas para cálculos de custos logísticos de abastecimento

e distribuição, de locação de instalação e de aquisição de matéria-prima. Além dos níveis,

eficiência e tempo de entrega de estoque de matéria-prima e produtos acabados,

complementados pela entrega dos pedidos faturados.

Quadro 33 - Métricas proposto na aplicação do jogo de empresas baseado em simulação Métrica Fator-Chave Atributo Unidade

Instalação

Custo de Locação de Instalação Custo % da receita

Nível de Ocupação MP Eficiência %

Nivel de Ocupação PA Eficiência %

Transporte

Custo de Aquisição de Matéria-prima Custo % da receita

Custo Logístico de Abastecimento Custo % da receita

Tempo de Entrega de MP Responsividade dias

Custo Logístico de Distribuição Custo % da receita

Tempo de Entrega de PA Responsividade dias

Entrega de Pedidos Eficiência pedidos

Estoque Eficiência. Estoque de MP Eficiência %

Eficiência Estoque de PA Eficiência %


102

A elaboração dos modelos de simulação e otimização para serem aplicados nesta

pesquisa foram desenvolvidos com base nos estudos de Alemany, Mula e Lário (2010). A

seguir são apresentados os índices (quadro 34), os conjuntos de índices (quadro 35), os

parâmetros dos modelos (quadro 36) e as variáveis de decisão (quadro 37) necessários para

implementação do modelo de otimização e para elaboração da simulação dentro do jogo de

empresas ENTERSIM.

Quadro 34 - Indices para os modelos de simulação e otimização Índice Descrição

p Produtos Acabados (p=1..P).

c Localização (cidade) de Clientes ou Fornecedores ou Centro de Distribuição(c=1..C).

d Tempo (dia) para identificar o período (d=1,...,D).

u Unidades de Produção (u=1,...,U).

m Modais de Transporte (m=1,...,M).

t Matéria-prima (t=1,...,T).

i Mês (i=1,...,I).


Quadro 35 - Conjunto de índices para os modelos de simulação e otimização Conjunto Descrição

Prod(p) Conjunto de Produto Acabado para Distribuição.

City(c) Conjunto de Cidades de Fornecedores ou Clientes.

Dias(d) Conjunto de Dias para identificar os períodos para abastecimento, produção e distribuição.

Unid(u) Conjunto de Unidades de Produção.

Mode(m) Conjunto de Modais de Transporte para abastecimento e distribuição.

Mtpr(t) Conjunto de Matéria-prima.


Os índices e conjunto de índices representam as entidades que compõem o modelo,

como produtos, cidades, dias uteis, unidades de produção, modais de transporte e matérias-

primas, que serão objetos para a tomada de decisão. Os parâmetros são informações alimentadas

no processo de simulação e relacionadas com as entidades que foram processadas pelas

fórmulas descritas nos itens 4.2 e 4.3.

Quadro 36 - Parâmetros para os modelos de simulação e otimização Parâmetro Descrição

𝑁𝑒𝑐𝑠𝑡 Quantidade Mensal de Matéria-Prima t para Abastecimento.

𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡 Volume de um lote da Matéria-Prima t no processo de Abastecimento.

𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 Quantidade de Matéria-Prima t em um lote no processo de Abastecimento.

𝑁𝑣𝑚𝑝𝑡 Nível diário de Matéria-Prima t.

𝑇𝑝𝑚𝑥𝑡 Tempo (dias) máximo para Abastecimento da Matéria-Prima t.

𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡 Valor Unitário do Lote de Matéria-Prima t oferecida por Fornecedor c.

𝑇𝑝𝑒𝑛𝑐𝑡 Tempo (Dias) para entrega do Lote de Matéria-Prima t oferecida por Fornecedor c.

𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑 Quantidade de Matéria-Prima t disponível pelo Fornecedor c para entrega no período d.

𝐶𝑜𝑛𝑠𝑑𝑡 Quantidade de Matéria-Prima t a ser adquirida no processo de abastecimento que será

consumida no período d para a Produção.

𝑄𝑡𝑚𝑝𝑝𝑡 Quantidade de Matéria-Prima t que compõe o Produto p.

𝐶𝑚𝑜𝑑𝑢 Custo Mão de Obra Diário da Unidade de Produção u.

𝐶𝑓𝑖𝑥𝑢 Custo Fixo Diário da Unidade de Produção u.

𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢 Quantidade de Horas trabalhadas por turno na Unidade de Produção u.

103

𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢 Quantidade de Produtos p produzidos por hora na Unidade de Produção u.

𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚 Capacidade de Carga em lotes do Modal de Transporte m.

𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚 Custo por Km para entrega de mercadorias do Modal de Transporte m.

𝐼𝑐𝑚𝑠𝑐 Imposto sobre Mercadoria por Fornecedor c.

𝑃𝑟𝑐𝑣𝑝 Preço de Venda do Produto p.

𝑉𝑙𝑝𝑟𝑝 Volume do Lote de Produto p para Distribuição.

𝑄𝑙𝑝𝑟𝑝 Quantidade de produto p por lote para distribuição.

𝐶𝑠𝑚𝑝𝑝 Custo de Matéria-Prima do Produto p.

𝐷𝑚𝑛𝑑𝑝 Demanda do Produto p.

𝑄𝑡𝑝𝑎𝑝 Quantidade de Estoque de Produto p.

𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑 Quantidade de Produto p a ser distribuído para o Cliente c no período d através do Modal

de Transporte m.

𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝 Quantidade no pedido de produto p por cliente c.

𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚 Distancia em Km da cidade c utilizando o Modal de Transporte m.

𝑇𝑝𝑣𝑔𝑐𝑚 Tempo de Viagem (em dias) para entrega de mercadorias da cidade c utilizando o Modal

de Transporte m.

𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝 Demanda solicitada por cliente c do produto p.

𝐷𝑑𝑒𝑛𝑐𝑝 Dia da Entrega para o cliente c do produto p.

𝑇𝑥𝑒𝑚𝑚 Taxa de Embarque de cada lote pelo modal de transporte m.

𝐶𝑑𝑞𝑡𝑝𝑐𝑑 Quantidade a ser distribuída aos Centros de Distribuição do produto p para o centro c no

período d.

𝑅𝑒𝑐𝑡𝑝 Receita bruta do produto p.

𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡 Custo de Aquisição da matéria-prima t.

𝑉𝐼𝑚𝑝𝑡 Valor inicial do estoque da matéria-prima t.

𝐸𝐼𝑚𝑝𝑡 Estoque inicial da matéria-prima t.

𝐸𝑓𝑚𝑝𝑡 Estoque final da matéria-prima t.

𝑉𝑚𝑚𝑝𝑡 Valor médio de estoque inicial da matéria-prima t.

𝑉𝑀𝑚𝑝𝑡 Valor médio do estoque final da matéria-prima t.

𝑉𝐶𝑚𝑝𝑡 Valor do consumo da matéria-prima t.

𝑉𝐸𝑚𝑝𝑡 Valor do Estoque final da matéria-prima t.

𝐶𝑃𝑚𝑜𝑢 Custo de mão-de-obra na unidade de produção u.

𝐶𝑃𝑓𝑥𝑢 Custo fixo de produção na unidade de produção u.

𝑉𝑙𝑚2𝑐 Valor m2 para locação de instalação na cidade c.

𝐶𝐿𝑑𝑠𝑝 Custo de Distribuição do produto p.

𝑉𝐹𝑝𝑎𝑝 Valor final do estoque de produto acabado p.

𝐸𝐹𝑝𝑎𝑝 Quantidade em estoque de produto acabado p.


Quadro 37 - Variáveis de decisão para os modelos de simulação e otimização Variável Descrição

𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢 Total dos Custos Totais de Planta para a Produção do produto p para atender ao cliente c

no período d utilizando a unidade de produção u.

𝑃𝑟𝑑𝑐𝑝𝑐𝑑𝑢 Variável Binária com o valor 1 para a produção do produto p do cliente c no período d na

unidade de produção u.

𝐴𝑐𝑒𝑠𝑐𝑚 Variável Binária com o valor 1 para o acesso do modal de transporte m para a cidade c.

𝑄𝑇𝑃𝑟𝑑𝑎𝑝𝑐𝑚 Quantidade de Produto p em Estoque Inicial a ser distribuído para o cliente c pelo modal

de transporte m.

𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 Total dos Custos de Abastecimento das matérias-primas t obtidas pelo fornecedor c no

período d pelo modal de transporte m.

𝐼𝑛𝑣𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 Estoque final para aquisição da matéria-prima t do fornecedor c no período d pelo modal

de transporte m.

𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚 Total dos Custos de Distribuição dos produtos p para o cliente c no período d pelo modal

de transporte t.

𝐶𝑇𝐶𝑑𝑐𝑑𝑝𝑐𝑑𝑚 Total dos Custos de Distribuição considerando a Estrutura de um Canal de Distribuição

por produto p para o centro c no período d pelo modal de transporte m.

𝑇𝑅𝑒𝑐𝑖 Receita bruta no período i.

104

𝐶𝑇𝑎𝑞𝑖 Custo de aquisição de matérias-primas no período i.

𝐶𝑇𝑎𝑏𝑖 Custo logístico de abastecimento no período i.

𝑇𝐸𝑚𝑝𝑖 Valor de estoque de matéria-prima no período i.

𝐶𝑇𝑚𝑜𝑖 Custo de mão-de-obra no período i.

𝐶𝑇𝑓𝑥𝑖 Custo fixo no período i.

𝐶𝑇𝑙𝑐𝑖 Custo logístico de locação de instalação no período i.

𝐶𝑇𝑑𝑠𝑖 Custo logístico de abastecimento no período i.

𝑇𝐸𝑝𝑎𝑖 Valor de estoque de produto acabado no período i.


Os resultados da aplicação das fórmulas foram gerados nas variáveis de decisão

apresentadas no quadro 36, que serviram como base para a tomada de decisão no processo de

simulação do jogo de empresas e na geração dos resultados do modelo de otimização executado

para encontrar a melhorar solução entre as possibilidades do cenário apresentado. Após a

definição dos requisitos de informação, necessários para a elaboração dos modelos de

simulação e otimização, serão apresentados os requisitos tecnológicos para a construção do

jogo de empresas baseado em simulação.

4.1. REQUISITOS PARA O DESENVOLVIMENTO DO SOFTWARE

A construção do jogo de empresas ENTERSIM foi realizada com base na fase V do

estudo apresentado por Faria, Hutchinson e Wellington (2009). O software está desenvolvido

na Internet em um servidor centralizado, em Cloudy Computing (Computação em Nuvem) da

empresa Jelastic (Quadro 38).

Quadro 38 - Requisitos tecnológicos para o desenvolvimento do jogo de empresas

Recurso Descrição Referências

Diagramas Elaborado através de UML (Unified Molelling

Language).

Booch, Rumbaugh e Jacobson

(2005)

Projeto de Banco de

Dados

Utilizada Análise Relacional e Diagramas de

Entidade-Relacionamento. Elmasri e Navathe (2011)

Banco de Dados Sistema Gerenciador de Banco de Dados

PostgreSQL. www.postgresql.org

Padrão de

Desenvolvimento

Para auxiliar o desenvolvimento foi utilizado o

Padrão MVC (Model-View-Control). Pressman (2011)

Linguagem de

Programação Linguagem Java com biblioteca Prime Faces. Deitel e Deitel (2010)

Framework para

Desenvolvmento

Como ambiente de Desenvolvimento foi utilizado

o software Netbeans 7.2. www.netbeans.org

Ambiente de

Hospedagem

Utilizado recursos de Cloudy Computing no

espaço com o domínio

www.jelasticlw.com/EnterSim.

www.jelastic.com


http://www.netbeans.org/

105

A análise do software foi elaborada conforme os requisitos definidos conforme

Pressman (2011), que aborda sobre engenharia de software: os diagramas foram elaborados

através de UML (BOOCH; RAMBAUGH; JACOBSON, 2005); o banco de dados relacional

foi projetado na ferramenta Power Architect 1.0 e os dados foram armazenados no sistema

gerenciador de banco de dados PostgreSQL.

A construção do jogo de empresas ENTERSIM foi implementado em Linguagem

de Programação Java com a interface baseada na biblioteca Primefaces e o ambiente de

desenvolvimento utilizado foi NetBeans 7.2. As ferramentas utilizadas durante o processo de

desenvolvimento são software livre. Após o desenvolvimento foi contratado um espaço virtual

no servidor Jelastic para disponibilização do jogo de empresas ENTERSIM, com recursos de

banco de dados PostgreSQL e o servidor de aplicação Glassfish.

4.2. MODELO DE SIMULAÇÃO

O modelo de simulação elaborado no jogo de empresas ENTERSIM segue os

princípios defendidos por Lean et al (2006) e Yarsacan (2010). O modelo de simulação permite

experimentos em uma situação fictícia e são utilizados para a formação de pessoas para

melhorar o processo de tomada de decisão em ambientes complexos e dinâmicos, com o

objetivo de ganhar experiência para atuar no mercado de trabalho.

A elaboração da apuração dos valores relacionados aos custos logísticos propostas

no simulador do jogo de empresas da tese são: Receita Bruta (1), Custo de Aquisição de

Matéria-Prima (2), Custo Logístico de Abastecimento (3), Valor do Estoque de Matéria-Prima

(4), Custo de Mão de Obra (5), Custo Fixo de Produção (6), Custo de Locação de Instalação

(7), Custo Logístico de Distribuição (8) e o Valor do Estoque de Produto Acabado (9). Os

índices, conjuntos e parâmetros utilizados nas fórmulas foram descritos nos quadros 33, 34 e

35.

𝑇𝑅𝑒𝑐𝑖 =∑(𝑅𝑒𝑐𝑡𝑝) ∀ 𝑝 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (1)

𝐶𝑇𝑎𝑞𝑖 =∑(𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (2)

106

𝐶𝑇𝑎𝑏𝑖 =∑(𝐶𝐿𝑎𝑏𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (3)

𝑇𝐸𝑚𝑝𝑖 =∑(𝑉𝐸𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (4)

𝐶𝑇𝑚𝑜𝑖 =∑(𝐶𝑃𝑚𝑜𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (5)

𝐶𝑇𝑓𝑥𝑖 =∑(𝐶𝑃𝑓𝑥𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (6)

𝐶𝑇𝑙𝑐𝑖 =∑(𝑉𝑙𝑚2𝑐 ∗ 1500) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (7)

𝐶𝑇𝑑𝑠𝑖 =∑(𝐶𝐿𝑑𝑠𝑝)∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (8)

𝑇𝐸𝑝𝑎𝑖 =∑(𝑉𝐹𝑝𝑎𝑝) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (9)

O valor da receita de cada produto (10) foi calculado pela quantidade distribuída no

faturamento por cliente, modal e dia multiplicado pelo preço de venda dos produtos. Os valores

referentes ao processo de abastecimento são o custo de aquisição de matéria-prima e o custo

logístico de abastecimento. O custo de aquisição de matéria-prima foi determinado pela

quantidade oferecida pelo fornecedor em um determinado dia e modal multiplicado pelo valor

unitário do fornecedor para a matéria-prima (11). O custo logístico de abastecimento de cada

matéria-prima (12) foi calculado pela quantidade de matéria-prima adquirida de um fornecedor

somada ao valor do imposto do local do fornecedor, mais o valor da multiplicação da distância

e custo por km rodado e adicionada a taxa de embarque de cada carga calculada pelo modal

escolhido.

