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UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO PROGRAMA DE PÓS-GRAUAÇÃO EM EDUCAÇÃO
MESTRADO EM EDUCAÇÃO
OLGA CRISTINA TEIXEIRA LIRA
USO DE FERRAMENTAS DO SOFTWARE TINKERPLOTS PARA INTERPRETAÇÃO DE DADOS
Recife 2010
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OLGA CRISTINA TEIXEIRA LIRA
USO DE FERRAMENTAS DO SOFTWARE TINKERPLOTS PARA INTERPRETAÇÃO DE DADOS
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Educação da Universidade Federal de Pernambuco, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Educação.
Orientador: Prof. Dr. Carlos Eduardo F. Monteiro
Recife 2010
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Lira, Olga Cristina Teixeira
Uso de ferramentas do software tinkerplots para interpretação de dados / Olga Cristina Teixeira Lira. – Recife: O Autor, 2010.
195 f. : il. ; quad.
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Pernambuco. CE. Educação, 2010.
Inclui bibliografia, apêndices e anexos.
1. Informática na educação 2. Software educacional 3. Educação matemática I. Título
37 CDU (2.ed.) UFPE 371.344 CDD (22.ed.) CE2010-025
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Dedico esse trabalho a minha família, Sérgio, Maria Cristina, Maria Elvira
e aos meus pais.
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AGRADECIMENTOS
E vamos lá. Dizem que esta é a parte mais difícil. Eu, porém, estava a
aguardando com certa ansiedade, diante da oportunidade de registrar de forma
impressa o quanto sou grata a muitas pessoas. Sei que correrei o risco de deixar
alguns nomes esquecidos, mas isso é compreensível pelo fato de que, como ser
humano, imperfeito e inacabado, o esquecimento é algo inerente que não elimina o
sentimento verdadeiro de gratidão. Portanto, já inicio com pedidos de desculpas a
todos aqueles que, em se sentindo colaboradores de alguma forma, não encontrem
seus nomes citados.
Pela fé na existência de um ser perfeito e superior a tudo, meu primeiro
agradecimento é a Deus.
A minha família por toda assistência dispensada, em especial, às minhas
filhas, Maria Elvira e Maria Cristina, duas lamparinas que se acenderam em meu
juízo, grandes exemplos em minha vida, criaturas muito especiais para mim com
quem aprendo cada dia mais. Ao meu marido Sergio por toda paciência (e se tem
um sujeito paciente, esse é Sergio Lira) e compreensão diante da minha temporária
omissão em sua companhia, decorrente do fato de estar cultivando esta semente.
Aos meus pais por me educarem com amor e dedicação, dando-me as
condições básicas necessárias para que hoje eu realizasse mais esse sonho.
Ao meu amigo invisível, meu verdadeiro anjo querido, amigo, que mesmo sem
estar fisicamente presente, pude sentir suas emanações de incentivos, vibrando a
cada vitória, a cada ―A‖ conquistado e chorando comigo quando, por algum motivo,
minhas fraquezas se faziam presentes despontando algum desânimo, mas me
dando forças para continuar. Obrigada, meu anjo, porque o meu amor por você vai
até depois do céu.
Ao meu orientador sempre tão amigo, paciente, competente e disponível,
Carlos Eduardo Monteiro.
A minha amiga, pra lá de especial, que tanto me incentivou e, talvez nem
compreenda o quanto importante foi a presença dela em minha vida, Sônia Fortes.
A amiga Rosa Cavalcanti com quem compartilhei desabafos, estudos e ideias,
risadas, shows e cafezinhos.
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A minha amiga Priscila Santos, uma terceira filha, por sua alegria e brilho que
fizeram dessa etapa da minha vida, algo bom de viver.
A amiga Silvânia sempre solícita e companheira.
A amiga Shirley Monteiro por sua simpatia, competência e amizade, acima de
tudo.
A toda turma 26 do Mestrado em Educação que juntos estiveram comigo
nesse barco, que por vezes enfrentava tempestades sem, no entanto, naufragar.
Pelos momentos de ricas aprendizagens durante nossos estudos e conversas pelos
ambientes da Universidade.
Aos amigos Carlos e Roseli, amigos muito queridos, que me apoiaram e me
ajudaram tantas vezes quando contava sobre minhas angústias e ansiedades com o
―tal‖ projeto para qualificar e, depois, com o desenvolvimento da dissertação sem
nunca demonstrarem, sequer, desinteresse pelo assunto, contribuindo com suas
opiniões.
A minha irmã Cássia, pessoa iluminada e especial, que mesmo à distância
(apenas geográfica), lá de Curitiba, ajudou-me com suas opiniões e orientações.
Sua presença virtual a transformou em minha co-orientadora nos momentos das
dúvidas, das inseguranças.
A minha prima Dalva, que num momento bem estressante, bem próximo ao
momento da qualificação, trouxe alegria e bom humor para perto de mim, me
proporcionando momentos alegres que me reabasteceram as energias para
continuar essa caminhada.
As professoras Shirley, Marinalva, Celinalva, Eunice e Aurinete, que
facilitaram meu trabalho possibilitando a realização das minhas pesquisas.
Ao amigo Wagner Costa que mais uma vez caminhou perto de mim, mesmo
que no EDUMATEC.
A amiga Lúcia de Fátima que me deu muito incentivo numa hora bastante
difícil, me dando forças para seguir em frente.
A amiga Rosana Paiva, pelo carinho e apoio além da assistência na revisão
final desse trabalho.
A outros tantos amigos que me incentivaram desde o momento da seleção,
acompanharam e vibraram com minha aprovação e até mesmo colaboraram, de
alguma forma, com meu trabalho: Etiene, Fernanda, Patrícia, Rosilda, Wilda,
Taciana... (está em ordem alfabética).
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A amiga Diana Pessoa por sua amizade, dicas e sugestões que tanto me
auxiliaram.
A Andreika Asseker e Iane Alves por terem me ajudado num momento muito
importante com sugestões valiosíssimas.
A Liliane Carvalho pelas contribuições valorosas que enriqueceram este
trabalho.
A Universidade Federal de Pernambuco pela oportunidade dessa conquista.
Ao Colégio Visão por ter sido uma grande escola para mim, durante os anos
de trabalho realizado nessa instituição.
A todos os professores do Programa de Pós-Graduação em Educação –
Mestrado – que contribuíram de forma significativa para mais esse passo na minha
formação acadêmica.
A todos e a todas, o meu muito obrigada.
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Em um mundo em que o acesso ilimitado aos
mais diversos conteúdos se democratiza,
selecionar, editar e reconhecer o que é ou não
confiável torna-se fundamental. Não é mais
apenas o professor que exerce a função de
ensinar, pois, nas escolas, cada estudante tem
espaço para dividir seus conhecimentos, suas
produções e suas preferências com os outros.
Os artefatos informatizados somam-se a
objetos como canetas, pincéis, fantasias e
instrumentos musicais para compor um
conjunto de recursos que são empregados nas
mais diversas situações, que envolvem a
expressão artística, a pesquisa, o debate e a
(re)interpretação dos eventos do mundo.
(Luca Rischbieter)
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RESUMO
A ideia do uso do computador como ferramenta de apoio às práticas pedagógicas tem sido bastante defendida conforme recomendam os PCN (BRASIL, 1997). Estudos como os de Gitirana, Roazzi e Guimarães (2001), Ainley, Pratt e Nardi (2001), Magina e Santos (2008) abordam o tema sobre o trabalho com gráficos. Monteiro (1998) destaca esse tipo de representação de dados como meio de informação bastante veiculado pela mídia e a importância da interpretação desse tipo de veiculação de informações. Além desses estudos, Konold e Ben-Zvi (2006), Konold (2006), Beckker, Dery e Konold (2006) e Watson (2008) pesquisaram sobre a utilização do software TinkerPlots para o trabalho de análise de dados. Diante de propostas sobre o uso de software para o ensino de elementos da Estatística no currículo de Matemática, a presente pesquisa teve como objetivo investigar como estudantes do 7º ano do Ensino Fundamental realizam o processo de interpretação de dados utilizando o software TinkerPlots, usando, especificamente, as ferramentas Cards, Table e Plot. Foram participantes desta pesquisa, 12 estudantes do 7º ano do Ensino Fundamental de uma escola da rede privada, na zona Oeste da cidade do Recife. Os estudantes foram agrupados em duplas. A coleta dos dados foi realizada em quatro sessões. Na primeira sessão o software foi apresentado ao grupo todo para conhecer suas ferramentas, uma vez que o software utilizado neste estudo não é na primeira língua dos participantes, mas em inglês. Na segunda sessão os estudantes trabalharam, em duplas, utilizando as ferramentas do software para organização e interpretação de dados fictícios. Nas sessões seguintes, foi desenvolvida uma pesquisa cujo tema foi escolhido pelos próprios estudantes. Eles participaram de todo o processo desde a escolha do tema, à coleta dos dados até a interpretação dos mesmos. Os instrumentos utilizados nesta dissertação para registro dos dados foram a videografia através do software Camtasia Studio e o registro escrito, em protocolos, das observações da pesquisadora durante as sessões. Os estudantes manipularam as ferramentas do software TinkerPlots de forma a obter representações gráficas que possibilitaram a interpretação dos dados. Os resultados sugerem que o software TinkerPlots possui recursos importantes para o trabalho de interpretação de dados. Ao utilizar as ferramentas Cards, Table e Plot do software desse software, os estudantes organizaram os dados de maneira a obterem diferentes formas de representações que possibilitaram a interpretação dos dados. Nossas análises fundamentaram nossa perspectiva de que software sozinho não realiza o trabalho para os estudantes. Mas a utilização dos recursos do software em situações que favoreçam a exploração e interpretação de dados.
Palavras-chave: Uso do computador. Software TinkerPlots. Interpretação de dados.
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ABSTRACT
The idea of using computer as a tool to support teaching practices has been widely recommended by curriculum makers, for example in Brazil (BRASIL, 1997). Studies such as Gitirana, Guimaraes and Roazzi (2001), Ainley, Nardi and Pratt (2001), Magina and Santos (2008) approach the theme about construction and interpretation of graphs. Monteiro (1998) states that graph as a type of data representation is very popular in print media and it is very important that to learn how to interpret information presented in this way. Other studies, Konold, Ben-Zvi (2006), Konold (2006), Beckker, Dery and Konold (2006) and Watson (2008) investigated the application of Tinkerplots software on the work of data analysis. Toward proposals for the use of software for the study of elements of statistics in the teaching of mathematics, this study aimed investigate how students in 7th grade of elementary school develop the process of interpretation of data using the software Tinkerplots. We focused on three specific tools of TinkerPlots: Cards, Table and Plot. On this study, participated 12 elementary school 7th grade students from a private school in the west of Recife city. Students were grouped in pairs. It was collected data in four sessions. In the first session, the software was presented to the whole group to know about its the tools, since the software used in this study is in another language, English. In the second session, the students worked in pairs, using the software tools for organization and interpretation of data sampled. In the following sections, was developed a research theme chosen by the students themselves. They participated in the whole process, since the choosing of the theme, the data collection until its interpretation. The instruments used in this dissertation to collect the data was the video recording, by Camtasia Studio software, and the written recording, in protocols, of the researcher's observations during the sessions. The students manipulated the software tools Tinkerplots to obtain graphs which allowed the interpretation of the data. The results suggest that the software Tinkerplots has important resources to the work of data interpretation because most of the students participants in this research has achieved the task of interpreting through this tool. Therefore The results support our perspective that computer use can be a tool that helps elementary school students in their process of interpretation of data. Keywords: Use of the computer. Software Tinkerplots. Data interpretation.
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LISTA DE QUADROS
QUADRO 01– Identificação das duplas de estudantes participantes ................... QUADRO 02– Resultado das observações da 1ª sessão .................................... QUADRO 03– Definição dos Temas e Atributos de Cada Dupla para a 2ª
Sessão ........................................................................................... QUADRO 04– Questionário elaborado pelos estudantes participantes da
pesquisa ........................................................................................ QUADRO 05– Domínio dos estudantes quanto ao uso das ferramentas Cards,
Table, Plot e as opções do menu do Plot ...................................... QUADRO 06– Resultados das observações da 3ª sessão ..................................
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LISTA DE FIGURAS
FIGURA 01 – Tela inicial do software TinkerPlots ................................................ FIGURA 02 – Menu e Botões de ferramentas do software TinkerPlots ............... FIGURA 03 – Tela contendo as ferramentas Cards, Table e Plot do software
TinkerPlots ..................................................................................... FIGURA 04 – Tela do software TinkerPlots com a ferramenta Cards
selecionada .................................................................................... FIGURA 05 – Ferramenta Cards com os atributos nome, cidade e profissão ..... FIGURA 06 – Cards com três atributos e dez casos ............................................ FIGURA 07 – Table obtida a partir dos dados do Cards da Figura 06 ................. FIGURA 08 – Ferramenta Plot com distribuição dos dados do atributo profissão FIGURA 09 – Ferramenta Table com destaque para os sujeitos Roberto e
Milena ............................................................................................ FIGURA 10 – Plot com dados de significados iguais registrados com grafias
diferentes ........................................................................................ FIGURA 11 – Barra de ferramentas do recurso Plot ............................................ FIGURA 12 – Função Separate da ferramenta Plot ............................................. FIGURA 13 – Função Order da ferramenta Plot ................................................... FIGURA 14 – Função Stack da ferramenta Plot ................................................... FIGURA 15 – Esquema da organização das Sessões ........................................ FIGURA 16 – Layout do Laboratório de Informática da Escola Participante ........ FIGURA 17 – Tela inicial do software Camtasia ................................................... FIGURA 18 – Tela do software Camtasia para iniciar o processo de videografia FIGURA 19 – Disposição da localização das duplas de estudantes durante a
realização da pesquisa no Laboratório de Informática .................. FIGURA 20 – Tela inicial do software MicroMundos ............................................ FIGURA 21 – Tela inicial do software MicroMundos com exibição das
ferramentas do Centro de Desenho ...............................................
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FIGURA 22 – Tela de abertura das tarefas no software MicroMundos ................ FIGURA 23 – Tela da primeira tarefa do estudo Piloto ........................................ FIGURA 24 – Tela da segunda tarefa do estudo Piloto ........................................ FIGURA 25 – Tela da segunda tarefa do estudo Piloto ........................................ FIGURA 26 – Tela da segunda tarefa do estudo Piloto ........................................ FIGURA 27 – Tela da terceira tarefa do estudo Piloto ......................................... FIGURA 28 – Tela da quarta tarefa do estudo Piloto ........................................... FIGURA 29 – Ferramenta Hide Plot do menu Edit do software TinkerPlots ........
FIGURA 30 – Ferramenta Label do software TinkerPlots ....................................
FIGURA 31 – Organização dos dados de forma ascendente com a ferramenta Table ...............................................................................................
FIGURA 32 – Plot obtido pela Dupla 01 durante a 2ª sessão .............................. FIGURA 33 – Separação dos objetos para classificação ..................................... FIGURA 34 – Tabela obtida pelos estudantes da Dupla 01 durante a 2ª sessão FIGURA 35 – Organização dos dados da pesquisa da Dupla 01 durante a 2ª
sessão, utilizando a ferramenta Plot ............................................. FIGURA 36 – Organização ascendente de dados na ferramenta Table .............. FIGURA 37 – Cards da Dupla 02 do trabalho da 2ª sessão ................................ FIGURA 38 – Table da Dupla 02 do trabalho da 2ª sessão ................................. FIGURA 39 – Gráfico obtido pelos estudantes da Dupla 02 durante a 2ª sessão FIGURA 40 – Tabela obtida pelos estudantes da Dupla 03 durante a 2ª sessão FIGURA 41 – Plot da Dupla 03 na 2ª sessão ...................................................... FIGURA 42 – Plot da Dupla 03 na 2ª sessão ...................................................... FIGURA 43 – Plot da Dupla 03 obtido na 2ª sessão, utilizando o atributo ―time‖ FIGURA 44 – Plot da Dupla 03 obtido na 2ª sessão, utilizando o atributo ―time‖ FIGURA 45 – Plot da Dupla 03 obtido na 2ª sessão utilizando os atributos
―time‖ e ―religião‖ ...........................................................................
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FIGURA 46 – Plot da Dupla 03 obtido na 2ª sessão utilizando os atributos ―time‖ e ―idade‖ ..............................................................................
FIGURA 47 – Cards da Dupla 04 durante a 2ª sessão ........................................ FIGURA 48 – Tabela obtida com os dados do Cards ........................................... FIGURA 49 – Plot da Dupla 04 utilizando a opção Fuse Circular ........................ FIGURA 50 – Cards da Dupla 05 construído na 2ª sessão .................................. FIGURA 51 – Tabela obtida pela Dupla 05 durante a 2ª sessão ......................... FIGURA 52 – Plot obtido pela Dupla 05 durante a 2ª sessão .............................. FIGURA 53 – Cards construído pela Dupla 06 durante a 2ª sessão .................... FIGURA 54 – Tabela obtida pela Dupla 06 durante a 2ª sessão ......................... FIGURA 55 – Plot obtido pela Dupla 06 durante a 2ª sessão .............................. FIGURA 56 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 05 na 3ª sessão ................ FIGURA 57 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 05 na 3ª sessão ................ FIGURA 58 – Cards construído pelos estudantes da Dupla 06 ........................... FIGURA 59 – Table obtida pelos estudantes da Dupla 06 ................................. FIGURA 60 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 06 na 3ª sessão ................ FIGURA 61 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 06 na 3ª sessão ................ FIGURA 62 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 06 na 3ª sessão ................ FIGURA 63 – Opções do menu da ferramenta Plot exploradas na 3ª sessão ..... FIGURA 64 – Sequência de imagens ilustrando a manipulação dos dados
através da ferramenta Plot ............................................................ FIGURA 65 – Opção Value Bar Vertical da ferramenta Plot ................................ FIGURA 66 – Primeira representação dos dados com auxílio da ferramenta Plot
usando a opção Value Bar Vertical pelos estudantes da Dupla 01.........................................................................................
FIGURA 67 – Segunda representação dos dados com auxílio da ferramenta
Plot usando a opção Value Bar Vertical pelos estudantes da Dupla 01.........................................................................................
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FIGURA 68 – Registro dos estudantes da Dupla 01 sobre a interpretação do gráfico obtido durante a 4ª sessão ................................................
FIGURA 69 – Registro dos dados da pesquisa realizado pela Dupla 02 ............. FIGURA 70 – Manipulação dos dados pelos estudantes da Dupla 02 utilizando
a ferramenta Plot ........................................................................... FIGURA 71 – Inserção de variáveis na ferramenta Plot pela Dupla 02 ................ FIGURA 72 – Organização dos atributos ―Idade‖ e ―LanchePreferido‖ usando a
ferramenta Plot pelos estudantes da Dupla 02 ............................. FIGURA 73 – Organização dos atributos ―Idade‖ e ―LanchePreferido‖ usando a
ferramenta Plot, Counts e registro dos resultados com a ferramenta Text pelos estudantes da Dupla 02 .............................
FIGURA 74 – Alteração dos dados de Hotdog para Cachorro Quente pelos
estudantes da Dupla 02 .................................................................. FIGURA 75 – Novo registro dos resultados obtidos após alteração dos dados
pelos estudantes da Dupla 02 ....................................................... FIGURA 76 – Registro dos dados da pesquisa pelos estudantes da Dupla 03
na 4ª sessão .................................................................................. FIGURA 77 – Verificação de falha no registro dos dados pelos estudantes da
Dupla 03 ........................................................................................ FIGURA 78 – Distribuição do atributo ―praticaesporte‖ usando a ferramenta
Plot após alteração do registro dos dados pelos estudantes da Dupla 03 .........................................................................................
FIGURA 79 – Interpretação do gráfico sobre a relação entre os atributos ―peso‖
e ―quantasrefeicoesfazpordia‖ pelos estudantes da Dupla 03 ...... FIGURA 80 – Interpretação do gráfico sobre a relação entre os atributos ―peso‖
e ―praticaesporte‖ pelos estudantes da Dupla 03 ........................... FIGURA 81 – Representação do gráfico de barra horizontal sobre a relação
entre os atributos ―PESO‖ e ―COMIDA‖ pelos estudantes da Dupla 04 ........................................................................................
FIGURA 82 – Representação do gráfico de barra vertical sobre a relação entre
os atributos ―PESO‖ e ―COMIDA2‖ pelos estudantes da Dupla 04 ..........................................................................................
FIGURA 83 – Registro da interpretação do gráfico pelos estudantes da
Dupla 04 ..........................................................................................
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FIGURA 84 – Organização do atributo ―comidapreferida‖ usando a ferramenta Plot pelos estudantes da Dupla 05 no início da 4ª sessão .............
FIGURA 85 – Imagem do instante em que um dos estudantes da Dupla 05
identifica a ferramenta para construção do gráfico desejado ....... FIGURA 86 – Organização dos atributos ―comidapreferida‖ e ―refeições‖
usando a ferramenta Plot e registro da interpretação com a ferramenta Text pelos estudantes da Dupla 05 .............................
FIGURA 87 – Sequência de eventos que ilustra a representação do gráfico
com a ferramenta Plot usando os atributos ―peso‖ e ―sexo‖ pelos estudantes da Dupla 05 .................................................................
FIGURA 88 – Representação do gráfico sobre a relação entre os atributos
―peso‖ e ―esporte‖ pelos estudantes da Dupla 05 ......................... FIGURA 89 – Organização do atributo ―LANCHE‖ usando a ferramenta Plot e
registro da interpretação dos dados usando a ferramenta Text pelos estudantes da Dupla 06 .......................................................
FIGURA 90 – Organização dos atributos ―PESO2‖ e ―COMIDAPREFERIDA‖
usando a ferramenta Plot e registro da interpretação dos dados usando a ferramenta Text estudantes da Dupla 06 ......................
FIGURA 91 – Gráfico de barra vertical obtido pelos estudantes da Dupla 06
usando a ferramenta Plot e os atributos ―LANCHE‖ e ―PESO1‖ ... FIGURA 92 – Gráfico obtido pelos estudantes da Dupla 06 utilizando a
ferramenta Ref identificada, na Figura, pela linha horizontal vermelha ........................................................................................
FIGURA 93 – Organização dos atributos ―ESPORTE‖ e ―PESO2‖ com a
ferramenta Plot e registro da interpretação dos dados com a ferramenta Text pelos estudantes Dupla 06 ao final da 4ª sessão
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LISTA DE SIGLAS
CAI – Computer Aided Instruction CLATES – Centro Latino-Americano de Tecnologia Educacional
CONTECE – Conferência Nacional de Tecnologia em Educação Aplicada ao Ensino
Superior EDUCOM – Educação com Computadores IDIE – Instituto para o Desenvolvimento e a Inovação Educativa ISO – International Organization for Standardization MEC– Ministério da Educação e Cultura
NUTES – Núcleo de Tecnologia Educacional para a Saúde
OEI – Organização dos Estados Íbero-americanos Para a Educação a Ciência e a
Tecnologia PCN – Parâmetros Curriculares Nacional PEC – Programas Educacionais por Computador PREMEN – Programa de Reformulação do Ensino PROINFO – Programa Nacional de Informática na Educação SEI – Secretaria Especial de Informática UFRGS – Universidade Federal do Rio Grande do Sul UFRJ – Universidade Federal do Rio de Janeiro
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SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO............................................................................................... 2 ELEMENTOS TEÓRICOS ............................................................................ 2.1 Breve Histórico da Informática na Educação no Brasil ...................... 2.2 Uso do Computador na Escola ................................................................ 2.3 Uso de Software na Educação Matemática............................................. 2.4 Educação Estatística ................................................................................ 3 O TRABALHO COM GRÁFICOS USANDO O COMPUTADOR................... 3.1 Trabalhos com Gráficos Usando o Computador ................................... 3.2 Trabalhos com o Software TinkerPlots ................................................... 4 O SOFTWARE TINKERPLOTS ..................................................................... 4.1 TinkerPlots: Software para Exploração Dinâmica de Dados ................ 4.2 Os Recursos Cards, Table e Plot do Software TinkerPlots .................. 4.3 Recursos da Ferramenta Plot ................................................................. 4.4 A Usabilidade no Software TinkerPlots .................................................. 5 PERCURSO METODOLÓGICO .................................................................... 5.1 Aspectos Gerais da Pesquisa ................................................................ 5.2 Participantes ............................................................................................. 5.3 Método e Instrumentos ............................................................................ 5.4 Materiais Utilizados pelos Estudantes .................................................... 5.5 Escolha do Software TinkerPlots ............................................................ 5.6 Software Camtasia Studio ........................................................................ 5.7 O trabalho no Laboratório de Informática .............................................. 5.8 O Estudo Piloto ......................................................................................... 5.8.1 Participantes ........................................................................................... 5.8.2 O MicroMundos ....................................................................................... 5.8.3 Tarefas cridas no MicroMundos .............................................................. 5.8.4 Considerações sobre o Trabalho Usando o Software MicroMundos....... 6 ANÁLISES E RESULTADOS........................................................................ 6.1 1ª Sessão: Exploração Livre do Software TinkerPlots ..........................
6.1.1 Resultados da 1ª Sessão ......................................................................... 6.2 2ª Sessão: Organização e Interpretação de Dados Fictícios no
TinkerPlots ........................................................................................... 6.2.1 2ª Sessão – Dupla 01 ............................................................................... 6.2.2 2ª Sessão – Dupla 02 ............................................................................... 6.2.3 2ª Sessão – Dupla 03 ............................................................................... 6.2.4 2ª Sessão – Dupla 04 ............................................................................... 6.2.5 2ª Sessão – Dupla 05 ............................................................................... 6.2.6 2ª Sessão – Dupla 06 ............................................................................... 6.2.7 Definição do Tema para Pesquisa com Dados Coletados ....................... 6.2.8 Resultados da 2ª Sessão .........................................................................
19 23 23 25 28 32 36 36 38 40 41 42 48 52 56 56 58 60 61 61 62 64 65 65 66 68 75 77 78 82 83 84 91 94 104 108 110 113 115
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6.3 3ª Sessão: O TinkerPlots para a Organização de Dados Coletados... 6.3.1 3ª Sessão – Dupla 05 .............................................................................. 6.3.2 3ª Sessão – Dupla 06 .............................................................................. 6.3.3 Exploração dos Recursos da Ferramenta Plot ........................................ 6.3.4 Resultados da 3ª Sessão ........................................................................ 6.4 4ª Sessão: O TinkerPlots para a Interpretação de Dados
Coletados...............................................................................................
6.4.1 4ª Sessão – Dupla 01 .............................................................................. 6.4.2 4ª Sessão – Dupla 02 .............................................................................. 6.4.3 4ª Sessão – Dupla 03 .............................................................................. 6.4.4 4ª Sessão – Dupla 04 .............................................................................. 6.4.5 4ª Sessão – Dupla 05 .............................................................................. 6.4.6 4ª Sessão – Dupla 06 .............................................................................. 6.4.7 Resultados da 4ª Sessão ........................................................................
7 ALGUMAS CONSIDERAÇÕES .................................................................... REFERÊNCIAS ............................................................................................... APÊNDICES .................................................................................................... ANEXOS ..........................................................................................................
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1 INTRODUÇÃO
No meu trabalho com a Informática na educação escolar, desde 1995, pude
vivenciar algumas das etapas pelas quais a tecnologia computacional passou a fazer
parte das ferramentas disponibilizadas pela escola para o trabalho com os
estudantes. Mas, não me contentava com a utilização dessa "ferramenta", o
computador, sem fins didáticos.
Meu primeiro contato com a Informática na educação foi numa escola da rede
privada onde trabalhei com a linguagem LOGO, no software LogoWriter. Pouco a
pouco essa visão da Informática, como fim, foi se modificando e, mais uma vez,
pude vivenciar esse momento dentro da escola, quando se pensava no computador
como ferramenta de apoio ao trabalho do professor com os estudantes.
A minha experiência enquanto docente responsável por laboratórios de
Informática em escolas constituiu-se num elemento motivador fundamental para
elaboração de meu projeto de dissertação. Observando os estudantes em
atividades, utilizando alguns softwares cujas tarefas se apresentavam em formato de
jogos e que, muitas vezes esses jogos dispunham de marcadores de desempenho,
através de gráficos, foi possível perceber que os estudantes conseguem
compreender o significado de informações que não estejam em formatos de textos
convencionais.
Além disso, a maneira com que os estudantes têm facilidade em lidar com
ambientes virtuais e até mesmo compreender determinados tipos de leituras em
forma de gráficos, também contribuiu na decisão pelo tema desta dissertação.
A ideia do uso do computador como ferramenta de apoio às práticas
pedagógicas tem sido bastante defendida e conforme consideram os PCN (BRASIL,
1997, p. 19)
recursos didáticos como jogos, livros, vídeos, calculadoras, computadores e outros materiais têm um papel importante no processo de ensino e aprendizagem. Contudo, eles precisam estar integrados a situações que levem ao exercício da análise e da reflexão, em última instância, a base da atividade matemática‖.
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Para que seu uso tenha essa finalidade, é importante observar se ao utilizar
um software estamos, realmente, contribuindo para uma prática diferente daquela
em que o estudante é mero receptor dos conteúdos curriculares ou apenas
ilustrando, com recursos modernos, velhas práticas de ensino.
A proposta desta pesquisa é investigar se o uso do software TinkerPlots
favorece o processo de interpretação de dados pelos estudantes ao utilizarem as
ferramentas Cards, Table e Plot do software. O conteúdo matemático sobre
interpretação de dados foi escolhido com base no destaque dos PCN ao Tratamento
da Informação devido à importância de seu uso na atual sociedade. Este bloco
integra estudos relativos à noção de Estatística cuja finalidade é possibilitar ao
estudante a construção de procedimentos para coletar, organizar, comunicar e
interpretar dados, utilizando tabelas, gráficos e representações que vivenciem no
seu cotidiano (BRASIL, 1997).
