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A Framework for Teaching and Learning Environments.

A Internet nas escolas: uma proposta de ação.

Considerando "Play" Seriamente: Projeto de Ambientes de Aprendizagem Baseados na Mistura de Micromundos, Simulações e Jogos.

 QSabe – Trocando Experiências sobre Informática Educativa em uma Rede de Educadores.

 QSabe - Disponibilizando Conhecimentos em um Ambiente Groupware através de Agentes Inteligentes.

Teaching & Learning with Internet Tools.

Trabalho Cooperativo: Uma Caracterização e Enfoques na Aprendizagem.

The World Wide Web in Education.

 Um Novo Estilo de Interação com Ambientes LOGO de Programação.

Teaching and Learning Environments, Agents, Intelligent Tutoring Systems.

Uma sociedade de agentes para aprender e ensinar pode ser a solução para a construção de ambientes de ensino e aprendizagem, se os agentes trabalham de uma maneira concorrente e autônoma para alcançar seus objetivos [SHOH93].

Os agentes em um ambiente de ensino e aprendizagem são considerados autônomos porque: as atividades dos agentes individuais não requer constante supervisão externa, e não há autoridade central projetada para controlar todas as interações desempenhadas entre os agentes.

Em um ambiente de ensino e aprendizagem, temos os seguintes agentes:

No processo de ensino:

agente de modelagem do aprendiz - seu objetivo principal é fazer o controle do aprendizado.

agente de apresentação do material - ele motiva e atende o estudante durante o processo de aprendizado, mostrando o conhecimento de diferentes maneiras.

agente de inicialização - define a área de dados para o agente aprendiz, mostra os objetivos que podem ser selecionados e define o melhor caminho no grafo de objetivos.

agente para fornecer prática - o mundo deste agente é composto de diferentes tipos de exercícios, exemplos e aspectos do modelo do agente aprendiz que interfere na escolha deles.

agente de controle dos resultados - supervisiona a performance do agente aprendiz durante os testes e execução dos exercícios, e fornece "feedback" ao mesmo.

No processo de aprendizagem:

agente de navegação - ajuda o agente aprendiz usando todos os recursos disponíveis no hipertexto.

agente de seleção de estratégia - seleciona as estratégias de ensino/aprendizagem que melhor se encaixam nas características pessoais do agente aprendiz.

agente de performance - no caso de tentar ensinar alguma coisa que o agente aprendiz não é capaz de aprender ou não precisa, este agente analisa a história do agente, analisando desta maneira, seu conhecimento e performance neste assunto.

Os Tutores Inteligentes (ITS) [SLEM82, WENG87] são o resultado mais significativo da interação da Inteligência Artificial com a tarefa de aprendizado humano. A modelagem de um Tutor Inteligente por uma arquitetura de agentes funcionais é uma técnica mais geral.

 Observações pessoais.

Este artigo apresenta uma arquitetura de um ambiente de ensino/aprendizagem, que utiliza agentes para realizar as tarefas necessárias deste ambiente. A utilização de agentes para este propósito pode tornar este ambiente muito benéfico para o processo de ensino/aprendizagem.

[SHOH93] Shoham, Yoav; Agent-oriented Programming. Artificial Intelligence 60, 51-92, 1993.

[SLEM82] Slemman, D. H. & Brown, J. S. (eds.) Intelligent Tutoring Systems. New York, Academic Press, 1982.

[WENG87] Wenger, Etienne. Artificial Intelligence and Tutoring Systems. Springer-Verlag, 1987.

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Autor.

Rosa Maria E. Moreira da Costa, Geraldo B. Xexéo.

Localização.

Anais do VII SBIE, Belo Horizonte, 1996, p.105-118.

Palavras-chaves.

Redes de computadores, Internet, papéis do professor, ambientes de aprendizagem.

Este trabalho tem como objetivo principal discutir o uso das redes na educação, apresentando uma proposta educativa apoiada no potencial de comunicação da Internet, que valoriza o papel do professor e dos alunos.

