RF 03 currículo integrado às tecnologias ok

Prévia do material em texto

263 
 
 
 
 
 
Revisão crítica do currículo integrado às tecnologias 
computacionais 
 
Critic review of computing technologies integrated into the curriculum 
 
Elise Mendes���� 
 
Universidade Federal de Uberlândia, Faculdade de Educação, Núcleo de Pesquisa em 
Tecnologias Cognitivas, Uberlândia, Minas Gerais, Brasil 
 
Resumo 
 
Os modelos estáticos de currículo sofrem o impacto do desenvolvimento das tecnologias 
digitais e das pesquisas cognitivas. Grandes cientistas contemporâneos influenciam o 
pensamento de pesquisadores e educadores em direção à reforma da educação, em um novo 
contexto - o papel da tecnologia na aprendizagem. As pesquisas sobre a maneira como as 
tecnologias computacionais modificam o processo de aprendizagem, sobre a criação de 
ambientes virtuais distribuídos e o desenvolvimento de metodologias de ensino que estimulem 
o pensamento formal e a aprendizagem cooperativa são indispensáveis nos atuais projetos de 
ensino. De acordo com essas perspectivas, esse artigo analisa fundamentos de desenhos 
pedagógicos que integram as tecnologias computacionais ao currículo, à luz de teorias 
cognitivas e instrucionais construtivistas, com o intuito de identificar princípios para a 
construção de um currículo que estimule o aprender a aprender com tecnologias. Essa revisão 
crítica é direcionada à formação de professores e alunos em sistemas distribuídos. © Cien. 
Cogn. 2008; Vol. 13 (3): 263-279. 
 
Palavras-chave: currículo; construtivismo; desenho pedagógico; tecnologias 
computacionais. 
 
Abstract 
 
The static models of curriculum suffer the impact of the development of digital technologies 
and cognitive research. Great contemporary scientists influence the thought of researchers and 
educators toward the reform of education in a new context - the role of technology in learning. 
The research on how computing technologies modify the learning process, on the creation of 
distributed virtual environments and on the development of teaching methodologies that 
stimulate formal thought and cooperative learning, are indispensable in the current projects of 
education. According to these perspectives, this article analyzes the fundamentals of 
pedagogical designs that integrate computing technologies into the curriculum, in the light of 
cognitive and instructional constructivist theories, so as to identify principles for the 
construction of a curriculum that stimulates learning to learn with technology. This critic 
revision is directed at the formation of teachers and students in distributed systems. © Cien. 
Cogn. 2008; Vol. 13 (3): 263-279. 
 
Keywords: curriculum; constructivism; pedagogical design; computing 
technologies. 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
Revisão 
 264 
1. Introdução1 
 