Esta dissertação aborda o tema sobre o uso do software TinkerPlots para a
interpretação de dados, buscando especificamente discutir o uso das ferramentas
Cards, Table e Plot na organização e interpretação de dados. A importância desta
pesquisa se verifica no fato de poder contribuir com discussões acerca do uso do
computador na educação, associando dois temas considerados, pelos PCN, como
relevantes, na Educação Matemática: o uso do computador e o Tratamento da
Informação.
Embora a visão da Informática como meio seja assunto discutido entre os
profissionais da Educação, ainda hoje, em meu trabalho com Informática dentro da
escola, encontro professores que apresentam as mesmas resistências de anos atrás
em fazer uso do computador em suas práticas pedagógicas. Em contrapartida,
outros professores reconhecem no computador uma ferramenta de apoio
pedagógico, mas que, nem sempre os softwares disponibilizados pelo mercado ou
pela internet, são adequados ou contemplam os objetivos que o professor deseja
atingir. Assim, a escolha pelo software deve acontecer de forma a atender os
objetivos que se deseja alcançar, mas que permitam ao aluno certa autonomia ao
utilizá-los.
Tem-se, hoje, uma geração de crianças e jovens que desde a infância vivem
em contato direto com os mais diversos tipos de tecnologias, inclusive o
computador, e demonstram facilidade em lidar com os recursos relacionados a esta
máquina. Admite-se que, cada vez mais, os estudantes do século XXI terão acesso
20
23
a diversas tecnologias no seu dia a dia e, desde o surgimento do computador, temos
acompanhado crianças de diversas idades, fazendo uso de inúmeros equipamentos,
seja no seu ambiente doméstico ou fora dele. Assim, esses jovens estudantes
esperam uma aproximação maior dessa tecnologia no ambiente escolar.
Foi assim que o computador, presente em diversos setores da vida humana,
no final do século XX adentrou também o espaço escolar, passando a fazer parte
dos recursos didáticos disponibilizados pela escola como ferramenta que auxilia o
estudante na construção do conhecimento (ALMEIDA, 2005; COX, 2003). Devido à
multiplicidade de seus recursos, entre tantas outras funções, o computador permite
comunicar, pesquisar, desenhar, realizar cálculos, simular fenômenos. Porém, o fato
de equipar a escola com os mais modernos suportes computacionais não garante o
êxito na aprendizagem dos estudantes. É importante, utilizar os recursos
tecnológicos de forma que proporcionem novas formas de pensar que levem os
estudantes a uma aprendizagem prazerosa.
Este estudo, cujo objetivo geral é investigar como os estudantes do 7º ano do
Ensino Fundamental realizam o processo de interpretação de dados utilizando o
software TinkerPlots, pretende contribuir com as discussões acerca do uso do
computador para o trabalho de interpretação de dados por estudantes, buscando,
especificamente, analisar e discutir como esses estudantes utilizam as ferramentas
Cards, Table e Plot do software na organização e interpretação de dados em
diferentes tipos de representações gráficas obtidas com o auxílio do TinkerPlots.
Participaram deste estudo 6 duplas de estudantes do 7º ano do Ensino
Fundamental de uma escola da rede privada da cidade do Recife/PE. Analisou-se
suas ações usando o software TinkerPlots e os diálogos estabelecidos entre os
integrantes das duplas por meio da videografia obtida com o software Camtasia
Studio que durante a exposição desta pesquisa nos referiremos apenas como
Camtasia.
Na organização desta dissertação, o primeiro capítulo apresenta uma
introdução com os aspectos gerais da pesquisa incluindo seus objetivos.
No capítulo 2, apresentamos aspectos da fundamentação teórica em que
abordamos de forma sucinta a história da Informática na Educação no Brasil, o uso
do computador na escola, o uso de softwares no ensino de Matemática e estudos
sobre a Educação Estatística.
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24
O capítulo 3 apresenta uma revisão de estudos acerca do trabalho com
interpretação de gráficos usando o computador e de pesquisas realizadas com o
software TinkerPlots.
No capítulo 4, descrevemos as características do software TinkerPlots e suas
ferramentas de forma a proporcionar ao leitor uma compreensão sobre as
possibilidades do trabalho com o mesmo e uma breve explanação sobre a questão
da usabilidade no TinkerPlots, uma vez que a facilidade de uso do software deve se
verificar para que não seja um obstáculo ao processo e interpretação de dados
quando da utilização desse recurso.
O capítulo 5 traz as características principais do método desenvolvido nesta
pesquisa e as discussões sobre o estudo exploratório, o Estudo Piloto e as
justificativas sobre a escolha por outro software, no caso o TinkerPlots, após a
realização desse estudo.
No capítulo 6, expomos as análises e resultados com base nos registros de
videografias e nos registros dos protocolos das observações da pesquisadora
durante o trabalho com os estudantes utilizando o software TinkerPlots no
laboratório de Informática.
O capítulo 7 apresenta algumas considerações a partir dos estudos
realizados, buscando apresentar os objetivos alcançados ao explorar o trabalho com
o uso do software TinkerPlots com estudantes do 7º ano.
22
25
2 ELEMENTOS TEÓRICOS
Além de um breve histórico sobre a Informática na Educação no Brasil, os
elementos teóricos aqui expostos fundamentam as abordagens evidenciadas nesta
pesquisa sobre o uso do computador na Educação Escolar, o uso de softwares na
Educação Matemática e a Educação Estatística. Consideramos, também, que a
aprendizagem ocorre de maneira mais significativa quando o estudante é sujeito
ativo nos processos de construção do conhecimento e quando os conteúdos a
serem aprendidos fazem parte do seu contexto sociocultural. Ideias essas
fundamentadas, respectivamente, pelos Parâmetros Curriculares Nacionais, os PCN,
e por estudos de AINLEY (1995) e PRATT (1995).
2.1 Breve Histórico da Informática na Educação no Brasil
Situando a Informática na história da Educação no Brasil, os primeiros passos
aconteceram em 1971 quando se discutiu, pela primeira vez, o seu uso para o
ensino de Física. Conforme Moraes (1997), no Brasil, o uso do computador na
educação teve início nas primeiras décadas de 70, na UFRJ, Universidade Federal
do Rio de Janeiro, para o ensino de Química e Física, através de simulações.
Em 1974, o Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da Computação da
UNICAMP desenvolveu um software do tipo CAI (no Brasil, estes programas são
conhecidos como PEC - Programas Educacionais por Computador) para o ensino
dos fundamentos de programação da linguagem BASIC, usado com os alunos de
pós-graduação em Educação. Este trabalho foi coordenado pelo Professor Ubiratan
D’Ambrósio e realizado no Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da
Computação.
Em 1975, Seymour Papert e Marvin Minsky visitaram o Brasil pela primeira
vez, trazendo as primeiras sementes da linguagem LOGO. Ainda nesse mesmo ano,
o Programa de Reformulação do Ensino (PREMEN/MEC) financiou a produção do
documento sobre a introdução de computadores no então Ensino do 2° Grau.
23
26
Tajra (2005) afirma que a Secretaria Especial de Informática - SEI, em 1979,
elaborou uma proposta para os setores da educação, da agricultura da saúde e da
indústria com intuito de viabilizar recursos computacionais em suas atividades. Em
1980, esta mesma Secretaria criou a Comissão Especial de Educação para obter
subsídios, que iriam gerar normas e diretrizes para a área de informática na
educação.
A partir de então, muitos programas surgiram com o objetivo de expandir o
uso do computador nas escolas e, entre eles o Projeto EDUCOM (Educação com
Computadores), em 1983 concretizou a ação de levar os computadores até a escola
pública (TAJRA, 2005) e, segundo Funtevê (1985 apud OLIVEIRA, 1997) o MEC
definiu essa ação como sendo de natureza intersetorial de caráter essencialmente
educacional, na qual as instituições federais não apenas eram responsáveis por
custear parte dos recursos previstos, como também deveriam fazer o
acompanhamento de todo o projeto, desde o planejamento a sua execução e
avaliação.
O computador, até então, era meramente usado como máquina de ensinar,
na qual o estudante se colocava como receptor de informações, sem um papel mais
ativo na construção do seu conhecimento. O projeto EDUCOM propunha uma nova
forma de uso dessa ferramenta que proporcionasse uma aprendizagem decorrente
da exploração e descoberta, onde o estudante teria o papel ativo de construtor de
sua própria aprendizagem, que se caracteriza não como mera absorção de
informações, mas, como um fazer ativo (UNICAMP, 1983).
O objetivo principal do projeto EDUCOM era o de estimular o
desenvolvimento da pesquisa multidisciplinar em que a utilização das tecnologias de
informática deveriam ser aplicadas ao processo de ensino e de aprendizagem
(OLIVEIRA, 1997). Após a aprovação do projeto, em julho de 1983, pela Comissão
Especial de Informática na Educação - CE/IE – foram criados cinco centros pilotos
que seriam responsáveis pelo desenvolvimento da pesquisa e pela disseminação do
uso de computadores no processo de ensino e de aprendizagem.
O Projeto EDUCOM foi, sem dúvida, o agente que plantou as primeiras
sementes no processo de informatização da educação. A partir das iniciativas deste
projeto vários outros movimentos de incentivo à informatização da educação
surgiram em diferentes cidades brasileiras. Porém, segundo Tajra (2005), o
24
27
Programa Nacional de Informática na Educação – PROINFO, foi o mais ambicioso
projeto de informática educativa que buscava melhorar a qualidade do processo de
ensino e de aprendizagem, por meio do uso do computador, tendo base em cada
unidade de Federação, Núcleos de Tecnologia Educacional – NTE. Estes Núcleos
têm como característica estruturas descentralizadas que apoiam o processo de
informatização das escolas.
A sólida base teórica sobre informática educativa no Brasil existente em 1989
possibilitou ao MEC instituir através da Portaria Ministerial n. 549/89, o Programa
Nacional de Informática na Educação – PRONINFE, cujo objetivo principal era
possibilitar o desenvolvimento da informática na educação brasileira através de
atividades e projetos com bases pedagógicas.
Sob essa perspectiva, a educação tem um papel a desempenhar. Uma
política de Informática real não deve se deter apenas em produzir computadores,
mais que isso, deve, segundo Chaves e Setzer (1988) tomar as medidas
necessárias para preparar a sociedade para o uso dessa tecnologia visando as
transformações sociais e culturais que advirão de seu uso pela população.
A história da inserção do computador na Educação se mostra como um
percurso longo onde ainda há muito a ser trilhado, porém as mudanças ocorridas,
isto é, a função do computador não é mais a de ensinar e sim de ser utilizado como
um meio de se obter condições de aprendizagem, mostram a preocupação dos
agentes da educação sobre a sua utilização focando no caráter didático.
2.2 Uso do Computador na Escola
Com o avanço tecnológico aliado ao processo de globalização, o computador
passou a ser um instrumento constante entre as tecnologias presentes no cotidiano
das pessoas, principalmente, nas grandes cidades, pois documentos como os PCN
indicam que ―é fato que as calculadoras, computadores e outros elementos
tecnológicos estão cada vez mais presentes nas diferentes atividades da população‖
(BRASIL, 1998, p. 43). Este instrumento ocupa, assim, um cenário bem amplo,
figurando tanto em estabelecimentos comerciais e industriais, como em escolas e
residências, possibilitando a comunicação.
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28
A utilização do computador na escola é uma excelente estratégia para os
professores e para os estudantes. Tajra (2005) em várias afirmações sobre como os
ambientes informatizados colaboram positivamente, diz que, em função da gama de
ferramentas disponíveis nos softwares, os alunos ficam mais motivados. Sob essa
perspectiva, as escolas enquanto instituições sociais têm incorporado uma série de
processos e instrumentos culturais da contemporaneidade.
Embora o computador ainda não seja um recurso disponível para a maioria
das escolas brasileiras, no final do século XX, o mesmo começou a ser considerado
como um suporte pedagógico que pode ser integrado às atividades educacionais
como ferramenta de apoio didático na aprendizagem dos conteúdos curriculares das
diversas disciplinas. Como ressalta, também, os PCN, ―embora os computadores
ainda não estejam amplamente disponíveis para a maioria das escolas, eles já
começam a integrar muitas experiências educacionais, prevendo-se sua utilização
em maior escala em curto prazo‖ (BRASIL, 1998, p.44).
Inicialmente, a maioria dos programas que surgiram no mercado, não se
voltava para objetivos educacionais, porém, para Oliveira (2001, p. 73):
O que caracteriza um software como educacional é sua inserção em contextos de ensino-aprendizagem. Assim, nessa perspectiva, um determinado programa de computador pode ser considerado um produto educacional se adequadamente utilizado pela escola, mesmo que não tenha sido produzido com a finalidade de uso no sistema escolar.
Portanto, ao serem inseridos na escola, esses programas foram os que o
professor primeiramente tinha como apoio. Dessa forma, muitos programas que não
haviam sido elaborados com fins educacionais passaram a ser utilizados pelos
professores com essa finalidade como foi o caso das planilhas eletrônicas.
Independentemente desses programas terem sido, ou não, elaborados com
finalidades educacionais, desde a introdução do suporte computacional no ambiente
escolar, o professor vem buscando se apropriar desse instrumento de forma a
proporcionar aos estudantes uma maneira mais interessante e motivadora de
trabalhar com os conceitos científicos de maneira que a aprendizagem possa ocorrer
com eficácia (LIRA, 2006).
26
29
Tajra (2005, p. 54) afirma que ―o que se espera com a utilização do
computador na Educação é a realização de aulas mais criativas, motivadoras,
dinâmicas e que envolvam os alunos para novas descobertas e aprendizagens‖. O
uso do computador no ensino das diversas disciplinas sugere que essa ferramenta
possa oferecer recursos para que o trabalho com os estudantes, com os conteúdos
curriculares promovam o desenvolvimento de habilidades importantes.
Sendo assim, ao se falar sobre o uso do computador na escola, nos referimos
ao uso desse instrumento de forma pedagógica e, assim, é necessário analisar se
tal ferramenta estará realmente contribuindo nesses processos de ensino e de
aprendizagem, ou apenas ilustrando de forma mais moderna, uma postura bastante
convencional.
Ao refletir sobre esse aspecto, Tajra (2005, p.53) destaca que não é apenas a
utilização do computador com softwares educacionais que implica, necessariamente,
numa utilização dessa ferramenta de forma pedagógica. É importante avaliar bem as
possibilidades do trabalho com uso do computador para não parecer apenas ser um
professor moderno, que usa essa ferramenta com seus alunos, mas como apoio às
práticas pedagógicas, nas quais se possa perceber as reais vantagens do uso desse
recurso contribuindo para o processo de ensino e de aprendizagem. Em outras
palavras, a prática docente em ambientes informatizados, exige muito mais que o
simples fato de estar utilizando o computador.
A utilização do computador na escola, como suporte didático, tem se
apresentado de formas diferentes. Uma delas é como Instrução Programada,
também conhecida como Exercício e Prática. É uma forma utilizada na escola onde
o computador é quem ―ensina‖, é usado para a aplicação de conceitos trabalhados
de maneira repetitiva e com demonstrações. Atualmente, muito material de
demonstração de fatos e conceitos é encontrado facilmente na Internet, como
software grátis. Os professores que dominam um pouco mais dos conhecimentos
informáticos fazem o download destes softwares e utilizam em suas aulas.
Outro modo de uso do computador é conhecido como Simulação que é feita
através de softwares que permitem ao estudante manipular situações que simulem a
realidade, de forma que ele possa construir ou aprofundar os conceitos científicos a
partir das observações feitas durante o processo de experimentação. Estes
softwares têm uma boa aceitação por parte dos professores, pois a possibilidade de
27
30
realizar experimentos que não seriam possíveis no campo do real, facilitam a
compreensão dos conceitos a serem apreendidos.
A aprendizagem por descobertas é, também, uma forma de uso do
computador na Educação. Quando se fala em aprendizagem por descoberta, esta
talvez seja a forma que, de imediato, nos remeta à teoria de Papert, a qual afirma
que aquilo que é aprendido pelo esforço próprio da criança tem muito mais
significado para ela e se adapta melhor às suas estruturas mentais, uma vez que o
processo de aprendizagem requer, para as informações novas, uma estrutura
anterior que permita que estas possam ser melhor assimiladas. Sob esta forma de
uso destaca-se a linguagem LOGO.
Por último, citamos os Pacotes Aplicativos como processadores de texto,
gerenciadores de bancos de dados, planilhas eletrônicas, por exemplo, que, embora
tenham sido desenvolvidos para outras finalidades, segundo Chaves (2004), as
escolas passaram a utilizá-los alegando ser esta uma forma não apenas
interessante de introduzir o computador nas atividades com os estudantes mas,
também, por ser um excelente recurso para prepará-los para o uso regular do
computador em suas vidas.
O uso do computador, embora de modos diversos, tem sido uma estratégia
adotada pelas escolas para o desenvolvimento das disciplinas curriculares mesmo
que de forma instrucional, que usa o computador como máquina de ensinar, isto é,
apenas informatizando os métodos tradicionais de ensino ou, como ferramenta onde
o computador é utilizado como recurso que auxilie o estudante na aprendizagem de
conceitos científicos.
2.3 Uso de Software na Educação Matemática
O ensino da Matemática, no Brasil, passou, entre os anos de 1960 e 1970 por
um movimento conhecido como Movimento da Matemática Moderna, provocando
mudanças nas práticas escolares (PINTO, 2005). A autora destaca, ainda, que
algumas marcas desse movimento pode ser sentido, em salas de aulas brasileiras,
pelo uso exagerado de simbolismos que, enfatizando a precisão de uma nova
linguagem, submeteram professores e alunos a conviver com a teoria dos conjuntos,
28
31
com as noções de estrutura e de grupo. Mas o movimento trouxe também a busca e
a pesquisa por novos métodos de ensino e de recursos didáticos que levam em
conta a participação ativa do estudante na construção de seu conhecimento.
O interesse pelo ensino e aprendizagem da Matemática abriu novos caminhos
para as discussões curriculares, pois, surgia entre os educadores matemáticos a
preocupação de estabelecer uma proposta de educação que possibilitasse aos
estudantes do ensino fundamental a oportunidade de desenvolver as competências
básicas necessárias para o exercício da cidadania.
Sob esse ponto de vista, mas enfatizando o uso do computador entre essas
tecnologias, Borges Neto et al. (1998, p. 149), acrescentam que
o computador é um instrumento excepcional que torna possível simular, praticar ou vivenciar verdades Matemáticas (podendo até sugerir conjecturas abstratas), de visualização difícil por parte daqueles que desconhecem determinadas condições técnicas, mas fundamentais à compreensão plena do que está sendo proposto.
Segundo os PCN — Parâmetros Curriculares Nacionais — de Matemática
(BRASIL, 1997), o National Council of Teachers of Mathematics — NCTM —, dos
Estados Unidos, em 1980, apresentou recomendações para o ensino de Matemática
no documento ―Agenda para Ação‖, destacando a resolução de problemas como
foco do ensino da Matemática nos anos 1980 (BRASIL, 1997, p.20).
No Brasil, o estabelecimento dos PCN, pelo Ministério da Educação e do
Desporto foi um marco decisivo para essa nova educação. Esta preocupação
provocou o aparecimento de diversas propostas cujas características mais
relevantes apontam para:
a) ensino de Matemática com base em problemas do cotidiano e das demais áreas de conhecimento;
b) ensino de um diversificado elenco de conteúdos sobre números e operações, espaço e forma, grandezas e medidas, além do tratamento da informação que abrange elementos de Estatística, probabilidade e combinatória, organizados de forma equilibrada e articulada;
c) utilização de forma coerente e responsável de recursos tecnológicos como vídeo, calculadora, computador etc, como instrumentos de aprendizagem.
29
32
Sob essa perspectiva, ainda segundo os PCN,
o computador pode ser usado como elemento de apoio para o ensino (banco de dados, elementos visuais), mas também como fonte de aprendizagem e como ferramenta para o desenvolvimento de habilidades. O trabalho com o computador pode ensinar o aluno a aprender com seus erros e a aprender junto com seus colegas, trocando suas produções e comparando-as (BRASIL, 1997, p.31).
Assim, as planilhas eletrônicas, como o Excel, tiveram, inicialmente, sua
utilização no ensino da Matemática para o estudo de gráficos, a partir do
levantamento de dados, pois conforme Tajra (2005, p.71) ―possibilitam uma
representação numérica em formato gráfico‖.
Em 1986, surgiu a linguagem LOGO cuja aplicação se deu, basicamente, na
área da Matemática e da Geometria (ALMEIDA, 2005, p.84). O LOGO é uma
linguagem de programação desenvolvida em 1986 por Seymour Papert como
resultado das influências que recebeu das ideias de Piaget durante os anos em que
trabalhou a seu lado. Papert (1994) defende o uso do computador como auxiliar no
processo de construção de conhecimentos, adaptando os princípios do
construtivismo cognitivo de Piaget a fim de melhor aproveitar-se o uso de
tecnologias.
Com base na linguagem LOGO, outros softwares foram desenvolvidos, como
é possível citar o MicroMundos pois, conforme Almeida (2005), o trabalho utilizando
a linguagem LOGO favorece o desenvolvimento na análise sobre as possíveis
soluções ao desafio encontrado.
O uso de softwares no contexto da Educação Matemática apresenta uma
trajetória paralela à história da Informática, pois, como foi dito na sessão 2.1, o
LOGO foi um dos marcos iniciais desse processo. Desde então, a Matemática vem
se utilizando do potencial do computador em benefício da aprendizagem, pois o
mesmo oferece uma gama de possibilidades de uso para o ensino da Matemática e
de outras disciplinas.
Entre os inúmeros softwares disponibilizados no mercado muitos são voltados
para o ensino da Matemática como os MicroMundos, cuja aplicação se verifica na
área da Geometria. Sobre esses softwares, Lins (2004, p.28) comenta que
30
33
Os MicroMundos são ambientes computacionais que contextualizam conceitos científicos básicos e ferramentas que possibilitam a construção de novos conceitos, os quais passam a atuar no ambiente da mesma forma que os conceitos básicos. São concebidos para favorecer a atividade do aluno como ―criador do conhecimento‖ (LINS, 2004, p. 28).
O MicroMundos permite ao aluno construir, desenhar, produzir, apresentar,
animar, analisar, integrar e, talvez o mais importante, explorar suas ideias. É um
recurso diferente que busca promover o entusiasmo em aprender. Portanto, a
utilização de softwares educacionais no ensino da Matemática tem se apresentado
como um recurso que pode contribuir para o ensino e a aprendizagem de conteúdos
curriculares. Brandão (1995) comenta que o uso do computador pode facilitar a
realização de tarefas humanamente difíceis de serem executadas ou, simplesmente,
torná-las interessantes, permitindo o seu desenvolvimento em um intervalo de tempo
menor do que se fossem realizadas por meios tradicionais.
Ainda sobre a linguagem LOGO, softwares com base nessa linguagem
buscam inserir o estudante em situações sem respostas obrigatórias, definidas. A
solução para o problema exige procedimentos criativos e lógicos, que levam o
estudante à reflexão sobre o erro. É uma linguagem interativa em que, através de
comandos sobre um objeto em forma de tartaruga, o estudante constrói a solução
para o problema, ao mesmo tempo em que trabalha com a Matemática.
Um dos softwares utilizados no ensino da Matemática, como já foi citado
anteriormente, foi o Excel para o trabalho com gráficos, pois conforme observamos
nos PCN (BRASIL, 1997 p. 52): ―recolher dados e informações, elaborar formas para
organizá-los e expressá-los, interpretar dados apresentados sob forma de tabelas e
gráficos e valorizar essa linguagem como forma de comunicação‖ expressa um dos
objetivos que o ensino da Matemática deve proporcionar aos estudantes.
Em sua pesquisa sobre as práticas pedagógicas com o uso de softwares no
Ensino Fundamental, Lira (2006) observou o trabalho de uma professora de
Matemática com estudantes do 6º ano sobre os conteúdos de área e perímetro
usando o software Clic e conclui que o uso do software contribuiu de forma positiva
no processo de ensino e de aprendizagem, pois os alunos demonstraram maior
participação, interesse e motivação para executar o trabalho proposto.
Ferreira (2004) realizou uma pesquisa sobre o uso do computador como
ferramenta auxiliar da aprendizagem Matemática no Ensino Médio. Em seu trabalho
31
34
utilizou a planilha do Excel e o Software Winmat para trabalhar com um grupo de
alunos do Colégio de Aplicação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. A
questão que permeou sua pesquisa foi ―como alguns recursos computacionais
podem servir como mediadores da aprendizagem em Matemática no Ensino Médio?‖
A pesquisa aponta que é possível utilizar a planilha eletrônica, o Excel, na
abordagem do conteúdo de Estatística e que o computador é um recurso tecnológico
e se bem explorado pode auxiliar os alunos, mas, adverte que a maneira como os
conteúdos de Matemática são desenvolvidos depende da Pedagogia escolhida.
Ainda como resultados, a autora aponta o Excel como uma ferramenta que
possibilitou, aos estudantes da pesquisa, um crescimento satisfatório na
aprendizagem dos conceitos matemáticos.
É possível perceber, portanto que o uso de softwares na Educação
Matemática é mais comum do que se imagina e o reflexo disso é a quantidade de
software que trata especificamente dessa área. Apenas a título de ilustração é
possível citar alguns softwares para o trabalho com álgebra como o Algebrator, o
Derive, o DPGraph, o Maple, o Mathcad, o Mathematica e o Winplot. Para a
Estatística, tem-se o Advanded Grapher, o Excel, o Maple e o O-Matrix. Na área de
Geometria, o Cabri-Geometre é um exemplo. Os vários recursos de software para o
ensino de Matemática tem surgido com a proposta de proporcionar aos estudantes
uma nova forma de aprender.
2.4 Educação Estatística
O uso de informações através de dados na sociedade atual fez com que os
PCN incorporassem, desde 1997, esse tema como um bloco de conteúdo e, entre os
assuntos tratados nesse bloco está a abordagem de elementos da Estatística no
currículo de Matemática (BRASIL, 1997).
As informações obtidas pelos meios de comunicação influenciam as decisões
na vida das pessoas e, sendo essas informações expressas em forma de dados, é
importante, para compreender o mundo, saber ler e interpretar essas informações.
Portanto, segundo os PCN:
32
35
Estar alfabetizado, neste final de século, supõe saber ler e interpretar dados apresentados de maneira organizada e construir representações, para formular e resolver problemas que impliquem o recolhimento de dados e a análise de informações. (BRASIL, 1997, p. 84)
Sob essa perspectiva, Monteiro (1998, 1999) sugere que os gráficos, podem
ser concebidos como instrumento cultural de sistematização de informações além de
sua interpretação representar uma complexa atividade cognitiva. Em sua pesquisa, o
autor retoma também as ideias de Curcio (1987 apud MONTEIRO, 1999), quando se
refere aos gráficos como um tipo de texto. A leitura de gráficos, segundo Curcio,
pode ser de três tipos: leitura dos dados, leitura entre os dados ou leitura além dos
dados. Quando se refere à leitura além dos dados o autor considera que o leitor
realiza interpretações a partir de informações que não estejam explícitas no gráfico.
O ensino de gráficos na Matemática tem sido recomendado no trabalho com
as crianças desde os anos iniciais, pois conforme apontam os PCN (BRASIL, 1997),
a Matemática é componente importante na construção da cidadania, na medida em
que a sociedade se utiliza, cada vez mais, de conhecimentos científicos e recursos
tecnológicos, dos quais os cidadãos devem se apropriar. Ponte, Brocardo e Oliveira
(2006, p.91) defendem que
[...] este tema matemático desempenha um papel essencial na educação para a cidadania. Na verdade, a Estatística constitui uma importante ferramenta para a realização de projetos e investigações em numerosos domínios, sendo usada no planejamento, na recolha e análise de dados e na realização de inferências para tomar decisões. A sua linguagem e conceitos são utilizados em cada passo do dia-a-dia para apoiar afirmações em domínios como a saúde, o desporto, a educação, a ciência, a economia e a política.
Este pensamento é reforçado por Carvalho (2001, p.18), quando ela afirma
que ―ter conhecimentos de Estatística tornou-se uma inevitabilidade para exercer
uma cidadania crítica, reflexiva e participativa.
Santos e Gitirana (1999), em estudos com estudantes do 7º ano do Ensino
Fundamental de uma escola pública, informam que esses estudantes apresentavam
dificuldades quanto ao trabalho de interpretação de gráficos de barras. Os
resultados mostraram que dos estudantes participantes da pesquisa apenas um
33
36
realizou a interpretação considerando todo o gráfico. Os demais associaram suas
interpretações aos pontos mais altos do gráfico. As autoras justificam o fato devido
ao enunciado da questão apresentar a frase ―aumentou mais‖ o que os levou a
considerar os pontos mais altos.
Guimarães, Gitirana e Roazzi (2001), investigando nessa mesma área,
realizaram um estudo com 107 crianças de 3ª série numa escola da rede privada,
em Pernambuco, sobre a construção e interpretação de gráficos. Eles consideram
que as mesmas não apresentam dificuldades na localização dos pontos extremos,
porém a compreensão de variação se observa com maior dificuldade, bem como o
trabalho com escala.
Em se tratando do ensino de Estatística, algumas dificuldades se mostram
presentes, pois ―construir, compreender e analisar dados organizados em tabelas e
gráficos não é uma tarefa simples, e tanto crianças como adultos têm demonstrado
dificuldades nesse sentido‖ (SANTOS; MAGINA, 2008). Estes autores, porém,
observam que tanto o adulto quanto a criança não apresentam dificuldades em
realizar leitura de pontos em um gráfico.