𝑅𝑒𝑐𝑡𝑝 =∑∑∑(𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚 ∗ 𝑃𝑟𝑐𝑣𝑝)

𝑚𝑑𝑐

∀ 𝑝 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (10)

𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡 = ∑ ∑ ∑ (𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 ∗ 𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)𝑚𝑑𝑐 (11)

107

𝐶𝐿𝑎𝑏𝑡 = ∑(∑∑∑𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐

∗ ((𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡 ∗ 𝐼𝑐𝑚𝑠𝑐) + ((𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚 ∗ 𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚)

(𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚))

+ (𝑇𝑥𝑒𝑚𝑡 ∗ (𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚)))) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)

(12)

Os custos logísticos de planta são calculados pelo custo de mão de obra (13) e custo

fixo (14) através do valor determinado para cada dia e unidade de produção. E, ainda, o custo

de locação de instalações (15) foi calculado pela área determinada para a instalação fabril e o

valor do metro quadrado no local (cidade) escolhido. O custo logístico de distribuição de

produtos acabados de cada cliente (16) foi calculado pela quantidade de produto acabado em

cada pedido multiplicado pelos valores das cargas gerados pela distância e custo por km rodado

mais a taxa de embarque somados ao valor do imposto do local de entrega.

𝐶𝑃𝑚𝑜𝑢 =∑(𝐶𝑀𝑜𝑑𝑢) ∀ 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑), 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (13)

𝐶𝑃𝑓𝑥𝑢 =∑(𝐶𝐹𝑖𝑥𝑢) ∀ 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑), 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (14)

𝐶𝑇𝑙𝑐𝑖 =∑(𝑉𝑙𝑚2𝑐 ∗ 1500) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (15)

𝐶𝐿𝑑𝑠𝑝 =∑(((∑ ∑ ∑ 𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐

𝑄𝑙𝑝𝑟𝑝∗𝑉𝑙𝑝𝑟𝑝𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚

) ∗ (𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚 ∗ 𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚))

+ (∑ ∑ ∑ 𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐

𝑄𝑙𝑝𝑟𝑝∗𝑉𝑙𝑝𝑟𝑝

𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚∗ 𝑇𝑥𝑒𝑚𝑚)) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝)

(16)

Os valores referentes ao custo do inventário referem-se ao estoque de matéria-prima

e produtos acabados. O estoque de matéria-prima (20) foi calculado pelos valores do estoque

inicial (17) com a quantidade multiplicada pelo valor médio de cada matéria-prima, pelo valor

médio das aquisições (18) e pelo consumo de matéria-prima no processo de produção (19). O

108

estoque de produto (21) foi calculado pelo estoque final de produto acabado pelo preço de

venda.

𝑉𝐼𝑚𝑝𝑡 = (𝐸𝑖𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝑉𝑚𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (17)

𝑉𝑀𝑚𝑝𝑡 = ((𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡 + 𝑉𝐼𝑚𝑝𝑡)/(𝐸𝑖𝑚𝑝𝑡 +∑∑∑𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐

)) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (18)

𝑉𝐶𝑚𝑝𝑡 =∑(𝐶𝑜𝑛𝑠𝑑𝑡 ∗ 𝑉𝑀𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑) (19)

𝑉𝐸𝑚𝑝𝑡 = (𝑉𝐼𝑚𝑝𝑡 + 𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡 − 𝑉𝐶𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (20)

𝑉𝐹𝑝𝑎𝑝 = (𝐸𝐹𝑝𝑎𝑝 ∗ 𝑃𝑟𝑐𝑣𝑝 ) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (21)

O modelo implementado no jogo de empresas para simular a tomada de decisão em

processos logísticos está apresentado na figura 11.

Figura 11 - Modelo de simulação implementado no jogo de empresas


109

Modelo de simulação desenvolvidos para áreas de logísticas já haviam sido

utilizados nos estudos de Sparling (2002) e Feng e Ma (2009). Deling et al (2010) e Thiers e

Mcginnis (2011) abordam que o uso de modelos de otimização pode contribuir para gerar

melhores resultados na simulação de um cenário. A seguir será apresentado o modelo de

otimização elaborado para utilização paralela ao jogo de empresas ENTRESIM.

4.3. MODELO DE OTIMIZAÇÃO

Os modelos de otimização podem auxiliar na tomada de decisão para encontrar a

melhor alternativa, através de modelos quantitativos que examinam todas as combinações e

demonstram qual é a melhor (VICENZ; ORTIZ; GUARCH, 1997, DELING et al (2010). No

jogo de empresas construído para esta pesquisa, o modelo de otimização foi elaborado para

determinar qual capital brasileira apresentará os menores custo a partir de um cenário simulado.

A seguir são apresentadas as fórmulas desenvolvidas para o modelo de otimização

desta pesquisa. O modelo de otimização foi implementado na linguagem Python com a

utilização da biblioteca Gurobi. A construção do modelo de otimização iniciou-se pelo processo

logístico de planta, no qual foi determinado a quantidade de produto a ser produzida no dia e

por unidade de produção. No processo de otimização foram consideradas a fórmula objetivo

(22) e as restrições de demanda (23), de pedidos (24), da entrega (25), da produção diária por

produto (26) e unidade (27), da quantidade de produto por unidade de produção (28) e da

quantidade de horas de produção no turno (29).

𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢 = 𝑀𝑖𝑛 ∑ ∑ ∑ ∑ (𝐶𝑠𝑚𝑝𝑝 + (𝐶𝑚𝑜𝑑𝑢

𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢∗ 𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢) + (

𝐶𝑓𝑖𝑥𝑢

𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢∗ 𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢))𝑢𝑑𝑐𝑝

(22)

∑ ∑∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑢𝑑𝑐

≥ 𝐷𝑚𝑛𝑑𝑝 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (23)

∑ ∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑢𝑑

≥ 𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐) (24)

𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢 ≥ 𝑃𝑟𝑑𝑐𝑝𝑐𝑑𝑢 ∗ 𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑), 𝑢

∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (25)

∑ ∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑢𝑐

≥ ∑(𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢 ∗ 𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑)

𝑝

(26)

110

∑ ∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑝𝑐

≥ ∑(𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢 ∗ 𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑)

𝑢

(27)

∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑐

≥ (𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢 ∗ 𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑), 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (28)

∑ ∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑝𝑐

𝑥 (1

𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢) ≤ 𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢 ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑)

(29)

Ao final a rotina de otimização do processo logístico de planta resultou na

necessidade de matéria-prima e dos dias que os pedidos dos clientes poderiam ser entregues.

Desta forma, o modelo de otimização para o processo logístico de abastecimento foi elaborado

através da função objetivo (30), da variável de controle do estoque de matéria-prima (31) e das

restrições de necessidade da matéria-prima (32), do nível de segurança (33), da disponibilidade

do modal de transporte (34) e da oferta pelo fornecedor (35). O modelo do processo logístico

de distribuição foi elaborado com a fórmula objetivo (36), com as restrições de demanda (37),

de quantidade de produtos por dia e cidade do cliente (38) e disponibilidade do modal de

transporte (39).

𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 =

𝑀𝑖𝑛 ∑ ∑

𝑐

∑∑

(

𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡 + (𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡 ∗ 𝐼𝑐𝑚𝑠𝑐) + (

(𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚 ∗ 𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚)

(𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚))

𝑚𝑑𝑡

+(𝑇𝑥𝑒𝑚𝑚

(𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚

))

)

(30)

𝐼𝑛𝑣𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 = 𝐸𝑓𝑚𝑝𝑑𝑡 + 𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑 − 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑑𝑡 (31)

∑ ∑∑𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐

≥ 𝑁𝑒𝑐𝑠𝑡 ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (32)

𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 ≤ 𝐴𝑐𝑒𝑠𝑐𝑚 ∗ 𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑 ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑),𝑚∈ 𝑀𝑜𝑑𝑒(𝑚)

(33)

𝐼𝑛𝑣𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 ≥ 𝑁𝑣𝑚𝑝𝑡 ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑),𝑚 ∈ 𝑀𝑜𝑑𝑒(𝑚) (34)

∑𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 ≤ 𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑 ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑)

𝑚

(35)

111

𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚 = 𝑀𝑖𝑛 ∑ ∑ 𝑐 ∑ ∑ (((𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑

𝑄𝑙𝑝𝑟𝑝∗𝑉𝑙𝑝𝑟𝑝

𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚) ∗

(𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚∗𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚)

𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝))𝑚𝑑𝑝 (36)

∑ ∑∑𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐

≥ 𝐷𝑚𝑛𝑑𝑝 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (37)

∑𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚𝑚

≥ 𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑) (38)

𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚 ≤ 𝐴𝑐𝑒𝑠𝑐𝑚 ∗ 𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑),𝑚

∈ 𝑀𝑜𝑑𝑒(𝑚) (39)

No modelo de otimização construído utilizou-se os indicadores de custo nas

fórmulas objetivo e os indicadores de eficiência e responsividade serviram para a elaboração

das variáveis de controle e das restrições. Na figura 12 está representada a implementação do

modelo de otimização.

Figura 12 - Modelo de otimização implementado


112

Após a execução dos modelos de otimização para cada processo logístico, os

resultados foram aplicados no modelo de simulação e os custos logísticos de planta,

abastecimento e distribuição foram calculados e descritos no item 4.2.

Os resultados da aplicação dos modelos de simulação e otimização para cada capital

são apresentados na Tabela 1.

Tabela 1 - Resultados do modelo de otimização

Cidade

Custo

Logístico

Planta

Custo

Logístico

Abastecimento

Custo

Logístico

Distribuição

Custo

Logístico

Total

Receita %

POA 19.500,00 26.801,00 58.504,00 104.805,00 988.250,00 10,61%

FLO 18.000,00 25.748,00 53.616,00 97.364,00 1.010.400,00 9,64%

CTB 24.000,00 27.218,00 50.305,00 101.523,00 989.550,00 10,26%

SPO 27.000,00 26.611,00 47.414,00 101.025,00 824.400,00 12,25%

RJN 27.000,00 25.831,00 50.016,00 102.847,00 962.000,00 10,69%

VIT 19.500,00 24.728,00 48.884,00 93.112,00 1.027.000,00 9,07%

BHO 19.500,00 28.596,00 51.984,00 100.080,00 943.800,00 10,60%

CGR 15.000,00 30.414,00 61.030,00 106.444,00 1.032.650,00 10,31%

CUI 15.000,00 29.894,00 69.496,00 114.390,00 1.029.850,00 11,11%

BRA 31.500,00 24.896,00 59.192,00 115.588,00 1.013.150,00 11,41%

GOI 15.000,00 24.611,00 59.297,00 98.908,00 1.031.950,00 9,58%

SLV 18.000,00 23.461,00 61.497,00 102.958,00 967.950,00 10,64%

ARA 15.000,00 25.300,00 64.356,00 104.656,00 1.034.275,00 10,12%

MAC 15.000,00 22.549,00 64.658,00 102.207,00 1.030.975,00 9,91%

REC 21.000,00 22.309,00 64.129,00 107.438,00 998.650,00 10,76%

JPE 15.000,00 24.173,00 64.674,00 103.847,00 1.028.675,00 10,10%

NAT 18.000,00 21.437,00 65.500,00 104.937,00 1.027.700,00 10,21%

FOR 16.500,00 22.209,00 65.865,00 104.574,00 1.001.250,00 10,44%

TRS 16.500,00 25.479,00 65.663,00 107.642,00 1.030.975,00 10,44%

SLU 16.500,00 21.590,00 68.272,00 106.362,00 1.011.150,00 10,52%

PAL 15.000,00 27.291,00 68.683,00 110.974,00 1.037.875,00 10,69%

BEL 15.000,00 24.834,00 70.991,00 110.825,00 1.006.200,00 11,01%

MAN 15.000,00 31.110,00 75.119,00 121.229,00 1.027.325,00 11,80%

MCP 13.500,00 26.283,00 79.796,00 119.579,00 1.039.275,00 11,51%

BOA 13.500,00 33.972,00 76.301,00 123.773,00 1.039.275,00 11,91%

PVL 15.000,00 36.400,00 75.648,00 127.048,00 1.035.875,00 12,26%

RBR 18.000,00 33.225,00 74.363,00 125.588,00 1.038.575,00 12,09%


O modelo de otimização aplicado com os dados simulados para aplicação do jogo

de empresas ENTERSIM, geraram os menores custos logísticos para a capital Vitória. A seguir

são apresentadas as opções para a tomada de decisão no jogo de empresas.

113

4.4. TOMADA DE DECISÃO NOS PROCESSOS LOGÍSTICOS NO JOGO DE

EMPRESAS “ENTERSIM”

O processo de tomada de decisão em logística, que envolvem o abastecimento,

planta, distribuição e influenciam no inventário e gerado por dados dos produtos, dos clientes,

das áreas geográficas e dos canais de distribuição. Segundo Harrington, Lambert e Sterling

(1992), o uso de simulação pode auxiliar nas decisões estratégicas e táticas para melhorar o

desempenho financeiro.

Com base nos estudos propostos por Lambert e Sharma (1990), Christopher (1999)

e Faria e Costa (2010), são apresentadas as decisões logísticas que foram implementadas no

jogo de empresas ENTERSIM (quadro 39).

Na implementação da organização do processo de tomada de decisão no jogo de

empresas ENTERSIM, utilizou-se a Metodologia GRAI conforme os estudos elaborados por

Doumeingts (1984), Poler, Lario e Dougmeingts (2002) e Hernandez et al (2009).

Quadro 39 - Decisões logísticas proposta no jogo de empresas baseado em simulação

Processo

Logístico Decisão Descrição

Abastecimento

Seleção de Fornecedores O aluno poderá escolher três fornecedores para aquisição de

matéria-prima.

Modais de Transporte O aluno deverá selecionar um modal (rodoviário, ferroviário,

aeroviário ou marítimo) para o transporte da matéria-prima.

Lotes para Aquisição de

Matéria-Prima

Serão apresentadas as quantidades (lotes) ofertadas pelos

fornecedores selecionados. Há a possibilidade de consulta dos

estoques de matéria-prima.

Planta

Localização da Planta

Fabril

O aluno deverá escolher a localização da planta fabril entre as

27 capitais dos estados brasileiros. A capital escolhida terá sua

receita ignorada no cálculo dos indicadores.

Quadro de Produção O aluno poderá definir o produto vinculado a cada unidade de

produção no dia útil.

Distribuição

Tipos de Fretes O aluno poderá optar pelo tipo CIF e FOB para entrega dos

pedidos em cada capital.

Modais de Transporte

O aluno deverá selecionar um modal (rodoviário, ferroviário,

aeroviário ou marítimo) para o transporte dos produtos

acabados.

Faturamento dos Pedidos O aluno definirá o dia de saída para entrega dos pedidos, com

a respectiva baixa no estoque de produtos acabados.

Inventário

Estoque de Matéria-

Prima

O aluno poderá consultar como estão os níveis de estoque de

cada matéria-prima (entradas e saídas) diariamente.

Estoque de Produto

Acabado

O aluno poderá consultar como estão os níveis de estoque de

cada produto (entradas e saídas) diariamente.


114

Na figura 13 destaca-se a tela de entrada do jogo desenvolvido com as decisões

logísticas organizadas por processo nas colunas e por nível hierárquico nas linhas. A

metodologia GRAI sugere ainda que os eventos sejam organizados por período, o que não foi

implementado nesta versão.

Figura 13 - Decisões logísticas proposta no jogo de empresas baseado em simulação

Fonte: Acervo do Autor

O aluno, após acessar o jogo de empresas pelo login e realizar a leitura das

instruções no jogo (Apêndice II), deverá acessar a opção Localização das Instalações. Neste

momento será apresentado um mapa do território brasileiro com as 27 capitais como opções

para seleção da instalação da unidade fabril para simulação, conforme figura 14.

Figura 14 - Tela para localização da planta fabril


115

Ao clicar no link localizado na sigla de cada capital, serão visualizados o valor do

metro quadrado (m2) para locação e as informações sobre as distâncias em quilômetros,

quantidade de dias para entrega e a alíquota de imposto para cada capital em cada modal de

transporte selecionado no menu superior (figura 15).