Não será o computador nem tampouco suas aplicações que melhorarão o processo pedagógico, e sim, seu uso combinado com estratégias adequadas à realidade dos alunos, levando em consideração suas necessidades, motivação, desenvolvimento cognitivo e interesses.

As novas tecnologias da informação podem ser vistas como uma oportunidade de reorganizar a atual estrutura do processo de escolarização. Com elas, alunos e professores podem trocar informações entre si e com o mundo de fora das escolas, derrubando barreiras geográficas.

No passado tínhamos o professor como transmissor e único detentor do conhecimento e o aluno como simples receptor. No presente, já são consideradas as interações entre professor e alunos mas, o professor continua a ser a única fonte de conhecimento e experiência. Como desafio para o futuro, o autor apresenta um modelo centrado na tecnologia dos sistemas especialistas e bases de conhecimento, onde o professor e alunos interagem entre si e com a base de conhecimento/sistemas especialistas.

Os papéis do professor na educação junto com a Internet seriam:

Gerar estímulos para pesquisas na rede.

Lançar desafios que sirvam de base para alcançar um objetivo.

Fornecer endereços iniciais de pesquisa.

Apoiar e incentivar as interações entre os diversos alunos.

Coordenar os trabalhos para que as informações obtidas sejam adequadamente exploradas.

Dar suporte tecnológico.

Verificar se as metas estão sendo atingidas.

Os alunos também assumiriam diferentes papéis:

Leitor - quando estivessem pesquisando na rede.

Autor – quando implementassem nós de informações.

Colaborador – quando trocassem informações entre si, com o professor ou com outros participantes da rede.

Chung [CHUN91] considera que os novos papéis que alunos e professores devem assumir diante das novas tecnologias, possibilita várias estratégias de ensino-aprendizagem:

Aprendizado por descoberta em vez de aulas expositórias.

Aprendizado colaborativo em vez de competitivo, individual ou em grupos.

Aprendizado centrado no aluno em vez de centrado no professor.

Possibilidade do uso de jogos e simulações.

 Observações pessoais.

A educação está mudando, fazendo com que professores e alunos assumam novos papéis, e permitindo a utilização de várias estratégias de ensino-aprendizagem, fazendo com que o processo se torne mais produtivo.

[CHUN91] Chung, Jalsam; "Collaborative Learning Strategies: The Design of Instructional Environments for the Emerging New School, Educational Technology, pp 15-22, dezembro de 1991.

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 Autor.

 Localização.

Educational Technology Research & Development, 44(2), 43-58.

Palavras-chaves.

Play, Micromundo, Jogos, Simulações, Teoria de Aprendizagem Piagetiana, Teoria de Fluxo de Experiência Ótima.

 Principais idéias.

A finalidade deste artigo é rever rapidamente os fundamentos teóricos e conceituais do "play" e explorar sua importância no projeto de multimídia interativa. Serão também revistos os atributos de três ambientes de aprendizagem (ou estratégias) bem conhecidos, consistentes com "plays" - micromundo, simulação, e jogos.

"Play" é geralmente definido como tendo os seguintes atributos: é geralmente voluntário; é intrinsecamente motivante, isto é, é um prazer por seu próprio valor e não depende de prêmios externos; envolve algum nível de engajamento ativo, frequentemente físico; e é distinto de outros comportamentos por ter uma qualidade "faz-de-conta".

As teorias correntes de "play" são geralmente organizadas em quatro temas: "play" como desenvolvimento, "play" como poder, "play" como fantasia, e "play" como si mesmo. "Play" como desenvolvimento diz respeito à crença de que a finalidade é aprender alguma coisa útil. "Play" como poder refere-se à disputas ou competições em que são declarados ganhadores e perdedores. "Play" como fantasia refere-se ao papel do "play" em liberar a mente para se ligar em pensamentos criativos e imaginativos. "Play" por si mesmo é o tema mais recente, ele coloca valor no papel do "play" como um modo de obter ótimas experiências de vida.

