Ao longo da última década, o sistema educativo mexicano enfrentou muitos desafios e necessita urgentemente de mudanças e reformas substanciais para melhorar eficazmente a qualidade da educação. De acordo com os padrões estabelecidos pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE), o México tem adoptado gradualmente o modelo de educação baseada em competências (CBE) em todos os níveis de ensino desde 2004. Esta abordagem defende o desenvolvimento autónomo e independente das competências, habilidades e conhecimentos dos alunos, com o objectivo de melhorar as suas capacidades profissionais e de vida quotidiana. Ao contrário das abordagens educacionais tradicionais que se concentram em créditos e notas, o modelo CBE avalia a aprendizagem com base no tempo e no domínio de habilidades e competências, promovendo métodos de aprendizagem exploratórios, construtivos, proativos, contextuais e reflexivos. Neste contexto, o campo da educação em ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM) está a explorar formas de superar os desafios únicos colocados pelo panorama educativo mexicano, incluindo a necessidade de pessoal docente profissional e a promoção da transformação digital.
Um artigo publicado em Computers and Education: Esta colaboração resultou no desenvolvimento e avaliação do PhysXR, um aplicativo de aprendizagem XR baseado na web projetado para aumentar significativamente o envolvimento e a compreensão dos alunos em física, com foco particular na mecânica newtoniana.
A Dra. María Barrón-Estrada descreve o núcleo do PhysXR: “PhysXR é um aplicativo de aprendizagem baseado na web que fornece experiências interativas em ambientes VR e AR. Ele usa simuladores para conduzir experimentos em fenômenos físicos, como dinâmica e cinemática. PhysXR por meio de XR Demonstrações e exercícios interativos na ferramenta são projetados para transformar ambientes de aprendizagem tradicionais, fornecendo aos alunos um espaço virtual envolvente e envolvente que torna conceitos complexos de física mais acessíveis e estimulantes.
Brandon Cárdenas-Sainz enfatizou a importância da motivação no processo de aprendizagem, afirmando: “Este estudo considera que a motivação para usar ferramentas educacionais digitais é um aspecto importante do processo de design e desenvolvimento, que está relacionado a diversas variáveis que afetam a aprendizagem e sua eficácia”. O estudo, utilizando o modelo de motivação ARCS de John Keller, destaca a necessidade de ferramentas educacionais não apenas para transmitir conhecimento, mas também para inspirar e encorajar os alunos a explorar e aprender ativamente.
Esta abordagem foi cuidadosamente planejada para avaliar eficazmente o impacto das ferramentas PhysXR. Os alunos são primeiro recrutados e depois divididos aleatoriamente em grupos experimentais (VR e AR) ou grupos de controle. A equipe realizou pré-testes para avaliar conhecimentos prévios e pesquisas de usabilidade de equipamentos por meio de reuniões remotas facilitadas por videoconferência e plataformas de comunicação online. Posteriormente, os alunos foram apresentados à aplicação PhysXR durante uma sessão de intervenção, onde discutiram tópicos de cinemática e cinética através de demonstrações interativas. A eficácia da intervenção foi posteriormente avaliada através de testes post-hoc e inquéritos motivacionais.
A pesquisa dos Drs. Cárdenas-Sainz e Barrón-Estrada validam de forma abrangente o impacto positivo da implementação de XR no contexto educacional mexicano. O PhysXR, um aplicativo de aprendizagem baseado na Web desenvolvido por eles, teve um impacto positivo estatisticamente significativo na motivação dos alunos, ao mesmo tempo que melhorou seus resultados de aprendizagem. Esta abordagem inovadora permite que os alunos desenvolvam habilidades de auto-estudo e aprimorem sua compreensão das abstrações matemáticas que sustentam a mecânica newtoniana. As descobertas destacam ainda que as ferramentas de aprendizagem XR são particularmente adequadas para o ensino da mecânica newtoniana, indicando que os estudantes mexicanos preferem implementações XR que ofereçam acessibilidade, portabilidade e facilidade de uso em dispositivos móveis. O desenvolvimento do PhysXR como um aplicativo baseado na web permite que ele sirva como uma ferramenta de aprendizagem multiplataforma, proporcionando aos alunos simulações de física em tempo real em ambientes interativos com diversos níveis de imersão. Esta abordagem enriquece as experiências de autoaprendizagem dos alunos muito além dos métodos tradicionais de ensino e é consistente com as conclusões de outras avaliações que consideram o uso da tecnologia XR para fins educacionais e motivacionais.