Vivemos em um período em que os conhecimentos científicos crescem rapidamente, e 
a maioria desses conhecimentos é utilizada de forma instantânea no desenvolvimento de 
novas tecnologias. Dentre essas, as tecnologias computacionais são os grandes fatores de 
mudança na forma de viver da sociedade contemporânea e estão presentes em todas as 
atividades humanas. 
Devido a essas revoluções culturais, inúmeros artigos e livros discorrem sobre as 
contribuições e dificuldades em introduzir as tecnologias computacionais na educação. Papert, 
um dos autores mais reconhecidos nas pesquisas na área de Cibernética e Educação, trata da 
resistência à mudança na estrutura física e metodológica das escolas quando discute a 
utilização de computadores. Em seu livro A Máquina das Crianças (Papert, 1994), critica o 
que as escolas fizeram com o computador: tornaram-no um “símbolo de status” e organizaram 
um espaço denominado “Laboratório de Computadores”, sob o controle de um professor 
“especializado”. Assim, para Papert, o computador perdeu seu aspecto mais revolucionário - 
uma tecnologia que permite a construção do conhecimento, desafiando a idéia de fronteiras 
entre as matérias. O uso do computador passou, então, a reforçar grades curriculares estáticas 
que não estimulam a criatividade dos estudantes. Portanto, o que começara como um 
instrumento de mudança foi neutralizado pelo sistema educacional e convertido em um 
instrumento de manutenção do “status quo”. Mesmo ao dispor de um quadro de professores 
progressistas, algumas escolas não sabem como utilizar os computadores porque não 
resolveram o problema básico de sua organização, ou seja, a escola como um espaço de 
construção de conhecimento (Scardamalia e Bereiter, 2000). A questão fundamental nos 
países desenvolvidos, em que o uso dessas tecnologias nos processos de ensino é amplo, é 
saber qual o tipo de educação irá preparar os estudantes para a vida na chamada ‘sociedade do 
conhecimento’. Para os autores da academia americana e européia de ciência, a educação 
deverá promover a flexibilidade de raciocínio, a criatividade, a capacidade de resolução de 
problemas, a alfabetização científica e tecnológica, a habilidade para a busca de informação e, 
acima de tudo, o que denominam “prontidão vitalícia para aprendizagem”, ou lifelong 
learning (Crick, 2005; AAAS, 2001; European Commission, 2001; OECD, 2000; UNESCO, 
2001, 2007). 
Considerando as necessidades de formação humana na sociedade do conhecimento, 
como professores formados por modelos de ensino programado irão estimular o 
desenvolvimento dessas capacidades em seus alunos? Como utilizar as tecnologias 
computacionais com o intuito de auxiliar a aprendizagem e o ensino sem transformá-las em 
“ilhas de inovações tecnológicas” nas escolas (Dede, 1997)? Como as escolas poderão 
garantir a qualidade e a manutenção do uso de computadores livres da sedução das grandes 
promessas das empresas de software educacionais? Em síntese, como as tecnologias 
computacionais poderão promover mudanças curriculares em grande extensão nas escolas 
públicas? 
Diante dessas questões, esse artigo revisional tem como meta estudar,, crítica e 
sistematicamente, desenhos pedagógicos fundamentados em teorias cognitivas e instrucionais 
construtivistas, com o objetivo de orientar a construção de um currículo cooperativo, via 
internet, que atenda às peculiaridades da aprendizagem na sociedade contemporânea ― o 
aprender a aprender com tecnologias. 
 
2. O currículo integrado às tecnologias computacionais 
 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 265 
Adicionadas às necessidades de formação humana em nossa sociedade, as tecnologias 
computacionais indicam mudanças inquestionáveis referentes ao currículo, tais como: 
 
a) Recursos curriculares (de meio impresso para hipermeios); 
b) Organização do conhecimento (de estrutura linear e hierárquica para estrutura 
muldimensional e interligada na Web); 
c) Mudança do locus da responsabilidade de criação de unidades curriculares (da elaboração 
pelos professores de estruturas de unidades curriculares de aprendizagem, para criação de 
currículos personalizados pelos estudantes e para propósitos particulares de unidades de 
conhecimento) (Mioduser e Nachmias, 2002). 
 
Devido a essas mudanças necessárias à educação, surgem novas discussões sobre 
teorias cognitivas e instrucionais integradas às tecnologias computacionais para a construção 
de um currículo nesse novo contexto. 
 