Uma visão essencialista da educação sustenta que existem três coisas que todos deveriam saber, e que o modo de alcançar esta aprendizagem é através do planejamento cuidadoso do currículo que é imposto rigidamente.

O experimentalismo é a visão prática de educação seguindo as idéias progressistas de Jonh Dewey. Conhecimento deve ser significativo e relevante para ser útil. Uma coisa determina esse tipo de conhecimento pelos professores e estudantes trabalhando colaborativamente - ambos engajados em encontrar finalidades produtivas para o conhecimento que eles identificam. Experimentalismo corresponde ao construtivismo pragmático. No outro extremo está o existencialismo, que corresponde ao construtivismo radical. Essa visão sustenta que qualquer tentativa de um grupo de pessoas que tomam decisões (por exemplo, professores) sobre o que outro grupo de pessoas deveria aprender (por exemplo, estudantes) é no máximo enganação e no mínimo anti-ético.

Um artefato de projeto consistente com "play" é a idéia construtiva de um micromundo. Um micromundo é uma pequena, mas completa, versão de algum domínio de interesse. Micromundo tem duas características importantes: ele apresenta ao aprendiz "caso mais simples" do domínio, mesmo que seja dado ao aprendiz os meios para modificar o micromundo para explorar idéias mais sofisticadas; um micromundo deve "casar" com o estado cognitivo e afetivo do aprendiz, os aprendizes sabem exatamente o que fazer com o micromundo - pouco ou nenhum treinamento é necessário. Espera-se que os aprendizes auto-regulem sua própria aprendizagem em um micromundo.

A Teoria de Piaget é caracterizada pelos quatro estágios de desenvolvimento (sensóriomotor, pré-operacional, operações concretas, e operações formais). A aprendizagem auto-regulada em um micromundo é mais intimamente ligada na parte independente dos estágios, da teoria de Piaget, que pode ser resumida por três propriedades: conflito epstêmico, auto-reflexão, e auto-regulação. Segundo Piaget, a aprendizagem é definida como a construção de novo conhecimento, resultante da resolução de um conflito. A finalidade de um micromundo é simplesmente promover, estimular, e disparar o processo de equilíbrio.

A Teoria de Fluxo de Experiência Ótima define fluxo como o estado no qual as pessoas estão tão envolvidas em uma atividade que nada mais parece importar; a experiência é tão prazeirosa que a pessoa irá realizá-la mesmo que a um alto custo, pelo simples prazer de realizá-la. Um resultado do fluxo é o crescimento psicológico, onde os mecanismos psicológicos que explicam este crescimento são: diferenciação e integração. O fluxo deriva de atividades que proporcionam satisfação. O fluxo só é possível na medida que as pessoas evitam aborrecimentos e ansiedade simultânea. A transformação de uma experiência qualquer em fluxo demanda esforço e trabalho.

Uma simulação é uma tentativa de imitar um ambiente ou sistema, real ou imaginário. Uma simulação geralmente serve para uma das duas finalidades: científica e educacional. O projeto de uma simulação com micromundo, deve estar de acordo com o princípio do "caso mais simples". É claro que a simulação deveria ser projetada a fim de que idéias se expandam à medida que o aprendiz esteja pronto para elas. Existem três atributos de modelos mentais relevantes para o projeto de simulações com micromundos: o sistema alvo, o modelo mental corrente do usuário sobre o sistema alvo, e a construção de um modelo conceitual do sistema alvo. Entretanto enquanto um modelo conceitual pode "combinar" cognitivamente com o usuário, ele poderia não fazê-lo afetivamente, isto não satisfaz os requisitos de um aprendizado auto-regulado. O aprendiz tem que achar a atividade intrinsecamente motivante.