Referência do diário
BA Cardenas-Sainz et al., Avaliação da tecnologia de realidade estendida (XR) na motivação dos alunos na aprendizagem de física em escolas mexicanas, Computadores e Educação: X Reality, 3 (2023) 100036.
Número digital: https://doi.org/10.1016/j.cexr.2023.100036.
Sobre o autor
Maria Lúcia Barron Estrada é professor do TecNM – Instituto Tecnológico de Culiacán, Sinaloa, México. Ela recebeu seu PhD em Ciência da Computação pelo Florida Institute of Technology e seu mestrado em Ciência da Computação pelo Toluca Institute of Technology. Seus interesses de pesquisa incluem tecnologia educacional, inteligência educacional e sistemas afetivos, realidade aumentada e virtual e desenvolvimento de software. Dr. Barrón é membro de nível 3 do Sistema Nacional Mexicano de Pesquisadores (SNII) e membro honorário do Sistema Estadual de Tecnólogos e Pesquisadores de Sinaloa (SSIT). Ela é a vencedora do Prêmio Sinaloa de Ciência e Tecnologia 2018. Ela também ganhou prêmios de melhor artigo em 3 conferências internacionais diferentes. É membro de comissões técnicas de diversas conferências internacionais. Ela é colaboradora regular da coluna Inteligência Artificial e Educação da revista Komputer Sapiens. Ela é vice-presidente do Instituto Mexicano de Computação, membro da Rede de Pesquisa Conacyt em Inteligência Computacional Aplicada (REDICA), da Sociedade Mexicana de Ciência da Computação (SMCC) e da Sociedade Mexicana de Inteligência Artificial (SMIA).
Ramon Zataran Kabada é professor e pesquisador nos programas de doutorado e mestrado em Engenharia e Ciência da Computação do Instituto de Tecnologia de Culiacán (ITC), México. Ele recebeu seus títulos de mestrado e doutorado. diplomas em ciência da computação pelo Florida Institute of Technology em 1984 e 2003, respectivamente. Seus principais interesses de pesquisa incluem inteligência artificial na educação, sistemas tutores inteligentes, realidade aumentada e computação afetiva aplicada à educação. Ele é membro titular da AMEXCOMP (Academia Mexicana de Computação). Dr. Zatarain-Cabada é membro de primeira classe do Sistema Nacional de Pesquisadores (Conacyt México). Recebeu o Prêmio Sinaloa de Ciência e Tecnologia em 2017. Lidera o grupo acadêmico e laboratório de Computação Afetiva e organiza anualmente o Simpósio Internacional sobre Ambientes Inteligentes de Aprendizagem (WILE). É membro da Conacyt REDICA (Rede de Pesquisa em Inteligência Computacional Aplicada), da Sociedade Mexicana de Ciência da Computação (SMCC) e da Sociedade Mexicana de Inteligência Artificial (SMIA).
Brandon Cárdenas-Saenz Nasceu em 1994 em Culiacán, Sinaloa, México. Ele recebeu seu bacharelado em mecatrônica em 2017 pelo TecNM‐Instituto Tecnológico de Culiacan, México, seu mestrado em ciência da computação em 2019 e seu doutorado em ciências de engenharia em 2023. Seus interesses de pesquisa incluem inteligência artificial, visão computacional, interação humano-computador, ambientes interativos e realidade estendida. Ele é membro da Conacyt REDICA (Rede de Pesquisa em Inteligência Computacional Aplicada) e da Sociedade Mexicana de Ciência da Computação (SMCC).
Maria E. Chávez–Echegaray é educador e pesquisador de computação e engenharia na Divisão de Assuntos Acadêmicos e Estudantis e na Escola de Computação e Inteligência Aumentada da Faculdade de Engenharia Ira A. Fulton da Universidade Estadual do Arizona. As áreas de pesquisa do Dr. Chavez Echeagaray concentram-se na experiência do usuário, do cliente e do aluno, interação da computação humana, computação afetiva, tecnologia educacional, educação em engenharia, sistemas tutores inteligentes e engenharia de software.