Figura 15 - Tela com detalhes da localização da planta fabril


Ao confirmar a escolha da cidade da localização da planta fabril será calculado o

custo de locação da instalação no processo logísticos de planta. A cidade escolhida será

utilizada como ponto de destino para abastecimento de matéria-prima e de origem para a

distribuição dos pedidos.

O processo de tomada de decisão no processo logístico de abastecimento ocorre em

três fases para cada matéria-prima (tecido, linha e acessórios) nos níveis hierárquicos. No nível

estratégico (figura 16), o aluno deverá escolher três fornecedores entre os disponíveis. Após

selecionar os fornecedores, o aluno deverá escolher o modal de transporte para cada um, no

nível tático (figura 17).

Ao final, serão visualizados os lotes disponíveis para aquisição em cada dia (figura

18). Ao clicar no lote será calculado o custo logístico de abastecimento e será realizada a

atualização do estoque da matéria-prima adquirida. Nesta tela, permanecem disponíveis a

consulta de estoque de matéria-prima (figura 19) e uma opção para consultar todas as aquisições

de matéria-prima realizada.

116

Figura 16 - Tela de seleção de fornecedores


Figura 17 - Tela de seleção de modal de transporte para abastecimento


Figura 18 - Tela de seleção dos lotes de matéria-prima para abastecimento


Figura 19 - Tela de consulta ao estoque de matéria-prima


117

No processo logístico de distribuição, o aluno também realizará três etapas

conforme o nível hierárquico da decisão. Na tela de seleção de tipo de frete no nível estratégico

(figura 20) estarão disponíveis as opções de CIF e FOB para cada pedido que será entregue. No

nível tático, o aluno deverá optar pelo modal de transporte disponível para a distribuição (figura

21).

Figura 20 - Tela de seleção de tipo de frete para distribuição


Figura 21 - Tela para seleção do modal de transporte para distribuição


118

Figura 22 - Tela para faturamento - entrega do pedido


Ao final, o aluno definirá o dia da entrega (figura 22), realizando a operação de

faturamento, que gerará o custo logístico de distribuição e será atualizado o estoque de produto

acabado conforme figura 23 e os pedidos distribuídos conforme figura 24.

Figura 23 - Tela de consulta dos pedidos


119

Figura 24 - Tela de Consulta ao Estoque de Produtos Acabados


O aluno pode consultar a cada decisão, seja no processo de abastecimento ou de

distribuição, os custos gerados e os indicadores de desempenho conforme apresentado na figura

25.

Ao analisar os valores, qualquer tomada de decisão pode ser alterada ou excluída,

recalculando os custos e indicadores de desempenho do jogo, demonstrando, assim, a

interatividade no processo de tomada de decisão.

Figura 25 - Tela de Indicadores de Desempenhos


120

Os valores referentes aos indicadores foram calculados conforme as fórmulas

demonstradas no quadro 40, com os valores referentes aos custos envolvidos nos processos

logísticos, as despesas, os valores do inventário do estoque e da receita bruta. No quadro 41 são

apresentados os cálculos dos indicadores de desempenho classificados por processo logísticos

(FARIA; COSTA, 2010), fator-chave (BALLOU, 2011) e atributo (FARIA; COSTA; 2010,

CHOPRA; MEINDL, 2011).

Quadro 40 - Demonstrativo de resultado no jogo de empresas

Item Fórmula

Receita bruta no período i 𝑇𝑅𝑒𝑐𝑖 =∑(𝑅𝑒𝑐𝑡𝑝) ∀ 𝑝 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝)

Custo de aquisição de

matérias-primas no período i 𝐶𝑇𝑎𝑞𝑖 =∑(𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)

Custo logístico de

abastecimento no período i 𝐶𝑇𝑎𝑏𝑖 =∑(𝐶𝐿𝑎𝑏𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)

Valor de estoque de matéria-

prima no período i 𝑇𝐸𝑚𝑝𝑖 =∑(𝑉𝐸𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)

Custo de mão-de-obra no

período i 𝐶𝑇𝑚𝑜𝑖 =∑(𝐶𝑃𝑚𝑜𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢)

Custo fixo no período i 𝐶𝑇𝑓𝑥𝑖 =∑(𝐶𝑃𝑓𝑥𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢)

Custo logístico de locação de

instalação no período i 𝐶𝑇𝑙𝑐𝑖 =∑(𝑉𝑙𝑚2𝑐 ∗ 200) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢)

Custo logístico de

abastecimento no período i 𝐶𝑇𝑑𝑠𝑖 =∑(𝐶𝐿𝑑𝑠𝑝) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝)

Valor de estoque de produto

acabado no período i 𝑇𝐸𝑝𝑎𝑖 =∑(𝑉𝐹𝑝𝑎𝑝) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝)


Quadro 41 - Indicadores de desempenho no jogo de empresas.

Processo

Logístico Fator-Chave Atributo Indicador Unidade

Abastecimento

Instalação Eficiência Nível de Ocupação MP %

Estoque Eficiência Eficiência. Estoque de MP %

Transporte

Custo Custo Logístico de Abastecimento % da receita

Custo Custo de Aquisição de Matéria-

prima % da receita

Responsividade Tempo de Entrega dias

Planta Instalação Custo Custo de Locação % da receita

Distribuição

Instalação Eficiência Nível de Ocupação PA %

Custo Canal de Distribuição % da receita

Estoque Eficiência Eficiência. Estoque de PA %

Transporte

Custo Custo Logístico de Distribuição % da receita

Responsividade Tempo de Entrega dias

Eficiência Pedidos pedidos


No jogo de empresas ENTERSIM, foi desenvolvida uma rotina para ajustar o

quadro de produção por dia e unidade de produção (figura 26). Ao alterar um determinado

121

produtos, são automaticamente atualizados os estoques de produtos acabados e a necessidade

de entrada no estoque de matéria-prima. Na figura 27, pode-se visualizar os valores da produção

conforme o quadro de produção atual.

Figura 26 - Tela de Ajuste no Quadro de Produção


Figura 27 - Tela de Consulta da Produção


122

Ao relatar as opções disponíveis para os alunos no jogo de empresas baseado em

simulação ENTERSIM, apresenta-se a análise dos dados coletados através dos instrumentos de

pesquisa aplicados nas fases pré-jogo e pós-jogo relacionado com os resultados do desempenho

obtido pelos participantes.

123

5. APLICAÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS “ENTERSIM” COMO ESTRATÉGIA

DE ENSINO: ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS CONSTRUTOS DO MODELO

PROPOSTO

Neste capítulo apresenta-se a análise dos dados coletados na pesquisa de campo.

Inicialmente foram analisados a relação dos estilos de aprendizagem no desempenho do aluno

no jogo de empresas baseado em simulação e depois com a experiência discente, utilizando a

estatística descritiva e análise de variância. Em seguida foram analisados os dados da percepção

dos alunos sobre os fatores facilitadores do aprendizado e na qualidade do ambiente virtual, a

partir do desempenho do aluno, com a utilização da estatística descritiva, análise fatorial e

análise de variância.

5.1. ESTILOS DE APRENDIZAGEM E O DESEMPENHO NO JOGO DE

EMPRESAS BASEADO EM SIMULAÇÃO

Na análise descritiva dos dados coletados, considerando 122 participantes no

experimento, a média de resultado (percentual relativo ao resultado otimizado) dos alunos na

aplicação do jogo de empresa baseado em simulação resultou em 78,94%. Em relação ao

desempenho apresentado, os estilos de aprendizagem, dentro dos grupos nos eixos definidos

por Felder e Silvermann (1988), pode-se destacar que: os alunos considerados verbais no eixo

de entrada e intuitivos no eixo de percepção com 73,46% e 73,01%, respectivamente, obtiveram

menor desempenho (Figura 28).

Figura 28 – Desempenho dos alunos nos estilos de aprendizagem

Fonte: Dados da Pesquisa

79,98% 79,53%

75,14%

79,79% 78,96%

73,46%

81,98%80,46%

73,01%

79,82% 79,39%

75,62%

68,00%70,00%72,00%74,00%76,00%78,00%80,00%82,00%84,00%

Ati

vo

Am

bas

pre

ferê

nci

as

Ref

lexi

vo

Sen

sori

al

Am

bas

pre

ferê

nci

as

Intu

itiv

o

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Am

bas

pre

ferê

nci

as

Ver

bal

Seq

uen

cial

Am

bas

pre

ferê

nci

as

Glo

bal

Processamento Percepção Entrada Global

Desempenho Médio

124

Na figura 26 pode-se avaliar, também, que os melhores desempenhos foram obtidos

alunos com estilo Visual (81,98%). O estilo Visual, no eixo de processamento do modelo de

Felder e Silvermann (1988), obteve melhor desempenho no estudo realizado por Bouzada

(2013), utilizando a ferramenta VARK. Entre os piores desempenhos, estão o tipo Verbal do

eixo de entrada com 73,01% e Intuitivo do eixo de percepção com 73,46%.

Tabela 2 - Estilos da aprendizagem e o desempenho no jogo de empresas baseado em simulação

Eixo Tipo Quantidade Percentual p-value

Processamento

Ativo 55 79,98%

0,127 Ambas Preferências 45 79,53%

Reflexivo 22 75,14%

Percepção

Sensorial 84 79,79%

0,023* Ambas Preferências 25 78,96%

Intuitivo 13 73,46%

Entrada

Visual 50 81,98%

0,002* Ambas Preferências 37 80,46%

Verbal 35 73,01%

Organização

Sequencial 57 79,82%

0,265 Ambas Preferências 44 79,39%

Global 21 75,62%


A análise entre os estilos definidos por Felder e Silvermann (1988) nos eixos de

processamento, percepção, entrada e organização foi realizada através de análise de variância.

Os resultados são apresentados na tabela 2 (coluna p-value). No processo de análise foi

considerada o tipo ANOVA 1-way e buscou-se identificar a existência de diferença significativa

(p<0,05) entre os grupos de respondentes.

Os resultados dos valores p-value, que constam na tabela 1, demonstram que não

houve diferença significante nos eixos de processamento e de organização e houve diferença

nos eixos de percepção e entrada, quando avaliados na aplicação do jogo de empresas baseado

em simulação. No eixo de processamento, a diferença entre o tipo ativo e ambas as preferências

foi menor que 1% e o p-value gerado foi de 0,127. O resultado dos alunos classificados como

reflexivo, obtiveram um desempenho menor, acima de 4%, porém não sendo significante. No

eixo de percepção, os resultados apresentaram diferenças significantes (p=0,023), com

diferença de 6,5% entre os tipos sensorial e intuitivo. Neste eixo, os alunos classificados como

ambas preferências colocaram-se entre os tipos sensorial e intuitivos com tendência para

resultados mais próximos aos sensoriais. O eixo de entrada apresentou-se com o tipo visual com

melhor desempenho (81,98%) e os alunos classificados como ambas preferências com valor

125

próximo em 80,46%. Desta forma, com o resultado do p-value em 0,002 considera-se que houve

diferença significativa com o valor de 73,01% alcançado pelo tipo verbal. No eixo de

organização, o tipo sequencial com melhor desempenho (79,82%) e os alunos classificados

como ambas preferências com valor próximo em 79,39%. Entretanto, com o resultado do p-

value em 0,265 considera-se que não houve diferença significativa com o valor de 75,62%

alcançado pelo tipo global.

Na figura 29 são apresentados, em forma de gráfico, os resultados do processo de

análise de variância do desempenho de cada eixo dos estilos de aprendizagem utilizados nesta

pesquisa.

Figura 29 - ANOVA dos estilos de aprendizagem com o desempenho no jogo de empresas baseado

em simulação


Nos resultados apresentados na tabela 2 e na figura 27, pode-se considerar que os

estilos de aprendizagem influenciaram significativamente no desempenho dos alunos na

aplicação do jogo de empresas baseado em simulação. Esta pesquisa resultou em conclusões

diferentes aos estudos apresentados por: Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), que utilizou o

instrumento criado por Felder e Soloman (1991); Freitas et al (2012) que utilizou os estilos

126

definidos de Kolb (1984); e Bouzada (2013) que utilizou o estilo VARK criado por Flemming

e Mills (1992). Desta forma, pode-se aceitar as hipóteses H1a (eixo de processamento) e H1d

(eixo de organização) e rejeitar as hipóteses H1b (eixo de percepção, H1c (eixo de entrada).

5.2. EXPERIÊNCIA DISCENTE E O DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESAS

BASEADO EM SIMULAÇÃO

A experiência discente nesta pesquisa está composta pelas variáveis de

características pessoais (gênero e idade), pedagógicas (curso e fase) e profissionais (área de

trabalho, além da experiência com jogos de empresas.

Os resultados coletados nesta pesquisa (Figura 30) demonstram que os melhores

resultados (acima de 80%) foram obtidos por alunos que cursam a sétima fase, que trabalham

fora da área de gestão ou trabalham na área de logística e utilizou jogos de empresas em outras

disciplinas ou cursou disciplinas de jogos de empresas.

Figura 30 - Experiência discente e desempenho no jogo de empresas baseado em simulação


78,38%

79,58%79,42%

77,26%77,87%

80,08%

79,75%

77,69%

78,72%

73,42%

80,41%

78,79%

80,27%

77,73%

80,10%

80,58%

68,00%

70,00%

72,00%

74,00%

76,00%

78,00%

80,00%

82,00%

Fem

inin

o

Mas

culin

o

AD

M

CEX 4 7

18

-20

21

-24

24

-..

Não

Tra

bal

ha

Trab

alh

a fo

ra d

a ár

ea

de

gest

ão

Trab

alh

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a ár

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Trab

alh

a n

a ár

ea d

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gíst

ica

Nu

nca

Uti

lize

i Jo

gos

de

Emp

resa

s

Uti

lizei

Jo

gos

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ei d

isci

plin

as d

e jo

gos

de

emp

resa

s

Gênero Curso Fase Faixa de Idade Experiência Profissional Experiência comJogos

Desempenho Médio

127

Os piores resultados foram obtidos pelos alunos do curso CEX (Administração –

Habilitação Comércio Exterior), os que não trabalham e também que nunca utilizaram jogos de

empresas. A análise das diferenças entre cada uma das variáveis foi realizada através da análise

de variância (ANOVA) e são apresentadas na tabela 3. Nas variáveis gênero, fase e experiência

com jogos não houve diferença significativa.

Na variável faixa de idade, o p-value é inferior a 0,05, sendo 0,036. Desta forma,

considera-se que houve uma diferença significativa nos resultados dos alunos e, portanto, a

faixa de idade influencia no desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação.

Tabela 3 - Experiência discente e o desempenho no jogo de empresas baseado em simulação

Categoria Tipo Quantidad

e Desempenho p-value

Gênero Feminino 65 78,38%

0,768 Masculino 57 79,58%

Curso ADM 95 79,42%

0,787 CEX 27 77,26%

Fase 4 63 77,87%

0,604 7 59 80,08%

Faixa de

Idade

18-20 65 79,75%

0,036* 21-24 39 77,69%

24-.. 18 78,72%

Experiência

Profissional

Não trabalha 12 73,42%

0,335

Trabalha fora da área de gestão 41 80,41%

Trabalha na área de gestão 58 78,79%

Trabalha na área de logística 11 80,27%

Experiência

com Jogos

Nunca Utilizei Jogos de Empresas 62 77,73%

Utilizei Jogos de Empresas em outras disciplinas 48 80,10% 0,382

Já cursei disciplinas de jogos de empresas 12 80,58%


* nível de significância a 5%

** nível de significância a 10%

Ao analisar os resultados, rejeitar pode-se aceitar as hipóteses H2a, H2b, H2c, H2e

e H2f, referentes a não haver diferença significante com nível de 5% nas variáveis curso,

gênero, fase do curso, experiência profissional e experiência anterior com jogos de empresas.