Pesquisadores motivacionais tem oferecido as seguintes características à todos os ambientes de aprendizado intrinsecamente motivante: desafio, curiosidade, fantasia e controle. Os jogos oferecem muitas vantagens para os projetistas de micromundo por terem o potencial para atingirem muitas, senão todas, as características da motivação intrínseca. Os jogos também oferecem uma função organizacional baseada em um fator cognitivo, social e cultural, todos eles relacionados com o ato de "play". O jogo serve como um veículo para ambos "play" e imitação, duas funções que Piaget considerou cruciais no processo de equilibração.

Ao invés de projetar materiais baseados em computador para crianças, talvez uma melhor estratégia seja dar a elas o acesso à ferramentas mais poderosas para uasrem em seus próprios projetados.

A aprendizagem através de estados de completo envolvimento mental resultam em conhecimentos que é considerado significativo e útil.

Este artigo tem proposto ambientes de aprendizagem híbridos nos quais o conceito construtivista de micromundo tem servido como âncora, ainda que fortemente apoiado e sustentado com características de simulação e jogos.

A mistura das características de micromundo, simulação e jogos baseados em "play", surge para atingir o objetivo de reconciliar teoria, pesquisa e prática. Este enfoque parece funcionar no mundo real, enquanto é consistente com a maioria da base teórica correntemente compartilhada por ambos, objetivistas e construtivistas.

 Observações pessoais.

O "play" possui muitos atributos importantes que realmente ajudam o processo de aprendizagem.

Um micromundo é uma idéia consistente com "play", que pode auxiliar bastante o processo de aprendizagem.

Os jogos oferecem muitas vantagens para os projetistas de micromundo por terem o potencial para atingirem muitas, senão todas, as características da motivação intrínseca.

A mistura das características de micromundo, simulação e jogos baseados em "play", surge para atingir o objetivo de reconciliar teoria, pesquisa e prática.

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 Autor.

Crediné S. Menezes, Orivaldo L. Tavares, José M. Pessoa.

Localização.

VIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, p.563-578.

QSabe, ambientes groupware, agente de interface.

Este trabalho descreve um sistema de distribuição inteligente de mensagens que visa facilitar o processo social de compartilhamento de experiências. O Qsabe é um serviço de perguntas e respostas, capaz de catalogar, dinamicamente, o perfil de especialistas do conhecimento (colaboradores) e assim atuar como um distribuidor inteligente de mensagens.

Utilizando a metáfora de ambientes groupware, o QSabe atua como um assistente interpessoal ou um agente de interface [Maes94], permitindo que cada membro do grupo participe dos trabalhos, formulando ou respondendo perguntas. Utilizando-se de teorias e técnicas de compreensão de texto, o QSabe é capaz de identificar o conteúdo de uma pergunta e através de técnicas de aprendizagem automática é capaz de aprender o perfil de cada respondedor/colaborador. Assim o sistema é capaz de automatizar um serviço de perguntas e respostas.

Este trabalho procura diminuir a dificuldade enfrentada pela comunidade de educadores quando se trata de encontrar as pessoas que poderiam, em regime de colaboração, repassar conhecimentos e experiências na área de informática educativa.

 Observações pessoais.

O QSabe pode auxiliar na troca de conhecimento entre várias pessoas, nas mais diversas áreas, pois ele pode automatizar um serviço de perguntas e respostas.

[Maes94] Maes, Pattie. Agents that Reduce Work and Information Overload. In Communications of the ACM, vol. 37, Julho, 1994.

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 Autor.

José Marques Pessoa, Orivaldo L. Tavares, Crediné S. Menezes.

Localização.

Anais do Workshop de Engeharia de Software e Sistemas Baseado em Conhecimento – 1996, UFES, Vitória – ES, p.22-26.

Agentes Inteligentes, Agentes de Interface, Ambiente Groupware, Memory Based Reasoning.

Este trabalho apresenta um sistema, chamado QSABE, um ambiente groupware, onde um agente semi-inteligente é capaz de receber uma pergunta de um usuário do ambiente e direcioná-la ao(s) colaborador(es) mais adequado(s) para respondê-la.