Ainley, Pratt e Nardi (2001) discutem uma alternativa de explicação para os
baixos desempenhos de estudantes vinculados à aprendizagem de gráficos. Esses
autores afirmam que numa perspectiva tradicional do ensino, a produção de gráficos
é frequentemente vista como o ponto final, como sendo de fato o objetivo central e
atribuindo pouca atenção para os processos de interpretação, muito menos
abordando as situações de ensino como um processo de resolução de problemas.
Os mesmos autores sugerem que a construção e a interpretação de gráficos
demandam três habilidades:
a) habilidades práticas requeridas para a produção manual dos gráficos;
b) conhecimento de convenções e aspectos técnicos dos gráficos (tais como o uso de escala); e
c) a compreensão de como interpretar e usar gráficos.
Para esses autores, numa situação de sala de aula convencional, fica difícil
separar as demandas físicas e intelectuais de construção de gráficos daquelas
exigências intelectuais de interpretação dos mesmos. Nessa perspectiva tradicional,
34
37
as demandas das convenções e tecnicismos das aprendizagens são muito fortes, o
que fundamenta a afirmação de que a experiência de desenhar gráficos e o saber
sobre as convenções são necessariamente pré-requisitos para saber interpretá-los.
Para desenvolver o trabalho relacionado às noções de Estatísticas com
estudantes do Ensino Fundamental, como propõem os PCN, os professores
precisam estar preparados para propor atividades que promovam a construção do
conhecimento nessa área específica.
Sob essa perspectiva, Asseker e Monteiro (2008) contribuem com os estudos,
considerando, a partir de suas pesquisas junto a professoras do Ensino
Fundamental em escola da zona rural do Agreste de Pernambuco, que apesar das
noções de Estatísticas serem reconhecidas como conteúdos a serem inseridos no
currículo de Matemática desde as séries iniciais (BRASIL, 1997; 1998) os
professores não demonstram estar preparados para o trabalho nessa área.
Com o estudo da Estatística pretende-se que os estudantes desenvolvam
capacidade para coletar, organizar e interpretar informações através de dados,
fazendo uso de tabelas e gráficos que favoreçam à compreensão de questões que
dependem de leitura e interpretação de informações complexas muitas vezes
veiculadas em forma de gráficos pelos meios de comunicação. Para exercer a
cidadania, o indivíduo precisa estar preparado para realizar cálculos e medidas,
raciocinar, argumentar, tratar informações estatisticamente etc (BRASIL, 1998).
35
38
3 O TRABALHO COM GRÁFICOS USANDO O COMPUTADOR
O trabalho com gráficos usando o computador tem sido motivo de pesquisas
por parte de estudiosos dessa área. Essas pesquisas envolvem tanto professores
como estudantes. Aqui serão expostas algumas considerações sobre essas
pesquisas.
3.1 Trabalhos com Gráficos Usando o Computador
O ensino de Estatística vem sendo, cada vez mais, enfatizado pelos
pesquisadores conforme apontam documentos oficiais como os PCN (BRASIL,
1997, 1998), o qual também recomenda o uso de tecnologias, como o computador,
por exemplo. Para o professor que não domine o ensino de Estatística, o
computador enquanto recurso tecnológico, por si só não dará conta desse trabalho
com os estudantes mesmo que esse professor faça uso constante dessa tecnologia
em sua ação docente. Santos e Magina (2008, p. 159) consideram que:
Por isso torna-se um grande desafio desenvolver, com os estudantes, atividades que envolvam aspectos didáticos do bloco de conteúdos Tratamento da Informação, uma vez que, para muitos, o conteúdo matemático é novo, a abordagem pedagógica é nova e a tecnologia que se propõe usar também é nova.
Portanto, além dos conhecimentos teóricos que possibilitem ao professor
desenvolver seu trabalho docente referente ao ensino de Estatística, ele necessita,
também, desenvolver ações pedagógicas com base nesses conhecimentos e,
possivelmente, se utilizar de ferramentas de apoio didático, tendo no computador,
por exemplo, um aliado.
Sobre esse aspecto, Litwin (2008), em entrevista a EducaRede, portal
educativo, totalmente gratuito e aberto, dirigido a educadores e alunos do Ensino
Fundamental e Ensino Médio da rede pública e a outras instituições educativas, no
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39
evento de lançamento do IDIE1, ressalta a importância do professor reconhecer no
uso da tecnologia, uma ferramenta que o auxilia em seus próprios processos de
aprendizagem para que, a partir daí, ele possa visualizar o seu uso também com os
estudantes.
Santos e Magina (2008) realizaram um estudo com uma professora das séries
iniciais do Ensino Fundamental que, com auxílio do computador desenvolveu
atividades de coleta e organização de dados, apresentação tabular e gráfica e,
análise dos mesmos. Nos resultados verificados, consideram que, apesar das
dificuldades apresentadas pela professora em relação à pouca familiaridade com o
computador, o trabalho com gráficos utilizando este tipo de recurso, pode auxiliar na
análise de dados.
Ainley (1995) e Pratt (1995) desenvolvem pesquisas investigando crianças
participando de atividades relacionadas a gráficos usando o computador. Esses
autores enfatizam que em situações de produção de gráficos usando computador
não há necessidade das crianças terem habilidades práticas para desenhar gráficos,
nem aspectos das convenções (tal como escala). Desta maneira, pode-se direcionar
mais a atenção para a interpretação dos gráficos. Estes conjecturam que permitindo
o desenvolvimento das habilidades de interpretação com o uso do computador antes
do ensino explícito de convenções e tecnicismos para desenhar gráficos, pode-se
provocar uma mudança na ―lógica‖ curricular que hierarquiza os tipos de gráficos, do
mais fácil (barras) para o mais difíceis (linhas, dispersão).
Guimarães (2002), em sua pesquisa de doutorado sobre interpretação e
construção de gráficos de barra, realizou um estudo com estudantes do 4º ano do
Ensino Fundamental usando o software Tabletop e considerou que o computador foi
um excelente recurso para a construção de gráficos e, observando o trabalho dos
estudantes usando o software, contribuindo com o pensamento de Ainley e Pratt,
comenta que se a tarefa de construção do gráfico tivesse sido solicitada com uso de
papel e lápis, poderia obter resultados apresentando mais imprecisões além de se
tornar uma atividade cansativa e enfadonha devido ao tempo despendido.
1 A OEI – Organização dos Estados Íbero-americanos Para a Educação a Ciência e a Tecnologia –
lançou, no dia 5 de março de 2008, o Instituto para o Desenvolvimento e a Inovação Educativa – IDIE – especializado em Tecnologias da Informação e Comunicação no âmbito educativo, em convênio com a Fundação Telefônica da Espanha.
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40
Considerou, também, que os estudantes demonstraram facilidade em
interpretar dados extremos como o máximo e o mínimo nos dados registrados porém
apresentaram dificuldades para compreender variação como já haviam observado,
também, Santos e Gitirana (1999) em sua pesquisa sobre a interpretação de
gráficos de barra, com variáveis numéricas, em um ambiente computacional de
manipulação de dados.
Lima e Magina (2007) desenvolveram uma pesquisa sobre leitura e
interpretação de gráficos com estudantes do 5º ano do Ensino Fundamental, usando
o software TableTop para o estudo do conceito de média aritmética por meio de
representações gráficas, e observam que em relação à leitura e interpretação de
gráficos os estudantes tiveram mais facilidade em realizar a tarefa quando
participavam da coleta para construção do banco de dados do que quando
utilizavam um banco de dados já existente que lhes era estranho. As autoras
também defendem que o uso do software TableTop contribuiu para favorecer a
compreensão dos estudantes sobre a leitura de gráficos de barra.
Os estudos aqui apresentados reforçam a idéia do uso do computador como
ferramenta de apoio aos processos de construção do conhecimento e como
recomendam os PCN devem ser inseridos nas práticas pedagógicas como recurso
didático.
3.2 Trabalhos com o Software TinkerPlots
Ben-Zvi (2006), estudou o trabalho usando o software TinkerPlots para o
desenvolvimento do raciocínio estatístico com crianças da 5ª série buscando
analisar a inferência e a argumentação informal de estudantes. Em sua pesquisa
usando o software TinkerPlots, o autor diz que
Os estudantes podem iniciar usando o TinkerPlots sem o conhecimento de gráficos convencionais ou diferentes tipos de dados, sem pensar em termos de variáveis ou eixos. Ao organizar Progressivamente seus dados (ordenando, empilhando e separando ícones de dados), os estudantes gradualmente organizam os dados para responder suas questões e verdadeiramente projetar seus próprios gráficos.
38
41
A pesquisa foi realizada com estudantes de três classes que coletaram e
investigaram dados reais sobre si mesmos e os resultados analisados foram
comparados com os dados de uma amostra do banco de dados da escola do Reino
Unido.
Como resultados obtidos o autor descreve que os estudantes realizaram o
trabalho usando o software TinkerPlots com entusiasmo e conclui que muitos desses
estudantes produziram ―argumentos e inferências razoáveis significativa para eles e
para a comunidade de sala de aula‖.
Konold (2006), diz que observou, em aulas com recursos tradicionais, a
frustração dos estudantes ao trabalhar durante meses na aprendizagem de
construção de gráficos simples utilizando apenas uma variável. Ao apresentar o
software TinkerPlots, usando um banco de dados sobre peso das bolsas de
estudantes de escolas americanas, em determinado momento, sugere aos
estudantes que investiguem os dados sobre as bolsas, lança uma questão
relacionada ao assunto estudado e, sugere que construam um gráfico para
responder à pergunta. Ele percebe que em, aproximadamente, 30 minutos os
estudantes haviam respondido à questão.
Ao circular pela sala, ele observou que as representações nas telas dos
computadores eram diferentes umas das outras. Cada estudante utilizou as
ferramentas do software e construiu o gráfico. Ao ver a variedade de construções
obtidas, concluiu que o software TinkerPlots não estava fazendo o trabalho de
representação para eles. Os estudantes é que manipulando os recursos do software
obtinham a construção para análise e interpretação dos dados.
Estudos como os de Konold (2006), Beckker, Dery e Konold (2006) e Watson
(2008) sobre o uso do software TinkerPlots com estudantes no ensino de Estatística
tem demonstrado que a utilização dessa ferramenta, devido à facilidade de
manipulação dos seus recursos de separar, ordenar e empilhar, favorecem a
aprendizagem de conteúdos matemáticos como o de interpretação de gráficos,
possibilitando, inclusive processos de inferência. Watson destaca para esse trabalho
a importância do recurso Hat da ferramenta Plot.
Na próxima seção descrevemos sobre os recursos desse software trazendo
ao leitor uma compreensão maior sobre o funcionamento de algumas das
ferramentas do TinkerPlots que auxiliam na visualização desse suporte para a
Educação Estatística.
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4 O SOFTWARE TINKERPLOTS
O software escolhido para esta pesquisa é o TinkerPlots desenvolvido por
Clifford Konold e Craig D. Miller (2001) na Universidade de Massachusetts,
Amherst, com o consenso da National Science Foundation (NSF), e em colaboração
com projetos de Matemática fundados pela NSF em escolas. É indicado para o
trabalho de exploração e investigação de dados para favorecer a aprendizagem dos
conceitos estatísticos. Nessa seção estão descritas algumas funções das
ferramentas do software, porém, antes de iniciarmos esse trabalho, descrevemos um
pouco sobre as características do software, fruto das observações dos seus autores
sobre o software Datascope, desenvolvido anos antes.
O Datascope é um software para trabalhar com análise de dados com
estudantes de idades mais avançadas, entre 14 e 17 anos. Em seu processo de
desenvolvimento, seus autores buscaram simplificar sua estrutura reduzindo o
número de displays, isto é, de ícones para a apresentação das ferramentas de modo
visual, para que o usuário tivesse facilidade em manipulá-lo. Konold (2006),
comenta que essa simplificação dos recursos do software, realmente proporcionou
aos usuários muita facilidade em compreender seu funcionamento, fazendo com que
os estudantes utilizassem pouco tempo para aprender a usá-lo.
Porém, essa simplicidade no software, trouxe algumas dificuldades. Por
exemplo, quando se tratava de explorar uma questão específica, os estudantes
precisavam experimentar vários recursos até encontrar aquele que pudesse servir
aos seus propósitos. E foi na observação do uso desse software com os estudantes
que Konold e Miller, ao desenvolverem o TinkerPlots optaram, propositadamente,
por uma complexidade, mas que também oferecesse facilidade. Konold (2006)
defende que, ao contrário do software Datascope, o TinkerPlots é um software
complexo mas, que é a complexidade da ferramenta que motiva os estudantes.
A complexidade presente no software TinkerPlots não o transforma num
software de difícil manuseio mas, o torna rico em recursos para o trabalho de análise
de dados.
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43
4.1 TinkerPlots: Software para Exploração Dinâmica de Dados
O TinkerPlots foi elaborado com a finalidade de proporcionar aos estudantes
do ensino fundamental, desde as séries iniciais, a análise de dados numa interface
simples e de fácil compreensão sobre o funcionamento de suas ferramentas.
Trata-se de um ambiente dinâmico no qual os estudantes podem criar
representações gráficas para que, a partir das mesmas, possam realizar o trabalho
de interpretação de dados com mais facilidade. A partir dos seus recursos, esse
software também possibilita a organização de dados reais para a exploração e
análise de suas próprias hipóteses.
A tela inicial é branca sem muito atrativo de recursos visuais. O menu é no
idioma inglês. O aspecto visual do software TinkerPlots é simples, como já foi dito,
conforme pode ser visualizado nas Figura 01, a seguir:
FIGURA 01 – Tela inicial do software TinkerPlots
41
44
4.2 Os Recursos Cards, Table e Plot do SoftwareTinkerPlots
Para ativar as ferramentas disponíveis é necessário clicar nos ícones
indicados conforme mostra a Figura 02:
FIGURA 02 – Menu e Botões de ferramentas do software TinkerPlots
Ao clicar sobre os botões Cards, Table ou Plot, por exemplo, essas
ferramentas ficarão ativas e visíveis na tela, podendo ser trabalhadas de forma
simultânea. Ver Figura 03:
FIGURA 03 – Tela contendo as ferramentas Cards, Table e Plot do software TinkerPlots
42
45
Ao selecionar a ferramenta Cards, conforme ilustra a Figura 04, o usuário
poderá inserir os atributos e seus respectivos valores. Ao utilizarmos a palavra
atributo, estaremos, daqui por diante, nos referindo às variáveis.
FIGURA 04 – Tela do software TinkerPlots com a ferramenta Cards selecionada
A função da ferramenta Cards é de possibilitar o registro para criação do
banco de dados da pesquisa a ser realizada. Ao clicar na opção <new atribute>
indicada pela seta de número 1, na Figura 04, o campo fica ativo e o usuário pode
inserir os elementos que desejar para realizar o trabalho. Ao digitar o atributo, a
opção Value, indicada pela seta de número 2, fica habilitada para que o valor
correspondente ao atributo seja digitado. É possível inserir vários atributos podendo
ter vários casos para cada atributo. Antes que os casos sejam digitados a
ferramenta Cards inicia com a opção new case 1, indicada pela seta de número 3,
na Figura 04, e possui duas setas para avançar ou voltar possibilitando a
movimentação pelos casos. A Figura 05 mostra um exemplo do uso da ferramenta
Cards onde estão inseridos os atributos nome, cidade, profissão.
1 2
3
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46
FIGURA 05 – Ferramenta Cards com os atributos nome, cidade e profissão
No exemplo da Figura 05 têm-se três atributos (nome, cidade e profissão),
onde, no atributo nome, há um caso, Maria. Ao inserir o caso, a opção case 1 of 1,
indica que o nome Maria é o primeiro de um caso. Se outros casos forem inseridos,
como por exemplo, vinte casos, Maria seria o primeiro de vinte casos. O mesmo se
dá em relação a qualquer outro atributo. Ver a Figura 06, no qual estão identificados
os mesmos atributos da Figura 05, porém, com dez casos, onde é possível verificar
que o sujeito Gustavo é o caso sete, de dez.
FIGURA 06 – Cards com três atributos e dez casos
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47
Ao ativar a ferramenta Table, para os dados do Cards da Figura 06,
automaticamente, obtêm-se, a distribuição dos dados em forma de tabela, conforme
está exemplificado na Figura 07.
FIGURA 07 – Table obtida a partir dos dados do Cards da Figura 06
Para os dados exemplificados, ao ativar a ferramenta Plot, é possível obter
vários tipos de distribuição dos dados. A Figura 08, demonstra o exemplo, no qual se
ativou a ferramenta Plot obtendo a distribuição do atributo profissão, a partir dos
dados das Figuras 06 e 07.
FIGURA 08 – Ferramenta Plot com distribuição dos dados do atributo profissão
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No exemplo da Figura 08 é possível perceber a ocorrência de dois casos para
a profissão professor, indicado pelas setas, enquanto que as demais profissões
apontam apenas uma ocorrência. Para a profissão de Professor existem dois
sujeitos que são os casos 4 e 6, Roberto e Milena, respectivamente, conforme pode
ser visto nas áreas destacadas em preenchimento azul da Figura 09.
FIGURA 09 – Ferramenta Table com destaque para os sujeitos Roberto e Milena
Caso houvesse sido registrado, para Roberto a profissão Professor e para
Milena, Professora, em concordância com o gênero, a distribuição obtida com a
ferramenta Plot indicaria uma ocorrência para a profissão Professor e uma
ocorrência para a profissão Professora como se fossem profissões distintas.
Observe na Figura 10 conforme está indicado nas setas e nas palavras destacadas
dentro de elipses.
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FIGURA 10 – Plot com dados de significados iguais registrados com grafias diferentes
Um cuidado que o usuário deve ter ao digitar os dados é quanto à sua grafia,
pois, caso existam palavras grafadas de forma diferente, mas que representem a
mesma coisa, o software considera como dados diferenciados.
O software oferece facilidade no registro dos dados, inclusive para a
necessidade de correções, pois caso um dado seja alterado dentro de alguma
dessas ferramentas, Cards ou Table, automaticamente, será atualizado nas outras.
Outra ferramenta disponível na barra de menu do software TinkerPlots,
ilustrada na Figura 02, é a ferramenta Text que, ao ser ativada, disponibiliza na tela
uma caixa de texto onde pode ser digitado informações complementares ao trabalho
que está sendo realizado. É uma ferramenta flutuante que pode ser deslizada para
qualquer ponto da tela.
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4.3 Recursos da Ferramenta Plot
Ao ativar a ferramenta Plot, a barra de ferramentas é ampliada e mais
recursos ficam disponíveis ao usuário. A Figura 11 ilustra a barra de ferramentas
para a opção Plot.
FIGURA 11 – Barra de ferramentas do recurso Plot
Através da ferramenta Plot é possível realizar a manipulação de dados que
poderão ser analisados de acordo com suas ocorrências. Essa ferramenta dispõe de
alguns recursos próprios que, embora nem todos tenham sido utilizados pelos
estudantes durante o trabalho com o software, a seguir apresentaremos um breve
comentário sobre a função de cada um deles que, na Figura 11 estão indicados
pelas letras maiúsculas A, B, C, D, E, F, G, H, I e J.
O recurso Separate que pode ser executado através do uso dos ícones
representados pela em A, serve para organizar os dados separando-os
verticalmente ou horizontalmente como sugere a imagem do ícone com seta vertical
ou seta horizontal, respectivamente. A sequência de imagens A, B, e C da Figura 12,
esboça um exemplo do uso dessa função.
Recursos da ferramenta Plot
A B C D E F I J G H
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51
(A)
(B)
(C)
FIGURA 12 – Função Separate da ferramenta Plot
Na Imagem (A) da Figura 12, o ícone que indica a separação dos dados de
forma vertical, isto é, ascendente de baixo para cima, está habilitado, conforme
indicado na seta e assim, os dados são automaticamente organizados. De forma
semelhante, oberva-se na imagem (B) da mesma Figura, porém, o recurso habilitado
e, indicado pela seta, é o de separação horizontal. Os dois recursos podem ser
executados simultaneamente como é possível ser visto na imagem (C) da Figura 12.
Ao ativar esses recursos de separação dos dados é possível obter o cruzamento
entre informações. No exemplo dado, apenas um atributo foi observado, no caso a
Idade, o que não favoreceu o cruzamento dos mesmos,
O recurso Order representado pelos ícones da letra B,na Figura 11, indica
que os dados podem ser ordenados verticalmente ou horizontalmente cujos
símbolos são ilustrados pelo desenho de uma pirâmide vertical ou horizontal,
respectivamente. A sequência de imagens A, B, C, da Figura 13 mostra as opções
desse recurso que, do mesmo modo que as opções do recurso separate podem ser
executados ao mesmo tempo.
49
52
(A)
(B)
(C)
FIGURA 13 – Função Order da ferramenta Plot
No exemplo da Figura 13, vale salientar que são apenas ilustrações com teor
informativo, no qual as ferramentas do software não tiveram aplicações específicas.
De forma análoga é possível organizar os dados utilizando o recurso Stack
indicado pelos ícones da letra C na Figura 11. Esse recurso possibilita o
empilhamento dos dados como pode ser visto na sequência A, B, da Figura 14.
(A)
(B)
FIGURA 14 – Função Stack da ferramenta Plot
50
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Na imagem (A) da Figura 14 o recurso utilizado foi para empilhamento dos
dados de forma vertical conforme está indicado na seta. A imagem (B) ilustra o
empilhamento de forma horizontal, como indicado pela seta. O recurso Stack não
possibilita executar o empilhamento vertical e o horizontal ao mesmo tempo como é
possível com os recursos Separate e Order.
Os recursos indicados pela letra D na Figura 11, Ref, ao serem ativados,
dependendo da escolha do usuário, criam uma linha vermelha para referência
vertical ou horizontal que pode ser movida conforme a necessidade do usuário.
Os recursos indicados pela letra E (Div.) e F (Hat) na Figura 11 não serão
descritos neste trabalho.
O recurso Counts indicado pela letra G, na Figura 11, ao ser ativado informa a
quantidade de sujeito para cada atributo. Esse recurso pode informar quantidade em
forma de número natural clicando sobre a opção cujo ícone é representado pela letra
―n‖ ou em forma de percentual, clicando sobre a opção representada pelo símbolo
―%‖. Os dois recursos podem ser executados simultaneamente informando o
percentual correspondente à quantidade indicada de sujeitos.
O recurso Average indicado pela letra H na Figura 11, indica a média e a
mediana que podem ser obtidas a partir dos dados distribuídos com a ferramenta
Plot, porém aqui nesta pesquisa não será exemplificado.
O recurso Label, indicado pela letra I na Figura 11, ao ser ativado insere
sobre cada sujeito o valor para aquele atributo. Por exemplo, se os dados forem
distribuídos na ferramenta Plot e um atributo como ―Idade‖, por exemplo, estiver
selecionado, ao ativar o recurso Label, cada sujeito será nomeado com o valor
correspondente ao atributo em questão.
O recurso Key indicado pela letra J na Figura 11, tem a função de proteger,
bloquear, um determinado Plot. O software TinkerPlots possibilita o trabalho com
vários Plot ao mesmo tempo, porém, ao manipular um determinado atributo em um
Plot, os outros também apresentarão o mesmo atributo. Caso o usuário deseje
observar atributos diferentes, basta executar o recurso Key em um ou mais Plot que
eles ficarão protegidos e não sofrerão modificações ao serem manipulados outros
Plot.
O software TinkerPlots dispõe de muitos outros recursos que não serão
descritos neste trabalho por não se tratar de um estudo de suas funções e por não
terem sido utilizados pelos estudantes participantes.
51
54
4.4 A Usabilidade no Software TinkerPlots
Aqui nesta pesquisa iremos tratar de um ponto importante a considerar na
hora da escolha pelo trabalho com softwares que é a usabilidade, porém, por não
estarmos realizando um trabalho específico de avaliação de software, esse tema
será abordado de forma sucinta e objetiva levando em consideração, apenas, os
aspectos mais relevantes para o nosso trabalho.
Há algumas décadas, o computador deixou de ser uma máquina de uso
exclusivo dos profissionais da área de Informática e passou a ocupar novos espaços
na vida das pessoas, tornando-se uma ferramenta de apoio em diversas áreas da
atividade humana. Dessa forma, muitos são os usuários com pouca ou, até mesmo,
nenhuma formação em área específica da Informática que utilizam o computador em
suas atividades diárias. Referimos-nos como usuários as pessoas que interagem
com os produtos. No caso desta pesquisa, os usuários são os estudantes e os
produtos são o computador e os softwares.
Destacamos, aqui, alguns significados para usabilidade. Para Filho (2005), ―a
usabilidade de um sistema é determinada pela facilidade de aprendizado e uso
deste.
Segundo a norma ISO 9241 a usabilidade é definida como
a capacidade do produto de software de permitir a usuários específicos atingir metas especificadas com eficácia, produtividade, segurança e satisfação em um contexto de uso especificado. (ABRAN et al., 2003 apud SOUZA; SPINOLA, 2006, p.3)
Souza (1999 apud SOUZA; SPINOLA, 2006, p.2) diz que
a usabilidade de um sistema é um conceito que se refere à qualidade da interação de sistemas com os usuários e depende de vários aspectos como: Facilidade de aprendizado do sistema; Facilidade de uso; Satisfação do usuário; Flexibilidade; e Produtividade.
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55
Do ponto de vista da usabilidade, Nielsen (1993 apud SOUZA; SPINOLA,
2006), considera cinco aspectos importantes:
a) a intuitividade a qual o autor se reporta à característica do software permitir tamanha facilidade quanto ao uso que qualquer pessoa, mesmo sem experiência nessa área, consiga produzir algo de forma satisfatória;
b) a eficiência que caracteriza o software como eficiente em seu desempenho de forma a oferecer um nível elevado de produtividade;
c) a memorização que permite que os ambientes visíveis nas suas telas sejam de fácil memorização de modo que o usuário, mesmo sem utilizá-lo durante longo um período, possa fazê-lo, novamente, sem dificuldades, que não precise de ajuda para lembrar do funcionamento de seus recursos e ferramentas;
d) o erro é uma característica que o software não deve apresentar ou, pelo menos, em níveis bem reduzidos e com soluções rápidas, mesmo para usuários iniciantes;
e) e, finalmente, a satisfação que é uma das características que define o quanto um software pode permitir uma interação agradável para o usuário.
Considerando os aspectos acima relacionados, é possível, portanto, afirmar
que para se observar a usabilidade é necessário que se disponha de uma interface e
do usuário o que faz com que estes dois elementos estejam sempre presentes um
com o outro. A termo interface, aqui, se refere a um meio de contato entre o usuário
e o computador.
Portanto, o conjunto e disposição das ferramentas de um software que
possibilitam ao usuário a realização de tarefas usando o computador, é chamado de
interface. Conseqüentemente, como afirma Lins (2004, p. 16),
as interfaces dos sistemas computacionais passaram a ser construídas visando uma interação amigável com o usuário. Os designers de interfaces buscavam incorporar funcionalidades que permitissem aos usuários realizar os seus objetivos com satisfação e facilidade de uso.
Por mais que se busque, na hora da construção de um software, que o
mesmo ofereça facilidade e conforto quanto ao seu uso, é no contato direto com o
usuário que essa usabilidade será colocada à prova. Existem testes de usabilidade
de software, que servem ao propósito de levar informações aos projetistas que irão
buscar melhorar o software de forma a atender as necessidades do usuário. Por
53
56
isso, os testes mais confiáveis são aqueles realizados com usuários real. Segundo
Gomes (2005), ―os testes de usabilidade empregados devem permitir avaliar a
aprendizagem dos conceitos que são visados pelo produto‖.
Portanto, uma forma comum de se avaliar a usabilidade de um software é
observando a sua interação com o usuário, sendo que esta avaliação pode ser feita
experimentalmente com grupos de pesquisa ou no próprio ambiente de trabalho
onde o sistema já esteja implantado.
Algumas técnicas formais podem ser utilizadas nos testes de usabilidade.
Aqui, nesta pesquisa, apenas a título de ilustração, citamos algumas dessas
técnicas sem, no entanto, nos determos em detalhá-las:
a) Avaliação Heurística;
b) Critérios Ergonômicos;
c) Inspeção Baseada em Padrões, Guias de Estilos ou Guias de Recomendações;
d) Inspeção por Checklists;
e) Percurso (ou Inspeção) Cognitivo;
f) Teste Empírico com Usuários.
g) Entrevistas e Questionários
Para que os usuários possam ter um mínimo de facilidade ao usar o
computador, sistemas e os programas ou softwares, como assim nos referiremos
aqui, devem apresentar o máximo possível de usabilidade. Diante de usuários com
perfis tão variados, as empresas desenvolvedoras de softwares têm como principal
meta ―melhorar a usabilidade de sistemas interativos‖ (FILHO, 2005).
A usabilidade não é algo ocasional, ela deve ser intencionalmente projetada
para o produto com foco no usuário final e, sobre as questões de usabilidade de
sistemas interativos, como os softwares educacionais, por exemplo, o padrão
internacional mais comum é a norma ISO 9241 à qual, muito mais importante que as
características ergonômicas do produto é o ponto de vista do usuário e seu contexto
de uso. Entenda-se, aqui, por contexto de uso a compreensão das características do
usuário, das tarefas a serem realizadas, o ambiente onde será usado.
54
57
Assim, sob esse aspecto, no caso dessa pesquisa podemos definir o contexto
de uso como sendo as tarefas para interpretação de dados e gráficos, as
ferramentas do software TinkerPlots, os estudantes do 7º ano do Ensino
Fundamental de uma escola da rede privada da cidade do Recife, o ambiente do
laboratório de Informática da escola.