No estudo apresentado por Towler, Lean e Moizer (2008) foi rejeitada a hipótese relacionada

ao gênero e aceita a hipótese de igualdade entre fase do curso e experiência anterior com jogos

de empresas. No estudo de Adobor e Daneshfar (2006), estas variáveis também não

apresentaram diferenças significativas.

Na figura 31 são apresentados os resultados da técnica de análise de variância da

experiência discente relacionado ao resultado do aluno no jogo de empresas.

128

Figura 31 - ANOVA das variáveis de experiência discente e o desempenho do aluno no jogo de

empresas baseado em simulação


Ao analisar a variável faixa de idade, nesta pesquisa a hipótese H2d foi rejeitada e

coincidiu com os resultados de Towler, Lean e Moizer (2008) foi a faixa de idade. No estudo

apresentado por Adobor e Daneshfar (2006) também não apresentou diferença significativas

para a idade do aluno participante do experimento.

Considerando o construto experiência discente, pode-se afirmar que as variáveis

analisadas não apresentaram diferença significativa, com exceção da faixa de idade e, portanto

pode-se considerar que a experiência docente não apresenta influência sobre o desempenho dos

alunos na aplicação de jogos de empresas baseados em simulação.

129


PERCEPÇÃO SOBRE A QUALIDADE DO AMBIENTE VIRTUAL

A qualidade de um ambiente virtual de aprendizagem foi tema de estudos empíricos

e nesta pesquisa foi caracterizado pelo uso de 12 variáveis em 3 categorias (facilidade de uso,

utilidade percebida e qualidade da informação) cujos resultados são demonstrados na tabela 4.

A variável QAV12 (as instruções fornecidas durante a aplicação eram atualizadas), da categoria

qualidade de informação, obteve o índice de concordância de 52,73%, sendo o melhor valor

entre todas as variáveis avaliadas. As outras variáveis da categoria qualidade de informação

obtiveram índice entre 35% e 40% de concordância. Em seguida, os melhores resultados foram

obtidos pelas variáveis da categoria utilidade percebida.

As variáveis da categoria utilidade percebida obtiveram os seguintes índices de

concordância: achei que o jogo de empresas foi útil para o meu aprendizado (QAV07), 50,55%;

usar jogos de empresas melhora a eficácia do meu aprendizado (QAV06), com 50%; usar jogos

de empresas torna o meu aprendizado mais produtivo (QAV05), com 49,45%; e usar jogos de

empresas melhora o meu desempenho acadêmico (QAV04), com 46,45%. A categoria

facilidade de uso obteve os seguintes indicadores: minha interação com o jogo de empresas foi

clara e compreensível, com 17,76% de concordância; eu achei o jogo de empresas fácil de usar,

com 10,11% de concordância; e Interagir com jogos de empresas não requereu muito esforço

mental, com 14,21 de discordância.

Tabela 4 – Frequência das variáveis da qualidade do ambiente virtual

Item

Concordo Discordo

Impacto Médio Área de Impacto 1 2 3 4 5 6 7

N % N % N % N % N % N % N %

QAV12 41 33 33 27 19 15 20 16 5 4 2 1 2 1 2,42 -52,73

QAV07 40 32 31 25 24 19 16 13 5 4 2 1 4 3 2,48 -50,55

QAV06 35 28 35 28 30 24 11 9 4 3 3 2 4 3 2,50 -50,00

QAV05 31 25 37 30 33 27 12 9 3 2 2 1 4 3 2,52 -49,45

QAV04 30 24 35 28 29 23 18 14 4 3 3 2 3 2 2,61 -46,45

QAV10 33 27 31 25 19 15 22 18 5 4 7 5 5 4 2,80 -39,89

QAV08 32 26 29 23 17 13 25 20 6 4 8 6 5 4 2,90 -36,61

QAV11 26 21 30 24 24 19 24 19 9 7 5 4 4 3 2,93 -35,79

QAV09 23 18 26 21 20 16 29 23 7 5 7 5 10 8 3,26 -24,59

QAV02 13 10 26 21 35 28 17 13 14 11 4 3 13 10 3,47 -17,76

QAV01 18 14 19 15 27 22 16 13 18 14 8 6 16 13 3,70 -10,11

QAV03 8 6 15 12 20 16 16 13 24 19 15 12 24 19 4,43 14,21


130

Na categoria facilidade de uso, os indicadores obtiveram a menor pontuação e pode

ser atribuído a complexidade que o jogo de empresas deve abordar, conforme estudos de Lane

(1995), Faria, Hutchinson e Wellington (2009) e Yarsacan (2010).

O desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação deve ser

relacionado com os fatores que mensuram a qualidade de um ambiente virtual. Nesta pesquisa,

foi utilizada a análise fatorial para verificar os conjuntos de variáveis correlacionadas e foram

gerados fatores para efeito de comparação com os resultados no jogo de empresas. Os resultados

da Análise Fatorial utilizada com a opção de rotação varimax normalizada e emergiram 3

fatores sem a perda de nenhuma das variáveis (Tabela 5). Os três fatores gerados apresentaram

o autovalor > 1 e alpha de Cronbach > 0,6.

Tabela 5 - Análise Fatorial - Qualidade do Ambiente Virtual

Variável Fator 1: Qualidade Informação Fator 2:Utilidade Percebida Fator 3: Facilidade Uso

Alpha de Cronbach = 0,920 Alpha de Cronbach = 0,905 Alpha de Cronbach = 0,788

QAV01 0,266 0,352 0,779

QAV02 0,225 0,496 0,678

QAV03 0,015 -0,059 0,850

QAV04 0,478 0,654 0,022

QAV05 0,237 0,888 0,101

QAV06 0,283 0,877 0,194

QAV07 0,302 0,778 0,262

QAV08 0,847 0,256 0,237

QAV09 0,654 0,407 0,416

QAV10 0,812 0,311 0,154

QAV11 0,856 0,243 0,205

QAV12 0,822 0,219 -0,065

AutoValor 6,694 1,514 1,186

% Variância 0,557810 0,126150 0,098860


A análise fatorial aplicada confirmou as categorias originais do instrumento de

pesquisa elaborado através dos estudos de Davis (1989), Delone e McLean (1992), Sun et al

(2008) e Ramos, Silva e Carvalho (2013). Desta forma, os fatores gerados para análise

comparativa ao desempenho do aluno no jogo de empresas foram definidos: Fator 1 como

Qualidade de Informação; Fator 2 como Utilidade Percebida; e Fator 3 como Facilidade de Uso.

Após a definição dos fatores, foi utilizada a Análise de Variância com cada um dos

fatores da qualidade do ambiente virtual e os resultados são apresentados na Tabela 6. Nos

fatores Facilidade de Uso e Utilidade Percebida, não houve diferença significativa em relação

ao desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação, resultado contrário no

131

fator Qualidade de Informação, na qual houve significância de p = 0,0173. Então as hipóteses

H3a, H3b e H3c foram rejeitadas e o desempenho do aluno não influencia na percepção sobre

a facilidade de uso, a utilidade percebida e a qualidade de informação.

Tabela 6 - ANOVA - Qualidade do ambiente virtual em relação ao desempenho do aluno no jogo

de empresas

Fator Descrição p-value

Fator 3

Facilidade

de Uso

QAV01 - Eu achei o jogo de empresas fácil de usar

0,246 QAV02 - Minha interação com o jogo de empresas foi clara e compreensível

QAV03 - Interagir com jogo de empresas não requereu muito esforço mental

Fator 2

Utilidade

Percebida

QAV04 - Usar jogos de empresas melhora o meu desempenho acadêmico

0,755 QAV05 - Usar jogos de empresas torna o meu aprendizado mais produtivo

QAV06 - Usar jogos de empresas melhora a eficácia do meu aprendizado

QAV07 - Achei que o jogo de empresa foi útil para o meu aprendizado

Fator 1

Qualidade

da

Informação

QAV08 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram

completas

0,630

QAV09 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram de

fácil compreensão


relevantes


precisas

QAV12 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas eram

atualizadas


Os resultados desta pesquisa apresentaram-se diferentes aos estudos de Sun et al

(2008), Neto (2009), Seddon e Kiew (2010) e Ramos, Silva e Carvalho (2013). No estudo de

Neto (2009), todas as dimensões avaliadas foram significantes e a qualidade da informação foi

uma das exceções no resultado. No estudo de Ramos, Silva e Carvalho (2013) não houve

significância na facilidade de uso, coincidindo com esta pesquisa, porém houve significância

na utilidade percebida.

No estudo apresentado por Seddon e Kiew (2010) houve significância quanto a

usabilidade e a qualidade de informação. No fator relacionado a qualidade de informação não

coincide com esta pesquisa. A facilidade de uso foi considerada significante no estudo de Sun

et al (2008) não coincidindo com esta pesquisa.

Na figura 32 são apresentados os resultados dos escores fatoriais para cada categoria

de desempenho do aluno no jogo de empresas classificadas como ruim, regular, bom e muito

bom.

132

Figura 32 - ANOVA – Fatores do construto ambiente de aprendizagem


133

Na figura 32 pode-se observar que os alunos desempenho classificado como muito

bom avaliaram melhor a qualidade da informação do que as outras categorias. Isto pode ser

relacionado com a interpretação das instruções oferecidas e maior esclarecimento e volume de

informação para atingir a meta determinada no jogo.

No fator utilidade percebida (FACTOR2 - figura 32), os alunos que obtiveram um

desempenho ruim avaliaram pior a pontuação que as outras categorias, que mantiveram

indicadores similares. Na figura 32, no fator facilidade de uso (FACTOR3), pode-se perceber

que os alunos que obtiveram desempenho muito bom, bom e ruim, avaliaram melhor os

indicadores e de forma similar. A categoria regular também avaliou de forma similar, porém

com indicadores piores quando comparados às outras categorias.

Desta forma, pode-se relatar que os alunos sinalizaram por uma melhora no

conteúdo e na qualidade de informações disponibilizadas nas instruções e treinamento durante

a aplicação do jogo de empresas baseado em simulação. Perceberam, também, que esta

atividade tem utilidade no processo de ensino para os cursos de gestão.


PERCEPÇÃO SOBRE FATORES FACILITADORES DO APRENDIZADO

Os fatores facilitadores do aprendizado utilizados nesta pesquisa foram inicialmente

utilizados nos estudos de Miles, Biggs e Schubert (1986), modificados e replicados por Jennings

(2002), Chang (2003) e Chang et al (2005) para avaliar comparativamente casos para ensino,

simulações empresariais e projetos de consultoria. No Brasil, o instrumento de pesquisa foi

utilizado em pesquisas com casos para ensino; dentre eles, pode-se citar os estudos de Pereira

(2002) e Dalfovo (2013).

Para a avaliação do instrumento aplicado com os alunos no jogo de empresas

baseado em simulação, utilizou-se análise de frequência com o impacto médio e a área de

impacto, sugerido por PEREIRA (2004). Na tabela 7, pode-se observar que 23 das 30 variáveis

avaliadas, obtiveram concordância maior ou igual a 50%. De acordo com os resultados

apresentados, as variáveis com melhor pontuação na área de impacto calculada foram: Ajuda a

conhecer as atividades pertinentes à prática profissional (FDA29), com 63,93%; estimula a

criatividade (FDA30), com 63,93%; proporciona novos conhecimentos sobre a operação da

134

empresa (FDA01), com 63,66%; e ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas (FDA05),

com 63,39%.

As variáveis com piores pontuações na pesquisa obtiveram percentual na faixa entre

35% e 40%: auxilia a tomar decisões com informações incompletas (FDA09), com 36,89%;

aumenta a confiança de trabalhar na habilidade de trabalhar independentemente (FDA14), com

39,89%; e auxilia na revisão de práticas e políticas organizacionais (FDA13), com 37,98%.

Tabela 7 - Frequencia dos fatores na percepção dos alunos

Item

Concordo Discordo

Impacto Médio Área de Impacto 1 2 3 4 5 6 7

N % N % N % N % N % N % N %

FDA29 52 42 36 29 20 16 6 4 5 4 0 0 3 2 2,08 -63,93

FDA30 61 50 17 13 28 22 9 7 4 3 2 2 1 1 2,08 -63,93

FDA01 45 36 37 30 27 22 10 8 3 2 0 0 0 0 2,09 -63,66

FDA05 51 41 34 27 21 17 11 9 2 1 1 1 2 2 2,10 -63,39

FDA27 46 37 39 31 19 15 13 10 3 2 1 1 1 1 2,14 -62,02

FDA03 44 36 39 31 25 20 9 7 2 1 2 1 1 1 2,15 -61,75

FDA06 50 40 30 24 26 21 11 9 2 1 1 1 2 2 2,15 -61,75

FDA28 45 36 38 31 19 15 10 8 7 5 1 1 2 2 2,24 -58,74

FDA12 39 31 42 34 26 21 8 6 3 2 1 1 3 2 2,25 -58,20

FDA15 37 30 49 40 17 14 13 10 2 1 0 0 4 3 2,26 -57,92

FDA23 43 35 38 31 23 18 8 6 5 4 4 4 1 1 2,26 -57,92

FDA10 42 34 34 27 29 23 10 8 3 2 1 1 3 2 2,29 -57,10

FDA24 34 27 45 36 28 22 9 7 3 2 1 1 2 2 2,29 -57,10

FDA02 38 31 39 31 25 20 16 13 1 1 1 1 2 1 2,30 -56,83

FDA11 36 29 43 35 25 20 12 9 1 1 2 2 3 2 2,32 -56,01

FDA25 44 36 29 23 28 22 12 9 7 5 0 0 2 2 2,32 -56,01

FDA08 38 31 42 34 20 16 12 9 5 4 0 0 5 4 2,38 -54,10

FDA26 44 36 30 24 21 17 15 12 7 2 3 2 2 2 2,41 -53,01

FDA07 37 30 39 31 26 21 11 9 1 1 0 0 8 7 2,44 -51,91

FDA19 38 31 32 26 26 21 18 14 3 2 2 1 3 3 2,46 -51,37

FDA18 32 26 37 30 34 27 9 7 6 4 1 1 3 3 2,47 -51,09

FDA16 38 31 29 23 31 25 12 9 8 6 2 1 2 2 2,48 -50,55

FDA22 31 25 39 31 31 25 10 8 7 5 2 2 2 2 2,48 -50,55

FDA21 34 27 32 26 32 26 14 11 5 4 1 1 4 3 2,53 -48,91

FDA04 30 24 34 27 31 25 18 14 3 2 3 2 3 3 2,60 -46,72

FDA20 36 29 33 27 15 12 24 19 8 6 1 1 5 4 2,66 -44,81

FDA17 30 24 36 29 23 18 19 15 6 4 5 4 3 3 2,69 -43,72

FDA14 26 21 38 31 26 21 12 9 12 9 2 1 6 5 2,80 -39,89

FDA13 25 20 34 27 26 21 22 18 5 4 5 4 5 4 2,86 -37,98

FDA09 23 18 31 25 34 27 20 16 4 3 4 3 6 5 2,89 -36,89


Os resultados comparativos desta pesquisa com as pontuações obtidas nos estudos

dos autores que exploraram os fatores facilitadores do aprendizado são apresentados na tabela

8.