Agentes de interface são componentes de software semi-inteligentes e semi-autônomos que auxiliam e diminuem a sobrecarga de trabalho e de aprendizagem do usuário, sugerindo ou automatizando tarefas repetitivas, segundo um padrão aprendido. Um agente de interface que aprende pode adaptar-se aos hábitos e preferências do usuário.

Este trabalho se aproveita de experiências anteriores [Stanfill86], [Kozierok93] e [Metral94] que usam Memory Based Reasoning (Raciocínio Baseado em Memória) como algoritmo de aprendizado automático.

A aplicação QSABE é composta dos seguintes agentes:

QClassifica: retira, lê e classifica uma pergunta enviada para qsabe@inf.ufes.br. Este agente conta com uma lista de palavras chaves relacionadas por assunto, que é dinamicamente incrementada ao longo da vida do sistema.

QFaqs: envia ao usuário que fez a pergunta, uma lista das perguntas já respondidas relacionadas ao assunto em pauta.

QSabe: envia a pergunta, já classificada, ao colaborador "mais apropriado". Este agente conta com uma "memória de fatos aprendidos (FAP)" para realizar sua tarefa. Esta memória é mantida e incrementada durante toda a vida do sistema.

QAuxilia: verifica constantemente a base de informações retornada pelos colaboradores para recuperar informações necessárias para a atualização das bases de conhecimentos de outros agentes.

QLib: envia ao usuário solicitante uma lista de referência bibliográficas sobre o tema da pergunta.

 Observações pessoais.

O sistema QSABE auxilia a solução de nossas dúvidas, utilizando para isso, agentes inteligentes que buscam as nossas respostas em várias pessoas que usufruem da Internet.

[Stanfill86] Stanfill, C. & Waltz, David. Toward memory-based reasoning. In Communications of the ACM, Dezembro de 1986, vol. 29.

[Kozierok93] Kozierok, R. & Maes, P. Learning Interface Agents. Submitted to INTERCHI’93 ACM, 1993.

[Metral94] Metral, M. E. Design of a Generic Learning Interface Agent. Submitted to the Department of Eletrical Engineering and Computer Science. Maio, 1993.

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 Autor.

Daniel Schneider.

Localização.

http://tecfa.unige.ch/edu-ws94/contrib/schneider/schneide.fm.html

WWW, Advanced Learning Environment, Courseware, Types of Learning, Educational Hypermedia, Learning Theory, Instructional Design Theory.

O processo de aprendizado deve seguir as seguintes idéias: o aprendizado deve aparecer dentro de condições externas ótimas, o aprendizado é relacionado à resolução ativa de problemas e envolve integração, construção e compilação do novo conteúdo, o aprendizado é constrangido por capacidades cognitivas humanas.

Um courseware é uma combinação de: material textual, modelos de simulação, exercícios, problemas, retorno de informação ao aprendiz, etc.

Um ambiente avançado de aprendizagem deve possuir as seguintes características: o aprendiz deve ser ativo, o ambiente deve ser rico e refletir as propriedades essenciais do que deve ser aprendido, o ambiente deve ser estruturado, o ambiente deve ser projetado como geradores de bases de conhecimento hierárquicas, o ambiente deve apresentar o conhecimento como um sistema de comunicação (o aprendiz deve interagir agentes, tutores).

Alguns tipos de ambientes computacionais de aprendizado: Instrução Programada (transferência de conteúdo passo-a-passo), Instrução Auxiliada por Computador (Tutoriais), Instrução Inteligente Auxiliada por Computador (Tutores Inteligentes), Aprendizado Baseado em Computador (Simulações, Micromundos), Ambientes Inteligentes de Aprendizado (Micromundos + tutores, peritos), Ambientes de Suporte ao Aprendizado Cognitivo (alguns hipertextos).

Os autores de material instrucional na Web devem ter alguns cuidados: ensinar e aprender envolve um ambiente de aprendizado, a entrega de texto instrucional (multimídia e hipermídia) deve ser estruturada de acordo com estratégias de aprendizado e estratégias pedagógicas.