Portanto, nesta pesquisa trataremos a usabilidade apenas sob seu aspecto da
facilidade do uso. Se um instrumento ou objeto oferece dificuldade ao homem para
utilizá-lo, dizemos que este tem um baixo nível de usabilidade. Sempre que houver
uma interface, isto é, um objeto concreto como uma caneta, por exemplo, ou
abstrato, como os softwares, será possível observar a usabilidade que esse objeto
oferece.
Trazendo a questão da usabilidade para o software TinkerPlots, essa é uma
questão importante porque estaremos lidando com crianças e sua interação com a
máquina deve ocorrer da melhor forma possível contribuindo para sua
aprendizagem. Como o objetivo deste trabalho é investigar a forma como esses
estudantes realizam o processo de interpretação de dados utilizando a ferramenta
computacional através dos recursos do software TinkerPlots, a usabilidade que o
mesmo oferece deve ser tal que não seja a ferramenta, em si, um obstáculo aos
estudantes que dificulte ou desmotive a realização do trabalho proposto.
55
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5 PERCURSO METODOLÓGICO
Esta sessão descreverá a trajetória metodológica seguida nessa pesquisa
desde os aspectos gerais, à escolha dos participantes e aos métodos e instrumentos
utilizados para a coleta dos dados bem como o estudo Piloto que possibilitou a
definição do software para esta pesquisa.
5.1 Aspectos Gerais da Pesquisa
Esta pesquisa consiste em um trabalho exploratório que procurou investigar,
através da observação e análise do trabalho dos estudantes durante a utilização do
software TinkerPlots, os processos de interpretação de dados quando mediados por
ferramentas do referido software. Para a realização desta pesquisa seis duplas de
estudantes desenvolveram tarefas sob a orientação da própria pesquisadora.
Durante as sessões a pesquisadora se utilizou dos recursos de videografia e
registros das observações em protocolos elaborados pela mesma. Durante o
trabalho de observação dos estudantes utilizando o software TinkerPlots, a
pesquisadora não se colocou como mera espectadora mas, também realizou
interferências.
A cada sessão os estudantes eram orientados quanto ao trabalho a ser
realizado, porém, durante o desenvolvimento do trabalho, a pesquisadora buscou
interferir apenas quando solicitado ou quando alguma informação se fazia relevante
para o andamento do trabalho por parte dos estudantes. Para uma melhor
compreensão sobre a organização das sessões, a Figura 15, a seguir, apresenta um
esquema dessa organização para a coleta dos dados, bem como suas
características e objetivos. Cada sessão está descrita detalhadamente no Capítulo 6
deste trabalho.
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FIGURA 15 – Esquema da organização das Sessões
1ª Sessão 2ª Sessão 3ª Sessão 4ª Sessão
CARACTERÍSTICA
Exploração livre das ferramentas
do software TinkerPlots
CARACTERÍSTICA
Manipulação das ferramentas do
software TinkerPlots com dados fictícios
CARACTERÍSTICA
Organização de dados coletados
usando as ferramentas do
software TinkerPlots
CARACTERÍSTICA
Interpretação de dados coletados
usando as ferramentas do
software TinkerPlots
OBJETIVO
Familiarizar os estudantes com o
software e, observar a
facilidade com que os mesmos utilizaram suas
ferramentas
OBJETIVO
Verificar como estudantes organizam e
interpretam dados fictícios ao utilizarem o
software
OBJETIVO
Verificar como estudantes
organizam dados coletados ao utilizarem o
software. Verificar o domínio das ferramentas
OBJETIVO
Verificar como os estudantes
interpretam dados coletados ao utilizarem as ferramentas
Cards, Table e Plot do software
ESQUEMA DAS SESSÕES
LEGENDA:
= Registro escrito = Registro em videografia
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60
5.2 Participantes
Foram selecionados 12 estudantes de uma classe do 7º ano do Ensino
Fundamental de uma escola da rede privada, na zona Oeste da cidade do Recife, na
qual a pesquisadora atua há uma década no Laboratório de Informática. Os
estudantes participantes desta pesquisa foram autorizados, por escrito, por seus
pais ou responsáveis.
Por questões éticas denominaremos a escola de ―Escola Participante‖. Para
a escolha desses participantes foram estabelecidos alguns critérios que pudessem
contribuir para a formação de um grupo composto por 6 duplas no qual, tais
participantes se assemelhassem quanto a alguns aspectos:
a) todos os estudantes pertenciam à mesma turma;
b) todos os estudantes apresentavam média escolar na disciplina de Matemática, variando entre 5,0 e 6,0;
c) todos eram estudantes da Escola Participante desde, pelo menos, o 5º ano do Ensino Fundamental.
O primeiro critério estabelecido para escolha dos participantes teve como
objetivo garantir que cada dupla fosse formada por estudantes que, sendo da
mesma turma, já estivessem integrados uns com os outros, o que facilitaria a
interação entre as duplas.
No segundo critério, ao serem escolhidos estudantes com média escolar entre
5,0 e 6,0 pretendeu-se compor um grupo que apresentasse equivalência quanto ao
desempenho escolar, na disciplina de Matemática, e que, ao mesmo tempo não se
tratasse de estudantes considerados com baixo ou elevado rendimento escolar,
conceito, este, indicado através da média anual.
E, finalmente, para que a dificuldade no uso do recurso computacional por si
só não representasse uma variável a ser considerada no processo de análise, foi
tomado como terceiro critério de escolha desses estudantes que os mesmos já
fossem estudantes da escola desde o 5º ano do Ensino Fundamental, garantindo,
assim, que o uso do computador já fosse comum no seu cotidiano escolar de forma
58
61
que no 7º ano do Ensino Fundamental esses estudantes tivessem os conhecimentos
básicos de Informática para a utilização do software.
Nas tarefas de pesquisa os estudantes foram agrupados em 6 duplas, pois os
mesmos trabalharam compartilhando uma máquina. O motivo da escolha pelo
trabalho com duplas se deu em virtude da intenção de capturar diálogos que
pudessem contribuir para a análise dos dados da pesquisa. As duplas foram
compostas, espontaneamente, pelos próprios estudantes respeitando a relação
existente entre os mesmos para favorecer a interação durante o trabalho a ser
realizado.
Por questões éticas, para garantia do anonimato dos participantes, neste
trabalho, as duplas de estudantes participantes foram nomeadas como 1A, o
estudante A da Dupla 1 e, 1B, o estudante B da Dupla 1. De forma análoga foram
identificados os demais estudantes das demais duplas conforme está descrito no
Quadro 01.
IDENTIFICAÇÃO DAS DUPLAS
IDENTIFICAÇÃO DOS ESTUDANTES
Dupla 01 1A 1B
Dupla 02 2A 2B
Dupla 03 3A 3B
Dupla 04 4A 4B
Dupla 05 5A 5B
Dupla 06 6A 6B
QUADRO 01 – Identificação das duplas de estudantes participantes
A Escola Participante disponibiliza aos alunos, desde a Educação Infantil,
uma aula semanal no Laboratório de Informática, a qual é planejada pela professora
da disciplina em parceria com o profissional de Informática. Assim, os estudantes
com mais tempo na escola apresentam conhecimentos básicos quanto aos recursos
computacionais que foram necessários para a realização desta pesquisa.
59
62
A coleta de dados se deu no contexto do laboratório de Informática da escola,
cujo layout é mostrado na Figura 16. Os trabalhos realizados pelos estudantes, no
software TinkerPlots e as falas dos mesmos, foram videografados com o recurso do
software Camtasia.
FIGURA 16 – Layout do Laboratório de Informática da Escola Participante
5.3 Método e Instrumentos
Neste estudo utilizou-se do registro das observações das sessões
desenvolvidas no Laboratório de Informática com os estudantes participantes
utilizando o software TinkerPlots como procedimento metodológico para coleta dos
dados. Os registros dessas observações foram feitos nos protocolos elaborados com
a finalidade de complementar este trabalho podendo ser visualizados nos Apêndices
A, B, C, D e E.
As ações dos estudantes durante o trabalho com o software foram registradas
em videografia através de programa aplicativo para captura de vídeo das atividades
visualizadas no ambiente da tela do computador. Assim sendo, para a coleta de
60
63
material de pesquisa, aliado aos procedimentos de observação convencionais,
utilizou-se o software Camtasia para videografia dos episódios nos encontros com
os estudantes no laboratório de Informática.
5.4 Materiais Utilizados pelos Estudantes
Para a realização desta pesquisa, os estudantes participantes utilizaram 1
computador por dupla, com os softwares TinkerPlots e Camtasia e, 1 fone de ouvido
com microfone.
5.5 Escolha do Software TinkerPlots
O trabalho foi realizado com o software TinkerPlots, no qual os estudantes,
através das ferramentas descritas nos itens 2.2 e 2.3, manipularam dados e
realizaram o trabalho de interpretação de dados. A escolha por este software se deu
após a análise do projeto Piloto, descrito na seção 5, apontar o software
MicroMundos como inadequado aos propósitos desta pesquisa.
Conforme foi dito na seção 5, anterior, o MicroMundos foi, inicialmente, o
software escolhido, porém, após a aplicação do projeto piloto, a análise das tarefas
realizadas apontou limitações nesse software que inviabilizaram a utilização do
mesmo para esta pesquisa, fazendo surgir a necessidade de mudança para outro
software, no caso, o TinkerPlots,
61
64
5.6 Software Camtasia Studio
Esse software videografa, também, em formato AVI2, as tarefas que estejam
sendo realizadas na tela do computador permitindo, inclusive, a captura de áudios.
Com os recursos do software Camtasia e de microfones conectados ao computador,
foi possível vídeografar as conversações dos estudantes. Entre os formatos de saída
disponíveis, esse software permite que os vídeos produzidos sejam do tipo avi.
Apenas a título de ilustração, é apresentada na Figura 17, a seguir, a aparência da
interface inicial do software Camtasia.
FIGURA 17 – Tela inicial do software Camtasia
Para ativar o processo de videografia, clica-se na opção Record the screen
conforme está indicado pela seta na Figura 17. Em seguida caixas de diálogos são
exibidas para definição das configurações. Após esse o processo de configuração
2 AVI é a sigla de "Audio Video Interleave". Trata-se de um formato arquivo de vídeo criado pela
Microsoft cuja extensão oficial é .avi. É um dos formatos mais populares no mundo, sendo reconhecido pela maioria das versões do Windows.
62
65
clica-se no botão Record, indicado pela seta na Figura 18 para iniciar a videografia
dos trabalhos realizados no computador.
FIGURA 18 – Tela do software Camtasia para iniciar o processo de videografia Ao clicar sobre o botão Record como mostrado na Figura 18, o programa
passa a ser executado de forma minimizada na barra de tarefas. A partir desse
momento, todas as ações visualizadas na tela do computador estarão sendo
registradas pelo software Camtasia, inclusive, as falas dos usuários também serão
gravadas. Ao término do trabalho, basta dar dois cliques sobre o ícone do software
que o mesmo exibirá uma tela onde será possível descartar o vídeo produzido ou
salvá-lo como arquivo.
63
66
5.7 O Trabalho no Laboratório de Informática
Para a realização dessa pesquisa, os estudantes selecionados, conforme
descrito no item 2.2, desenvolveram o trabalho em duplas, compartilhando uma
máquina, no laboratório de Informática da Escola Participante. Os estudantes foram
acomodados conforme indica a Figura 19, abaixo, mantendo uma distância razoável
entre uma dupla e outra, para que a conversação de uma não interferisse na
conversação de outra e os áudios pudessem ser capturados com a melhor nitidez
possível que favorecesse a análise desse material.
FIGURA 19 – Disposição da localização das duplas de estudantes durante a realização da pesquisa no Laboratório de Informática
Dupla 01 Dupla 02
Dupla 03
Dupla 04
Dupla 05 Dupla 06
64
67
5.8 O Estudo Piloto
Como parte deste trabalho, um estudo exploratório foi realizado com o
objetivo de analisar a eficácia dos instrumentos escolhidos para a realização da
nossa pesquisa. O software, inicialmente escolhido foi o MicroMundos por ser
disponibilizado pela Escola Participante e de uso sistemático no laboratório de
Informática, não exigindo a instalação de outros programas, como também, por
permitir a elaboração de tarefas construídas pelo profissional de Informática que,
nesse caso, é a própria pesquisadora.
Tentamos manter as mesmas características definidas para nosso estudo
para que tivéssemos um panorama da situação a ser investigada e para que
pudéssemos adequar os instrumentos da melhor forma possível.
5.8.1 Participantes
Participaram desse estudo quatro estudantes do 3º ano do Ensino
Fundamental. A escolha se deu de forma aleatória dentro da Escola Participante.
Inicialmente, a pesquisadora pretendeu realizar a pesquisa com estudantes do 4º
ano do Ensino Fundamental. Como o estudo exploratório aconteceu no mês de
Novembro de 2008, final do ano letivo, os estudantes selecionados foram os do 3º
ano, por já apresentarem conhecimentos que se equivaliam aos de estudantes do 4º
ano. Após a análise dos resultados do estudo piloto, verificamos que esses
estudantes não eram os mais indicados para a nossa pesquisa conforme
explicaremos mais adiante, na seção 5.5, no final do capítulo 5.
65
68
5.8.2 O MicroMundos
O Micromundos é um software dinâmico com base na linguagem LOGO que
permite ao usuário construir, desenhar, produzir, apresentar, animar, analisar,
integrar e, talvez o mais importante, explorar suas idéias. Como já foi dito
anteriormente na seção 2.3, é um recurso diferente que busca promover o
entusiasmo em aprender. Embora possua inúmeras possibilidades de trabalho, para
o estudo exploratório, esta pesquisa se limitou à utilização, apenas, dos recursos
gráficos e do editor de texto disponíveis no software.
Ao executar o aplicativo do software, a tela inicial apresentada é simples
como mostra a Figura 20.
FIGURA 20 – Tela inicial do software MicroMundos
A Figura 20 mostra o aspecto original do software. No lado esquerdo, dispõe
de uma coluna com 14 ícones de recursos que não nos deteremos em explicá-los
aqui, com exceção, do ícone indicado pela seta 1 que, ao ser clicado, ativa a caixa
de texto, No campo inferior, conforme apontado pela seta 2, existem três ícones,
1
2
3
66
69
cujas funções, ao serem ativadas, ficam expostas nesse campo. O ícone
representado por um pincel e apontado pela seta 3, quando clicado, ativa as
ferramentas do Centro de Desenho. Ver figura 21.
FIGURA 21 – Tela inicial do software MicroMundos com exibição das ferramentas do Centro de Desenho
Ativando as ferramentas do Centro de Desenho, como ilustrado na Figura 21, o
usuário pode desenhar, definir a cor e a espessura do lápis da tartaruga, e
programar cores. Utilizando essa ferramenta, bem como os recursos multimídia
disponíveis no software associados aos recursos de programação, a pesquisadora
construiu as tarefas para o estudo exploratório. É importante ressaltar que os
estudantes não trabalharam com os recursos de programação.
67
70
5.8.3 Tarefas Criadas no MicroMundos
Por ser a pesquisadora, profissional da área de Informática com
conhecimento e domínio dos recursos do software MicroMundos, a mesma elaborou
um pacote de tarefas composto por 5 telas. A primeira, a tela de abertura, ilustrada
na Figura 22, apresentava algumas falhas, pois, conforme pode ser visualizado, o
título que aparece indica que o trabalho seria com gráficos de barras, no entanto, as
imagens que aparecem ilustram outros tipos de gráficos.
FIGURA 22 – Tela de abertura das tarefas no software MicroMundos
Ao abrir o arquivo que continha as tarefas no MicroMundos, a tela de abertura
iniciava de forma automática ao som de uma música. O arquivo foi programado para
abrir no ―Modo de Apresentação‖, isto é, ocultar as ferramentas do software
deixando visível, apenas, a área de trabalho. Ao clicar no botão ―INICIAR‖ que pode
ser visto na Figura 22, os estudantes tinham acesso à segunda tela contendo a
primeira tarefa como mostra a Figura 23.
68
71
FIGURA 23 – Tela da primeira tarefa do estudo Piloto
A primeira tarefa constava de uma grade onde a primeira linha superior era
composta por 4 imagens dos alimentos preferidos por determinados animais (milho,
osso, queijo e peixe). Ao clicar sobre essas imagens era possível ouvir a pronúncia
das palavras. A coluna do lado esquerdo era composta por 4 imagens dos animais
cachorro, galinha, rato e gato que, da mesma forma das imagens dos alimentos, era
possível ouvir a pronúncia do nome de cada figura.
No campo superior da tela existia o seguinte texto instrutivo:
―Cada animal tem m tipo de comida preferida. Marque cada quadrinho indicando o tipo de alimento de cada animal. Utilize a ferramenta balde de tinta e pinte o quadrinho correspondente com sua cor preferida‖
Ao lado do texto havia um ícone com a imagem de um alto falante que, ao ser
clicado, executava o áudio que narrava o texto. Do lado direito haviam dois botões: o
botão ―limpar‖ que apagava a resposta do usuário, reiniciando a tarefa. O botão
―conferir‖ que, exibia a resposta certa.
69
72
Analisando o trabalho dos estudantes na primeira tarefa, no software
MicroMundos, embora as ferramentas sejam de fácil utilização, foi possível constatar
que a atividade inicia num modo de apresentação que não deixa visível as
ferramentas que seriam necessárias ao trabalho. O texto instrutivo sugere usar a
ferramenta balde de tinta, mas, a mesma foi ocultada como pode ser visto na Figura
23. A tarefa, nesse caso, não tratava da interpretação de gráficos, ela se destinava à
organização de dados em tabela.
A segunda tarefa elaborada com o software Micromundos manteve o mesmo
objetivo da primeira: a organização de dados. A Figura 24 ilustra a tela da segunda
tarefa.
FIGURA 24 – Tela da segunda tarefa do estudo Piloto
Nessa tarefa, da Figura 24, os estudantes recebiam as seguintes instruções
expostas no texto localizado no campo superior esquerdo da tela:
70
73
A turma de Mariana e Júlio adora sorvete. Eles compraram suas fichas, mas precisam ir para a fila certa. As fichas têm as seguintes cores: VERMELHA para sorvete de morango. MARROM para sorvete de chocolate. AMARELA para sorvete de baunilha. BRANCA é para sorvete de côco. Clique em cada criança para ver a cor da sua ficha e arraste-a para fila certa.
Ao clicar sobre a figura das crianças, uma ficha circular aparecia do lado,
como mostra Figura 25, indicando, através da cor, para qual coluna a criança
deveria ser levada.
FIGURA 25 – Tela da segunda tarefa do estudo Piloto
Na Figura 25 visualiza-se que todas as crianças foram clicadas e aparecem
com as respectivas fichas que indicam, pela cor, o sabor do sorvete,
consequentemente, deveriam ser colocadas nas filas corretas, localizadas nas
colunas do lado direito da tela, como pode ser constatado na Figura 24 e como
indicou o texto de instruções.
71
74
Ao levar todas as crianças do local original para a fila do sorvete, conforme a
cor da ficha de cada uma, o estudante deveria proceder às orientações encontradas
no campo superior direito da tela que informava:
Quando todos estiverem em suas filas, clique sobre os botões para responder às perguntas. A cada resposta certa você ganha uma estrela.
Os botões ao qual o texto se refere, encontram-se logo abaixo do mesmo,
como pode ser visto na Figura 24. Os botões indicam ―PERGUNTA1‖,
―PERGUNTA2‖ e ―PERGUNTA3‖. As perguntas tinham relação com a distribuição
das crianças nas filas. Eram as seguintes perguntas:
a) PERGUNTA1: Quantas crianças tomaram sorvete de Baunilha?
b) PERGUNTA2: Qual o sabor do sorvete menos escolhido pelas crianças?
c) PERGUNTA3: Quantas crianças tomaram sorvete?
Ao acerto surgia, na tela, a mensagem ―Parabéns! Você ganhou uma estrela‖
e uma estrela azul aparecia simbolizando o prêmio. Ao erro, para cada pergunta
aparecia uma mensagem específica. Para o erro à pergunta 1, a mensagem era ―A
RESPOSTA NÃO ESTÁ CORRETA. OBSERVE QUANTAS FICHAS AMARELAS TEM‖. Para o
erro à pergunta 2, a mensagem era ―A RESPOSTA NÃO ESTÁ CORRETA. OBSERVE A FILA
MENOR E VEJA QUAL É O SABOR.‖ Para o erro à pergunta 3, a mensagem era ―A
RESPOSTA NÃO ESTÁ CORRETA. CONTE O TOTAL DE PESSOAS QUE ESTÃO NAS 4 FILAS.‖
A Figura 26 ilustra um exemplo do que acontecia quando os estudantes
clicavam nos botões das perguntas.
72
75
FIGURA 26 – Tela da segunda tarefa do estudo Piloto
A imagem da tela da segunda tarefa, mostrada na Figura 26 foi obtida no
momento em que o estudante clicou no botão da Pergunta 1. A caixa de diálogo que
é aberta com a mensagem onde a pergunta é exibida, não é flutuante, isto é, é fixa,
não sendo possível arrastá-la para outra posição, o que impedia a visibilidade por
parte dos estudantes para observarem suas construções e responder à pergunta.
Era necessário cancelar a ação, observar a construção, contar os objetos,
memorizar a resposta para depois clicar novamente no botão da pergunta e digitar a
resposta. Essa dificuldade na execução da tarefa causou alguma desmotivação nos
estudantes.
Mais duas telas com tarefas faziam parte do estudo exploratório. As Figuras
27 e 28 representam, respectivamente, as telas da terceira e da quarta tarefas.
73
76
FIGURA 27 – Tela da terceira tarefa do estudo Piloto
Na Figura 27 o texto de instrução informava que Mariana e Júlio resolveram
fazer uma pesquisa com seus colegas de classe e que queriam saber qual era a
brincadeira preferida de cada um. O texto dizia, ainda que os estudantes deveriam
organizar os resultados numa tabela como pode ser vista na Figura 27. Também
sugeria usar blocos que poderiam ser obtidos ao clicar no botão ―CRIAR BLOCO‖.
Ao clicar sobre esse botão ilustrado na Figura 27, apareciam cubos que podiam ser
arrastados com o mouse. Na figura 28 abaixo está exposta a tela da quarta tarefa.
FIGURA 28 – Tela da quarta tarefa do estudo Piloto
74
77
Na tarefa ilustrada na Figura 28 os estudantes deveriam utilizar a ferramenta
Caixa de Texto, como foi mostrada na Figura 20, pela seta 1, para responder as
perguntas e, com as ferramentas do Centro de Desenho deveriam desenhar e
construir a tabela solicitada. Essa tarefa apenas um estudante conseguiu realizar.
Os outros estudantes não conseguiram compreender a tarefa.
5.8.4 Considerações Sobre o Trabalho Usando o Software MicroMundos
As duas primeiras tarefas sobre organização de dados foram bem
compreendidas pelos estudantes. As quatro crianças que participaram desse estudo
piloto demonstraram motivação para realizar o trabalho sobre gráficos usando o
computador e facilidade no manuseio das ferramentas do software permitindo um
melhor aproveitamento do tempo para realização das tarefas.
As limitações observadas no software, descritas nas subseções anteriores,
contribuíram para que os estudantes solicitassem auxílio, constante, à pesquisadora
quanto ao uso de algumas ferramentas que não estavam visíveis e quanto às
questões das tarefas.
Na terceira e na quarta tarefas, três, dos quatro estudantes apresentaram
dificuldades na compreensão da questão e não conseguiram realizá-las.
Nossas observações iniciais nesse estudo piloto nos levou a considerar que o
software escolhido apresenta limitações para o trabalho de interpretação de dados,
pois o mesmo depende de conhecimentos específicos por parte de um profissional
de Informática para a elaboração das tarefas. A pesquisadora não dispôs de material
pronto, isto é, as tarefas a serem desenvolvidas com os estudantes precisaram ser
construídas a partir dos recursos do software MicroMundos e dos conhecimentos de
Informática de profissional da área, no caso, a própria pesquisadora.
Por se tratar de um estudo piloto, o material elaborado não passou por fase
de testes e, foi no momento de sua aplicação com os estudantes que suas
limitações foram observadas levando-nos a concluir que essas limitações poderiam
interferir nos resultados da pesquisa.
Como o objetivo da pesquisa foi investigar o processo de interpretação de
dados utilizando o computador, concluímos que o software MicroMundos não
75
78
dispunha de recursos adequados a esse trabalho, por todas as questões expostas
nessa seção sobre o estudo exploratório. Sendo assim, se fez necessário a
substituição do software MicroMundos por outro que oferecesse recursos adequados
aos objetivos desta pesquisa. Dentre dois softwares avaliados, o TableTop e o
TinkerPlots, este último, com base, na observações do estudo piloto, foi considerado
como o instrumento adequado aos propósitos desta pesquisa. A escolha por outro
software, no caso o TinkerPlots, também, associada a outros fatores, acarretou a
decisão na escolha por participantes do 7º ano.
Decidimos nesta pesquisa, realizar a coleta dos dados com estudantes fora
do seu horário normal de aulas, porém no mesmo espaço do laboratório de
Informática. Para isso, os participantes precisavam ir à escola no turno oposto ao
das suas aulas. Por se tratar de crianças que dependiam de portador para os
transportar à escola em outro horário, muitas delas não foram autorizadas a
participar. Também não foi autorizado que as crianças saíssem da sala de aula para
a realização da pesquisa no horário de suas aulas. A realização do estudo piloto
aconteceu mediante negociação direta da pesquisadora com os responsáveis pelos
estudantes na qual a mesma foi responsável pelo deslocamento dos estudantes até
o local da pesquisa.
Diante dessa dificuldade e, observando que para o estudo definitivo, seria
necessário um grupo maior de estudantes, optamos por selecionar participantes de
mais idade e com autonomia para ir à escola fora do seu horário de aula.
Acrescentamos a essa decisão o fato da escolha pelo software TinkerPlots, por ser o
mesmo indicado para séries mais avançadas. Daí nossa escolha por estudantes do
7º ano ao invés do 4º ano.
76
79
6 ANÁLISES E RESULTADOS
O trabalho com os estudantes participantes da pesquisa aconteceu em quatro
sessões com duração de uma hora realizadas nas datas 05/06, 12/06, 19/06 e 26/06
no ano de 2009. Com exceção da primeira sessão, todas as outras foram
videografadas com o software Camtasia, cujos vídeos serviram de recursos para as
análises e serão utilizados ao longo da discussão das sessões.
A primeira sessão realizada teve como objetivo principal familiarizar os
estudantes com o software TikerPlots e, ao mesmo tempo, observar e registrar como
os mesmos utilizaram suas ferramentas, A pesquisadora contou com o recurso de
um DataShow, com o qual apresentou as ferramentas Cards, Table e Plot do
software.
A segunda sessão foi realizada com os estudantes simulando uma pesquisa e
registrando os dados fictícios, utilizando as ferramentas do TinkerPlots para
posteriormente interpretá-los. Nessa sessão, os alunos usaram microfones e, ao
final, todos apresentaram seus resultados para as demais duplas utilizando o
recurso do DataShow. Ainda nessa sessão, os participantes deste trabalho definiram
o tema da pesquisa que seria realizada, a qual procederiam com a coleta de dados
através de um questionário aplicado a outros estudantes da mesma escola e
utilizariam o software TinkerPlots para a interpretação dos dados através de
representações gráficas dos mesmos.
Na terceira sessão, os estudantes iniciaram o processo de organização dos
dados coletados através do questionário e utilizaram os recursos do software para a
construção do banco de dados. Realizaram, também, a exploração dos recursos da
ferramenta Plot.
A quarta sessão deu continuidade ao trabalho iniciado na terceira sessão.
Com o banco de dados já construído, os estudantes utilizaram as ferramentas do
software TinkerPlots para desenvolverem o trabalho de interpretação dos dados.
Ao final da descrição de cada sessão, serão apresentados os resultados com
base nos objetivos definidos para as mesmas.
77
80
6.1 1ª Sessão: Exploração Livre do Software TinkerPlots
A primeira sessão reuniu os estudantes para apresentar a proposta da
pesquisa e o software TinkerPlots com suas ferramentas. A pesquisadora, com
auxílio do recurso de uma DataShow, fez uma breve demonstração sobre as
ferramentas Cards, Table e Plot e de alguns recursos do menu. Em seguida, os
estudantes exploraram livremente as ferramentas do software. Durante a realização
da primeira sessão, os estudantes não demonstraram dificuldades quanto ao
manuseio das ferramentas do software. Entretanto, apresentaram um pouco de
dificuldade em relação aos recursos do menu, pelo fato do mesmo se apresentar em
inglês, porém esta dificuldade foi facilmente vencida.
Os estudantes demonstraram interesse no trabalho que iriam desenvolver e
facilidade na compreensão das funções das ferramentas. Comandos como New,
Open, Close, Save eram compreendidos facilmente devido ao fato dos estudantes
apresentarem conhecimentos básicos quanto aos recursos computacionais. Mas,
em alguns momentos, precisavam perguntar o significado das opções do menu. O
extrato de fala, a seguir, demonstra tal observação:
Durante a exploração livre, do software, um dos estudantes da Dupla 03, ao
expandir o menu Edit, pergunta:
3B: Olga, o que é Hide Plot?3
Olga: Significa esconda, oculte a opção Plot. Se você estiver com a caixa Plot exibida na tela e selecioná-la, poderá escondê-la clicando em Edit e em Hide Plot.
Para melhor compreensão, a Figura 29, a seguir, ilustra o significado do
diálogo acima. Com a ferramenta Plot selecionada, ao clicar na opção Hide Plot
(Figura 29 A), a mesma será ocultada (Figura 29 B).
3 Nesta pesquisa, serão utilizados nos diálogos, códigos de identificação dos participantes de cada
dupla (1A, 1B, 2A, 2B, 3A, 3B, 4A, 4B, 5A, 5B, 6 e 6B) e o nome da pesquisadora (Olga).
