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Dissertação
Aprendizagem potencialmente significativa de Geometria Molecular por Simulação Digital
A aprendizagem de Química, ao longo dos anos, vem passando por grandes transformações, isso se deve ao fato de buscar novas alternativas de ensino com o intuito de favorecer a construção do conhecimento, evitando uma simples memorização de conteúdos. Materiais potencialmente significativos para o...
Autor principal: | Pereira, Antonio Marcos Vilaça |
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Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/3508429005115546 |
Grau: | Dissertação |
Idioma: | por |
Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2021
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Assuntos: | |
Acesso em linha: |
https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8559 |
Resumo: |
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A aprendizagem de Química, ao longo dos anos, vem passando por grandes
transformações, isso se deve ao fato de buscar novas alternativas de ensino com o
intuito de favorecer a construção do conhecimento, evitando uma simples
memorização de conteúdos. Materiais potencialmente significativos para o ensino são
aqueles que são relacionáveis ou incorporáveis à estrutura cognitiva do aluno, de
maneira não arbitrária e não literal, promovendo o processo de aprendizagem
significativa. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma abordagem
didático-pedagógica potencialmente significativa, pautada na concepção ausubeliana,
com o uso da simulação computacional, auxiliada pelas Tecnologias Digitais de
Informação e Comunicação (TDICs) como material potencialmente significativo para o
aprendizado de geometria molecular. Essa abordagem possibilita o uso de várias
estratégias e dos conceitos subsunçores para a Geometria Molecular, facilitando a
aprendizagem e tornando-a significativa. A pesquisa pautou-se em uma abordagem
qualitativa experimental, com dados coletados por meio de questionários
diagnósticos, narrativas e exercícios de verificação de aprendizagem em uma Escola
Pública regular do Ensino Médio localizada na zona Sul da cidade de Manaus, com a
participação de 10 alunos voluntários do 1º ano, cujos resultados foram avaliados pela
análise de conteúdo. Nos resultados foi possível identificar, por meio da teoria de
Ausubel, que a aprendizagem significativa apontava para duas formas: subordinada e
superordenada. Verificou-se, assim, que houve um melhor desempenho dos alunos
participantes da pesquisa nas três primeiras questões do questionário pós-simulador
e indícios de aprendizagem com características de diferenciação progressiva e
reconciliação integradora nas duas últimas questões. Os resultados mostram que a
simulação computacional é uma ferramenta tecnológica bastante eficaz, que gera
uma aprendizagem dinâmica e significativa, especialmente no novo cenário
pandêmico do novo coronavírus (SARS-COV2), quando tivemos que nos reinventar
diante de tantas incertezas e adversidades. |