135

Tabela 8 - Comparativo dos resultados com fatores facilitadores do aprendizado com a aplicação

de jogos de empresas baseados em simulação

Item Descrição Impacto

Médio

Miles,

Biggs e

Schubert

(1986)

Jennings

(2002)

Chang

(2003)

Chang

et al

(2005)

FDA29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática

profissional. 2,08 4,21 2,92 3,37 2,8

FDA30 Estimula a criatividade 2,08

FDA01 Proporciona novos conhecimentos sobre a operação de

uma empresa. 2,09 3,14 2,17 2,12 2

FDA05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas:

(Contab., Finanças, Marketing, etc.). 2,10 2,89 1,93 1,76 1,25

FDA27 Ajuda a associar a teoria à prática gerencial 2,14

FDA03 Auxilia na aquisição de informações 2,15

FDA06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas

gerenciais. 2,15 2,97 2,27 2,58 2,2

FDA28 Agrega realismo organizacional ao ensino. 2,24 1,73 1,83 1,15

FDA12 Aumenta a capacidade para implementar suas ideias e

planos. 2,25 2,92 2,35 2,33 1,95

FDA15 Aumenta a consciência sobre suas atitudes

administrativas 2,26 3,31 2,35 2,5 2,25

FDA23 Proporciona experimentar um comportamento que

conhecia e ainda não havia vivenciado. 2,26 3,3 2,22 2,47 2

FDA10 Aumenta a confiança na habilidade para resolver

problemas práticos. 2,29 2,92 2,58 2,67 2,25

FDA24 Propicia a adoção de novos comportamentos

administrativos. 2,29 3,48 2,17 2,67 2

FDA02 Proporciona maior aprofundamento do conteúdo em

relação a outras metodologias de ensino 2,30

FDA11 Aumenta a competência para o planejamento das

operações de negócios. 2,32 2,8 2,24 2,12 1,95

FDA25 Amplia a sua visão de Gestor sobre o funcionamento de

uma empresa. 2,32 3,02 2,79 2,78 2,35

FDA08 Aumenta a compreensão para usar as informações na

resolução de problemas. 2,38 3,05 2,2 2,1 1,95

FDA26 Permite aprender algo sobre você como gerente. 2,41 3,28 2,2 2,22 1,8

FDA07 Favorece à análise de um problema sob diferentes

pontos de vista, na discussão do grupo 2,44

FDA19 Motiva o trabalho em grupo. 2,46 3,45 2,71 2,93 2,55

FDA18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de

problemas em grupo. 2,47 3,11 1,96 2,27 2

FDA16 Aumenta a consciência sobre as atitudes dos colegas 2,48 1,92 1,8 1,5

FDA22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os

colegas. 2,48 2,88 2,44 2,57 2,2

FDA21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus

colegas. 2,53 2,98 2,46 2,27 2,1

FDA04 Ajuda a conservar as informações a longo prazo 2,60

FDA20 Ajuda nas resoluções de conflitos. 2,66 3,47 2,96 2,93 2,55

FDA17 Auxilia a lidar com a insegurança 2,69

FDA14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar

independentemente. 2,80 3,28 2,37 2,47 2,15

FDA13 Auxilia na revisão de políticas e práticas

organizacionais 2,86

FDA09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações

incompletas. 2,89 2,67 2,24 1,98 1,34


136

Como resultados similares pode-se considerar: a variável FDA05, descrita como

ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas foi a melhor avaliada nesta pesquisa, e

também muito bem avaliada nos estudos de Chang (2003) e Chang et al (2005); a variável

FDA23 (proporciona experimentar um comportamento que conhecia e ainda não havia

vivenciado) obteve desempenho mediano em todos os estudos. Ainda apontando resultados

similares, pode-se destacar a variável FDA20 (ajuda na resolução de conflitos) com indicadores

ruins nos cinco estudos.

Ao comparar desempenhos diferentes entre os estudos apresentados, pode-se

destacar: a variável ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional (FDA29)

obteve indicador médio nesta pesquisa e ruins nos estudos de Miles, Biggs e Schubert (1986),

Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al (2005); a variável agrega realismo organizacional

ao ensino obteve indicador médio nesta pesquisa e muito bons nos estudos de Jennings (2002),

Chang (2003) e Chang et al (2005); e a variável auxilia a tomar decisões baseadas em

informações incompletas (FDA09) apresentou o pior indicador nesta pesquisa, mas obteve bons

indicadores nos estudos de Miles, Biggs e Schubert (1986), Chang (2003) e Chang et al (2005).

Nesta pesquisa, o desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação

deve ser relacionado com os fatores facilitadores do aprendizado para avaliar a percepção do

aluno com o resultado obtido. Portanto foi utilizada a análise fatorial para verificar os conjuntos

de variáveis correlacionadas e resultar em fatores para efeito de comparação com os resultados

no jogo de empresas.

Os resultados da Análise Fatorial utilizada com a rotação varimax normalizada

geraram 4 fatores denominados respectivamente como Comportamento Gerencial, Trabalho em

Equipe, Resolução de Problemas e Formação Profissional (Tabela 9). Nos quatro fatores

gerados apresentaram o autovalor > 1 e alpha de Cronbach > 0,6.

No estudo apresentado por Silva et al (2012), o fator 3 coincide com a dimensão de

estratégia de ensino que abordam temas com resolução de problemas, tomada de decisão e

discussão em grupos. O fator 1 coincide com a dimensão reflexão na ação, na qual focam as

percepções sobre o comportamento gerencial na percepção do aluno na utilização de jogos de

empresas baseado em simulação. No processo de análise fatorial foram eliminadas as variáveis

FDA01, FDA02, FDA07, FDA08, FDA10, FDA11 e FDA17, pois apresentaram escores

fatoriais menor que 0,55 nos três fatores validados com autovalor maior que 1.

137

Tabela 9 - Análise fatorial - fatores facilitadores do aprendizado

Variável

Fator 1 –

Comportamento

Gerencial

Fator 2 – Trabalho

em Equipe

Fator 3 – Resolução

de Problemas

Fator 4 - Formação

Profissional

Alpha de Cronbach

0,933

Alpha de Cronbach

0,889

Alpha de Cronbach

0,863

Alpha de Cronbach

0,764

FDA12 0,639 0,287 0,321 0,346

FDA23 0,574 0,411 0,383 0,03

FDA24 0,707 0,396 0,194 0,272

FDA25 0,739 0,286 0,078 0,194

FDA26 0,708 0,364 0,067 0,206

FDA27 0,73 0,157 0,411 0,054

FDA28 0,713 0,178 0,374 -0,004

FDA29 0,787 0,203 0,173 0,223

FDA30 0,611 0,255 0,354 0,048

FDA16 0,284 0,59 0,397 -0,004

FDA19 0,289 0,78 0,047 0,119

FDA20 0,242 0,731 0,243 0,16

FDA21 0,239 0,86 0,085 0,146

FDA22 0,247 0,825 0,103 0,169

FDA03 0,455 0,104 0,657 0,102

FDA04 0,092 0,013 0,709 0,258

FDA05 0,449 0,108 0,659 0,213

FDA06 0,422 0,131 0,606 0,166

FDA15 0,142 0,284 0,704 0,165

FDA18 0,21 0,502 0,592 0,107

FDA09 0,248 0,083 0,073 0,734

FDA13 0,169 0,236 0,199 0,771

FDA14 0,064 0,121 0,327 0,762

AutoValor 10,869 1,929 1,54 1,278

% Variância 0,47256 0,08387 0,06695 0,05557


Após a definição dos fatores foi utilizada a Análise de Variância com cada um dos

grupos gerados a partir do instrumento de pesquisa dos fatores facilitadores do aprendizado e

os resultados são apresentados na Tabela 10. Não houve diferença significativa em relação ao

desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação nos fatores 1, 3 e 4 com p-

value com 0,552, 0,322 e 0,913, respectivamente. Em contrapartida o fator 2 (Trabalho em

Equipe) apresentou diferença significante e influencia no desempenho do aluno na aplicação

do jogo de empresas baseado em simulação.

O resultado apresentado no fator 3 rejeita a hipótese H4a que avalia se o

desempenho do aluno influencia nas percepções sobre a utilização de jogo de empresas para

resolução de problemas. A hipótese H4b, que avalia se o desempenho do aluno influencia na

percepção sobre o comportamento gerencial na utilização do jogo de empresas baseado em

138

simulação também foi rejeitada pelos resultados apontados nos fatores: ambiente profissional

que obteve p = 0,522; e formação profissional, que obteve p = 0,913.

Tabela 10 - ANOVA - Fatores facilitadores do aprendizado

Fator Variável Descrição p-value

Fator 1 -

Ambiente

Profissional

FDA12 Aumenta a capacidade para implementar suas ideias e planos.

0,552

FDA23 Proporciona experimentar um comportamento que conhecia e ainda

não havia vivenciado.

FDA24 Propicia a adoção de novos comportamentos administrativos.

FDA25 Amplia a sua visão de Gestor sobre o funcionamento de uma empresa.

FDA26 Permite aprender algo sobre você como gerente.

FDA27 Ajuda a associar a teoria à prática gerencial

FDA28 Agrega realismo organizacional ao ensino.

FDA29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional.

FDA30 Estimula a criatividade

Fator 2 -

Ambiente Sala

de Aula

FDA16 Aumenta a consciência sobre as atitudes dos colegas

0,051*

FDA19 Motiva o trabalho em grupo.

FDA20 Ajuda nas resoluções de conflitos.

FDA21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus colegas.

FDA22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os colegas.

Fator 3 -

Estratégia de

Ensino

FDA03 Auxilia na aquisição de informações

0,322

FDA04 Ajuda a conservar as informações a longo prazo

FDA05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas: (Contab.,

Finanças, Marketing, etc.).

FDA06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas gerenciais.

FDA15 Aumenta a consciência sobre suas atitudes administrativas

FDA18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de problemas

em grupo.

Fator 4 -

Formação

Profissional

FDA09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações incompletas.

0,913 FDA13 Auxilia na revisão de políticas e práticas organizacionais

FDA14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar

independentemente.


Na figura 33 são apresentadas as cargas fatoriais comparadas com a classificação

do desempenho do aluno entre ruim, regular, bom e muito bom. No fator 1 comportamento

gerencial e formação profissional, pode-se notar que os alunos avaliam de forma similar em

todas as classificações de desempenho no jogo de empresas. No fator 2, os alunos que tiveram

bom desempenho avaliaram melhor a percepção sobre o ambiente em sala de aula. No fator 3,

considerado como habilidade na resolução de problemas, as melhores avaliações foram dos

alunos que obtiveram desempenho ruim e nas outras categorias as avaliações das percepções

foram de forma similar em todas as categorias de desempenho classificadas a partir do resultado

obtido na aplicação do jogo de empresas baseado em simulação.

139

Figura 33 - ANOVA - Fatores facilitadores do aprendizado


Os resultados apresentados por categoria de classificação de desempenho

demonstram os grupos com o desempenho ruim e muito bom avaliaram com maior dispersão

nos dados nos quatro fatores gerados, enquanto os que obtiveram desempenho classificado

como regular e bom avaliaram com menor variação.

5.5. SÍNTESE DOS RESULTADOS DA APLICAÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS

BASEADO EM SIMULAÇÃO

A avaliação do jogo de empresas baseado em simulação proposto nesta pesquisa é

baseada nos trabalhos de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012). Feinstein e Cannon

(2002) apresentam um modelo com padrões de validação para auxiliar na utilização de jogos

de empresas como estratégia de ensino baseado na validade representacional e educacional.

Silva et al (2012) propõem um sistema de aprendizagem em ação no contexto do ensino de

140

administração que abrange cinco dimensões: ambiente de aprendizagem, estilos de

aprendizagem, estratégias de ensino, reflexão na ação e experiência docente e discente.

O modelo utilizado foi baseado em 4 construtos relacionados com o desempenho.

Os construtos estilo de aprendizagem e experiência discente se caracterizaram por levantamento

de aspectos inerentes ao sujeito aluno e à avaliação, considerados como estes fatores

influenciam no desempenho na aplicação do jogo de empresas baseado em simulação. Os

construtos Fatores Facilitadores do Aprendizado e Ambiente Virtual foram analisados a partir

das percepções dos alunos após a aplicação do jogo de empresa. Assim, o desempenho e a

participação do aluno foram considerados como fator influenciador nas percepções dos alunos

sobre estes construtos. Os principais resultados de cada hipótese testada estão apresentados no

quadro 42.

Quadro 42 - Resumo dos resultados das hipóteses

Construto Hipóteses Resultado Teoria

Estilo de

Aprendizagem

H1a - Não há diferenças entre os

estilos de aprendizagem ativo e

reflexivo no desempenho do

aluno no jogo de empresas

baseado em simulação

Aceita

Os resultados não apresentaram

conclusões semelhantes aos estudos

apresentados por: Dias, Sauaia e

Yoshizaki (2012), que utilizou o

instrumento criados por Felder e

Soloman (1991); Freitas et al (2012) que

utilizou os estilos definidos de Kolb

(1984); e Bouzada (2013) que utilizou o

estilo VARK criado por Flemming e

Mills (1992).

H1b - Não há diferenças entre os

estilos de aprendizagem sensorial

e intuitivo no desempenho do

aluno no jogo de empresas

baseado em simulação

Rejeitada

H1c - Não há diferenças entre os

estilos de aprendizagem visual e

verbal no desempenho do aluno

no jogo de empresas baseado em

simulação

Rejeitada

H1d - Não há diferenças entre os

estilos de aprendizagem

sequencial e global no

desempenho do aluno no jogo de

empresas baseado em simulação

Aceita

Experiência

Discente

H2a – Não há diferenças no

desempenho no jogo de empresas

em relação ao gênero do aluno Rejeitada

Nos estudos de Adobor e Daneshfar

(2006) e Towler, Lean e Moizer (2008)

esta hipótese foi rejeitada.

H2b – Não há diferenças no


em relação ao curso do aluno

Rejeitada Não foi testada no estudo de Towler,

Lean e Moizer (2008)

H2c – Não há diferenças no


em relação à fase do curso do

aluno

Rejeitada

No estudo de Towler, Lean e Moizer

(2008) esta hipótese foi aceita.

H2d – Não há diferenças no


em relação a faixa de idade do

aluno

Aceita

Nos estudos de Adobor e Daneshfar

(2006) e Towler, Lean e Moizer (2008)

esta hipótese foi rejeitada.

141

H2e – Não há diferenças no


em relação a experiências

anteriores com jogos de empresas

Rejeitada

No estudo de Towler, Lean e Moizer

(2008) esta hipótese foi aceita.

H2f – Não há diferenças no


em relação a experiência

profissional do aluno

Rejeitada

No estudo de Adobor e Daneshfar

(2006) esta hipótese foi rejeitada.

Ambiente de

Aprendizagem

H3a - O desempenho do aluno

influencia na percepção da

facilidade de uso na aplicação do

jogo de empresas baseado em

simulação

Rejeitada

No estudo de Neto (2009), todas as

dimensões avaliadas foram significantes

e a qualidade da informação foi uma das

exceções no resultado. No estudo de

Ramos, Silva e Carvalho (2013) não

houve significância na facilidade de uso,

coincidindo com esta pesquisa, porém

houve significância na utilidade

percebida. No estudo apresentado por

Seddon e Kiew (2010), houve

significância da usabilidade e a

qualidade de informação. Na qualidade

de informação coincide com esta

pesquisa. A facilidade de uso foi

considerada significante no estudo de

Sun et al (2008) não coincidindo com

esta pesquisa.