78
81
FIGURA 29 – Ferramenta Hide Plot do menu Edit do software TinkerPlots
A
B
79
82
Ainda durante a exploração livre do software TinkerPlots, um dos estudantes
da Dupla 05 pergunta:
5A: Olga, o que significa Label?
Ao ouvir a pergunta do colega, o estudante 4A, da Dupla 04, que já havia
explorado o mesmo recurso, antes que a pesquisadora respondesse à pergunta do
estudante 5A, saiu da sua posição, aproximou-se do computador da Dupla 05 e
apontando com o dedo para a tela do mesmo mostrou o botão Label e respondendo
à pergunta que o estudante 5A, da Dupla 05, fez à pesquisadora, disse:
4A: Eu sei. A gente estava mexendo aqui e quando apertava aí nesse botão ―label‖ aparecia o nome nessas bolinhas.
A Figura 30 ilustra, de forma gráfica, a ferramenta label, indicada pela seta, ao
qual se referiu o estudante 4A. Ao clicar sobre o ícone da função ―label‖, indicado na
figura pela seta, os objetos são nomeados conforme o atributo selecionado. No caso
do exemplo da Figura 30, o atributo selecionado é o atributo NOME.
FIGURA 30 – Ferramenta Label do software TinkerPlots
80
83
A primeira sessão não foi vídeografada, uma vez que o objetivo nesse
momento era possibilitar, aos estudantes participantes da pesquisa, uma exploração
livre para familiarização dos recursos do software que possibilitasse à pesquisadora,
através das observações durante a utilização do software, verificar se o mesmo
oferece autonomia aos estudantes.
Durante o desenvolvimento desta sessão, a pesquisadora registrou suas
observações sobre a facilidade que os estudantes demonstraram diante do software
TinkerPlots, no protocolo de observações, conforme é exibido no Quadro 02:
Data: 05/06/2009
Local: Laboratório de Informática da Escola Participante
Duração 01 hora
Objetivo:
Verificar, através do nível de facilidade de uso dos recursos do software, se o
mesmo oferece autonomia aos estudantes.
Resultados observados:
1- Nível de dificuldade apresentado pelos estudantes quanto ao idioma do software:
( ) Muito grande ( ) Grande (X) Baixo ( ) Baixíssimo (nenhuma dificuldade)
2- Nível de compreensão da função dos recursos que foram utilizados:
( ) Baixíssimo (nenhuma compreensão) ( ) Baixo ( ) Razoável (X) Elevado
3- Nível de facilidade no manuseio das ferramentas do software:
( ) Baixíssimo (nenhuma facilidade) ( ) Baixo ( ) Razoável ( X) Elevado
QUADRO 02 – Resultado das observações da 1ª sessão
Esse quadro esboça o resultado geral das 6 duplas. Durante a realização da
primeira sessão, a pesquisadora registrou os resultados para cada dupla, em
protocolo elaborado pela mesma, nos moldes do Quadro 02 apresentado. Porém,
aqui, está exposto apenas um quadro devido ao fato de que todas as duplas
apresentaram os mesmos resultados.
81
84
6.1.1 Resultados da 1ª Sessão
Ao final da primeira sessão foi possível para a pesquisadora constatar a
compreensão dos estudantes quanto à função de algumas ferramentas do
TinkerPlots, mesmo em outro idioma, o que demonstrou que este fato não
impossibilita a autonomia dos estudantes. Entenda-se aqui autonomia no sentido de
independência.
Mesmo sendo em inglês, os estudantes demonstraram pouca dificuldade na
compreensão dos recursos disponíveis que foram utilizados (Cards, Table, Plots).
Os estudantes fizeram poucas perguntas sobre o significado de algumas
ferramentas. Na maioria das vezes compreendiam ao experimentá-las e
manusearam com grande facilidade sem solicitar auxílio da pesquisadora.
Vale ressaltar, aqui, que esta sessão teve como objetivo, apenas, a
exploração livre do software TinkerPlots por parte dos participantes da pesquisa de
forma a possibilitar a observação, por parte da pesquisadora, do uso das
ferramentas durante o trabalho. O protocolo elaborado pela pesquisadora para
registro das observações dessa sessão está apresentado no Apêndice A. Essa
sessão não foi vídeografada e contou com o registro escrito das observações da
pesquisadora durante a execução do trabalho que procurou observar aspectos tais
como:
a) as dificuldades quanto ao idioma do software para compreensão dos recursos do mesmo;
b) a compreensão das funções das ferramentas do software;
c) a facilidade no manuseio dos recursos do software.
82
85
6.2 2ª Sessão: Organização e Interpretação de Dados Fictícios no TinkerPlots
Nessa sessão, todas as duplas trabalharam com dados fictícios criados pelos
próprios estudantes. Cada dupla escolheu um tema que gostaria de pesquisar e
simulou os dados. Registraram na ferramenta Cards do TinkerPlots e, manuseando
as ferramentas Table e Plot, após a conclusão da tarefa, cada dupla apresentou sua
pesquisa e seus resultados para os demais colegas utilizando o recurso do
DataShow. Considerando que se tratou de uma pesquisa fictícia, os atributos
também foram criados a partir do que cada dupla considerou como informação
necessária para o tema escolhido. O Quadro 03 apresenta o tema escolhido por
cada dupla para criação dos dados.
DUPLA TEMA ATRIBUTOS
01
Salário das Profissões
Nome Idade Profissão Salário
02
Time de futebol preferido
Nome Sexo Idade Time Profissão Fumante
03
A Religião e time preferido
Nome Sexo Sport Estudante Religião Fumante
04
Motoristas
Nome Idade Sexo Fumante Dirige Bebe
05
Time de futebol preferido
Nome Idade Sexo Time
06
O que homens e mulheres mais usam na Internet
Computador Nome Idade Sexo
QUADRO 03 – Definição dos temas e atributos de cada dupla para a 2ª sessão
83
86
6.2.1 2ª Sessão – Dupla 01
Essa dupla simulou uma pesquisa sobre a relação entre a profissão e o
salário. Esses estudantes, ao manipular as ferramentas do software TinkerPlots,
perceberam que é possível organizar os dados em ordem ascendente ou
descendente. A partir dessa verificação, os estudantes demonstraram maior
facilidade na interpretação dos dados. A sequência de eventos exibida na Figura 31
ilustra o instante dessa constatação.
A
B
C
D
FIGURA 31 – Organização dos dados de forma ascendente com a ferramenta Table
84
87
Após a constatação, a Dupla 01 manipulou a ferramenta Plot buscando
investigar o comportamento dos dados e a relação existente entre eles. Durante a
apresentação da simulação de uma pesquisa, os estudantes demonstram
compreensão das funções dos recursos do software e concluem a pesquisa,
utilizando a ferramenta Plot. Os estudantes interpretam os dados durante a
manipulação do software e argumentam que os maiores salários são de médicos e
que deve ser por isso que o curso de Medicina é um dos mais procurados pelos
vestibulandos. Defendem, ainda, que as pessoas devem estudar para ingressar
numa faculdade para poderem ter bons empregos.
A apresentação dessa dupla sinaliza no software TinkerPlots uma ferramenta
que auxilia a interpretação de dados através da manipulação dos mesmos. Outra
constatação que esses estudantes realizaram foi ao utilizar a ferramenta Plot, cujo
manuseio dos objetos permite separá-los em grupos específicos o que possibilitou
uma melhor interpretação dos resultados. Observando esse fato, a Dupla 01
manipulou e arrastou várias vezes os objetos até separá-los, cada um, em sua
classificação. A Figura 32 ilustra o primeiro momento quando os dados são lançados
na ferramenta Plot.
FIGURA 32 – Plot obtido pela Dupla 01 durante a 2ª sessão
Após o registro dos dados na ferramenta Cards ou na ferramenta Table, ao
ativar a ferramenta Plot, os dados, inicialmente, surgem de forma aleatória, sem
oferecer muitas informações que possam levar à interpretação dos dados. No caso
85
88
da Dupla 01, os dados apareceram, apenas, em forma de bolinhas distribuídas
aleatoriamente, num campo da área da ferramenta Plot.
A partir daí, os estudantes arrastaram os objetos representados pelas
bolinhas coloridas, na Figura 32. Esse movimento de arrastar faz com que os
objetos sejam separados e classificados.
A sequência A, B, C de imagens na Figura 33 ilustra esse movimento, no qual
os estudantes da Dupla 01 separaram os objetos considerando o atributo ―salário‖.
FIGURA 33 – Separação dos objetos para classificação
Na imagem A da Figura 33, observa-se que um objeto ficou localizado no
grupo onde o ―salário‖4 apresenta o valor de 3500, pois apenas um sujeito, Jose,
indicado pela seta, conforme é possível ser verificado na Figura 34, possui o valor
3500 para o atributo ―salário‖.
4 A palavra salário aparece no texto sem a devida acentuação pois foi assim que esse atributo foi
registrado uma vez que a configuração do software não possibilitou o uso de acentos para o registro dos atributos. O mesmo se verifica, mais adiante, na grafia da palavra José que aparece sem acento.
86
89
.
FIGURA 34 – Tabela obtida pelos estudantes da Dupla 01 durante a 2ª sessão
A tabela exibida na Figura 34 foi obtida pela Dupla 01 após o registro dos
dados na ferramenta Cards, ao ativar a ferramenta Table. Os recursos do software
possibilitam a manipulação dos dados com ferramentas distintas, o que favorece a
observação dos mesmos, isto é, no exemplo da Dupla 01, os dados foram inseridos
na ferramenta Cards, em seguida, ao clicar na ferramenta Table, esses dados,
automaticamente, foram organizados em uma tabela. Com a ferramenta Plot foi
possível classificar os dados conforme um atributo e constatar o que foi verificado na
tabela.
Observando, ainda, a imagem (A) da Figura 33, com exceção do objeto que
se localizou no grupo de valor 3500 para o atributo ―salário‖, os demais objetos
agruparam-se numa outra coluna onde o atributo ―salário‖ está representado pela
palavra ―other‖, que significa ―outros‖. Os estudantes arrastaram um dos outros
objetos que estavam no grupo ―other‖ e um novo grupo se formou com três objetos,
cujo valor do atributo ―salario‖ é identificado pelo valor 2000 conforme é possível ver
na imagem B da Figura 33. Ao arrastar um objeto de um determinado atributo, todos
os outros que possuírem o mesmo valor para o atributo, deslocam-se para o
87
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respectivo grupo. Os objetos foram separados em outros grupos como pode ser
visto na imagem C da Figura 33.
A Dupla 01 continuou o trabalho de separação dos objetos até conseguir o
resultado desejado. Os estudantes perceberam, inclusive, que podiam manusear os
elementos e, assim, os organizaram em ordem crescente da esquerda para direita,
conforme pode ser verificado na Figura 35.
FIGURA 35 – Organização dos dados da pesquisa da Dupla 01 durante a 2ª sessão, utilizando a ferramenta Plot
O movimento de arrastar os objetos aconteceu até o momento em que os
estudantes já tinham todos os dados separados e classificados conforme os valores
registrados para o atributo ―salário‖, isto é, quando não havia mais o grupo ―other‖.
As observações da pesquisadora durante o trabalho desenvolvido com os
estudantes da Dupla 01 resultaram em algumas considerações que foram
registradas e listadas a seguir.
88
91
a) a Dupla 01 utilizou as ferramentas com bastante segurança e
compreensão das suas funções;
b) essa dupla explorou outros recursos do software e percebeu como organizar os dados da tabela em ordem crescente ou decrescente, o que fez com que esses estudantes tivessem mais facilidade para interpretar os dados;
c) a dupla apresentou a simulação de uma pesquisa sobre as profissões. Durante a apresentação dos resultados obtidos na pesquisa fictícia, mostraram como manipularam a ferramenta Table, com facilidade, reorganizando os dados para que facilitasse a leitura;
d) Os estudantes concluíram, com os resultados, que quem ganha os maiores salários são médicos e deve ser por isso que o curso de Medicina é o mais procurado no Vestibular (palavras de um dos estudantes da Dupla 01). Dizem também que as pessoas devem estudar para entrar na faculdade e poder ter um bom emprego.
Durante as observações do trabalho da Dupla 01 ao perceber a possibilidade
de organizar os dados de forma ascendente ou descendente, como pode ser
visualizado na Figura 34, através da tabela obtida, apontamos uma limitação do
software nesse sentido. O TinkerPlots organiza, inicialmente, os dados nominais, em
ordem alfabética, crescente ou decrescente para, em seguida, organizar os dados
números.
Coincidentemente, os valores numéricos fictícios, considerados pelos
estudantes da Dupla 01, eram mais elevados que o valor nominal representado pela
palavra ―mínimo‖, fazendo com que este, fosse localizado como primeiro elemento
numa escala ascendente. Porém, apenas para ilustrar melhor nossas observações,
a Figura 36, a seguir, mostra o exemplo supondo que o valor numérico considerado
para o salário mínimo, porém, registrado na ferramenta Cards, nominalmente pela
palavra ―minimo‖ fosse igual a 500 e que, o caso 5 para o sujeito Carlos apontado
pela seta na Figura 36, tivesse, para esse atributo, o valor igual a 400, menor que
500. Dessa forma o salário considerado como mínimo não seria, numa escala
ascendente, realmente, o de menor valor como sugere a expressão ―mínimo‖.
89
92
FIGURA 36 – Organização ascendente de dados na ferramenta Table
500
90
93
6.2.2 2ª Sessão – Dupla 02
Ao iniciar o trabalho da 2ª Sessão, os estudantes da Dupla 02 decidiram por
realizar a simulação de uma pesquisa sobre a preferência pelo time de futebol. Para
isso, estabeleceram atributos que lançaram na ferramenta Cards, conforme mostra a
Figura 37.
FIGURA 37 – Cards da Dupla 02 do trabalho da 2ª sessão
Pela imagem do Cards construído, é possível visualizar que a dupla registrou
10 casos para cada atributo, conforme está apontado através da seta na Figura 37.
Após a construção do Cards, os estudantes ativaram a ferramenta Table e obtiveram
a distribuição dos dados em forma de tabela conforme mostra a Figura 38.
91
94
FIGURA 38 – Table da Dupla 02 do trabalho da 2ª sessão
A tabela da Figura 38 possibilitou a visualização dos dados,
discriminadamente, diferentemente da visualização no Cards da Figura 37. Percebe-
se que, para o sujeito Gabriel, a profissão foi grafada iniciando por letra maiúscula
(Estudante) como está indicado pela seta, enquanto que para outros sujeitos com a
mesma profissão a palavra foi grafada com letra minúscula (estudante). O fato
revela que os estudantes não perceberam que esta diferença pode provocar
distorções nos resultados, uma vez que não foi feita a correção da escrita desse
dado.
Os estudantes dessa dupla não demonstraram muita compreensão quanto ao
uso de alguns recursos do software TinkerPlots. Essa consideração é feita com base
nos registros escritos das observações da pesquisadora durante o momento do
desenvolvimento do trabalho proposto. Os diálogos registrados entre os
participantes, nesses momentos, na maioria das vezes acontecem por monossílabos
como ―É‖, ―Tá‖, ―Aqui‖, ―Clica‖, ―Não‖, ―Puxa‖ etc que, analisados posteriormente, não
oferecem subsídios suficientes para fundamentar tais considerações.
Após a construção da tabela, esses estudantes ativaram a ferramenta Plot e
realizaram, apenas, a experimentação dos recursos do menu Plot, indicado pela
seta e explicados no item 2.3 – Recursos do Menu Plot – concluindo o trabalho com
um gráfico obtido com a função Fuse Circular, como ilustra a Figura 39 a seguir.
92
95
FIGURA 39 – Gráfico obtido pelos estudantes da Dupla 02 durante a 2ª sessão
Apesar de não terem dificuldades quanto ao manuseio, pois a interface do
TinkerPlots é simples de utilizar, os estudantes da Dupla 02 não conseguiram, até
essa sessão, utilizar os recursos de forma a poder interpretar os dados com maior
facilidade.
Durante a sessão, os estudantes manipularam as ferramentas aleatoriamente
sem refletir sobre os possíveis resultados dessa manipulação sobre os dados,
conforme a pesquisadora pode observar e registrar. Dessa forma, na apresentação
dos resultados ficou visível que o software não facilitou o processo de interpretação
dos dados por esses estudantes, uma vez que a manipulação de tal recurso não os
levou às possíveis interpretações acerca dos dados.
Na apresentação do trabalho dessa dupla, ao final da 2ª sessão, a
pesquisadora questionou sobre a escolha dos atributos, porém esses estudantes
não souberam explicar, de forma clara, tais escolhas, demonstrando que os atributos
foram lançados aleatoriamente, com exceção do atributo ―time‖ uma vez que esses
estudantes disseram que queriam saber mais sobre a preferência do time de futebol
pelos quais as pessoas torcem.
Durante a apresentação dos resultados dessa sessão, os estudantes foram
questionados pela pesquisadora sobre a escolha do recurso Fuse Circular na
intenção da mesma verificar se tal escolha favoreceu à interpretação dos dados. Os
93
96
estudantes responderam que exploraram todas as opções e terminaram por
escolher esse tipo de representação, mas não souberam justificar o porquê da
escolha pela opção Fuse Circular. A pesquisadora ainda questionou sobre o que
eles poderiam interpretar a partir da representação obtida com o recurso Fuse
Circular e os mesmos não souberam responder.
Com base nas análises das observações do trabalho da Dupla, o resultado
apresentado por esses estudantes, ao final da 2ª sessão, foi apenas a leitura dos
dados registrados na ferramenta Cards e observados na ferramenta Table. Os
estudantes não souberam interpretar os dados organizados de forma gráfica como
mostrado na Figura 39, obtido com a ferramenta Plot, o qual apresenta o atributo
idade.
6.2.3 2ª Sessão – Dupla 03
Essa dupla simulou uma pesquisa para saber se a escolha do time preferido
teria alguma relação com a religião. O extrato de fala, a seguir, demonstra um
diálogo dos estudantes durante o desenvolvimento desse trabalho.
3A: Vamos colocar 10 pessoas na tabela.
3B: E a gente vai fazer o quê?
3A: A gente não quer saber qual é a religião das pessoas que torcem por cada time? E também se as pessoas mais velhas escolhem o mesmo time?
3B: Como assim?
3A: Se a escolha do time tem a ver com a idade. Por exemplo, se as pessoas que torcem pelo Náutico são as mais velhas ou as mais novas, entendeu?
3B: Ah, tá!
A conversa se desenvolveu durante algum tempo sobre as opiniões pessoais
da dupla. Em determinado momento, a dupla discutiu sobre outro aspecto: um
achava que torcedores do Sport eram os jovens, o outro não concordava. Essa
divergência de opiniões se deu quando os estudantes ativaram a ferramenta Table
94
97
que mostrou que não são apenas os jovens que preferem torcer pelo time do Sport.
Por se tratar de uma simulação, sem a devida coleta de dados, estes foram
lançados na ferramenta Cards de forma aleatória e, ao construir a tabela com a
ferramenta Table, os resultados verificados indicavam outra coisa e, um dos
estudantes com base em seus conhecimentos sobre pessoas jovens que conhece e
que torcem pelo time do Sport, supôs que os torcedores do Sport, na maioria, são
jovens, contrariamente ao que informava os registros na tabela conforme mostra a
Figura 40.
FIGURA 40 – Tabela obtida pelos estudantes da Dupla 03 durante a 2ª sessão
Observando a tabela da Figura 40, constata-se através dos valores dos
atributos ―idade‖ e ―time‖ que o estudante da Dupla 03 que discordou do fato de
torcedores do Sport serem jovens, chegou a essa conclusão observando os dados
da tabela. Percebendo a discussão, a pesquisadora interferiu, aproveitando para
esclarecer o que é uma pesquisa e falando para todas as duplas, disse:
95
98
Olga: Pessoal, numa pesquisa a gente não sabe qual é o resultado e é por isso que estamos pesquisando. Por exemplo, eu posso achar que toda mulher de 30 anos prefere usar cabelos curtos, mas isso é o que eu imagino que seja, porque todas as mulheres que eu conheço dessa idade usam cabelos curtos. Aí eu pergunto: Mas, eu conheço todas as mulheres de 30 anos? Será que se eu for perguntar a muitas mulheres, por exemplo, 1000 (mil) mulheres de 30 anos (eu não conheço mil mulheres de trinta anos), que moram em lugares bem diferentes umas das outras, será que eu vou encontrá-las todas usando cabelos curtos? Bem, pode ser que sim, mas pode ser que não. Então vamos supor que eu faça uma entrevista com essas mulheres e descubra que 789 das mulheres que eu entrevistei disseram que preferem os cabelos longos. Portanto, a pesquisa serve, de certa forma, para me ajudar a constatar algo que eu tenha observado. E aí os resultados podem me mostrar que eu estava enganada. Entenderam?
Durante a observação da videografia da Dupla 03 realizada durante a 2ª
sessão, os estudantes mantiveram alguns diálogos que, em muitos momentos,
acontecem quase por monossílabos e que, se analisados isoladamente, não fazem
sentido. O diálogo5 a seguir explica o fato citado:
(1) 3A: Clica aqui.
(2) 3B: Nesse?
(3) 3A: Sim.
(4) 3B: Legal.
(5) 3A: Mexe.
(6) 3B: Assim?
(7) 3A: Puxa pra lá.
(8) 3B: Já sei.
(9) 3A: Agora.
(10) 3B: Tá bom assim.
Um aspecto registrado no protocolo de observação pela pesquisadora refere-
se ao fato dos dois componentes das duplas estarem diante da tela do computador
e, na maioria das vezes, apontarem para as ferramentas as quais o parceiro logo
compreende o que o outro quer dizer.
Quando o diálogo é associado ao que estão executando na tela do
computador, com o software TinkerPlots, o episódio passa a ter sentido.
5 No diálogo utilizamos uma numeração ao lado de cada fala para que seja possível compreender a
análise referente e essas falas.
96
99
Através da videografia foi possível analisar o trecho do diálogo acima,
correspondente ao intervalo entre a organização dos dados na ferramenta Card,
passando, em seguida, ao uso da ferramenta Table até o momento quando um dos
estudantes sugere que utilizem a ferramenta Plot. É nesse instante que se registra a
fala (1) do diálogo, quando o estudante 3A diz, ―clica aqui‖. Ver a Figura 41.
FIGURA 41 – Plot da Dupla 03 na 2ª sessão
No momento em que a videografia registra a imagem da Figura 41, um dos
estudantes sugere que o outro clique num determinado local da tela ao qual ele
indicou apontando com o dedo. O estudante 3B indicando com a seta do mouse
sobre um dos objetos, pergunta se é esse o local, como informa a fala (2) do
diálogo, ―nesse?‖, conforme mostra a Figura 42.
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100
FIGURA 42 – Plot da Dupla 03 na 2ª sessão
Na Figura 42, observa-se que um dos objetos representados por uma das
bolinhas verdes, aparece, então, com contorno mais destacado e com a seta do
mouse sobre a mesma, indicando que o estudante ao perguntar ―nesse?‖, se referiu
a este objeto.
Com a resposta afirmativa, ―sim‖, expressa na fala (3) do diálogo, os dois
iniciaram o manuseio dessa ferramenta e o estudante 3B diz ―legal‖ como informa a
fala (4) do diálogo. O estudante 3A sugere ao parceiro que movimente mais o objeto
dizendo ―mexe‖ como informa a fala (5), ao que o parceiro pergunta ―assim?‖, como
informa a fala (6) do diálogo e, arrastando um dos objetos, os separou criando os
grupos ―other‖ e ―santa cruz‖, como mostra a Figura 43.
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101
FIGURA 43 – Plot da Dupla 03 obtido na 2ª sessão, utilizando o atributo ―time‖
Ao separar os objetos em dois grupos, o estudante 3B diz ―Puxa pra lá‖, como
informa a fala (7) do diálogo, sugerindo ao estudante 3A que arraste o objeto
representado pela bolinha laranja na Figura 43, para outro lado ao que, esse
estudante compreende e responde ―Já sei‖, como informa a fala (8) do diálogo e
imediatamente, separando esse objeto em outro grupo, criando, dessa forma, os
grupos ―sport‖, ―náutico‖ e ―santa cruz‖, momento este capturado na videografia e
ilustrado na Figura 44.
99
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FIGURA 44 – Plot da Dupla 03 obtido na 2ª sessão, utilizando o atributo ―time‖
No momento da construção do Plot da Figura 44, o estudante 3A,
conseguindo separar todos os objetos nos grupos correspondentes aos times, disse
―Agora‖, como informa a fala (9) do diálogo, ao que, o estudante 3B, satisfeito com o
resultado obtido, completou dizendo ―Tá bom assim.‖, como informa a fala (10) do
diálogo.
Através do relato desse episódio é possível inferir que os estudantes da Dupla
03, não apenas manuseiam as ferramentas do software com facilidade como,
também, demonstram ter compreensão das suas funções e dos resultados que
podem obter da sua utilização.
Dando continuidade à observação dos registros da videografia, em outro
episódio, os estudantes continuaram o trabalho, utilizando a ferramenta Plot, no qual
se identificava o atributo ―time‖ no eixo horizontal. Nesse mesmo Plot, eles inseriram
o atributo ―religião‖ que ficou localizado no eixo vertical do Plot. A Figura 45, a
seguir, ilustra esse episódio.
100
103
FIGURA 45 – Plot da Dupla 03 obtido na 2ª sessão utilizando os atributos ―time‖ e ―religião‖
Se compararmos as Figuras 44 e 45, é possível perceber que os atributos
―sport‖, ―náutico‖ e ―santa cruz‖ encontram-se em posições diferentes. Isso se explica
porque, no espaço de tempo compreendido entre a construção do Plot da Figura 44
e a construção do Plot da Figura 45, os estudantes movimentaram esses atributos
mudando de posição, possibilitando à pesquisadora deduzir que a dupla tentou
verificar se essa mudança de posição poderia causar modificações nos resultados.
Percebendo que os resultados eram os mesmos, os estudantes da Dupla 03
mantiveram o Plot construído e ilustrado na Figura 45 e ativaram um novo Plot para
trabalhar com os atributos ―time‖ e ―idade‖. A Figura 46 exibe o resultado obtido.
101
104
FIGURA 46 – Plot da Dupla 03 obtido na 2ª sessão utilizando os atributos ―time‖ e ―idade‖
Inicialmente, a dupla pretendeu analisar a relação entre os atributos time
preferido e religião, conforme foi descrito no primeiro diálogo da Dupla 03. Porém,
como os estudantes focaram, também, a questão da idade, começaram o trabalho
com os atributos ―time‖ e ―idade‖. A Figura 46 registra outro momento da dupla,
quando realizaram a interpretação com outros atributos, no caso, ―time‖ e ―idade‖.
Ao final da 2ª sessão, como já foi dito, os estudantes apresentaram seus
resultados. Nesse momento, a Dupla 03, expondo as imagens ilustradas nas Figuras
40 (a tabela), 45 (o Plot ―time‖ x ―religião‖) e 46 (o Plot ―time ― x ―idade‖) concluíram
que os resultados, através das representações gráficas obtidas, apontaram que os
torcedores do time do Sport são os mais jovens e que a religião não define qual é o
time preferido das pessoas, pois metade dos torcedores são católicos e metade são
evangélicos (ver Figura 45). O estudante 3B, durante a apresentação do trabalho da
dupla, apontando para o Plot obtido (ver Figura 46), deduz:
3B: A nossa pesquisa mostrou que os mais jovens torcem pelo Sport.
102
105
Sobre essa conclusão (a que a dupla chegou) de que os torcedores do Sport
são os mais jovens, a pesquisadora questionou tal dedução, uma vez que,
anteriormente, um dos estudantes, com base nas informações contidas na tabela,
defendeu a ideia de que não eram os mais jovens. A dupla explicou que eles se
referiam aos mais jovens entre aqueles da pesquisa e que, antes, quando um dos
estudantes defendeu a ideia de que os torcedores do Sport eram os mais jovens, se
referia aos jovens da faixa etária entre 12 e 16 anos, portanto como na tabela a
maioria dos torcedores do Sport estava na faixa etária registrada entre 27 e 30 anos,
não poderiam ser considerados como mais jovens. Ao continuar a apresentação dos
resultados, ainda o estudante 3B, mostrando a Figura 45, acrescenta:
3B: A gente também viu que tem mais Evangélicos torcendo pelo Sport do que pelo Santa Cruz e que nenhum Evangélico torce pelo Náutico.
A pesquisadora estimula uma discussão e questiona:
Olga: Então, porque vocês acham que isso acontece? De nenhum Evangélico torcer pelo Náutico? 3A: Éééé...... Será porque eles não têm fé de que esse time possa ganhar?
A discussão continuou de forma agradável, com algumas brincadeiras, mas
foi possível perceber que os estudantes demonstravam compreensão quanto à
organização e à interpretação dos dados. Eles se mostraram mais familiarizados
com os recursos da ferramenta Plot e a utilizaram com bastante facilidade. Mais
adiante, um estudante da Dupla 03, comentou:
3A: Eita, nem precisava saber se é fumante ou não. Isso aí não interferiu em nada.
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106
Essa afirmação do estudante 3A demonstra que a dupla compreendeu o
significado e objetivo da pesquisa que simularam realizando a interpretação dos
dados organizados e manipulados através da ferramenta Plot, com segurança.
6.2.4 2ª Sessão – Dupla 04
Ao iniciar o trabalho da 2ª sessão, a Dupla 04 optou por registrar os dados
utilizando a ferramenta Cards para simular uma pesquisa conforme foi sugerido para
essa sessão. Os atributos inseridos foram ―nome‖, ―idade‖, ―sexo‖, ―fumante‖, ―dirige‖
e ―bebe‖ como mostra a Figura 47.