2.1. Teorias cognitivas e teorias pedagógicas 
 
A discussão contemporânea(Dinter, 1998; Duffy e Jonassen, 1992) que envolve a área 
de ambientes de aprendizagem e modelos de ensino diz respeito à questão fundamental: o 
trabalho científico na área de ensino e aprendizagem necessita de uma explícita 
fundamentação epistemológica ou pode ser realizado independentemente dessa 
fundamentação? Evidentemente, a atual posição da epistemologia, em relação à educação, 
apresenta-se de forma inédita na nossa era, devido ao surgimento das tecnologias digitais que 
modificaram a forma de pensar e aprender dos seres humanos e às contribuições recentes das 
pesquisas cognitivas que recebem influências da Psicologia, Inteligência Artificial e da 
Neurologia. 
As implicações dos modelos de Piaget contribuem para a compreensão atual da 
Ciência Cognitiva. Em seu livro Biologie et Connaissance (Piaget, 1967), ele demonstra que o 
conceito de esquema, amplamente analisado em pesquisas atuais sobre cognição e inteligência 
artificial, é originário dos esquemas de reflexo, dado que muitos reflexos e padrões de ação 
fixa são anteriores a qualquer aprendizagem, portanto, os esquemas são determinados 
geneticamente. A origem da inteligência, para Piaget (1987), surge do exercício dos reflexos. 
Logo, a teoria de esquemas não pode ser compreendida sem os conceitos de assimilação e 
acomodação, porque o reconhecimento de uma determinada situação é o resultado da 
assimilação. A assimilação mental é “a incorporação dos objetos nos esquemas de conduta, e 
esses esquemas nada mais são do que esboços das atividades suscetíveis de serem repetidas 
ativamente” (Piaget, 1977: 18). Nesses termos, a assimilação apresenta um caráter 
generalizador, e a acomodação, uma reorganização das estruturas mentais. É interessante 
destacar que o “conhecimento procede da ação e toda ação que se repita ou se generalize por 
aplicação a novos objetos engendra, por isso mesmo, um esquema, quer dizer, uma espécie de 
conceito pragmático” (Piaget, 1977: 51). 
A Teoria de Esquemas de Piaget é observada na Teoria dos Esquemas de Rumerlhart 
(Rumerlhart et al., 1986), que afirma que o cérebro possui uma quantidade não especificada 
de esquemas flexíveis que podem, interagindo com o ambiente, sofrer generalizações, 
especializações e hibridização para se adaptar a um determinado problema. Em relação à 
Teoria dos Esquemas e Memória Semântica, pesquisas contemporâneas sobre cognição 
humana observam que o conhecimento é armazenado em blocos de informação ou esquemas 
que compreendem a arquitetura mental para as idéias. Assim, esquema é uma estrutura de 
dados que representa conceitos genéricos armazenados na memória (Matlin, 1998). 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 266 
A premissa básica da teoria de esquemas afirma que a memória humana é organizada 
semanticamente por meio de redes dinâmicas (schemata) de inter-relações entre conceitos que 
são conhecidas como redes semânticas. A relação entre esquema e memória se processa da 
seguinte forma: 
 
a) A memória semântica se refere à organização do nosso conhecimento sobre o mundo - uma 
infinidade de conteúdos semânticos, conceitos do mundo físico e social; 
b) Os esquemas são essas categorias de conhecimento sobre situações e sobre eventos 
(Matlin, 1998). 
 