H3b - O desempenho do aluno


utilidade percebida pelo aluno no

jogo de empresas baseado em

simulação

Rejeitada

H3c: O desempenho do aluno


Qualidade de Informação no jogo

de empresas baseado em

simulação

Rejeitada

Fatores

Facilitadores do

Aprendizado

H4a: O desempenho do aluno

influencia na percepção sobre a

habilidade na resolução de

problemas na utilização do jogo de


Rejeitada

A variável ajuda a conhecer as atividades

pertinentes à prática profissional

(FDA29) foi a melhor avaliada nesta

pesquisa e obteve indicador médio nesta

pesquisa e ruins nos estudos de Miles,

Biggs e Schubert (1986), Jennings

(2002), Chang (2003) e Chang et al

(2005). A variável agrega realismo

organizacional ao ensino obteve

indicador médio nesta pesquisa e muito

bons nos estudos de Jennings (2002),

Chang (2003) e Chang et al (2005); e a

variável auxilia a tomar decisões

baseadas em informações incompletas

(FDA09) apresentou o pior indicador

nesta pesquisa, mas obteve bons

indicadores nos estudos de Miles, Biggs e

Schubert (1986), Chang (2003) e Chang

et al (2005).

H4b: O desempenho do aluno

influencia na percepção sobre o

comportamento gerencial do

aluno na utilização do jogo de


Rejeitada


No modelo proposto, o construto de estilos de aprendizagem apresentou a aceitação

de parte das hipóteses testadas, elaboradas a partir do modelo proposto por Felder e Silvermann

(1988), e não coincidiu com os estudos de Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012)

e Bouzada (2013). A experiência discente não obteve resultados semelhantes ao estudo de

Towler, Lean e Moizer (2008) nas hipóteses sobre a faixa de idade (rejeitada) e fase do curso

(aceita). Os resultados foram diferentes nas hipóteses em relação ao gênero e à experiência

anterior com jogos de empresas. Em relação ao estudo de Adobor e Danehfar (2006), os

142

resultados foram semelhantes para o gênero e experiência profissional, rejeitadas nesta pesquisa

e diferentes para a faixa de idade (rejeitada), que foi aceita nesta pesquisa.

No construto sobre o ambiente de aprendizagem, os resultados desta pesquisa

apresentarem-se diferentes aos estudos de Sun et al (2008), Neto (2009), Seddon e Kiew (2010)

e Ramos, Silva e Carvalho (2013). O fator facilidade de uso foi considerado significante nos

estudos de Sun et al (2008) e de Neto (2009). No estudo de Ramos, Silva e Carvalho (2013), o

fator utilidade percebida foi considerado significante. E no estudo de Neto (2009), no fator

qualidade da informação não houve diferença significativa. Os resultados desta pesquisa que

coincidiram foram: no estudo de Ramos, Silva e Carvalho (2013), no qual não houve

significância na facilidade de uso; e no estudo apresentado por Seddon e Kiew (2010), houve

significância da qualidade de informação.

Em relação aos fatores facilitadores do aprendizado, os estudos apresentados por

Miles, Biggs e Schubert (1986), Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al (2005) não

relacionaram os escores com o desempenho dos alunos nas metodologias ativas de ensino

aplicadas. Entretanto, pode-se considerar que os melhores desempenhos foram obtidos nos

quesitos relacionados à aquisição e integração do conhecimento, na resolução de problemas e

tomadas de decisão, no estímulo à criatividade e na associação da teoria à prática. Trabalhar

com outras pessoas ou de forma independente, resolução de conflitos e tomada de decisão com

informações incompletas foram as questões com piores avaliações na visão dos alunos.

Nos depoimentos voluntários dos alunos (Apêndice III), pode-se observar que todos

participariam novamente de atividades com jogos de empresas. Porém, o tempo disponibilizado

para a realização da atividade foi divergente entre os alunos, com uma tendência maior para a

afirmação que o tempo de aplicação não foi adequado. “Sim, utilizaria, mas o tempo não foi

adequado. Como o programa é amplo e envolve uma série de processos, isso demanda tempo”

conforme relata A5. Discordando A8 relata que “jogaria sempre que fosse disponibilizado e o

tempo foi suficiente”.

Houve uma forte manifestação dos alunos sobre a contribuição para o aprendizado

e na aplicação prática da teoria ensinada em sala de aula. Os relatos demonstram que todos

concordam, porém A6 cita que houveram muitas dúvidas durante o processo e A7 relata que

“com um tempo maior, poderia aproveitar melhor”. Na opinião dos alunos, o jogo de empresas

pode auxiliar no processo de tomada de decisão, mas ressalta-se que a partir da compreensão

do funcionamento e das rotinas contidas na atividade.

143

Quanto ao conhecimento sobre as operações de uma empresa e a resolução de

problemas, houve concordância e a consciência de alguns de que as decisões podem influenciar

nos resultados mais do que outras: “observou-se que pequenos detalhes tomam grandes rumos”

conforme relata A8. Nas discussões em grupo, A6 citou que preferia jogar individualmente.

Com exceção de A2 e A3, os demais relataram que houveram discussões no grupo, há relatos

de discordância e de consenso no grupo. Quanto a contribuição do jogo para o aprendizado no

processo de tomada de decisão, os alunos foram unânimes na relevância deste tipo de

metodologia. Entretanto A6 e A7 relatam que somente a partir da compreensão de todo o

processo de tomada de decisão, o jogo de empresa passa contribuir para o aprendizado.

Para a maioria dos alunos participantes dos depoimentos voluntários, as instruções

podem ser melhoradas. As discussões no grupo e resolução de conflitos não obtiveram padrões

definidos e observa-se que cada grupo teve seu comportamento próprio. Embora os resultados

coletados ressaltaram algumas dificuldades e sugestões de melhoramentos, de forma geral, a

aplicação do jogo contribuiu para o aprendizado e foi considerado uma estratégia de ensino que

contribui para o desenvolvimento do raciocínio na tomada de decisão, na resolução de

problemas e na associação da teoria à prática.

A seguir, serão apresentadas as considerações finais desta tese, com a conclusão,

limitações da pesquisa e sugestão de trabalhos futuros.

144

6. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Neste capítulo serão apresentadas as conclusões sobre a construção e aplicação do

jogo de empresa desenvolvido e os resultados gerados pelo modelo proposto para avaliar a

metodologia de aprendizagem ativa como ferramenta de apoio ao ensino de administração.

Serão apresentadas, também, as limitações encontradas no desenvolvimento desta pesquisa e

sugestões de trabalhos futuros para a continuação deste projeto.

6.1. CONCLUSÕES

Os jogos de empresas são utilizados como estratégia de ensino nas universidades

há décadas. Desde o início, a discussão sobre o uso, os impactos e a contribuição no ensino de

administração desta metodologia de aprendizagem ativa têm gerado estudos que demonstram a

importância da evolução dos jogos de empresas adaptando-se às inovações das tecnologias de

informação e comunicação.

As formas de utilização de jogos de empresas sobre plataformas tecnológicas

atualizadas têm permitido modificar a evolução da interação e do feedback imediato sobre os

resultados da tomada de decisão. Estes aspectos motivam os alunos a participar mais ativamente

do processo de ensino e interagir com a ferramentas de apoio, munidas de interfaces amigáveis

e da independência de localização geográfica e horários, proporcionados pelo uso da Internet e

da computação nas nuvens.

Com intuito de minimizar as barreiras e aumentar a sinergia dos alunos com o

processo de ensino aprendizagem, os jogos de empresas caracterizam-se por associar a teoria

aprendida em aula com a prática em ambientes simulados, demonstrando causa e efeitos no

processo de tomada de decisão. O jogo desenvolvido para esta pesquisa foi chamado

ENTERSIM e alguns dos princípios utilizados da sua construção foram baseados nos estudos

de Garris, Driskell e Ashlers (2002), Adobor e Daneshfar (2006), Sauvé et al (2007) e Faria,

Hutchinson, Wellington (2009), considerando-se aspectos conceituais como fantasia, regras,

apoio à decisão, controle, facilidade de uso, flexibilidade, acessibilidade, realismo, desafios,

metas, cooperação e conflitos.

145

Na construção do jogo de empresa ENTERSIM foram utilizadas tecnologias de

software livre e computação nas nuvens. A engenharia de software seguiu os padrões de análise

utilizando UML para criação dos diagramas. O projeto do banco de dados foi criado pela

ferramenta PowerArchitect e os dados foram armazenados no sistema gerenciador de banco de

dados PostgreSQL. A linguagem de desenvolvimento utilizada foi Java e a plataforma Netbeans

deu suporte ao desenvolvimento das rotinas. A utilização de software livre no processo de

desenvolvimeto possibilitou construir a ferramenta de apoio ao ensino sem custo de licenças de

uso ou aquisição. O jogo de empresas foi disponibilizado através de serviços de hospedagem e

da empresa Jelastic e foram realizados os processo de implantação, testes e aplicação do jogo

para os alunos.

Na abordagem sobre a utilização de metodologias ativas no ensino de administração

os jogos de empresas podem contribuir para o aprendizado nos cursos de gestão através da

definição de metas, elaboração de estratégias e análise dos resultados do processo de tomada

de decisão. Neste contexto, com base nos estudos de Bonwell e Eison (1991), Bennis e O´Toole

(2005) e Feng e Ma (2009), o ambiente desenvolvido proporcionou participar ativamente do

processo de aprendizagem, promovendo o desenvolvimento de competências a partir dos

desafios apresentados e do alcance das metas propostas.

A utilização de modelos de simulação, sugeridos por Lane (1995), Doyle e Brown

(2000), Lean et al (2006) e Yarsacan (2000) contribuem para incrementar o processo de tomada

de decisão com situações fictícias para representar a realidade de um ambiente de negócios.

Assim, os alunos podem visualizar virtualmente o cotidiano da empresa e interagir no processo.

De forma paralela, nesta pesquisa foi implementado um modelo de otimização conforme

estudos de Salort, Ortiz e Guarch (1997) e Alemany et al (2011), para auxiliar a encontrar as

melhores decisões com base no cenário simulado e indicar a meta a ser alcançada no processo

de ensino do aluno.

O modelo de otimização foi implementado a partir da linguagem Python 2.7

(software livre) e da biblioteca Gurobi, sem custos de licenças para utilização em projetos de

pesquisa. A utilização dos modelos de simulação e otimização nesta pesquisa permitiram que

as opções para a tomada de decisão e os resultados gerados fossem construídas sob ótica

científica e não de forma empírica.

O cenário para a construção do jogo de empresas ENTERSIM, foi a simulação de

um ambiente na área de uma empresa de porte médio de confecção de calças jeans, com a

146

fabricação de seis produtos, com pedidos nas 27 capitais brasileiras e com 3 categorias de

matérias-primas, como modelo de negócio. Com o objetivo de analisar a tomada de decisão nos

processos logísticos de abastecimento, planta e distribuição, a manutenção de inventário dos

estoques de matéria-prima e a complexidade envolvida nas alternativas oferecidas, serviram

de motivação para oferecer aos alunos, o desafio de encontrar a melhor solução, ou mais

próxima a meta otimizada, e a possibilidade de implantar a planta fabril no território brasileiro

e avaliar os custos e trade-offs resultantes nas opções disponibilizadas.

Os custos logísticos envolvidos nos processos de abastecimento, planta e

distribuição, o valor dos estoques, a receita bruta dos pedidos e os indicadores de desempenho

de custos, responsividade e eficiência foram elaborados com base em Faria e Costa (2010),

Chopra e Meindl (2010) e Ballou (2011). Embora sendo projetados em um ambiente simulado

simplificado, as combinações de alternativas envolvendo as atividades de transportes e

relacionadas a fornecedores e clientes, proporcionaram aos alunos um grande número de

possibilidades. Mesmo não sendo limitado o número de interação para a tomada de decisão, a

melhor equipe obteve desempenho de 9,42% dos custos logísticos, atingindo 96,26% do

resultado otimizado de 9,07% calculado pelo modelo de otimização.

A importância da aplicação de jogos de empresa como estratégia de ensino e como

metodologia de aprendizagem ativa está na forma de avaliar os resultados obtidos pelos alunos

e suas percepções da ferramenta de apoio no processo de ensino, sob a ótica do conhecimento

adquirido e da contribuição no aprendizado do conteúdo. Nesta pesquisa foi proposto um

modelo com base nos estudos de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012).

O modelo proposto foi composto de quatro construtos que se relacionam com o

desempenho obtido pelo aluno no jogo de empresas. Os construtos inerentes às características

dos alunos participantes, como estilos de aprendizagem e experiência, foram relacionadas ao

desempenho como características que pode-se denominar pré-jogo. Os outros dois construtos,

fatores facilitadores do aprendizado e ambiente de aprendizagem foram relacionados ao

desempenho obtido com as percepções do aluno após a realização da atividade proposta.

No construto estilos de aprendizagem, os resultados sobre o desempenho obtido

pelo aluno no jogo de empresas apresentaram diferenças significantes nos quatro eixos

avalizados com base nos estudos elaborados por Felder e Silvermann (1988): processamento,

percepção, entrada e organização. Os resultados foram diferentes dos estudos realizados por

Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012) e Bouzada (2013). Os piores desempenhos

147

foram apresentados pelos alunos com estilo verbal no eixo percepção (73,01%) e intuitivo do

eixo de percepção. Estes desempenhos podem ser explicados pelos estudos de Felder e

Silvermann (1988) que atribuem: ao estilo intuitivo que se sentem confortáveis com abstrações,

não apreciam repetições e disciplinas que envolvam muita memorização e cálculos rotineiros;

ao estilo verbal, os autores tem aproveitamento melhor nas explanações escritas e faladas e

preferem transformar diagramas em palavras.

Os melhores desempenhos obtidos foram: no estilo sequencial do eixo organização,

no qual os alunos se caracterizam por compreender em passos lineares e tendem a seguir

caminhos lógicos. No eixo de entrada com o estilo visual, os alunos preferem trabalhar com

gráficos e diagramas e memorizam o que veem e substituem palavras por símbolos. No eixo

percepção com estilo sensorial, os alunos preferem resolver problemas através de

procedimentos estabelecidos, são pacientes com detalhes e memorizam fatos com facilidades.

A experiência do aluno, nesta pesquisa, foi considerada pelas proxys aspectos

pessoais (gênero e idade), acadêmicos (curso e fase), mercado de trabalho (experiência

profissional) e metodológicos (experiência com jogos de empresa). As diferenças apresentadas

no desempenho em relação a faixa de idade foram consideradas os alunos que trabalham na

área de logística obtiveram melhor resultados quando comparados com os outros que trabalham.

O ambiente de aprendizagem foi avaliado através de instrumento de pesquisa que

mede a aceitação do uso de tecnologia, idealizados por Davis (1989) e Delone e McLean (1992)

e replicados em outros estudos. A qualidade do ambiente virtual para aprendizagem no jogo de

empresas ENTERSIM apresentou melhor resultado nos indicadores de satisfação no fator

utilidade percebida. Em seguida, a qualidade de informação apresentou diferença significativa

quando relacionada ao desempenho. O fator facilidade de uso, apresentou um desempenho

abaixo da média e a variável QAV03 (interagir com jogos de empresas não requereu muito

esforço mental) apresentou índice de discordância de 14%. Este indicador reflete a

complexidade envolvida na escolha do cenário para a construção do jogo de empresas, com

base na tomada de decisão em processos logísticos.

O construto fatores facilitadores do aprendizado foi analisado com bases nos três

fatores gerados a partir da técnica de análise fatorial: estratégia de ensino, reflexão sobre

ambiente de sala de aula e ambiente do mercado de trabalhos. Nenhum dos três fatores

apresentaram diferenças significantes em relação ao desempenho obtido pelo aluno. Mesmo

assim, algumas considerações podem ser realizadas quando comparadas com os resultados

148

obtidos por Miles, Biggs e Schubert (1986), Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al

(2005). A variável FDA05 (ajudar a integrar a aprendizagem em diversas áreas) obteve bons

indicadores e similares às pesquisas de Chang (2003) e Chang et al (2005). E a variável FDA29

(ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional) foi bem avaliada nesta

pesquisa e não obteve bons indicadores nas pesquisas anteriores. Este resultado pode considerar

que o jogo de empresas ENTERSIM associa a teoria à prática quanto à percepção dos alunos

em relação ao mercado de trabalho.