FIGURA 47 – Cards da Dupla 04 durante a 2ª sessão
Após o registro no Cards, a Dupla ativou a ferramenta Table e obteve a
distribuição dos dados em forma de tabela conforme ilustra a Figura 48.
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FIGURA 48 – Tabela obtida com os dados do Cards
Durante o desenvolvimento da 2ª sessão, a pesquisadora observou que a
Dupla não teve dificuldades em manusear as ferramentas Cards e Table, porém, a
partir do momento que obtiveram os dados distribuídos na tabela, demonstraram
dificuldade em trabalhar com outros recursos do software, como a ferramenta Plot,
por exemplo. Solicitaram, por várias vezes, ajuda à pesquisadora, o que a fez
perceber que a dupla não sabia exatamente o que queriam fazer e,
consequentemente, que ferramenta poderiam utilizar.
A pesquisadora questionou a dupla sobre o tema da pesquisa, isto é, sobre o
que pretendiam investigar e a mesma não informou com segurança quais eram as
intenções da simulação de pesquisa. A pesquisadora perguntou, então, porque
escolheram aqueles atributos e a dupla, ainda sem muita clareza do que pretendiam,
apenas informaram que iriam procurar saber alguma coisa sobre os motoristas.
A observação da pesquisadora durante a realização do trabalho da Dupla 04,
nessa sessão, fez com que a mesma verificasse que os estudantes após o registro
dos dados fictícios no Cards e a obtenção da tabela usando a ferramenta Table, ao
ativar a ferramenta Plot, não sabiam o que fazer. A videografia mostra episódios
sem diálogos significativos, com movimentos aleatórios e sem uma representação
gráfica que pudesse fornecer informações acerca dos dados. Os estudantes
105
108
experimentaram as opções do menu Plot e finalizaram o trabalho dessa sessão com
a construção ilustrada na Figura 49.
FIGURA 49 – Plot da Dupla 04 utilizando a opção Fuse Circular
Ao analisar a videografia associada aos registros das observações da
pesquisadora durante o trabalho da Dupla 04, a mesma percebeu que os estudantes
dessa dupla demonstraram alguma dificuldade na utilização dos recursos do
software TinkerPlots para o trabalho de interpretação dos dados. Isso se verifica
durante grande parte dos registros da videografia, quando percebemos a
manipulação das ferramentas do software sem muita propriedade por parte dos
estudantes.
Na simulação da pesquisa, os dados foram registrados na ferramenta Cards
com facilidade, mas, a manipulação das ferramentas Table e Plot não representou
recursos que pudessem favorecer a dupla em seu processo de interpretação dos
dados uma vez que, durante a apresentação dos resultados da simulação da
pesquisa, a dupla não conseguiu estabelecer relações entre os dados, realizando,
apenas, a leitura dos dados da tabela.
Ao ativar a ferramenta Plot esses estudantes realizaram movimentos
aleatórios dos dados dispostos e, num processo de experimentação, utilizaram a
106
109
opção Fuse Circular do menu, chegando à construção do gráfico apresentado na
Figura 49.
No momento da apresentação dos resultados, ao exibirem o gráfico da Figura
49, esses estudantes não souberam expressar o que entenderam sobre as
informações contidas na representação gráfica obtida. Ao serem questionados sobre
o motivo, então, da escolha pela ferramenta utilizada (Fuse Circular) e o que teriam
compreendido sobre os dados ali distribuídos, eles não souberam responder. Os
extratos de falas, a seguir, durante a apresentação dos resultados da Dupla 04,
ilustram esse episódio:
Olga: Como foi que vocês construíram esse gráfico?
4A: A gente clicou aqui [o estudante apontou para as opções do menu Plot].
4A: E aí fez esse gráfico de pizza.
Olga: E o que vocês podem concluir olhando para esse gráfico?
Os estudantes ficam pensativos e o estudante 4A, sugere que o parceiro responda.
4A: Fala tu.
4B: É....é...sei não.
Olga: E porque vocês escolheram essa ferramenta?
4A: A gente ficou testando e essa fez o gráfico. Num era pra fazer um gráfico?
Olga: Sim, mas por que, essa?
4A: Porque essa fez o gráfico.
A pesquisadora realizou interferências sugerindo que os estudantes
observassem os dados na tabela e comparassem com os dados organizados na
representação gráfica obtida, mas a dupla continuou demonstrando que não
compreendiam a representação obtida ao usarem a opção Fuse Circular, pois
apenas justificaram a escolha por esse recurso porque o mesmo ―fez o gráfico‖. Nas
análises dos registros escritos das observações da pesquisadora durante a
apresentação da dupla, a mesma percebeu que apesar dessa interferência
107
110
sugerindo aos estudantes que observassem os dados com o intuito de levá-los a
uma possível interpretação esses estudantes não realizaram esse processo.
6.2.5 2ª Sessão – Dupla 05
Por se tratar, como já foi explicado anteriormente, de uma simulação, os
estudantes da Dupla 05, nessa sessão, escolheram fazer uma pesquisa sobre a
preferência do time de futebol das pessoas. Definiram os atributos que acharam
necessários e lançaram na ferramenta Cards como é possível ser visto na Figura 50.
FIGURA 50 – Cards da Dupla 05 construído na 2ª sessão
O Cards da Figura 50 mostra que a dupla considerou 10 casos e atribuiu
valores fictícios aos atributos ―Nome‖, ―Idade‖, ―Sexo‖ e ―Time‖. Ao serem
questionados pela pesquisadora sobre o que pretendiam investigar, a dupla
respondeu que queriam saber se a escolha do time teria alguma relação com a
idade ou o sexo, se feminino ou masculino. Após o registro no Cards, os estudantes
ativaram a ferramenta Table e obtiveram a seguinte distribuição dos dados ilustrados
na Figura 51.
108
111
FIGURA 51 – Tabela obtida pela Dupla 05 durante a 2ª sessão
Imediatamente à obtenção da tabela da Figura 51, a Dupla 05 ativou a
ferramenta Plot e iniciou o processo de manipulação dos dados. Porém, o que foi
possível observar através da videografia dessa sessão, associado às observações
da pesquisadora durante a realização da mesma, foi que embora esses estudantes
tivessem expressado que iriam verificar a relação da escolha do time preferido com
a idade ou o sexo das pessoas, não conseguiram trabalhar com esses atributos num
mesmo Plot. A Figura 52 mostra o único Plot obtido por esses estudantes utilizando
apenas o atributo ―time‖.
FIGURA 52 – Plot obtido pela Dupla 05 durante a 2ª sessão
109
112
O Plot obtido, conforme ilustrado na Figura 52, representa a distribuição dos
sujeitos considerando, apenas, o atributo ―Time‖. A única consideração que a Dupla
pode realizar através da representação gráfica obtida foi sobre qual time possui
maior ou menor número de torcedores, isto é, qual o time preferido da maioria das
pessoas mas, por não utilizar um dos outros atributos, ―idade‖ ou ―Sexo‖, não foi
possível, à Dupla 05, fazer as conclusões com base nas intenções inicialmente
expressadas, de saber se haveria alguma relação entre a escolha do time e a idade
ou sexo das pessoas.
Durante a manipulação dos recursos do software TinkerPlots, a dupla
demonstrou facilidade no manuseio das ferramentas para registrar os dados criados
com auxílio da ferramenta Cards. Ao observar, porém, o trabalho dessa dupla, a
pesquisadora percebeu e registrou em seu protocolo de observação dessa sessão,
que os estudantes não compreenderam muito bem as possibilidades da ferramenta
Plot e a manipularam aleatoriamente até obter, apenas, a separação dos sujeitos por
time, não visualizando a possibilidade de trabalhar com dois atributos no mesmo
Plot.
No momento da apresentação dos resultados, a dupla demonstrou pouca
compreensão em estabelecer relações entre os dados e resultados obtidos,
realizando, apenas, a leitura dos dados registrados na tabela e no Plot e, através
dessas ferramentas, apenas concluíram que tem mais pessoas torcendo pelo time
do Náutico.
6.2.6 2ª Sessão – Dupla 06
Ainda sobre a 2ª sessão, analisamos os resultados do trabalho da Dupla 06
através da videografia e dos registros da observação da pesquisadora durante a
sessão. Conforme já foi explicado, lembramos mais uma vez que, nessa sessão,
todas as duplas usaram dados fictícios e, dessa forma, a Dupla 06 resolveu
investigar sobre o que os homens e as mulheres mais usam na internet: jogos, bate-
papo no MSN ou o serviço de e-mail. Os dados foram registrados usando o software
TinkerPlots com as ferramentas Cards, como ilustrado na Figura 53.
110
113
FIGURA 53 – Cards construído pela Dupla 06 durante a 2ª sessão
Os estudantes inseriram 10 casos para cada atributo, como informado na
Figura 53. Logo após os registros fictícios no Cards, os estudantes ativaram a
ferramenta Table e organizaram os dados em forma de tabela, ilustrados na Figura
54 abaixo.
FIGURA 54 – Tabela obtida pela Dupla 06 durante a 2ª sessão
A Figura 54 apenas apresenta os dados distribuídos em forma de tabela
possibilitando a visualização completa dos dados registrados no Cards, uma vez que
esta ferramenta exibe um caso por vez. Após esse resultado, a Dupla 06 ativou o
111
114
ícone da ferramenta Plot e, através da manipulação dos recursos dessa ferramenta,
inseriu dois atributos, ―Computador‖ e ―Sexo‖ de forma a obter a organização dos
dados conforme mostra a Figura 55.
FIGURA 55 – Plot obtido pela Dupla 06 durante a 2ª sessão
Na análise da videografia, a imagem vista na Figura 55, corresponde ao
momento final da distribuição dos dados através da manipulação dos objetos na
ferramenta Plot. A fala (1), do diálogo a seguir, acontece no momento em que o
estudante 6A sugere ao estudante 6B, que estava com o mouse, que arraste os
objetos para separar mais, isto é, para agrupar os casos do atributo ―Computador‖
em ―Email‖, ―Jogos‖ e ―MSN‖. O estudante 6B atende e pergunta, através da fala (2)
se a distribuição ficou satisfatória se reportando ao resultado obtido conforme
ilustrado na Figura 55.
Ainda, no diálogo, a fala (3) do estudante 3A acontece nesse mesmo
momento, respondendo à pergunta do estudante 6B, na fala (2) e já realizando a
interpretação dos dados. As falas (3) e (4) do diálogo foram registradas no instante
da obtenção final do Plot mostrado na Figura 55, no qual os estudantes relacionaram
os dados do atributo ―Computador‖ com os dados do atributo ―Sexo‖.
(1) 6A: Mexe aí para separar mais.
(2) 6B: Tá bom assim?
(3) 6A: Tá. Dá para ver que os homens usam mais para jogos.
(4) 6B: E as mulheres gostam mais do MSN.
112
115
Ao chegarem à conclusão, verificada nas falas (3) e (4) do diálogo, os
estudantes demonstraram compreensão na interpretação dos dados, expressando,
inclusive, que souberam utilizar dois atributos no mesmo Plot para a realização
dessa interpretação buscando atender ao objetivo inicial da dupla que era investigar
sobre o que os homens e as mulheres mais usam ao acessar a Internet.
6.2.7 Definição do Tema para Pesquisa com Dados Coletados
Aos estudantes participantes da nossa pesquisa, propomos que escolhessem
um tema para que pudessem estudar, coletar dados e interpretá-los, usando o
software TinkerPlots. Ainda nessa sessão, todos os estudantes participantes da
pesquisa foram reunidos para que eles escolhessem um tema para a realização de
uma pesquisa com dados reais que seriam coletados e trabalhados a partir da 3ª
sessão. Durante a discussão sobre o que seria pesquisado, o estudante 6A se
destacou pela forma de se comunicar, pelas sugestões dadas que, algumas vezes,
influenciava a opinião dos demais estudantes. Ao final das discussões, todos os 12
estudantes concordaram por dar continuidade ao trabalho proposto pela professora
de Ciências Naturais sobre saúde alimentar.
Procuramos, junto à referida professora de Ciências Naturais, conhecer o
trabalho que a mesma havia proposto aos estudantes. Ela nos relatou que um dos
conteúdos que iria trabalhar com os alunos era a classificação dos alimentos
(proteínas, lipídeos, carboidratos etc) e para isso usaria os grupos que compõem a
pirâmide alimentar. Para motivar os alunos, a professora chamou a atenção dos
mesmos para dois problemas atuais: a busca, principalmente, das meninas, por um
corpo ―perfeito‖, magro que as leva a dietas, às vezes, pobre em valor nutritivo e, a
obesidade infantil cada vez mais comum nos dias de hoje, causadas, muitas vezes,
por alimentação inadequada.
Para motivar os estudantes, a professora fez uso da Internet, em sites que
ajudam a calcular o peso6 ideal. Segundo a fala da professora, os estudantes
6 A massa corporal é, popularmente, chamada de peso. Como foi assim que tanto a professora de
Ciências Naturais quanto os estudantes se referiram a essa grandeza, aqui nesta pesquisa foi adotada a mesma denominação.
113
116
ficaram ―bastante admirados ao se acharem com o peso ideal quando os resultados
apontavam outra coisa‖. Depois, disso, na tentativa, também, de estimular, os jovens
a buscarem uma re-educação dos hábitos alimentares, ela sugeriu que cada um
construísse a sua própria pirâmide alimentar para depois comparar com a pirâmide
proposta pela Organização Mundial da Saúde.
No contexto da atividade proposta, os estudantes perceberam que poderiam
realizar uma pesquisa para entender melhor as causas de problemas como a
obesidade que estariam relacionadas à alimentação. Os estudantes organizaram um
questionário e entrevistaram 30 estudantes da escola onde estudam para a coleta
dos dados.
Para a aplicação do questionário, a pesquisadora orientou os participantes
quanto à forma de abordagem aos estudantes que responderiam o questionário
sugerindo que, antes de iniciarem as perguntas, apresentassem, resumidamente, o
trabalho que estavam desenvolvendo.
O questionário utilizado na entrevista era composto de nove perguntas
apresentadas no Quadro 04 a seguir.
1- Nome:
2- Sexo:
3- Idade:
4- Peso:
5- Quantas refeições faz por dia:
6- O que prefere comer:
7- O que costuma beber:
8- Pratica esporte:
9- O que costuma comer na hora do lanche:
QUADRO 04 – Questionário elaborado pelos estudantes participantes da pesquisa
114
117
No questionário do Quadro 04, todas as questões eram abertas e foram
elaboradas pelos próprios estudantes participantes desta pesquisa não havendo
interferência da pesquisadora quanto a esse aspecto.
Na pergunta de número 2, sobre o sexo masculino ou feminino, alguns
estudantes registraram apenas as inicias ―F‖ ou ―M‖ como aparece nos registros dos
Grupos7 03, 05 e 06 no Anexo A. Nas perguntas de número 6 e 7, o que prefere
comer e o que costuma beber, respectivamente, os estudantes se referiram à
refeição principal. Na pergunta de número 8, os estudantes solicitaram apenas a
resposta ―sim‖ ou ―não‖ conforme pode ser constatado no Anexo A. No caso de
respostas afirmativas para a pergunta 6 não foi solicitado que se especificasse o tipo
de esportes. Na pergunta de número 9, o que costuma comer na hora do lanche, os
estudantes se referiram ao que costumavam lanchar na hora do recreio, na escola.
6.2.8 Resultados da 2ª Sessão
O objetivo nessa 2ª sessão, definido no protocolo de observação da
pesquisadora, conforme apresentado no Apêndice B, buscou, através da análise dos
registros de suas observações e das videografias do trabalho com os estudantes
participantes da pesquisa, verificar como esses estudantes utilizaram as ferramentas
do software TinkerPlots durante a organização e interpretação dos dados simulados
pelos mesmos.
Durante o desenvolvimento da 2ª sessão, percebeu-se que o software
TinkerPlots favoreceu o processo de organização e interpretação de dados para a
metade dos estudantes participantes da pesquisa. As Duplas 01, 03 e 06 serviram
de parâmetro para essa consideração devido aos resultados apresentados nessa
sessão. As demais duplas não desenvolveram o processo de interpretação de dados
ao utilizarem as ferramentas Cads, Table e Plot do software TinkerPlots o que
sugere que, nesses casos, o software por si só, não representou recurso suficiente
para promover o trabalho de interpretação de dados utilizando apenas o software.
7 Para identificação do questionário aplicado por cada dupla, na hora da entrega à pesquisadora, a
mesma solicitou que identificassem como ―Grupo 1‖ o questionário aplicado pela Dupla 01 e assim, analogamente, com as demais duplas.
115
118
6.3 3ª Sessão: O TinkerPlots para a Organização de Dados Coletados
Nessa sessão, os estudantes deram início ao trabalho de organização e
interpretação de dados reais coletados através de questionário. O processo de
coleta dos dados se deu da seguinte forma: após a definição das perguntas que
iriam compor o questionário, a pesquisadora digitou e imprimiu o material em 6
cópias. Cada cópia continha 5 questionários iguais, para serem aplicados a 5
estudantes não participantes desta pesquisa, conforme pode ser visto no Apêndice
F. Cada dupla recebeu uma cópia desse material para fazer as perguntas a 5
estudantes da escola, do 6º ao 9º ano do Ensino Fundamental. No total, o
questionário foi aplicado a 30 estudantes.
Com todas as perguntas respondidas, cada dupla entregou o material à
pesquisadora que produziu 5 cópias de cada um para que as 6 duplas tivessem
todas as respostas coletadas e trabalhassem com o universo de 30 sujeitos. Um
conjunto de 30 questionários respondidos está apresentado no Anexo A.
Mantendo as mesmas duplas das sessões anteriores, os estudantes iniciaram
a terceira sessão recebendo da pesquisadora uma cópia de cada questionário para
registrar os dados coletados, utilizando a ferramenta Cards do software TinkerPlots.
Como eram dados referentes a 30 sujeitos, as duplas necessitaram de um
espaço de tempo maior do que o da sessão anterior, na qual os estudantes
trabalharam com um número de atributos entre 4 e 7 e 10 casos para cada atributo
com exceção da Dupla 01, que utilizou 13 casos.
Dessa forma, grande parte do tempo previsto para o desenvolvimento da 3ª
sessão foi utilizado para a digitação dos dados no Cards e organização dos mesmos
na tabela fazendo com que o trabalho dessa sessão se assemelhasse ao da sessão
anterior diferenciado, no entanto, quanto à natureza dos dados que não eram mais
fictícios. Assim sendo, embora a exploração das opções do menu da ferramenta Plot
tenha sido realizada nessa sessão, a pesquisadora decidiu por descrever, aqui,
apenas os trabalhos das duplas que, durante a 3ª sessão, apresentaram ―novidades‖
quanto ao uso das ferramentas do software TinkerPlots para a interpretação de
dados em relação aos já observados e descritos anteriormente nas outras sessões.
Por esse motivo, aqui não serão descritos os trabalhos de cada dupla, isoladamente,
116
119
como foi feito na descrição da 2ª sessão. Ao final dessa sessão as duplas não
procederam à apresentação de seus resultados como na sessão anterior.
Apenas as Duplas 05 e 06 apresentaram novos resultados que serão
descritos nessa subseção, porém esses resultados não foram verificados
diretamente na ação de interpretação, mas, sim, durante a organização dos dados
coletados.
6.3.1 3ª Sessão – Dupla 05
Como já foi dito, aqui não serão descritos de forma detalhada, minuciosa, o
trabalho de cada dupla, mas entre os episódios que mereceram destaque está o
ocorrido com a Dupla 05. Durante a organização dos dados na ferramenta Cards,
esses estudantes não se preocuparam com o fato de duas palavras ou expressões
significarem a mesma coisa, porém para o software, escritas diferentes, representam
coisas diferentes.
A Dupla 05 registrou os dados conforme estavam escritos no questionário. No
entanto, ao utilizarem a ferramenta Plot, verificaram que as pessoas que preferem
feijão com arroz ou as que preferem arroz com feijão deveriam estar agrupadas na
mesma categoria, pois significa que as duas preferem o mesmo tipo de alimento.
Entretanto, o software TinkerPlots localizou os dois sujeitos em grupos diferentes.
Isso fez com que os estudantes percebessem que a forma de registro dos
dados no software deve ser a mesma quando se tratar da mesma categoria,
conforme concluiu a pesquisadora através da análise dos registros das observações
sobre essa dupla, durante o trabalho na 3ª sessão registrados no seu protocolo de
observações.
O fato se repetiu com outras respostas dos entrevistados como lasanha,
lasanha com carne etc. Na Figura 56 está ilustrado esse fato.
117
120
FIGURA 56 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 05 na 3ª sessão
Na Figura 56, podemos ver as setas indicando ―lazanha de carne‖ e
―lazanha‖, em linhas diferentes. Cada bolinha representa um sujeito. Na linha
indicada pela seta e referente à ―lazanha de carne‖ é possível ver apenas 1 bolinha,
o que significa que apenas 1 sujeito prefere esse tipo de alimento. Na linha indicada
pela seta e referente à ―lazanha‖, há apenas 5 bolinhas, o que significa que 5
sujeitos preferem lasanha. Se a intenção não era descrever a preferência por tipos
diferentes de lasanha, e sim, apenas considerar todas as variedades de lasanha
como apenas lasanha, então seriam 6 sujeitos distribuídos numa única linha, como o
nome lasanha, por exemplo.
Os estudantes da Dupla 05 demonstraram um pouco de dificuldade em
reorganizar os dados para, posteriormente, interpretá-los e solicitaram a ajuda da
pesquisadora quanto à forma como deveriam nomeá-los. Após as explicações, a
Dupla 05 reorganizou os dados conforme mostra a Figura 57.
118
121
FIGURA 57 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 05 na 3ª sessão
Na Figura 57, os estudantes da Dupla 05 organizaram o Plot com a
distribuição, apenas, do atributo ―comidapreferida‖. Nessa construção percebe-se
que os estudantes consideraram como ―lazanha‖ todas as respostas do questionário
para lasanha e todas as suas variações. Dessa forma observamos, na linha indicada
pela seta, que existem 6 sujeitos distribuídos na linha referente a esse caso.
Ao analisar as videografias dessa sessão, bem como as próprias observações
no momento das atividades desenvolvidas pelos participantes, percebemos que
esses estudantes já demonstravam uma compreensão maior sobre o uso das
ferramentas do software para o processo de interpretação de dados em comparação
com as sessões anteriores e que a facilidade no manuseio das ferramentas,
provavelmente, se deu, pelo fato do software apresentar uma plataforma simples e
dos estudantes apresentarem familiaridade com os recursos da Informática. Durante
a 3ª sessão, a pesquisadora observou como esses estudantes, rapidamente,
associaram vários ícones ao seu significado, sem solicitar nenhum auxílio.
119
122
6.3.2 3ª Sessão – Dupla 06
O registro dos dados, coletados através de questionário aplicado com outros
estudantes da escola, levantou algumas dúvidas, pois, os estudantes começaram a
perceber que ficava difícil organizar algumas informações, devido à variedade de
respostas. Para ilustrar esse fato, utilizaremos o exemplo da questão 6, ―o que
prefere comer‖. Por ser uma pergunta aberta como as demais e, não havendo
opções para serem escolhidas, sendo assim, a variedade de respostas obtidas foi
enorme, pois cada aluno especificava o que mais gostava, como lazanha, macarrão,
feijão, rosbife, bife mal passado etc. Foi, então, que o estudante 6A sugeriu uma
solução para o problema.
O diálogo, a seguir, ilustra um trecho da conversa entre a Dupla 06 formada
pelos estudantes 6A e 6B. Durante o diálogo, esses participantes se referem a
algumas orientações que a professora de Matemática que, por questões éticas,
doravante será aqui identificada como Professora M, tenha trabalhado em algum
outro momento, nas aulas de Matemática.
Cada fala está identificada por números para que o leitor compreenda melhor
as explicações relacionadas ao diálogo que virão a seguir.
120
123
( 1) 6B: Eita! Isso tá difícil de arrumar aí nessa tabela.
( 2) 6A: Mas, tem que colocar todas as respostas.
( 3) 6B: Tá bom. Deixa que eu digito agora.
( 4) 6A: Peraí, 6B! Isso não vai dar certo. A gente não vai poder fazer nada depois. Lembra daquele gráfico que Professora M mostrou pra gente?
( 5) 6B: Qual?
( 6) 6A: Aquele, no primeiro dia que a gente veio aqui pra fazer esse trabalho. Tinha um, naquele cartaz, que até 2A disse que não tava entendendo porque tinha: motorizado e não motorizado.
( 7) 6B: Ah! Lembro! Mas, o que é que tem a ver com esse aqui?
( 8) 6A: Lembra não? Que 2A não tava entendendo, porque o gráfico era sobre como os alunos iam para escola e aí ele perguntou o que era motorizado e não motorizado. Aí, Professora M disse que, juntou tudo que era carro, moto, ônibus, metrô, e chamou de motorizado porque tinham motor e quem ia a pé pra escola ela colocou não motorizado pra ficar melhor.
( 9) 6B: Eita! Foi mesmo! Mas, como é que a gente vai fazer isso aqui? Aqui não tem motor?
(10) 6A: Você é muito engraçadinho, 6B, mas eu sei que você entendeu. A gente vai fazer grupos. A gente vai olhar todas as respostas e vamos marcar do lado se é fritura, massa ou... deixa eu ver.... o que é mesmo que tem mais na pirâmide? Pensa aí, também.
(11) 6B: Deixa eu ver... hum... fruta? Pão? Carne? Lembro de tudo, não.
(12) 6A: Perai. Olga, posso usar a internet pra ver uma coisa da pirâmide que a gente tá precisando?
(13) Olga: O que é que vocês estão precisando?
(14) 6A: É que a gente quer formar grupo porque tá difícil colocar todas as respostas. Aí a gente quer ver os grupos da pirâmide. Pode?
(15) Olga: Pode.
O diálogo mostra como esses estudantes demonstram compreensão do
objetivo do trabalho, percebendo que alguns dados podem dificultar o processo de
interpretação. As falas (8) e (10) do estudante 6A, no episódio apresentado aqui,
refletem a ação da dupla quanto à categorização dos dados conforme informa o
estudante 6A, quando diz ―a gente vai fazer grupos‖.
Como esses estudantes haviam desenvolvido um trabalho com a professora
de Ciências Naturais que envolvia a pirâmide alimentar, visualizaram esta como uma
possível forma de agrupar os dados referentes às respostas da pergunta de número
6 do questionário. A fala 14 do diálogo mostra essa decisão em busca da solução
para o problema em questão: a organização dos dados referentes ao atributo
121
124
―COMIDAPREFERIDA‖. Esta foi a grafia utilizada para denominar o atributo ―o que
prefere comer‖ como pode ser visto na Figura 58.
FIGURA 58 – Cards construído pelos estudantes da Dupla 06
A Figura 58 mostra o Cards construído pela Dupla 06, no qual podem ser
vistos os atributos definidos para representar cada pergunta do questionário. Assim,
onde se vê o atributo ―REFEICOES‖, por exemplo, encontram-se os registros dos 30
casos, isto é, das 30 respostas para a pergunta 6, ―quantas refeições faz por dia‖.
De forma semelhante, os estudantes atribuíram, às outras perguntas, um termo
alusivo à pergunta, expresso numa única palavra, pois a configuração do software
não aceita, no registro dos atributos, espaço entre as palavras. Lembramos, aqui,
novamente, que a configuração do software não possibilitou a grafia de palavras
com a devida acentuação gráfica da língua portuguesa.
Após algum tempo tentando classificar as respostas de acordo com os grupos
da pirâmide alimentar, os estudantes 6A e 6B, solicitaram ajuda à pesquisadora para
agrupar as respostas e chegaram a outra conclusão: as respostas poderiam ser
agrupadas de outra forma, como pode ser visto na Figura 59.
122
125
FIGURA 59 – Table obtida pelos estudantes da Dupla 06
Na Figura 59, observamos que os estudantes consideraram todas as
respostas para lazanha, macarrão, pizza etc como massa (os registros antes de
serem categorizados encontram-se no Anexo A). Batata frita, coxinha, pastel, bife
etc eles atribuíram a categoria de fritura. E assim, de forma semelhante com outros
tipo de alimentos, a Dupla 06 categorizou as respostas em massa, fritura, cereal e
fruta.
Como também pode ser visto na tabela da Figura 59, o mesmo aconteceu,
com o registro do peso, porém, com a primeira ideia já em prática e, com base nos
123
126
conhecimentos sobre o peso ideal8 para cada faixa etária, que já haviam adquirido
no trabalho com a professora de Ciências, foi rápida a decisão por criar categorias
também para esse atributo estabelecendo os valores que estariam abaixo da média,
na média e acima da média.
As demais duplas apresentaram as mesmas dificuldades quanto ao registro
dos dados coletados por terem respostas bastante variadas e a pesquisadora
orientou sobre a possibilidade de agrupar os dados em categorias. Após a
explicação, cada dupla organizou os dados conforme achou conveniente.
Ainda na 3ª sessão, verificamos outro episódio registrado na videografia que
destacamos em nossas análises. Continuando o trabalho, os estudantes da Dupla
06 estabeleceram um diálogo que será intercalado, aqui, pelas imagens capturadas
no momento de algumas falas.
Na videografia, o momento em que os estudantes dispõem dos dados apenas
no Cards e no Table, verificamos as imagens ilustradas nas Figuras 58 e 59. Nesse
momento, tem-se a fala do estudante 6A sugerindo ao colega que clique sobre o
botão Plot que se localiza na barra de ferramentas do software. O estudante 6A, diz:
6A, clica aí no botão Plot para a gente ver uma coisa.
6B: Ver o quê?
O estudante 6B questiona o que deve ser visto com tal ação ao que o
estudante 6A responde:
6A: O que é que tem a ver o tipo de alimento com quem tá com o peso acima da média.