Os tipos de aprendizado podem ser classificados em [Kearsley93]: atitudes, informações fatuais (memorização), conceitos (discriminação), raciocínio (inferência, dedução), procedimento de aprendizado, resolução de problemas, estratégias de aprendizado, sensório-motor.

Nos ambientes parcialmente automatizados de aprendizado como um curso hipertexto na Web, deve ser dito ao estudante como usar o material, como lê-lo e o que fazer.

"Um programa de estudo típico é o SQ3R que sugere cinco passos: examinar o material a ser aprendido, desenvolver questões sobre o material, ler o material, recordar as idéias chaves, e revisar o material." [Kearsley93].

Os pesquisadores do TECFA estão desenvolvendo uma estrutura intermediária que constrói uma ponte entre as teorias de aprendizado e ensino e implementações, traduzindo conhecimento psicológico em uma terminologia mais relevante para cientistas de computação. Esta estrutura pode ser usada para fazer uma interface entre várias teorias. Muitas teorias psicológicas discutem somente uma face específica, enquanto um projetista de um ambiente inteligente de aprendizado deve considerar o aprendizado na sua globalidade e complexidade.

Um sistema computacional de educação deve considerar a importância da descoberta, a prática, o efeito do técnico, pois todos eles ocorrem em algum estágio do aprendizado no mundo real.

 Observações pessoais.

Os ambientes avançados de aprendizagem que possuem as características descritas acima, podem fornecer grande auxílio ao processo de aprendizagem, pois motivam o aprendiz e possuem teorias de aprendizado e ensino.

[Kearsley93] Kearsley, G., Seidel, R. & Park, D. K. Theory Into Practice. A hypertext Database for Learning and Instruction, US Army Research Institute, 1993.

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 Autor.

Rosa Maria E. M. da Costa, Jano M. de Souza.

Localização.

Anais do VII SBIE, Belo Horizonte, 1996, p.140-146.

Trabalho cooperativo, aprendizado cooperativo.

O objetivo deste trabalho é caracterizar trabalho cooperativo e particularizar a cooperação no processo de aprendizagem.

De acordo com [Hassard91] e [Manning91], o aprendizado cooperativo é estimulante, pois através dele encontra-se um modelo em que a convivência social e auto-estima são incrementados, obtendo-se sucesso acadêmico. Através das propostas, composição, aceitação e discussão de idéias de forma cooperaiva, pode-se alcançar objetivos que seriam difíceis de serem atingidos com o trabalho individual do aluno.

Alguns aspectos para se obter sucesso no aprendizado cooperativo:

O professor deve coordenar os trabalhos dos grupos, coo motivador, aquele que lança a centelha.

Os alunos devem ser estimulados a trabalharem em equipe.

O trabalho cooperativo não pode ser imposto de cima para baixo, tem que ser decisão do grupo.

As questões propostas têm que ter algum nível de dificuldade, pois se um indivíduo pode resolvê-las sozinho, não estará motivado para fazê-lo em grupo.

 Observações pessoais.

O trabalho cooperativo estimula a integração das pessoas, para trabalho em conjunto, para resolução de problemas, e outras atividades. É uma estratégia interessante para o processo de ensino-aprendizagem.

[Hassard91] Hassard, Jack; Cooperative Learning and the Teaching of Science, Georgia State University, 1991.

 [Manning91] Manning, M. L., Lucking R.; The what, why and how of cooperative learning, The Social Studies, Vol. 82, n.3, may/jun/1991.

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Autor.

Daniel Schneider, Kayla Block.

Localização.

http://tecfa.unige.ch/tecfa/tecfa-research/CMC/andrea95/andrea.txt

WWW, Nine Universal Steps of Instruction of Gagné, Learning Environment, Course-ware, MOO.

O uso da www na educação pode ocorrer de várias formas, como: ferramenta de informação (informações de cursos, etc.), distribuição de material de aprendizado (livros, programas, etc.), ferramentas de colaboração, aplicações educacionais interativas.