Os fatores avaliados nesta pesquisa através do instrumento de pesquisa dos fatores

facilitadores do aprendizado apresentaram índices de concordância entre 35% e 64% em todas

as variáveis. Pode-se considerar que as dimensões de estratégia de ensino e reflexão na ação

sugeridas nos estudos de Silva et al (2012) são pertinentes ao uso de metodologias ativas no

ensino de administração e com jogos de empresas com alternativas.

Os depoimentos voluntários dos alunos mostraram algumas deficiências nas

instruções fornecidas e no tempo de aplicação da atividade. Porém, os alunos ressaltaram o

desejo de realizar novamente atividades que envolvam a aplicação de jogos de empresas para

melhorar o aprendizado e colocar em prática os conhecimentos obtidos através de teoria em

sala de aula. Os alunos reconheceram a contribuição do jogo de empresas para melhorar o

aprendizado sobre a operações dentro de uma empresa, na resolução de problemas e na tomada

de decisão.

No modelo proposto para avaliar a utilização de jogos de empresa como estratégia

de ensino na área de administração, os resultados apresentados nesta pesquisa, embora na sua

maioria, não tenham apresentado diferenças significativa em relação ao desempenho obtivo

pelo aluno na atividade realizada, os construtos podem ser considerados como fatores que

influenciam a aplicação de metodologias ativas no ensino de administração. Este estudo foi

pioneiro na aplicação das dimensões propostas nos estudos de Silva et al (2012).

A continuidade das discussões sobre o aprendizado no uso de jogos de empresas e

metodologias ativas no ensino deve apresentar novidades a medida que surgem inovações

tecnologias e aumentam as possibilidades de interação entre professor e alunos com ambientes

de aprendizagem com melhores recursos e formas alternativas de comunicação.

149

6.2. LIMITAÇÕES

Durante o processo de realização desta pesquisa foram encontradas algumas

dificuldades e limitações que poderiam ter contribuído de forma mais significativa aos

resultados obtidos, porém não houveram possibilidades de serem realizadas.

A complexidade envolvida no cenário de tomada de decisão nos processos

logísticos em relação ao número de aula cedidas pelos professores que lecionam as disciplinas,

nas quais o jogo de empresa ENTERSIM foi aplicado, resultou na simplificação do ambiente

de negócio simulado, resultando na diminuição do nível de detalhamento das informações

fornecidas para a tomada de decisão. O número de matéria-prima e produtos envolvidos no

processo produtivo da empresa foi limitado para que fosse possível analisar os dados durante a

aplicação e também utilizando de forma acessível na interface elaborada para o jogo.

Outra dificuldade encontrada foi a utilização parcial da metodologia GRAI, que foi

inserida apenas com intuito de organizar a tela principal. Os níveis organizacionais e os centros

de decisão foram adaptados para os processos logísticos de abastecimento, planta, distribuição

e para as rotinas do inventário. Pretendia-se inicialmente utilizar a metodologia GRAI com a

orientação a eventos e períodos, tendo cada nível hierárquico habilitado ou desabilitado a partir

da linha de tempo (simulação dos indicadores em um período de 12 meses). Em função das

dificuldades encontradas em adequar o modelo de otimização, o jogo foi disponibilizado em 1

período e não foi limitado o número de interações (decisões) que cada alunos poderia realizar.

Em relação à implementação do jogo, o uso paralelo do modelo de otimização

ocorreu pela falta de compatibilidade entre a linguagem de programação Python e o banco de

dados PostgreSQL com acesso nativo. Isto poderia causar a lentidão no processo de comparação

entre os dados simulados no jogo e as metas resultantes no processo de otimização. Desta forma,

o modelo de otimização foi executado antecipadamente e os resultados otimizados para cada

capital foram apresentados na tabela 1.

6.3. SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS

A continuidade desta pesquisa seguirá com a sugestão de melhorias no processo de

construção do jogo de empresas ENTERSIM com a inclusão de novas rotinas e ajustes de

alguns problemas encontrados durante a aplicação.

150

A implementação de novas rotinas no jogo de empresas ENTERSIM será realizada

com a inclusão de módulo financeiro com a simulação dos pagamentos referentes às aquisições

de matéria-prima, os recebimentos dos débitos dos pedidos distribuídos aos clientes e o fluxo

financeiro do caixa com opção de realização de empréstimos. No processo de planta, as

alterações sugeridas são para detalhamento das etapas e unidades de produção, com o controle

de recursos humanos envolvidos e configuração de hora-extras, produtividade, entre outros.

Outro aspecto importante sugerido é a implementação de um sistema de ranking

para tornar maior a competição entre os participantes e a vinculação do modelo de otimização

para acompanhamento a cada final de etapa para comparação das decisões de forma quantitativa

entre a simulação e a meta desejada.

A configuração do sistema por etapas (meses) com uma linha de tempo para que a

consulta aos resultados da simulação seria possível ao final de cada período. E desta forma,

seria viável a implementação da metodologia GRAI com a definição de quais níveis

hierárquicos poderiam ser ativados para a tomada de decisão no respectivo período de tempo.

Outras sugestões foram levantadas pelos alunos como melhorar a interface e a

velocidade de resposta nas telas de aquisição de lotes e faturamento, quando se está acessando

a ferramenta com o link de Internet mais lento ou quando há muitos usuários conectados no

jogo ao mesmo tempo.

A disponibilização de um jogo de empresas como ferramenta de apoio pedagógico

contribui para o aprendizado do aluno, através da vinculação da teoria de sala de aula com a

simulação de ambientes que demonstram a prática do cotidiano em um tempo resumido. As

limitações apresentadas e sugestões de melhoria serviram para o enriquecimento das discussões

sobre o uso de jogos de empresas como estratégia de ensino.

Em um contexto sobre o uso de tecnologia em sala de aula, pode-se afirmar que a

utilização de jogos de empresas com resultados simultâneos e disponibilidade para que o possa

jogar também no horário que desejar, demonstram a contribuição deste trabalho para melhorar

a metodologia ativa de ensino, além de apresentá-la para alunos que nunca haviam utilizado.

Os depoimentos dos alunos sobre a vontade de jogar novamente e experimentar

ferramentas que relacionam a teoria com a prática, demonstram a contribuição dos jogos de

empresas como metodologia ativa de ensino e pode-se discutir a forma ou como utilizá-la, mas

jamais pode-se discordar da relevância deste tema para o ensino na área de gestão.

151

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161

APÊNDICES

162

APÊNDICE I – Instrumentos de Pesquisa

QUESTIONÁRIO DE PESQUISA - ESTILOS DE APRENDIZAGEM

Para cada uma das 44 questões, são apresentadas duas opções de resposta. Leia cada uma delas com atenção e

escolha uma das alternativas de resposta que você considera mais relacionada com a sua maneira de aprender. Se

ambas as respostas parecem se aplicar a você, escolha a que mais frequentemente orienta a sua ação quando está

vivenciando uma situação de aprendizagem.

1. Entendo algo melhor depois de ( ) testar. ( ) pensar sobre.

2. Considero-me ( ) realista. ( ) inovador.

3. Quando penso sobre o que fiz

ontem, é mais provável que eu ( ) pense em uma imagem. ( ) pense em palavras.

4. Costumo

( ) compreender os detalhes de um

assunto, mas posso me confundir no

entendimento de sua estrutura global.

( ) compreender a estrutura global,

mas posso me confundir para entender

os detalhes.

5. Quando estou aprendendo algo

novo, isso me ajuda ( ) a falar sobre. ( ) a pensar sobre.

6. Se eu fosse um professor, eu teria

preferência em ensinar um curso

( ) que abordasse fatos e situações

da vida real. ( ) que abordasse ideias e teorias.

7. Prefiro obter novas informações a

partir de

( ) imagens, diagramas , gráficos ou

mapas.

( ) orientações por escrito ou

informações verbais.

8. Uma vez que entendo ( ) todas as partes, entendo o todo. ( ) o todo, entendo como as partes se

encaixam.

9. Em um grupo de estudos,

trabalhando em um material difícil, é

mais provável que eu

( ) participe e contribua com

ideias. ( ) fique sentado escutando.

10. Acho que é mais fácil ( ) aprender fatos. ( ) aprender conceitos.

11. Em um livro com muitas fotos e

gráficos, eu provavelmente

( ) examino as imagens e gráficos

com cuidado. ( ) me concentro no texto escrito.

12. Quando resolvo problemas de

matemática

( ) geralmente trabalho do meu

jeito em busca das soluções, um passo

de cada vez.

( ) geralmente apenas vejo as

soluções, mas depois tenho que me

esforçar para descobrir os passos para

chegar até elas.

13. Nas aulas que já tive ( ) conheci muito dos alunos. ( ) raramente conheci muito dos

alunos .

14. Na leitura de não-ficção, eu

prefiro

( ) algo que me ensine novos fatos

ou me diga como fazer alguma coisa.

( ) algo que me dê novas ideias para

pensar.

15. Eu gosto de professores que

( ) passam um monte de diagramas

no quadro.

( ) que passam bastante tempo

explicando.

16. Quando estou analisando uma

história ou um romance

( ) penso nos incidentes e tento

agrupá-los para descobrir os temas.

( ) só descubro os temas quando

concluo a leitura e, então, tenho que

voltar para encontrar os incidentes que

os representam.

17. Quando começo uma tarefa da

faculdade em casa, sou mais

propenso a

( ) trabalhar na solução

imediatamente.

( ) tentar compreender o problema,

primeiramente.

18 . Prefiro a ideia de ( ) certeza. ( ) teoria.

19. Lembro-me melhor do que ( ) vejo. ( ) ouço.

20. Para mim é mais importante que

um professor

( ) esquematize seu material em

etapas sequencias e de forma clara.

( ) dê uma visão geral de seu material

e o relacione com outros assuntos.

21. Prefiro estudar

( ) em grupo.

( ) sozinho.

22. É mais provável que eu seja

considerado

( ) cuidadoso com os detalhes do

meu trabalho.

( ) criativo sobre como faço meu

trabalho.

163

23. Quando recebo orientações para

chegar a um lugar novo, prefiro

( ) um mapa.

( ) orientações por escrito.

24. Aprendo ( ) a um ritmo bastante regular. Se

estudar bastante “me dou bem”.

( ) de forma irregular. Inicialmente

fico totalmente confuso e, de repente,

tudo se encaixa.

25. Prefiro primeiro ( ) testar as coisas. ( ) pensar sobre como vou realizar

alguma coisa.

26. Quando estou lendo por lazer,

gosto que os escritores

( ) digam claramente o que querem

dizer.

( ) digam as coisas de maneira

criativa e interessante.

27. Quando vejo um diagrama ou

esquema em sala de aula, sou mais

propenso a lembrar

( ) da figura. ( ) do que o professor disse sobre

isto.

28. Ao considerar um conjunto de

informações, sou mais propenso a

( ) me concentrar nos detalhes e

perder a visão do todo.

( ) tentar entender a ideia geral antes

de entrar nos detalhes.

29. Lembro-me com mais facilidade ( ) de algo que fiz. ( ) de algo que tenho pensado muito a

respeito.

30. Quando tenho que realizar uma

tarefa, prefiro

( ) especializar-me em uma forma

de fazê-la.

( ) encontrar novas maneiras de

realizá-la.

31. Quando alguém está me

mostrando dados, prefiro ( ) as tabelas ou gráficos.

( ) o texto que resume os resultados .

32. Ao elaborar um trabalho

relacionado ao curso, sou mais

propenso a

( ) elaborar (pensar sobre ou

escrever) o início e ir avançando.

( ) elaborar (pensar sobre ou

escrever) diferentes partes do texto

para, em seguida, ordená-las.

33. Quando tenho de fazer trabalhos

em grupo, prefiro

( ) fazer um brainstorming

(tempestade de ideias) com o grupo,

onde todos contribuem com ideias.

( ) fazer um brainstorming

(tempestade de ideias) individual e, em

seguida, discutir com grupo para

compará-las.

34. Considero um grande elogio

chamar alguém de ( ) sensato (com bom senso). ( ) imaginativo.

35. Quando encontro pessoas em uma

festa, sou mais propenso a lembrar

( ) da aparência delas.

( ) do que disseram de si próprias.

36. Quando eu estou aprendendo um

assunto novo, prefiro

( ) manter o foco naquele assunto,

aprendendo o máximo que eu posso

sobre ele.

( ) tentar fazer conexões entre aquele

assunto e outros temas relacionados a

ele.

37. Sou mais propenso a ser

considerado uma pessoa ( ) extrovertida. ( ) reservada.

38. Prefiro cursos que enfatizam ( ) material concreto (fatos, dados). ( ) material abstrato (conceitos,

teorias).

39. Para entretenimento, prefiro ( ) assistir TV. ( ) ler um livro.

40. Alguns professores iniciam suas

aulas com uma visão geral do que vai

ser visto. Essa visão geral

( ) é pouco útil para mim. ( ) é muito útil para mim.

41. A ideia de fazer tarefas da

faculdade em grupos, com uma nota

única para todo o grupo,

( ) me agrada. ( ) não me agrada.

42. Quando estou fazendo cálculos

longos,

( ) repito passo a passo e verifico o

que fiz cuidadosamente.

( ) acho cansativo verificar o que fiz,

mas me sinto obrigado a verificá-lo.

43. Descrevo lugares que fui ( ) de forma fácil e precisa. ( ) com dificuldade e sem muitos

detalhes.

44. Quando resolvo problemas em

um grupo, é mais provável que eu

( ) pense nas etapas e no processo

de solução.

( ) pense nas possíveis consequências

ou possíveis aplicações da solução em

diversas áreas.

164

Questionário Avaliação de Jogo de Empresas

1-Responda as questões sobre a percepção sobre a utilização de Jogos de Empresas como

instrumento facilitador do aprendizado.

Questão 1 2 3 4 5 6 7

01 Proporciona novos conhecimentos sobre a operação de uma empresa.

02 – Proporciona maior aprofundamento do conteúdo em relação a outras

metodologias

03 – Auxilia na aquisição de informações

04 – Aluda a conservar informações ao longo prazo

05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas: (Contab., Finanças,

Marketing, etc.).

06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas gerenciais.

07 – Favorece à análise de um problema sob diferentes pontos de vista, na

discussão do grupo

08 Aumenta a compreensão para usar as informações na resolução de

problemas.

09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações incompletas.

10 Aumenta a habilidade para resolver problemas práticos

11 Aumenta a competência para o planejamento das operações de negócios.

12 Aumenta a habilidade para implementar suas decisões.

13 – Auxilia na revisão de políticas e práticas organizacionais.

14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar independentemente.

15 – Aumenta a consciência sobre suas atitudes administrativas

16 – Aumenta a consciência sobre as atitudes de colegas

17 Auxilia a lidar com a insegurança.

18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de problemas em

grupo.

19 Motiva o trabalho em grupo.

20 Ajuda nas resoluções de conflitos.

21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus colegas.

22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os colegas.

23 Proporciona experimentar um comportamento que conhecia e ainda não

havia vivenciado.

24 Propicia a adoção de novos comportamentos administrativos.

25 Amplia a sua visão de gestor sobre o funcionamento de uma

empresa.

26 Permite aprender algo sobre você como gerente.

27 – Ajuda a associar a teoria à prática gerencial.

28 Agrega realismo organizacional ao ensino.

29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional.