Essa fala do estudante 6A demonstra, pela explicação dada ao colega, que o
mesmo compreende o objetivo da pesquisa. A videografia mostra movimentos nos
objetos (bolinhas) distribuídos no Plot ao que o estudante 6B, comenta:
8 Os estudantes participantes desta pesquisa já haviam desenvolvido um trabalho com a professora
de Ciência Naturais que envolvia a questão da massa corporal adequada para cada faixa etária (aqui chamada de ―peso ideal‖). Com base nesses conhecimentos os estudantes classificaram o peso como abaixo, na média ou acima da média.
124
127
6B: Mas, só aparece as bolinhas.
Essa fala do estudante 6B é registrada no momento em que a videografia
registrou a imagem ilustrada na Figura 60 a seguir:
FIGURA 60 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 06 na 3ª sessão
A Figura 60 representa o instante em que, após o registro dos dados
coletados nas ferramentas Cards e Table, o estudante 6B, da Dupla 06, ativa a
ferramenta Plot. Essa imagem, na videografia, corresponde ao momento da fala do
estudante 6A, indicada no extrato de fala seguinte:
6A: Mexe aí, puxando, como Olga mostrou pra gente. Puxa uma bolinha.
Como já foi explicado anteriormente, ao clicar sobre um dos objetos, nas,
‖bolinhas‖, conforme se refere o estudante 6A em sua fala, ao arrastá-lo com o
mouse, define-se os grupos separadamente, porém, aqui nesse exemplo nada foi
verificado pois, num momento pouco depois do registro da imagem da Figura 60,
verificamos o registro da imagem da Figura 61.
125
128
FIGURA 61 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 06 na 3ª sessão
Ao obter a Figura 61, o estudante comparando com a distribuição anterior
ilustrada na Figura 58, comenta:
6B: Continua do mesmo jeito.
Percebe-se, na videografia, que por mais que o estudante 6B movimentasse
as ―bolinhas‖ nada se modificava de forma significativa como pode ser visto na
Figura 61 e, ao que, o estudante 6B se refere dizendo que ―continua do mesmo
jeito‖.
A Figura 61, embora se pareça com a Figura 60, ela representa o mesmo
Plot, porém, obtido instantes depois após a movimentação de alguns de seus
objetos. Como não há nenhum atributo inserido, os objetos permanecem distribuídos
de forma aleatória. Como não se observa quase nenhuma diferença entre as duas
imagens que remeta a considerações sobre os dados, o estudante 6B, em sua fala,
diz que os objetos continuam do mesmo jeito.
126
129
Nesse momento o estudante 6A percebendo o motivo por não estarem vendo
qualquer modificação no Plot, pede o controle do mouse ao colega afirmando que
sabe o que deve ser feito, conforme mostra o extrato de falas a seguir:
6A: Ah! Tem que fazer uma coisa. Me dá aqui.
6B: Fazer o quê?
6A: Me dê o mouse que eu lhe mostro.
6B: Tá bom. Mas, depois sou eu.
O estudante 6B concorda e, após algumas tentativas arrastando o atributo do
Cards o estudante 6A insere os atributos ―COMIDAPREFERIDA‖ e ―PESO‖
verticalmente e horizontalmente, respectivamente, como mostra a Figura 62.
FIGURA 62 – Plot obtido pelos estudantes da Dupla 06 na 3ª sessão
No momento em que o estudante 6A está realizando a construção ilustrada
na Figura 62, na videografia registramos o seguinte extrato de falas:
6A: É só puxar lá do Cards, a comida preferida e o peso. Veja.
6B: É mesmo. Agora dá para ver alguma coisa. Vê só: quem come mais massa tá acima do peso.
127
130
Na figura 62 observamos a organização dos dados obtida com a ferramenta
Plot no qual o estudante 6A inseriu o atributo ―COMIDAPREFERIDA‖ e ―PESO‖ de
forma a estabelecer uma relação entre esses dados. Para inserir os atributos no
Plot, o estudante apenas arrastou o atributo do Cards para dentro do Plot.
Esses episódios observados durante a 3ª sessão, com a Dupla 06, mostram
que esses estudantes não só manipularam as ferramentas do software com
facilidade como também realizaram o processo de interpretação dos dados através
do uso dessas ferramentas.
6.3.3 Exploração dos Recursos da Ferramenta Plot
Outra tarefa desenvolvida na 3ª sessão foi a exploração dos recursos do
menu da ferramenta Plot. Ao concluir a digitação dos dados, os estudantes
manipularam as ferramentas Table e Plot, como já haviam trabalhado antes e a
pesquisadora solicitou que explorassem as opções da ferramenta Plot conforme
mostra a figura 63.
FIGURA 63 – Opções do menu da ferramenta Plot exploradas na 3ª sessão
128
131
A figura 63 mostra um Plot ativo no qual as opções do menu estão exibidas.
São 10 opções que não serão descritas aqui. Na descrição da 4ª sessão, algumas
delas serão mais bem explicadas.
Durante a exploração livre das opções do menu da ferramenta Plot, que não
contou com explicações prévias por parte da pesquisadora, a mesma classificou as
ações dos estudantes, conforme pode ser visto no Apêndice D, e registrou as
observações sobre cada dupla durante esse trabalho no protocolo 2 de observação
da 3ª sessão. Os resultados da análise desses registros estão descritos no Quadro
05.
FERRAMENTA DUPLAS
01 02 03 04 05 06
Card B B B B B B Table B B B B B B
Plot R R B B B B
Cicle icon B B B B B B
Square icon B B B B B B
Image icon B B B B B B
Value bar horizontal R R B B B B
Value bar vertical R R B B B B
Fuse rectangular P P P P P P
Fuse circular P P P P P P
Borderless icon B B B B B B
Hide icons B B B B B B
Past image icon B B B B B B N = Nenhum; P = Pouco; R = Razoável; B = Bastante
QUADRO 05 – Domínio dos estudantes quanto ao uso das ferramentas Cards, Table, Plot e as opções do menu do Plot
No Quadro 05, os estudantes das Duplas 03, 04, 05 e 06 aparecem com a
maior parte dos recursos do software com o conceito ―B‖, atribuído pela
pesquisadora para indicar que esses estudantes demonstraram segurança na
compreensão do significado da função das ferramentas do software, não
necessitando de muita interferência por parte da mesma para a realização da tarefa.
Conforme os resultados verificados ao término da 2ª sessão, ao iniciar o
trabalho da 3ª sessão, os estudantes da Duplas 02, 04 e 05, ao utilizar a ferramenta
Plot não compreendiam bem como manipular essa ferramenta de forma a obter
relações entre atributos que possibilitassem a interpretação de dados. Considerando
129
132
os resultados verificados no Quadro 05, obtidos da análise das observações durante
a realização das atividades, ao final da 3ª sessão, esse recurso já era utilizado por 4
das 6 duplas com bastante segurança. As duplas 03, 04, 05 e 06 foram as que
conseguiram desenvolver a tarefa com maior autonomia, proporcionada, em parte,
pelos recursos do software.
O conceito ―P‖, de pouco foi aplicado quando os estudantes demonstraram
muita dificuldade, não apenas no manuseio mas, principalmente, na compreensão
do significado da função das ferramentas do software fazendo com que, a tarefa
usando essa ferramenta não pudesse ser concluída sem a presença da
pesquisadora orientando cada passo. Observando o Quadro 05 verificamos que
esse fato ocorreu com todas as duplas durante a utilização dos recursos ―Fuse
Rectangular‖ e ―Fuse Circular‖ do menu Plot. Porém, esse fato isolado não
impossibilitou que esses estudantes desenvolvessem o trabalho de interpretação de
gráfico usando outros recursos.
O conceito de ―R‖ de razoável foi aplicado quando os estudantes
demonstraram um pouco de dificuldade na compreensão do significado da função
das ferramentas do software, mas, que, com auxílio da pesquisadora, conseguiram
vencer tais dificuldades e dar prosseguimento a realização da tarefa como pode ser
observado com as Duplas 01 e 02 ao utilizarem os recursos ―Value bar horizontal‖ e
―Value bar vertical‖.
As observações durante a realização do trabalho com os estudantes no
Laboratório de Informática, utilizando o software TinkerPlots, demonstrou que o
software dispõe de ferramentas adequadas para o trabalho com gráficos. Como o
objetivo principal dessa pesquisa é investigar como os estudantes do 7º ano do
Ensino Fundamental realizam o processo de interpretação de gráficos utilizando o
software TinkerPlots, verificamos que esse processo foi facilitado, principalmente,
pela ferramenta Plot.
130
133
6.3.4 Resultados da 3ª Sessão
O Quadro 06 traz um panorama das análises das observações da
pesquisadora com base nos registros do protocolo 1 de observação dos estudantes
durante essa sessão (ver Apêndice C) em relação à 2ª sessão.
DUPLA RESULTADOS OBSERVADOS AO FINAL DA 3ª SESSÃO
01
Registro dos dados na ferramenta Cards. Construção da tabela com os dados registrados no Cards. Utilização da ferramenta Plot para exploração dos recursos do menu.
Não realizou interpretação de gráfico.
02
Registro dos dados na ferramenta Cards. Construção da tabela com os dados registrados no Cards. Utilização da ferramenta Plot para exploração dos recursos do menu.
Não realizou interpretação de gráfico.
03
Registro dos dados na ferramenta Cards. Construção da tabela com os dados registrados no Cards. Utilização da ferramenta Plot, Exploração das opções do menu da ferramenta Plot.
04
Registro dos dados na ferramenta Cards. Construção da tabela com os dados registrados no Cards. Utilizou a ferramenta Plot, sem dificuldades, diferentemente da 2ª sessão Exploração das opções do menu da ferramenta Plot.
05
Registro dos dados na ferramenta Cards. Construção da tabela com os dados registrados no Cards. Utilização da ferramenta Plot. Percepção quanto à grafia diferente de dados iguais. Exploração das opções do menu da ferramenta Plot.
06
Registro dos dados na ferramenta Cards. Construção da tabela com os dados registrados no Cards. Utilização da ferramenta Plot.
Percepção quanto à grafia diferente de dados iguais. Organização de dados em categorias. Exploração das opções do menu da ferramenta Plot.
Organização dos dados em categorias.
QUADRO 06 – Resultados das observações da 3ª sessão
Os resultados organizados no Quadro 06 se referem, apenas, à utilização das
ferramentas Cards, Table e Plot do software TinkerPlots e, as opções do menu Plot,
uma vez que, nessa sessão, o tempo disponibilizado não foi suficiente para viabilizar
a conclusão com a interpretação dos gráficos, sendo esta, realizada na 4ª sessão.
131
134
Os registros da pesquisadora em seu protocolo de observação apontam que
as Duplas 01 e 02 realizaram o registro dos dados nas ferramentas Cards e Table e,
ativaram um Plot apenas para exploração dos recursos do seu menu. Não foi
possível, diagnosticar resultados diferentes dos resultados da sessão anterior, uma
vez que o tempo disponível para esta sessão foi insuficiente para que os estudantes
dessas duplas concluíssem a tarefa de interpretação de gráficos.
A Dupla 03, embora também não tenha concluído a tarefa de interpretação de
dados, durante a exploração dos recursos do menu Plot demonstrou compreensão
na manipulação das ferramentas, mantendo a autonomia verificada na sessão
anterior.
A Dupla 04 não demonstrou, nessa sessão, as mesmas dificuldades
apresentadas na 2ª sessão em relação à utilização da ferramenta Plot, realizando o
trabalho sem solicitar auxílio à pesquisadora, porém, os mesmos fatores que
impediram um diagnóstico sobre a interpretação dos dados pelas duplas 01, 02 e 03
também se verificaram com a Dupla 04.
As Duplas 05 e 06 foram as que apresentaram resultados diferenciados
daqueles verificados na sessão anterior sugerindo que o uso da ferramenta Plot
tenha contribuído para o desenvolvimento do trabalho dessa sessão e promovendo
a construção do conceito de categorias como elemento facilitador para a
organização dos dados.
132
135
6.4 4ª Sessão: O TinkerPlots para a Interpretação de Dados Coletados
Esta sessão deu continuidade ao trabalho iniciado na 3ª sessão. Os
estudantes, manipulando os dados coletados e registrados, realizaram a
interpretação de dados coletados e organizados através de representações e
gráficas utilizando as ferramentas do software TinkerPlots. A seguir, serão descritos
os resultados de cada dupla.
6.4.1 4ª Sessão – Dupla 01
Ao dar continuidade ao trabalho iniciado na sessão anterior, os estudantes, já
com os dados registrados no Cards e na ferramenta Table, manipularam a
ferramenta Plot, na tentativa de entender que o que acontecia como os dados. A
sequência de imagens a seguir, na Figura 64, ilustra a tentativa inicial de classificar
os dados, arrastando-os de um lado para outro.
FIGURA 64 – Sequência de imagens ilustrando a manipulação dos dados através da ferramenta Plot
A Figura 64 mostra três momentos durante a manipulação da ferramenta Plot,
pelos estudantes da Dupla 01, no qual, após algumas tentativas, apenas separando
os sujeitos, esses estudantes, sem auxílio da pesquisadora, decidiram por utilizar a
133
136
opção Value Bar Vertical, nas opões do menu da ferramenta Plot e chegaram a um
nova representação gráfica, conforme mostra a Figura 65.
FIGURA 65– Opção Value Bar Vertical da ferramenta Plot
Através da análise da videografia, no momento em que os estudantes da
Dupla 01 ativaram a opção ―Value Bar Vertical‖, a imagem da Figura 65 foi
registrada e capturada pela pesquisadora. Ao utilizar essa opção, os estudantes,
verificaram algumas possibilidades de representação dos dados, conforme ilustra a
sequência, A, B, C e D, de imagens na Figura 66.
134
137
(A) (B)
(C) (D)
FIGURA 66 – Primeira representação dos dados com auxílio da ferramenta Plot usando a opção
Value Bar Vertical pelos estudantes da Dupla 01
As imagens capturadas (A) e (B) da Figura 66, correspondem ao instante em
que a dupla utilizando a opção ―Value Bar Vertical‖ da ferramenta Plot, definem, no
eixo horizontal, o atributo ―nome‖ e, no eixo vertical o atributo ―idade‖. Eles tentaram
separar todos os sujeitos do atributo ―nome‖ e, num determinado momento, um dos
estudantes percebeu que para esse atributo, eles obteriam 30 ―colunas‖ e sugeriu
que experimentassem outro atributo. Os estudantes alteraram o atributo ―idade‖ para
o atributo ―refeicoes‖, referente ao número de refeições do questionário aplicado,
como é possível ver nas imagens (C) e (D) da Figura 66.
Após algumas experimentações, a Dupla 01 decidiu pela seguinte
representação, ilustrada na figura 67.
135
138
FIGURA 67 – Segunda representação dos dados com auxílio da ferramenta Plot usando a opção Value Bar Vertical pelos estudantes da Dupla 01
A Figura 67 ilustra o resultado final da Dupla 01, no qual representaram o
gráfico da relação entre os atributos ―nome‖ e ―refeicoes‖, e decidiram por utilizar
essa representação gráfica para interpretar os dados e concluir algum resultado
sobre a investigação realizada.
A pesquisadora solicitou aos estudantes que utilizassem a ferramenta Text
que se localiza na barra de ferramentas do software TinkerPlots e registrassem as
conclusões às quais eles chegaram a partir da análise do gráfico. A Figura 68 ilustra
os registros da dupla usando a ferramenta Text, com base nos dados do gráfico da
Figura 67.
FIGURA 68 – Registro dos estudantes da Dupla 01 sobre a interpretação do gráfico obtido durante a 4ª sessão
136
139
A Figura 68 mostra o registro na ferramenta Text, que os estudantes
realizaram, seguindo a sugestão da pesquisadora para usar essa ferramenta. Ao
serem questionados como chegaram à conclusão de que os sujeitos que comem
mais, comem massa e fritura, se na representação gráfica obtida não há essa
informação, os estudantes da Dupla 01 responderam que, ao clicar sobre a coluna
de cada um dos sujeitos, na tabela, esse sujeito fica destacado e assim é possível
observar, com facilidade, outras informações a respeito dos mesmos. O Diálogo a
seguir entre a pesquisadora e o estudante 1B, ilustra esse momento registrado
através da videografia.
Olga: Tá muito bonito o gráfico de vocês. Quer dizer que vocês usaram os atributos nome e refeições. Então concluíram que quem come mais são os meninos e, Carlos, Fábio e Luiz são os que comem mais e eles comem massa e fritura. Agora, é... como é que vocês chegaram a essa conclusão, que eles comem massa e fritura, se aqui no gráfico não tem?
1B: Assim, ó Olga: É... a gente viu que quem come mais são os meninos porque aqui na... no gráfico, na coluna maior, essa, essa e essa são dos meninos Carlos, é... Fábio e Luiz. Aí, quando a gente clica aqui, aí na tabela, Carlos aparece marcado e a gente vê que ele come lasanha. Quando clica aqui em Fábio, lá na tabela mostra que ele come bife com fritas. E quando a gente clica em Luiz, ele come macarronada. Aí a gente viu que os três são os que comem mais e comem massa e fritura. Foi assim.
Analisando o trabalho realizado pela Dupla 01, foi possível perceber que
esses estudantes progrediram em seu processo de interpretação de dados
mediados por ferramentas do software TinkerPlots pois, ao final da 4ª sessão esses
estudantes realizaram o processo de interpretação dos mesmos. Além disso, esses
estudantes observaram, paralelamente, as informações contidas na representação
gráfica obtida utilizando apenas dois atributos, ―nome‖ e ―refeicoes‖ com os dados na
tabela, e conseguiram deduzir através dessas duas ferramentas, uma relação com
outro atributo, ―comidapreferida‖, não presente no gráfico.
137
140
6.4.2 4ª Sessão – Dupla 02
A Dupla 02 iniciou o trabalho da 4ª sessão utilizando os dados registrados na
sessão anterior. Selecionaram a ferramenta Plot e manipularam os dados buscando
organizá-los de forma a compreender o que os mesmos expressavam. A Figura 69
ilustra o registro dos dados dos estudantes da Dupla 02.
FIGURA 69 – Registro dos dados da pesquisa realizado pela Dupla 02
Os estudantes dessa dupla conversam pouco entre si e, embora já
demonstrem grande facilidade quanto ao manuseio dos recursos disponibilizados
pelo software, ainda não apresentam compreensão do que fazer com os dados. A
sequência de imagens a seguir, representadas na Figura 70, ilustra o momento em
que os estudantes da Dupla 02, tentaram organizar os dados.
138
141
FIGURA 70 – Manipulação dos dados pelos estudantes da Dupla 02 utilizando a ferramenta Plot
A) Os estudantes manipulam os dados classificando-os em dois grupos correspondentes a ―nao‖ (não) e ―sim‖.
B) Em seguida retornam ao Plot inicial e movimentam os dados sem classificá-los.
C) Realizam novo movimento para classificação voltando aos mesmos resultados da imagem (A)
D) Os estudantes ativam novo Plot o que sugeriu que não compreendem o que estão fazendo porque desistem do Plot anterior sem fazer qualquer observação sobre os
resultados.
139
142
As observações da videografia, no momento em que a Dupla 02 ativou um
novo Plot, conforme está mostrado na imagem (D) da Figura 70 sugerem que os
estudantes não conseguem organizar os dados buscando analisar as relações entre
os atributos de forma a realizar a interpretação dos mesmos. Percebe-se, nesse
momento que, mesmo ao ativarem um novo Plot, o processo de classificação dos
dados se repete por várias vezes, da mesma forma que no Plot anterior. Depois de
várias tentativas executando a mesma coisa, é que a dupla decide por inserir as
variáveis ―idade‖ e ―lanche preferido‖ e assim conseguem observar melhor o que
acontece com os dados coletados na pesquisa. Ver a sequência de imagens da
figura 71.
FIGURA 71 – Inserção de variáveis na ferramenta Plot pela Dupla 02
(A) Inserção da variável idade no Plot construío
(B) Inserção da variável lanche preferido no Plot construído
140
143
Ao trabalhar com as variáveis, os estudantes manipularam os dados de
diversas formas até obter a distribuição dos dados com auxílio da ferramenta Plot
conforme mostram as sequências de imagens A, B, C, D, E na Figura 72, o que
possibilitou uma compreensão melhor sobre o que é possível deduzir a partir dos
dados.
A
(A) Manipulação da variável idade:
(B) Reorganização da variável idade:
(C) Reorganização da variável idade
141
144
FIGURA 72 – Organização dos atributos ―Idade‖ e ―LanchePreferido‖ usando a ferramenta Plot pelos estudantes da Dupla 02
(D) Reorganização da variável idade
(E) Construção final:
142
145
A partir do processo para obtenção da construção ilustrada na imagem (E) da
Figura 72, a pesquisadora percebeu que os estudantes não compreendiam bem o
que deveriam buscar através dos dados e solicitou aos estudantes da Dupla 02 que
utilizassem outros recursos, já experimentados na 3ª sessão, e realizassem a
interpretação dos dados e que, utilizando a ferramenta Text do softwareTinkerPlots,
registrassem os resultados.
Outras tentativas da dupla mostrou que o processo de interpretação dos
dados por esses estudantes é realizado através do processo de manipulação da
ferramenta Plot, com muitas experimentações. Nesse processo os estudantes, ao
contrário de outras duplas que já conseguem realizar o trabalho contando apenas
com auxílio do outro componente da própria dupla, a pesquisadora, por várias vezes
foi solicitada a esclarecer alguma dúvida existente. Só após a pesquisadora sugerir
o uso de determinado recurso, esses estudantes conseguem dar continuidade ao
trabalho de interpretação dos dados.
O extrato de fala a seguir, mostra um momento que ilustra esse fato, em que
esses estudantes após sugestões da pesquisadora realizaram suas interpretações.
(1) 2B: E agora? Olga, a gente faz o quê?
(2) Olga: Tentem utilizar outras ferramentas que vocês já conhecem para ver o que acontece com os dados e escrevam o que vocês entenderam na caixa de texto.
(3) 2B: Coloca o número pra gente ver quantos são.
A fala (2) da pesquisadora no diálogo aconteceu no momento que a mesma,
através da observação do trabalho dessa dupla percebeu que esses estudantes
utilizavam a ferramenta Plot, apenas com a disposição dos sujeitos e os
movimentavam na busca de que essa movimentação pudesse apresentar os
resultados, como no momento ilustrado na Figura 70. Percebendo que esses
estudantes, talvez, não estivessem visualizando a possibilidade de associar ao Plot,
outros recursos, a pesquisadora sugere o uso de outros ferramentas como informa a
fala (2) do diálogo.
O estudante 2B pareceu captar a sugestão e, como que já tivesse raciocinado
por usar outra ferramenta, imediatamente, sugeriu ao colega para utilizar a
143
146
ferramenta ―Conts‖ que se localiza na barra de ferramentas apresentada na
subseção 3.3. Essa ferramenta ao ser ativada exibe o número correspondente à
quantidade de sujeitos.
Na fala (3) do diálogo o número ao qual o estudante 2B se refere é o recurso
do software TinkerPlots que indica a quantidade de elementos. A Figura 73 mostra
esse fato, acompanhado do registro dos estudantes utilizando a caixa de texto.
FIGURA 73 – Organização dos atributos ―Idade‖ e ―LanchePreferido‖ usando a ferramenta Plot, Counts e registro dos resultados com a ferramenta Text pelos estudantes da Dupla 02
Na construção obtida na Figura 73, os estudantes dispuseram os dados
utilizando os atributos ―LanchePreferido‖ e ―Idade‖. Com a ferramenta ―Counts‖, em
cada grupo de sujeitos, aparece indicado o número referente à quantidade de
sujeitos daquele grupo. Atendendo à sugestão da pesquisadora, os estudantes
registraram, usando a ferramenta Text, os resultados observados através do Plot
obtido.
Nesse momento, um dos estudantes solicitando ajuda à pesquisadora,
pergunta se cachorro quente e ―Hot Dog” representam a mesma coisa. A
pesquisadora lembra a explicação dada sobre o fato de o software TinkerPlots
considerar como sujeitos diferentes, os elementos escritos de forma diferentes. Eles
144
147
são orientados para realizar a correção na tabela. Ver o resultado na sequência de
imagens da Figura 74.
145
148
(A) Tabela inicial
(B) Tabela após alteração
FIGURA 74 – Alteração dos dados de Hot Dog para Cachorro Quente pelos estudantes da Dupla 02
146
149
A imagem (A) da Figura 74 mostra o registro inicial dos dados onde os
estudantes utilizaram as duas formas, ―Hot Dog‖ e ―Cachorro Quente‖ para
representar o mesmo tipo de alimento. Após as alterações (ver imagem B da Figura
74), os estudantes realizam nova leitura dos dados e constatam os resultados
conforme mostra a Figura 75.
FIGURA 75 – Novo registro dos resultados obtidos após alteração dos dados pelos estudantes da Dupla 02
Os estudantes da Dupla 02, continuaram o trabalho, utilizando as opções do
menu da ferramenta Plot, porém não conseguem realizar interpretações através das
representações obtidas. A dupla encerrou o trabalho da 4ª sessão apresentando os
mesmos resultados, observados pela pesquisadora, em seus processos de
interpretação de dados verificados até a 3ª sessão.
Através das análises dos registros de observação da pesquisadora durante a
realização do trabalho com os estudantes da Dupla 02 e dos registros gerados a
partir das videografias, foi possível considerar que o software TinkerPlots, apesar
dos múltiplos recursos para o trabalho de organização e interpretação de dados, não
favoreceu a esses estudantes a realização do processo de interpretação dos
mesmos, mediados apenas por suas ferramentas uma vez que, a interferência da
pesquisadora se verificou em vários momentos do trabalho, pois esses estudantes
necessitaram, constantemente, do auxílio da mesma.
147
150
6.4.3 4ª Sessão – Dupla 03
Os estudantes da Dupla 03 iniciaram o trabalho da 4ª sessão, utilizando os
dados registrados na 3ª sessão, conforme indica a Figura 76.
FIGURA 76 – Registro dos dados da pesquisa pelos estudantes da Dupla 03 na 4ª sessão
Ao ativar a ferramenta Plot, a Dupla 03 identificou, rapidamente, que alguns
dados foram digitados equivocadamente, pois, no atributo sobre a prática de
esporte, cujas respostas são apenas sim ou não, aparecem dois sujeitos diferentes.
Para verificar a falha, a dupla selecionou os dois sujeitos, clicando sobre os mesmos
e, na tabela, os dados apareceram destacados de forma a possibilitar a identificação
dos registros de cada sujeito.
Dessa forma foi possível observar que para o sujeito Flavio, onde deveria
estar registrada a palavra ―sim‖, foi registrada a palavra ―suco‖, gerando assim, outra
categoria ao construir o Plot. De forma semelhante aconteceu com o sujeito Vera
148
151
cujo registro, no atributo sobre prática de esporte, aparece ―na‖, quando deveria ser
―nao‖. A Figura 77 ilustra melhor este fato.
FIGURA 77 – Verificação de falha no registro dos dados pelos estudantes da Dupla 03
Após a correção dos dados o Plot foi reorganizado e a Dupla realizou sua
primeira observação. Ver Figura 78, a seguir.
FIGURA 78 – Distribuição do atributo ―praticaesporte‖ usando a ferramenta Plot após alteração do registro dos dados pelos estudantes da Dupla 03
149
152
Os estudantes da Dupla 03 apresentaram um domínio grande em relação ao
uso do software TinkerPlots, pela forma segura como utilizaram suas ferramentas,
sem solicitar nenhum auxílio à pesquisadora. Durante a manipulação dos dados
utilizando as opções do menu da ferramenta Plot, os estudantes foram realizando
interpretações e registrando com a ferramenta Text. Ver Figuras 79 e 80.
FIGURA 79 – Interpretação do gráfico sobre a relação entre os atributos ―peso‖ e ―quantasrefeicoesfazpordia‖ pelos estudantes da Dupla 03
FIGURA 80 – Interpretação do gráfico sobre a relação entre os atributos ―peso‖ e ―praticaesporte‖ pelos estudantes da Dupla 03
150
153
Ao final da 4ª sessão, os estudantes da Dupla 03 apresentaram mais domínio
e compreensão no processo de interpretação de dados mediados pelo software
TinkerPlots em relação à sessão anterior, pois segundo as análises das
observações da pesquisadora durante a organização e a interpretação dos dados
através das representações gráficas obtidas, esses estudantes desenvolveram a
tarefa sem auxílio da pesquisadora, com bastante facilidade, manipulando as
ferramentas com segurança na busca por resultados que possibilitassem a
interpretação sobre os dados.
6.4.4 4ª Sessão – Dupla 04
Durante o desenvolvimento da 4ª sessão, os estudantes da Dupla 04
demonstraram autonomia na realização da tarefa. Essa dupla observou, da mesma
forma que a Dupla 02 que, entre os dados, existiam grafias diferentes que
representavam as mesmas coisas e procederam quanto à correção da escrita dos
dados.
Em determinado momento, sentiram dificuldade em observar os gráficos em
forma de barras horizontais. Manipularam muitas vezes até alcançar o resultado
ilustrado na Figura 81.
FIGURA 81 – Representação do gráfico de barra horizontal sobre a relação entre os atributos ―PESO‖ e ―COMIDA‖ pelos estudantes da Dupla 04
151
154
A dupla realizou vários experimentos para analisar os dados, utilizando a
ferramenta Plot e suas opções do menu. Organizaram uma outra categoria, à qual
nomearam de ―comida2‖, onde agruparam os registros dos alimentos como ―massa‖,
―fritura‖ ou ―cereal‖ e, após utilizarem as ferramentas dos software obtiveram o
seguinte resultado ilustrado na Figura 82.