Gagné [Gagné85] sugere nove passos de instrução que podem ser achados em qualquer contexto instrucional, que são: ganhar atenção, descrever o objetivo, simular a recordação de conhecimentos anteriores, apresentar o material a ser aprendido, fornecer guia para o aprendizado, praticar, fornecer retorno de informação ao aprendiz, avaliar o desempenho do aprendiz, melhorar a retenção e a transferência do conteúdo.

Um ambiente de aprendizado avançado refere-se à uma categoria de software educacional onde o aprendiz é colocado para resolver um problema, além disso este ambientes incluem: uma arquitetura refletida que mostra ao estudante o que ele está fazendo e ajuda-o a estruturar suas atividades cognitivas, um ou mais agentes que ajudam o aprendiz na sua tarefa e monitoram seu aprendizado e, talvez um co-aprendiz.

Os componentes de um ambiente de aprendizado são [Sandberg94]: "professor", "monitor", "aprendizes companheiros", "material de aprendizado", "fontes de informação externa", "ferramentas", e "escola".

A www possui potencial para: otimizar o acesso à informação educacional via uma interface apropriada e uma estruturação do material, implementação de estratégias instrucionais (sequência do material de aprendizado), implementação de táticas instrucionais.

A www possui potencial para novas pedagogias: para os professores, o foco é deslocado da "transferência de informação" para "organização de acesso de informação" + "organização de colaboração".

A www pode ser usada para: construção de sistemas de informação educacional, hipermídia educacional não-interativa, páginas de formulários interativos, interface para dados científicos, artigos, jornais on-line, etc.

 Observações pessoais.

A www possui um grande potencial para oferecer auxílio ao processo de ensino-aprendizagem. A www pode ser utilizada para oferecer diferentes tipos de contribuição educacional.

[Gagné85] Gagné, R. The Conditions of Learning. Holt Rinehart, and Winston, New York, 4th edition, 1985.

 [Sandberg94] Sandberg, J. A. Educational paradigms: issues and trends. In Lewis, R. Mendelsohn, P., (ed.), Lessons from Learning, (IFIP, TC3/WG3.3 Working Conference 1993), pages 13-22, Amsterdam, North-Holland, 1994.

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 Palavras-chaves.

LOGO, Programação por Demonstração, Microsoft Windows LOGO.

Na estética LOGO, o computador é uma ferramenta que o aprendiz utiliza para desenvolver algo, e o aprendizado ocorre pelo fato de estar executando uma tarefa pelo computador [Valente93].

Outra componente importante da estética LOGO é a liberdade, ou seja, o aprendiz tem autonomia para propor e resolver qualquer projeto que tenha interesse.

Outra componente da estética LOGO é a disponibilidade da descrição do processo utilizado para resolver uma tarefa.

Um dos mais importantes aspectos do uso LOGO de ambientes educacionais, que é o de possibilitar a reflexão sobre os resultados obtidos e a análise do processo de obtenção dos mesmos.

A técnica de programação por demonstração provê ao usuário uma forma de registrar suas ações no ambiente; o usuário instrui o ambiente para observá-lo e o sistema cria um programa generalizado a partir de suas ações.

No ambiente LOGO, atribui-se mais importância ao programa do que propriamente ao desenho que este produz.

Programar computadores é uma atividade importante, não apenas porque constitui um meio rico para a formalização e a depuração de conceitos e idéias sobre a resolução de problemas.

Aliando as técnicas de programação por demonstração com geração de código, conforme fizemos neste protótipo, constitui uma abordagem interessantemente conveniente para apresentação da programação a principiantes.

 Observações pessoais.

Esta nova interface para o LOGO proporciona uma forma melhor para o aprendiz interagir com o ambiente, preservando as características importantes do LOGO.

A técnica de programação por demonstração auxilia a aprendizagem de programação.

[Valente93] Valente, J. A., "Por quê o Computador na Educação?" in Computadores e Conhecimento - Repensando a Educação, Valente, J. A. (Org.), NIED, Unicamp, 1993.

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