30 – Estimula a criatividade

165

2-Responda as questões abaixo, com a sua percepção sobre os jogos de empresas relacionados como método de ensino:

Questão 1 2 3 4 5 6 7

31 - Os jogos de empresas auxiliam no entendimento sobre os princípios da

disciplina

32 - A maioria dos alunos que conheço gostam de jogos de empresas

33 - Os jogos de empresas consomem mais tempo do que o previsto

34 - Os jogos de empresas integram assuntos que aprendi em outras disciplinas

35 - Os jogos de empresas servem mais para entretenimento que para o

aprendizado

36 - O desempenho nos jogos de empresas serve para medir o quanto o aluno

está aprendendo sobre o assunto

37 - A utilização de jogos de empresa é um bom método para aprender sobre o

conteúdo na disciplina

3-Responda as questões abaixo, com a sua percepção sobre os jogos de empresas como ambiente virtual aprendizagem:

Questão 1 2 3 4 5 6 7

38 - Eu achei o jogo de empresas fácil de usar

39 - Minha interação com o jogo de empresas foi clara e compreensível

40 - Interagir com jogo de empresas não requereu muito esforço mental

41 - Usar jogos de empresas melhora o meu desempenho acadêmico

42 - Usar jogos de empresas torna o meu aprendizado mais produtivo

43 - Usar jogos de empresas melhora a eficácia do meu aprendizado

44 - Achei que o jogo de empresa foi útil para o meu aprendizado

45 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram

completas

46 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram de

fácil compreensão


relevantes


precisas

49 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas eram

atualizadas

DADOS GERAIS:

IES: Curso: Gênero: ( ) M ( ) F

Fase: Idade:

Experiência

Jogo de Empresas:

( ) Nunca utilizei jogos de empresas

( ) Utilizei jogos de empresas em outras

disciplinas

( ) Já cursei disciplinas de jogos de empresas

Experiência Profissional:

( ) Não trabalha

( ) Trabalha fora da área de

gestão

( ) Trabalha na área de gestão

( ) Trabalha na área de logística

166

APÊNDICE II – INSTRUÇÕES DO JOGOS DE EMPRESAS BASEADO EM

SIMULAÇÕES

JOGO DE EMPRESAS - CUSTOS LOGÍSTICOS

Endereço: http://entersim.jelasticlw.com.br/EnterSim/login.xhtml Instruções para o Jogo:

A ESP é uma empresa espanhola que atua em diversos países e atua no ramo de confecções. A

análise mercadológica, concluiu que deveriam atuar no mercado brasileiro, pois é um país

emergente e tem grandes eventos esportivos. Após fechar contrato de distribuição de 6 produtos

(calças jeans masculinas e femininas) com a CZ em todo o território para os próximos 10 anos.

A CZ possui lojas em shopping centers em todas as capitais dos estados brasileiros e as

informações para a distribuição dos produtos estão na tabela 1, as informações para locação das

instalações e sobre os modais de transporte disponíveis estão na tabela 2 e para aquisição de

matéria-prima na tabela 3.

A intenção de Esp é utilizar uma planta com 6 unidades de produção com área de 1200 m2,

mais 200 m2 para estoques de matéria, 100 m2 para estoques de produtos acabados e 100 m2

para áreas administrativas. A intenção é locar um galpão para as instalações, já que a empresa

possui know-how de produção e já se instalou desta maneira em diversos países asiáticos. Na

capital que for escolhida (Figura 3) como local para instalação da fábrica, não será considerada

a receita das vendas e também não será possível adquirir matéria-prima do local.

Meta: Os custos logísticos (abastecimento, planta e distribuição) não deve ultrapassar 10% da

receita.

Após escolher o local das instalações da fábrica, deverá ser observado o quadro de produção

para determinar o dia e a unidade de produção de cada produto. As decisões referentes ao

abastecimento são a seleção dos fornecedores para cada matéria-prima, a definição do modal

de transporte e o lote (quantidade) a ser adquirida no dia, considerando o tempo de entrega do

modal definido. As decisões referentes a distribuição são a escolha do tipo de frete (cif ou fob)

para cada capital, o modal de transporte para entrega dos produtos e o dia do faturamento

considerando a disponibilidade do estoque de produtos acabados.

O jogo apresentará os resultados dos indicadores de: custos logísticos de abastecimento e

aquisição de matéria-prima; custos logísticos de distribuição (entrega do produto acabado) e

custo de locação (planta da fábrica). Serão apresentados ainda, os indicadores de eficiência do

http://entersim.jelasticlw.com.br/EnterSim/login.xhtml

167

estoque de matéria-prima e produtos acabados, os pedidos entregues e o nível de estoque de

matéria-prima e produto acabado. Além dos indicadores de responsividade como o tempo de

entrega da matéria-prima e dos produtos acabados.

Tabela 1 – Informações para Distribuição dos Produtos da empresa ESP.

Capital Receita

Calças Femininas Calças Masculinas

Dia Impostos JGF JEG SRT SKN SYN BER

R$ 70,00 R$ 60,00 R$ 65,00 R$ 70,00 R$ 80,00 R$ 65,00

POA 58.250,00 180 160 70 200 170 60 3 8,00

FLO 36.100,00 130 90 40 120 100 40 4 8,00

CTB 56.950,00 170 150 70 200 170 60 5 8,00

SPO 190.100,00 690 600 260 780 650 220 10 10,00

RJN 84.500,00 260 240 100 300 240 80 11 10,00

VIT 19.500,00 60 50 20 70 60 20 12 10,00

BHO 102.700,00 320 280 120 360 300 100 9 10,00

CGR 13.850,00 40 40 20 50 40 10 6 7,00

CUI 16.650,00 50 50 20 60 50 10 6 7,00

GOI 33.350,00 50 40 20 50 40 10 7 7,00

BRA 14.550,00 100 90 40 120 100 30 8 7,00

SLV 78.550,00 240 210 90 270 240 80 15 6,00

ARA 12.225,00 40 30 15 40 40 10 13 6,00

MAC 14.125,00 50 50 15 60 40 10 14 6,00

REC 47.850,00 140 130 60 170 140 50 15 6,00

JPE 17.825,00 60 50 15 60 60 10 16 6,00

NAT 18.800,00 60 50 20 60 60 20 17 6,00

FOR 45.900,00 140 120 50 160 140 40 17 6,00

TRS 15.525,00 50 50 15 60 40 10 18 6,00

SLU 35.350,00 110 100 30 130 100 40 19 6,00

PAL 8.625,00 30 20 15 30 20 10 20 6,00

BEL 40.300,00 120 110 40 150 120 40 5 5,00

MAN 19.175,00 60 50 15 70 60 20 5 5,00

MCP 7.225,00 20 20 15 20 20 10 5 5,00

BOA 7.225,00 20 20 15 20 20 10 5 5,00

RBR 9.225,00 40 30 15 40 20 10 5 5,00

PVL 7.925,00 30 20 15 20 20 10 5 5,00

Total 3260 2850 1220 3670 3060 1020

---- ---- Volume 1 1 0,5 1 1 1

Lote 20 20 15 15 15 12

Estoque Inicial 300 200 100 300 200 100

168

Tabela 2 – Valor do m2 para Locação e Modais de Transportes disponíveis nas

Capitais dos Estados Brasileiros

Capital Valor M2 para

Locação Modal de Transporte

Rodoviário Ferroviário Aeroviário Marítimo

POA 13,00

FLO 12,00

CTB 16,00

SPO 18,00

RJN 18,00

VIT 13,00

BHO 13,00

CGR 10,00

CUI 10,00

GOI 21,00

BRA 10,00

SLV 12,00

ARA 10,00

MAC 10,00

REC 14,00

JPE 10,00

NAT 12,00

FOR 11,00

TRS 11,00

SLU 11,00

PAL 10,00

BEL 10,00

MAN 10,00

MCP 9,00

BOA 9,00

RBR 10,00

PVL 12,00

Informações Adicionais

Capacidade 15 m3 30 m3 20 m3 50 m3

Custo km 1,50 3,00 1,20 2,00

Taxa Embarque 100,00 1.500,00 800,00 1.200,00

169

Tabela 3 – Oferta da Matéria-Prima

Capital Tecido (m2) Linha (m) Acessórios (um)

Preço Lote Preço Lote Preço Lote

POA 12,00 5000 (cada 2 dd) 1,00 8000 (cada 3 dias) 2,00 8000 (cada 5 dias)

FLO 11,00 3000 (cada 2 dias) 1,00 6000 (cada 3 dias) 0 -

CTB 13,00 10000 (cada 5 dias) 1,00 15000 (cada 5 dias) 2,00 8000 (cada 6 dias)

SPO 18,00 5000 (cada 3 dias) 1,00 3000 (todos os dias) 2,00 2000 (todos os dias

RJN 17,00 2000 (todos os dias) 1,00 4000 (todos os dias) 2,00 3000 (cada 2 dias)

BHO 12,00 6000 (cada 3 dias) 1,00 10000 (cada 5 dias) 2,00 6000 (cada 4 dias)

CGR 0,00 - 1,00 20000 (cada 10 dias) 0 -

GOI 10,00 5000 (cada 5 dias) 1,00 2000 (todos os dias) 2,00 6000 (cada 4 dias)

BRA 16,00 6000 (cada 4 dias) 1,00 4000 (cada 2 dias) 2,00 15000 (cada 10 dias)

SLV 12,00 5000 (cada 4 dias) 1,00 8000 (cada 4 dias) 2,00 15000 (cada 10 dias)

REC 15,00 5000 (cada 3 dias) 1,00 8000 (cada 4 dias) 2,00 12000 (cada 8 dias)

FOR 13,00 8000 (cada 10 dias) 1,00 20000 (cada 10 dias) 2,00 1500 (todos os dias)

BEL 10,00 1000 (todos os dias) 1,00 2000 (cada 2 dias) 2,00 4000 (cada 3 dias)

MAN 0,00 - 1,00 2000 (cada 2 dias) 2,00 4000 (cada 3 dias)

Neces. Mensal

21.020 44.480 26.740

Estoque

Inicial 10.000 15.000 10.000

Figura 1 – Mapa de Localização das Capitais Brasileiras

170

APÊNDICE III – Depoimentos dos Alunos Voluntários

Questões Respostas

01 – Você utilizaria

novamente um jogo de

empresas? O tempo

para a realização da

atividade foi

suficiente?

A1: Sim, utilizaria novamente jogos de empresa. Acredito que o tempo foi

bom.

A2: Sim, pois nele podemos colocar em prática os conteúdos ensinados em

sala de aula. Porém, tivemos pouco tempo para a realização da atividade.

A3: O tempo até foi bacana, mas a quantidade de pessoas na sala de aula é

muito grande e ficamos meio perdido.

A4: Realizaria sim novamente, pois foi de tamanha importância para o meio

acadêmico na área de gestão. Porém o tempo deveria ter sido mais

abrangente.

A5: Sim, utilizaria. E o tempo não foi suficiente. Como o programa é amplo

e envolve uma série de processo, isso demanda tempo.

A6: Sim, jogaria novamente, mas o tempo foi curto em relação a quantidade

de tarefas a realizar.

A7: Sim, jogaria novamente, mas faltou tempo para compreender como o

jogo funciona. O jogo era novo e dificultou o entendimento.

A8: Sim, jogaria sempre que fosse disponibilizado e o tempo foi suficiente.

02 – O jogo de

empresas contribui

para o seu

aprendizado? O jogo de

empresas associa a

teoria à prática?

A1: Foi bom para o aprendizado sim, deu para absorver bastante conteúdo.

Dependendo do ramo de negócio ele não contribuiria tanto (Ex: Comércio).

A2: Sim, pois podemos colocar em prática as teorias aprendidas e assim,

mensurar o aprendizado.

A3: Sim, com certeza ajuda no dia-a-dia, a alcançar o ideal que todos

procuravam.

A4: Sim, contribuiu muito. A teoria se une a prática no jogo, pois a teoria

dos estudos pode ser colocada em prática no desenvolvimento do jogo.

A5: Sim, contribuiu. Com os processos é possível colocar em prática

conhecimento teórico aprendido em sala de aula.

A6: Houve muitas dúvidas e algumas respostas foram aleatórias, mas o jogo

serviu para praticar a teoria utilizada em sala de aula.

A7: Se o jogo fosse aplicado com um tempo maior, poderia aproveitar

melhor.

A8: O jogo contribuiu para o aprendizado e para colocar a teoria em prática.

03 – Quanto as

instruções fornecidas,

você acredita que elas

possam melhorar?

A1: As instruções foram suficientes, mas sempre podem ser melhoradas.

A2: Sim, por ser um jogo complexo, no início, ele necessita de uma boa

explicação.

A3: Sim, conforme mencionei, deve ter menos pessoas em sala de aula para

um melhor aproveitamento.

A4: As instruções estavam bem claras e objetivas, mas qualquer sofisticação

facilita o acesso de vários usuários.

A5: No meu contexto, elas são suficientes para o entendimento do jogo.

A6: Sim, as informações e instruções mais claras auxiliariam a desenvolver

o jogo.

A7: Sim, poderia melhorar de uma forma geral. Achei as informações muito

vagas.

A8: Sim, poderiam ser elaborados com mais aprofundamento e com maiores

detalhes.

04 – O jogo de

empresas proporcionou

conhecimento para

melhorar o seu

conhecimento sobre a

operação de uma

empresa e/ou na

resolução de

problemas?

A1: Sim, contribui muito, deu para identificar problemas e soluções.

A2: Sim, porque após uma decisão sua baseada no conhecimento, obtêm-se

um resultado satisfatório ou não.

A3: Acredito que o jogo contribui para conhecer as operações de uma

empresa.

A4: Sim, pois a prática foi aplicada perfeitamente no meio tecnológico.

A5: Em parte sim, pois cada empresa determina o seu modo de operação.

A6: Muito pouco, muitas dúvidas aparecem e o jogo como atividade extra-

classe contribui para as dúvidas.

A7: Em certa parte, faltou tempo para compreender o que se passa no jogo.

A8: Sim, observou-se que pequenos detalhes tomam grandes rumos.

171

05 – O jogo de

empresas auxiliou nas

discussões dos

problemas e na

resolução de conflitos

no grupo?

A1: Sim, o grupo opinou para a tomada de decisão, embora houve diferença,

mas chegamos ao um consenso.

A2: Houve pouca discussão durante as decisões.

A3: Na minha opinião pessoal, pouca coisa.

A4: Auxiliou sim, de maneira prática e também estrategicamente.

A5: Sim, as discussões que foram geradas no grupo eram bastante discutidas

e solucionadas.

A6: Não contribuiu, prefiro jogar sozinho.

A7: Houve bastante questionamento entre o grupo, minhas vezes sem êxito

nas conclusões dos questionamentos.

A8: Sim, já que cada integrante tem sua opinião.

06 – O jogo de

empresas pode

contribuir para

melhorar o meu

aprendizado sobre

tomada de decisão?

A1: Acho que os jogos de empresas sempre podem contribuir.

A2: Sim, pois você tem informações e após a tomada de decisão, você pode

acessar o resultado.

A3: Sim, pode contribuir muito para aumentar o conhecimento.

A4: Sim, e muito! a ideia de colocar em prática a teoria auxilia muito na

tomada de decisão, mesmo no meio tecnológico.

A5: Sim, Torna a tomada de decisão como um aprimoramento.

A6: Sim. A partir do momento que se compreende totalmente as suas

características e informações.

A7: Pode contribuir a partir do momento que obtiver um entendimento certo

do funcionamento do jogo.

A8: Sim, o aprendizado com o jogo ajudou a compreender pequenos

detalhes.

analisando a tomada de decisão em process

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