FIGURA 82 – Representação do gráfico de barra vertical sobre a relação entre os atributos PESO‖ e ―COMIDA2‖ pelos estudantes da Dupla 04
Após obter a representação dos dados através de gráfico, os estudantes
registram suas conclusões utilizando a ferramenta Text, conforme mostra a Figura
83.
152
155
FIGURA 83 – Registro da interpretação do gráfico pelos estudantes da Dupla 04
O texto com o resultado da interpretação dos dados pelos estudantes da
Dupla 04 sugere que os mesmos mantiveram clareza sobre o motivo da pesquisa,
pois conforme foi explicado anteriormente, a pesquisa surgiu do tema trabalhado
pela professora de Ciências sobre o problema dos jovens, hoje, apresentarem
excesso de peso.
Durante o trabalho dessa sessão, a pesquisadora percebeu no trabalho
realizado por essa dupla, diferenças em relação ao trabalho desenvolvido na 2ª
sessão, pois, aqui, os estudantes apresentaram maior autonomia e compreensão ao
decidirem pelas ferramentas que poderiam ser utilizadas para realizarem suas
análises. A dupla pouco solicitou ajuda nesse momento e demonstrou compreensão
e facilidade na interpretação dos dados através de representações gráficas obtidas a
partir do uso de ferramentas do software TinkerPlots, o que pressupõe que o mesmo
favoreceu esse processo.
153
156
6.4.5 4ª Sessão – Dupla 05
Os estudantes da Dupla 05 iniciaram a 4ª sessão dando continuidade do
trabalho desenvolvido na 3ª sessão. A Figura 84 ilustra os dados que a dupla
começou a organizar com uso da ferramenta Plot, considerando apenas a variável
―comidapreferida‖.
FIGURA 84 – Organização do atributo ―comidapreferida‖ usando a ferramenta Plot pelos estudantes da Dupla 05 no início da 4ª sessão
Ao observar os dados distribuídos no Plot da Figura 84, os estudantes
decidiram pela organização dos dados através de uma representação gráfica que
pudesse fornecer mais informações sobre a pesquisa realizada. Assim, o diálogo a
seguir ilustra esse momento.
5B: 5A, vamos, ééé.... tentar fazer um gráfico. Lembra que na aula passada a gente usou esse botão Plot e tinhaaa....... deixa eu te mostrar. E tinha lá essa opção aqui, ó, que faz gráfico?
Capturando da videografia, a imagem do instante dessa fala, é registrada a
Figura 85 em que o estudante 5B, nesse momento, identifica a ferramenta para
representação gráfica dos dados e mostra ao estudante 5A.
154
157
FIGURA 85 – Imagem do instante em que um dos estudantes da Dupla 05 identifica a ferramenta para construção do gráfico desejado
Continuando o diálogo, o estudante 5A, responde:
5A: Então vamos ver se a gente consegue fazer o gráfico mas, a gente vai fazer com o quê?
Nessa fala, observando a videografia, percebe-se que a pergunta não se
refere à ferramenta que será utilizada mas, sim às variáveis que serão utilizadas
para a representação dos dados. Continuando o diálogo, o estudante 5A sugere:
5A: vamos colocar comida preferida e peso.
Durante a manipulação das ferramentas para obtenção da representação
gráfica dos dados, o estudante 5A, comenta sobre uma dificuldade que o programa
oferece no manuseio das ferramentas. O extrato de fala a seguir ilustra o comentário
realizado pelo estudante 5A ao tentar manipular o Plot com os dados da tabela que
se encontrava num campo acima da área visível da tela do computador.
5A: Esse negócio só é chato porque isso fica lá em cima e a gente tem que ficar puxando pra cima e pra baixo pra poder ver.
155
158
Os estudantes continuaram o trabalho realizando a interpretação dos dados
através de algumas representações gráficas diferentes e, utilizando a ferramenta
Text, do software TinkerPlots, decidiram ir registrando suas observações. Um dos
primeiros registros realizados por essa dupla nessa sessão foi em relação à
interpretação dos dados representados na ferramenta Plot, na qual, eles inseriram
as variáveis ―comidapreferida‖ e ―refeições‖. Os estudantes observaram que poucas
pessoas fazem 6 refeições por dia e que a maioria faz 4 refeições. Ver a Figura 86,
onde, encontra-se, também, o registro dos estudantes na ferramenta Text.
FIGURA 86 – Organização dos atributos ―comidapreferida‖ e ―refeições‖ usando a ferramenta Plot e registro da interpretação com a ferramenta Text pelos estudantes da Dupla 05
Os estudantes prosseguiram de forma autônoma, sem solicitar auxílio à
pesquisadora e um dos estudantes sugeriu observar se as pessoas mais pesadas
são homens ou mulheres. Utilizaram o Plot e em seguida representaram o gráfico
em forma de barra vertical, registrando suas observações na ferramenta Text. A
Figura 87 ilustra a sequência dos eventos.
156
159
(A) Plot com os atributos ―peso‖ e ―sexo‖
(B) Organização dos atributos ―peso‖ em
intervalos menores
(C) Reorganização do atributo ―peso‖ em intervalos menores
(D) Gráfico da relação entre os atributos
―peso‖ e ―sexo‖.
FIGURA 87 – Sequência de eventos que ilustra a representação do gráfico com a ferramenta
Plot usando os atributos ―peso‖ e ―sexo‖ pelos estudantes da Dupla 05
Após a obtenção das representações gráficas ilustradas na figura anterior, os
estudantes não registraram através de texto as suas observações, mas a o trecho
da videografia que ilustra esse momento, tem como registro, expresso em áudio o
seguinte comentário:
5A: Parece que os homens são mais pesados.
Ainda nessa sessão, esses estudantes decidiram por observar outra
representação gráfica que apresentasse os resultados da relação entre os atributos
157
160
―peso‖ e ―esporte‖. A Figura 88 ilustra o gráfico obtido e o registro das observações
na ferramenta Text.
FIGURA 88 – Representação do gráfico sobre a relação entre os atributos ―peso‖ e ―esporte‖ pelos estudantes da Dupla 05
Os resultados das observações sobre a Dupla 05 apontam que os estudantes
apresentaram progressos em seu processo de interpretação de dados, em relação
às sessões anteriores. Pela autonomia demonstrada durante o desenvolvimento do
trabalho através da compreensão sobre a utilização dos recursos do software e os
resultados da suas interpretações, percebe-se que as ferramentas utilizadas do
software TinkerPlots foram facilitadoras desse processo.
158
161
6.4.6 4ª Sessão – Dupla 06
Os estudantes da Dupla 06 foram os únicos que, ao registrar os dados do
atributo ―comidapreferida‖, na ferramenta Cards, utilizaram as classificações dos
alimentos como Massa, Fritura, Frutas e Cereais, conforme foi descrito na 3ª sessão.
Os estudantes da Dupla 04, registraram os alimentos pelo nome mas, depois
criaram uma outra categoria onde classificaram os alimentos da mesma forma que a
Dupla 06, conforme foi descrito nessa sessão.
Durante o trabalho desenvolvido pelos estudantes da Dupla 06, esses
estudantes obtiveram várias representações gráficas com os dados coletados e
registrados. A Figura 89 apresenta um dos estudos realizados por esses estudantes
onde observaram a variável ―lanche‖ e registraram suas primeiras observações na
ferramenta Text.
FIGURA 89 – Organização do atributo ―LANCHE‖ usando a ferramenta Plot e registro da interpretação dos dados usando a ferramenta Text pelos estudantes da Dupla 06
159
162
Em outro momento, a Dupla 06 analisou o atributo ―PESO2‖ (corresponde ao
peso agrupado nas categorias Abaixo, Acima e na Média) em relação à variável
―comidapreferida‖. Os resultados estão apresentados na Figura 90.
FIGURA 90 – Organização dos atributos ―PESO2‖ e ―COMIDAPREFERIDA‖ usando a ferramenta Plot e registro da interpretação dos dados usando a ferramenta Text estudantes da Dupla 06
Os estudantes passaram a trabalhar com as opções do menu da ferramenta
Plot e decidiram pela representação dos dados em forma de gráfico de barra
vertical. Um dos estudantes ao ser questionado pelo seu parceiro qual o tipo de
gráfico que deveriam usar, responde que prefere o de barra vertical porque é mais
fácil de ler. A Figura 91 ilustra o gráfico de barra vertical obtido pelos estudantes da
Dupla 06 para analisar a variável ―LANCHE‖ em relação à variável ―PESO1‖.
160
163
FIGURA 91 – Gráfico de barra vertical obtido pelos estudantes da Dupla 06 usando a ferramenta Plot e os atributos ―LANCHE‖ e ―PESO1‖
Ainda durante a 4ª sessão a pesquisadora observou como os estudantes da
Dupla 06, desenvolveram grande habilidade na manipulação das ferramentas do
software TinkerPlots sem necessitar de auxílio da mesma. Numa outra construção
esses estudantes experimentaram outra ferramenta, Ref, de referencial.
Inicialmente, não entenderam bem seu significado, mas, ao questionarem a
pesquisadora sobre a função de tal ferramenta, os estudantes passaram a utilizá-la
com segurança.
Eles estabeleceram o peso 40 como sendo o valor para quem está com o
peso dentro da média e localizaram este valor, utilizando a ferramenta Ref. O que os
estudantes não perceberam é que essa média não é única para todos os sujeitos da
pesquisa, pois, a média de peso varia de acordo com a idade, porém, o uso dessa
ferramenta demonstra a compreensão que a Dupla 06 apresentou sobre a função da
mesma. A Figura 92 demonstra um gráfico onde os estudantes utilizaram, também, a
ferramenta Ref.
161
164
FIGURA 92 – Gráfico obtido pelos estudantes da Dupla 06 utilizando a ferramenta Ref identificada, na Figura, pela linha horizontal vermelha
Os estudantes procuraram observar alguns atributos como ―LANCHE‖,
―COMIDAPREFERIDA‖, ―PESO1‖, ―PESO2‖, ―ESPORTE‖ demonstrando muita
segurança no seu processo de organização e interpretação de dados. Esses
estudantes apresentaram um desenvolvimento maior em relação às demais duplas
no que diz respeito à compreensão do uso e funções das ferramentas, do objetivo
da pesquisa, sendo os únicos que, ao final da 4ª sessão registraram suas
conclusões após as análises dos dados através das diversas representações
gráficas geradas a partir da utilização das ferramentas dos software TinkerPlots. A
Figura 93 ilustra esse resultado.
162
165
FIGURA 93 – Organização dos atributos ―ESPORTE‖ e ―PESO2‖ com a ferramenta Plot e registro da interpretação dos dados com a ferramenta Text pelos estudantes Dupla 06 ao final da 4ª sessão
Durante o trabalho desenvolvido os estudantes da Dupla 06 não
apresentaram muitas dificuldades e pouco solicitaram ajuda da pesquisadora. Diante
do que foi exposto e analisado sobre essa dupla é possível apontar que o processo
de organização e interpretação de dados mediados por ferramentas do software
TinkerPlots apresentou resultados favoráveis levando-nos a considerar que o
software representou uma ferramenta facilitadora para o processo de interpretação
de dados para esses estudantes.
163
166
6.4.7 Resultados da 4ª Sessão
Ao final da 4ª sessão, os resultados sugerem que o software TinkerPlots é
uma ferramenta de auxílio ao processo de organização e interpretação de dados.
Apenas uma dupla necessitou de constantes interferências por parte da
pesquisadora para poder realizar o trabalho proposto. A maioria dos estudantes
conseguiu utilizar as ferramentas do software com domínio e compreensão, de
forma a concluírem o trabalho de maneira satisfatória realizando o trabalho de
interpretação de dados através da manipulação das ferramentas Cards, Table e Plot
do software.
164
167
7 ALGUMAS CONSIDERAÇÕES
A partir de minha experiência enquanto docente atuando em laboratório de
Informática de escolas, observando a forma como os softwares podem ser utilizados
nessas instituições, foi possível perceber a maneira com que os estudantes têm
facilidade em lidar com ambientes virtuais e até mesmo compreender determinados
tipos de leituras de dados em forma de gráficos. Alguns softwares cujas atividades
se apresentam em formato de jogos, muitas vezes dispõem de marcadores de
desempenho, através de gráficos, que os estudantes lêem sem dificuldades e
compreendem seu significado.
Esta pesquisa teve como objetivo investigar se o uso do computador com
software para análise de dados pode auxiliar os estudantes na interpretação de
dados representados de formas diferentes, como em gráficos, por exemplo, de
maneira mais dinâmica.
O objetivo da dissertação consistiu em investigar o uso das ferramentas
Cards, Table e Plot do software TinkerPlots como mediadoras do processo de
interpretação de dados por estudantes do 7º ano do Ensino Fundamental. Para isso,
inicialmente, buscamos abordar questões relacionadas ao uso do computador na
escola, o uso de softwares no ensino da Matemática e a Estatística dentro do
contexto escolar do laboratório de Informática.
Sob o aspecto da Informática focamos projetos como o EDUCOM, o
PROINFO e o PRONINFE como exemplos de programas que tinham como objetivo
principal a inserção da tecnologia da Informática na Educação. Em seguida,
comentamos sobre o uso do computador na escola e suas formas de uso que pode
ser como máquina de ensinar ou como ferramenta que auxilia os processos de
aprendizagem. Devido as suas características podemos associar o software
TinkerPlots ao grupo dos softwares de simulação. Através de seus recursos esse
software permitiu aos estudantes desta pesquisa manipular situações de forma que
eles puderam experimentar e observar os resultados dessa manipulação e assim
desenvolver o processo de interpretação de dados conforme sugerem os PCN.
Conceitos como o de categoria, cruzamento de variáveis, valor máximo e
mínimo foram facilmente compreendidos pelos estudantes durante o trabalho com o
165
168
software TinkerPlots. Na 3ª sessão, os resultados mostraram que esses estudantes
desenvolveram a ideia de categorias para o processo de interpretação de dados ao
perceberem que a grande quantidade de dados semelhantes poderia ser organizada
e registrada em forma de grupos, compreendendo assim o conceito de categoria.
Essa consideração se justifica durante a observação dos estudantes ao utilizarem o
software quando, por exemplo, um dos estudantes da Dupla 06 ao realizar o registro
dos dados sugeriu ao parceiro ―fazer grupos‖, ao perceber uma grande variedade
nas respostas do questionário.
Em outro momento, percebemos que a ferramenta Plot, ao possibilitar a
distribuição dos dados, contribuiu para a percepção de valores máximo e mínimo
para um determinado atributo, pois, como foi observado durante a 2ª sessão, mesmo
que a Dupla 05, não tenha conseguido trabalhar com o cruzamento de atributos para
saber se havia alguma relação entre a escolha do time e a idade ou sexo das
pessoas, na pesquisa simulada por eles, esses estudantes conseguiram
compreender e identificar o valor máximo e o mínimo, sem obterem,
necessariamente uma representação em forma de gráfico.
Conforme defendem Ainley, Pratt e Nardi (2001) o processo de ensino que
foca a construção de gráficos utilizando os recursos convencionais, exige dos
estudantes habilidades como conhecimento de convenções e aspectos técnicos dos
gráficos (tais como o uso de escala) e, a compreensão de como interpretar e usar
gráficos. Nossa pesquisa apontou, também que, ao fazer uso do software
TinkerPlots, os estudantes direcionaram seus estudos na organização e
interpretação dos dados sem que, houvesse necessidade de tais habilidades. Os
estudantes realizaram a interpretação dos dados representados em forma de
gráficos sem, necessariamente ter que construí-los contrariando os aspectos
convencionais de aprendizagem que reforçam a idéia de que saber construir gráficos
é requisito para saber interpretá-lo.
Partindo desses princípios, observamos que ao utilizar o software TinkerPlots
com estudantes para o trabalho de interpretação de dados através de
representações, como os gráficos, o computador foi usado como ferramenta de
suporte didático. Esses estudantes, através das ferramentas Cards, Table e Plot do
software, organizaram os dados de maneira a obterem formas diferentes de
representações que possibilitaram a interpretação dos mesmos. Ficou evidente que
o software não realizou o trabalho para que o estudante memorizasse fórmulas ou
166
169
conceitos e sim, que usando seus recursos, buscassem as representações que
favoreceram o processo de interpretação dos dados.
Ao tratarmos sobre o uso de softwares no ensino da Matemática, evidencia-se
que, inicialmente, os softwares não haviam sido desenvolvidos com essa finalidade.
Porém, diante de seus recursos, alguns professores passaram a usar as planilhas
eletrônicas e, o Excel, foi um dos primeiros softwares utilizados na Educação
Matemática. No entanto, muitos softwares foram desenvolvidos com objetivos
voltados especificamente para o ensino da Matemática. Assim, o software
TinkerPlots foi desenvolvido com a proposta de aplicação para o trabalho de análise
de dados com estudantes do Ensino Fundamental com objetivo de motivar a
aprendizagem a partir de dados.
Sua aplicação na Educação Matemática traz à tona as discussões sobre o
uso do computador como ferramenta de apoio às práticas pedagógicas e evidencia
as recomendações dos PCN quanto ao uso dessa tecnologia nos processos
educativos e quanto à importância de se inserir elementos de Estatística no ensino
de Matemática.
A partir dos estudos sobre o uso de software no ensino de Matemática,
escolhemos o TinkerPlots por considerarmos adequado para o trabalho com os
estudantes do Ensino Fundamental. Ao utilizar o software com os estudantes desta
pesquisa, verificamos que o mesmo dispõe de recursos indicados para o trabalho de
interpretação de dados.
A análise dos dados foi feita a partir das observações do trabalho dos
estudantes durante as sessões e das videografias obtidas através do software
Camtasia apresentando resultados favoráveis sobre o uso do software TinkerPlots
para a interpretação de dados. A partir dessas análises verificamos que o objetivo foi
alcançado.
Embora a investigação de diferentes formas de leitura dos dados não tenha
sido objetivo específico desta pesquisa, verificamos a presença dessas formas de
leitura durante o trabalho com os estudantes. Como foi abordado, a leitura de dados,
se apresenta de três formas diferentes. A primeira delas, a leitura dos dados,
representa apenas a leitura literal sem a interpretação da informação. Esse tipo de
leitura, com exceção da 1ª sessão, se verificou em todas as outras nas quais todas
as duplas realizaram a leitura dos dados tanto com a ferramenta Table, quanto com
a ferramenta Plot.
167
170
O segundo tipo de leitura considera a leitura entre os dados, isto é, inclui a
interpretação das informações contidas nos dados e a comparação entre os dados.
Esse tipo de leitura observamos na 4ª sessão com a maioria das duplas de
estudantes.
O terceiro tipo de leitura, além dos dados, diz respeito àquela em que o leitor
consegue interpretar os dados e extrair informações sem que estas estejam contidas
nas representações gráficas dos dados. Assim, esse tipo de leitura ocorreu na 2ª
sessão com a Dupla 01 e na 4ª sessão com as Duplas 04 e 06.
Talvez esse estudo possa vir a contribuir para desfazer a imagem de que os
softwares disponíveis no mercado não sejam adequados aos objetivos do professor
em relação aos estudantes. Na verdade, essa afirmação em parte se verifica nos
softwares de formatos de Instrução Programada, onde os conteúdos já vêm
expostos com alguns exercícios práticos que servem mais ao propósito de reforço e
memorização de conteúdos.
A observação dos estudantes usando o TikerPlots confirmou suas
características como sendo uma ferramenta para uso de maneira mais pedagógica,
onde seus recursos podem ser manipulados e, através deles, o estudante pode
realizar a exploração e interpretação de dados.
Outro aspecto que foi observado é que a ferramenta permite um
aproveitamento melhor do tempo disponível, uma vez que ao lançar os dados na
ferramenta Cards, automaticamente, os mesmos são organizados na ferramenta
Table, ao clicar sobre essa opção. Realizar a leitura dos dados na tabela, portanto,
não representou dificuldades para os participantes desta pesquisa.
Os resultados verificados na 3ª e na 4ª sessões sugerem que o fato dos
estudantes participarem de todo o processo desde a coleta, à organização e
interpretação dos dados possa ter favorecido o processo de interpretação dos
dados, reforçando a idéia defendida por Ainley (1995) e Pratt (1995). Porém, isso é
apenas, neste estudo, uma suposição e não uma constatação, pois, como esses
estudantes já haviam utilizado as ferramentas do software nas sessões anteriores,
isso pode ter contribuído para que na 3ª e 4ª sessões, esses estudantes
apresentassem mais experiência e domínio quanto ao uso e funções das
ferramentas do software e, consequentemente, melhores resultados.
Sobre a importância do uso da ferramenta computacional associada ao
ensino de Matemática, esse foi um dos pontos que impulsionou o desenvolvimento
168
171
desta pesquisa com os estudantes do 7º ano do Ensino Fundamental. O trabalho
realizado junto a esses estudantes possibilitou, portanto, relacionar o uso de
software ao estudo de elementos da Estatística no ensino de Matemática.
Os estudantes manipularam as ferramentas do software TinkerPlots de forma
a obter representações gráficas que possibilitassem a interpretação dos dados ali
contidos. Os participantes desta pesquisa tiveram liberdade para explorar as
ferramentas da maneira que achasse mais adequada ao propósito do trabalho. A
presença da pesquisadora não causou inibição e, ao mesmo tempo realizou
interferências que demonstram que a presença do professor como mediador é
fundamental, contribuindo com a idéia de que o computador deve ser usado como
ferramenta de auxílio às práticas pedagógicas.
Diante do que foi discutido e problematizado nesta pesquisa algumas
recomendações são pertinentes para aprofundar os estudos sobre o uso do software
TinkerPlots para o processo de interpretação de dados. Outro ponto a se destacar
em nossa pesquisa é que a mesma pode subsidiar o desenvolvimento de outros
softwares, inclusive, os livres e os gratuitos, para o ensino de conceitos de
elementos da Estatística, com destaque para o trabalho de análise de dados.
O software possui muitos outros recursos que contemplam o estudo de
conteúdos mais avançados para o estudo de Estatística como, por exemplo, a
média, a mediana. Como esta pesquisa trabalhou com estudantes do 7º ano,
procuramos abordar apenas os conteúdos referentes a esta série. Assim, a proposta
de investigação do uso das ferramentas do software TinkerPlots deveria ser
estendida a estudantes de série mais avançadas.
Uma proposta de estudo sobre a utilização do TinkerPlots poderia abordar a
eficácia do software com estudantes de escolas que não tenham maiores
experiências com o uso de ferramentas computacionais no âmbito de atividades
escolares. Esse estudo poderia aprofundar-se investigando o mesmo processo de
interpretação de dados com dois grupos onde um grupo utilizasse o software
TinkerPlots e o outro utilizasse os recursos convencionais do papel, lápis, régua etc.
Outra recomendação, também, é observar o uso do software na rotina da aula
de matemática tendo o professor da disciplina como participante da pesquisa e
mediador do processo de ensino e aprendizagem junto com os estudantes em
defesa da idéia de que o computador é uma ferramenta de suporte didático.
169
172
Com certeza, este estudo não contemplou todos os recursos que o software
TinkerPlots oferece para o trabalho de análise de dados, por isso, nesse sentido, se
faz necessário a continuidade da pesquisa que busque explorar e investigar outras
possibilidades e limitações do software.
170
173
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176
179
APÊNDICES
APÊNDICE A – PROTOCOLO DE REGISTRO DAS OBSERVAÇÕES DA 1ª SESSÃO
1ª Sessão: Protocolo de observação dos estudantes
DATA:
LOCAL: Laboratório de Informática
DURAÇÃO:
PARTICIPANTES: 12 estudantes do 7º Ano do Ensino Fundamental
DESCRIÇÕES GERAIS:
Essa primeira sessão destina-se a exploração livre do software TinkerPlots por
parte dos participantes da pesquisa de forma a possibilitar a observação do grau
de facilidade de uso das ferramentas durante o trabalho. Essa sessão não será
vídeografada e contará apenas com o registro escrito das observações da
pesquisadora.
Aspectos a serem observados:
- Dificuldade quanto ao idioma do software para compreensão dos recursos do
mesmo.
- Grau de compreensão da função das ferramentas dos software.
- Grau de facilidade do manuseio dos recursos do software.
OBSERVAÇÕES:
177
180
APÊNDICE B – PROTOCOLO DE REGISTRO DAS OBSERVAÇÕES DA 2ª SESSÃO
2ª Sessão: Protocolo de observação dos estudantes
DATA:
LOCAL: Laboratório de Informática
DURAÇÃO:
PARTICIPANTES: 12 estudantes do 7º Ano do Ensino Fundamental
DESCRIÇÕES GERAIS:
A segunda sessão tem como objetivo observar e vídeografar o trabalho com os
estudantes participantes da pesquisa durante a construção de gráficos de dados
simulados pelos mesmos para verificar como esses estudantes trabalham a organização
e a interpretação de dados ao utilizarem o software TinkerPlots.
OBSERVAÇÕES POR DUPLAS:
178
181
APÊNDICE C – PROTOCOLO DE REGISTRO DAS OBSERVAÇÕES DA 3ª SESSÃO
3ª Sessão: Protocolo 1 de observação dos estudantes
DATA:
LOCAL: Laboratório de Informática
DURAÇÃO:
PARTICIPANTES: 12 estudantes do 7º Ano do Ensino Fundamental
DESCRIÇÕES GERAIS:
A terceira sessão tem como objetivo observar e vídeografar o trabalho com os
estudantes participantes da pesquisa durante a construção de gráficos de dados
coletados pelos mesmos para verificar como esses estudantes trabalham a organização e
a interpretação de dados ao utilizarem o software TinkerPlots. O tema da pesquisa foi
definido pelos próprios estudantes a partir de um problema existente no contexto sócio-
cultural dos mesmos.
OBSERVAÇÕES POR DUPLAS:
179
182
APÊNDICE D – PROTOCOLO DE REGISTRO DAS OBSERVAÇÕES DA 3ª SESSÃO 3ª Sessão: Protocolo 2 de observação dos estudantes
DATA: 19/06/2009
LOCAL: Laboratório de Informática
DURAÇÃO: 01 hora
PARTICIPANTES: 12 estudantes do 7º Ano do Ensino Fundamental
DESCRIÇÕES GERAIS:
Neste protocolo serão registradas as observações da pesquisadora quanto a alguns
aspectos listados sobre o domínio que cada grupo de estudantes apresenta durante a
realização da tarefa. Para essa observação, a pesquisadora considerou os seguintes
parâmetros:
N = Nenhum; P = Pouco; R = Razoável; B = Bastante
NENHUM: O conceito Nenhum é aplicado quando os estudantes não demonstrarem
nenhum domínio sobre as ferramentas do software.
POUCO: O conceito de Pouco é aplicado quando os estudantes demonstram muita
dificuldade, não apenas no manuseio mas, principalmente, na compreensão do
significado da função das ferramentas do software fazendo com que, a tarefa não possa
ser concluída sem a presença da pesquisadora orientando cada passo.
RAZOÁVEL: O conceito de Razoável é aplicado quando os estudantes demonstram um
pouco de dificuldade na compreensão do significado da função das ferramentas do
software mas, que com auxílio da pesquisadora, conseguem vencer tais dificuldades e
dar prosseguimento a realização da tarefa.
BASTANTE: O conceito de Bastante é aplicado quando o grupo de estudantes,
demonstrarem segurança na compreensão do significado da função das ferramentas do
software, não necessitando de muita interferência por parte da pesquisadora para a
realização da tarefa.
180
183
APÊNDICE E – PROTOCOLO DE REGISTRO DAS OBSERVAÇÕES DA 4ª SESSÃO
4ª Sessão: Protocolo de observação dos estudantes
DATA:
LOCAL: Laboratório de Informática
DURAÇÃO:
PARTICIPANTES: 12 estudantes do 7º Ano do Ensino Fundamental
DESCRIÇÕES GERAIS:
A quarta sessão tem como objetivo observar e vídeografar o trabalho com os estudantes
participantes da pesquisa durante a construção de gráficos de dados coletados pelos
mesmos para verificar como esses estudantes trabalham a organização e a
interpretação de dados ao utilizarem o software TinkerPlots. O tema da pesquisa foi
definido pelos próprios estudantes a partir de um problema existente no contexto sócio-
cultural dos mesmos.
OBSERVAÇÕES POR DUPLAS:
181
184
APÊNDICE F – FORMULÁRIO COM 5 QUESTIONÁRIOS
ENTREVISTA COM ALUNOS DO 6º AO 9º ANO DO ENSINO FUNDAMENTAL
REALIZADA EM JUNHO DE 2009
10- Nome:
11- Sexo:
12- Idade:
13- Peso:
14- Quantas refeições faz por dia:
15- O que prefere comer:
16- O que costuma beber:
17- Pratica esporte:
18- O que costuma comer na hora do lanche:
1-Nome:
2- Sexo:
3- Idade:
4- Peso:
5- Quantas refeições faz por dia:
6- O que prefere comer:
7- O que costuma beber:
8- Pratica esporte:
9- O que costuma comer na hora do lanche:
182
185
1- Nome:
2- Sexo:
3- Idade:
4- Peso:
5- Quantas refeições faz por dia:
6- O que prefere comer:
7- O que costuma beber:
8- Pratica esporte:
9- O que costuma comer na hora do lanche:
1- Nome:
2- Sexo:
3- Idade:
4- Peso:
5- Quantas refeições faz por dia:
6- O que prefere comer:
7- O que costuma beber:
8- Pratica esporte:
9- O que costuma comer na hora do lanche:
1- Nome:
2- Sexo:
3- Idade:
4- Peso:
5- Quantas refeições faz por dia:
6- O que prefere comer:
7- O que costuma beber:
8- Pratica esporte:
9- O que costuma comer na hora do lanche:
183
186
ANEXOS
ANEXO A – CONJUNTO COM 30 QUESTIONÁRIOS RESPONDIDOS
184
187
185
188
186
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