Os estudos sobre memória semântica vêm estabelecendo um isoformismo entre 
representações internas e um sistema formal lógico: as proposições. De forma geral, esses 
estudos demonstram que as palavras são armazenadas na memória na forma de um conjunto 
composto por uma rede de relações proposicionais. Essas relações ocorrem entre as partes e o 
todo, por meio de unidades conceituais particulares e estruturas generalizáveis (schemata) 
(Kurtz et. al., 1999). As informações provenientes do mundo estruturam-se hierarquicamente 
segundo níveis de abstração. 
Nota-se a influência da Teoria dos Esquemas na Teoria da Aprendizagem Significativa 
de Ausubel e colaboradores (1980), no que se refere à assimilação conceitual por meio de 
redes ─ aprendizagem superordenada, subordinada, correlativa e reconciliações integrativas. 
Ausubel considera que a aprendizagem significativa requer um subsunçor para assimilar a 
nova informação, esse subsunçor é o conceito superordenado que tem maior nível de inclusão 
ou de generalização. 
Mas, o que é conceito? Ausubel e colaboradores (1980) concebem os conceitos como 
eventos, situações ou propriedades que possuem atributos essenciais comuns que são 
designados por algum signo ou símbolo. Os atributos essenciais são adquiridos por meio de 
experiência direta e por estágios sucessivos de formulação de hipóteses, testes e 
generalizações. Essas unidades genéricas ou unidades categóricas se representam por 
símbolos particulares e formam conceitos culturais. Segundo Abbagnano (2000: 164), 
conceito é, em geral, todo processo que torne possível a descrição, a classificação e a 
previsão dos objetos cognoscíveis. O termo conceito tem significado generalíssimo e pode 
incluir qualquer espécie de sinal ou procedimento semântico, seja qual for o objeto que se 
refere, abstrato ou concreto, próximo ou distante, universal ou individual. Como se observa, 
diferentes autores concebem que a representação da realidade é possível mediante a existência 
e o uso de conceitos e esses tornam possível a invenção de uma linguagem que pode ser 
comunicada com uma relativa uniformidade para todos os membros de uma cultura. Assim, os 
conceitos padronizam, simplificam e generalizam o ambiente por meio do estabelecimento de 
equivalências, agrupamento de idéias relacionadas à experiência, categorizando, então, o 
mundo em atributos criteriais (Novak e Gowin, 1984). 
A continuidade das pesquisas sobre a representação do conhecimento em redes 
semânticas de conceitos é marcada historicamente por Novak, teórico da metacognição, ao 
criar uma tecnologia gráfica para representar o conhecimento humano: o mapa conceitual. A 
organização e distribuição dos conceitos por meio de diferenciações progressivas, 
reconciliações integrativas, interligados em rede semântica, são certamente trabalhos de 
representação de estruturas mentais, instrumentos do pensamento que condensam uma 
amplitude de experiências precedentes, abrem rotas alternativas para o seu destino e são 
produtos da metacognição - processo de reflexão mental e consciente de reestruturação das 
experiências. 
 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 267 
As pesquisas recentes sobre mapas conceituais analisam as relações entre a construção 
do conhecimento da criança por meio de formação e assimilação de conceitos, e a relação 
entre mapas conceituais e a memória humana. Novak e Cañas (2008) observam que um dos 
importantes avanços para a compreensão da aprendizagem é de que a memória humana não é 
um simples “recipiente” a ser preenchido, mas preferencialmente um conjunto complexo de 
sistemas de memória interligada. Enquanto todos os sistemas da memória são 
interdependentes, o sistema mais crítico para assimilar conhecimento na memória em longo 
prazo é a memória em curto prazo (memória de trabalho ou operacional). Toda entrada de 
informação é organizada e processada na memória de trabalho pela interação com o 
conhecimento da memória em longo prazo. A limitação é de que a memória de trabalho 
processa com pouco número de unidades (2 ou 3) em poucos segundos, no entanto, se elas 
puderem ser ligadas por conceitosconhecidos aumentam-se as unidades lembradas (12 ou 
mais). Por isso, para estruturar um vasto corpo de conhecimento a ser recebido e processado, 
requer uma seqüência ordenada de interações entre a memória de trabalho e memória em 
longo prazo. Essas são algumas razões, segundo os autores, para considerar o mapa conceitual 
como uma tecnologia cognitiva que oferece suporte (scaffold or template) ao 
desenvolvimento da aprendizagem significativa, uma vez que ajuda a organizar e estruturar o 
conhecimento, mesmo que essa estrutura seja construída por pequenas unidades de interação 
com conceitos e proposições conhecidas. Além disso, observam que é relativamente pequeno 
o conhecimento científico sobre como se processa a memória e como é finalmente 
incorporada em nosso cérebro, contudo, enfatizam os autores, os estudos apontam que o 
cérebro humano trabalha para organizar o conhecimento em estrutura hierárquica, e que as 
abordagens de aprendizagem que facilitam significativamente esses processos realçam as 
capacidades de todos os alunos (Tsien e Blasenfelder, 2007 apud Novak e Cañas, 2008). 
Adicionadas a essas pesquisas, Litman e Davachi (2008) verificam, em dois experimentos, os 
benefícios da aprendizagem distribuída para a memória relacional, e observam que esses 
estudos devem ter implicações no desenvolvimento de currículos e políticas educacionais (ver 
Distributed Knowledge Design). Essas referências de Novak, Canãs, Litman e Davachi 
validam os teóricos clássicos supracitados como Piaget, Rumerlhart, Matlin e Kurtz e 
Ausubel. 
Enfim, se o processo de dar significado ao mundo só é possível pela atividade do 
pensar, e pensar “envolve conceitos: formá-los e relacioná-los entre si” (Glasersfeld, 1995), 
conclui-se que a construção de mapas conceituais estimula o desenvolvimento do 
pensamento, visto que para identificar conceitos superordenados e construir uma topologia 
conceitual hierárquica por diferenciações progressivas, reconciliações integrativas e ligações 
semânticas é necessário o processo cognitivo de generalização, categorização e reorganização 
dos esquemas conceituais. 
As pesquisas mundiais sobre mapas conceituais são reconhecidas pelo valor científico 
quanto à: 
 
i) Alfabetização científica e tecnológica na educação básica, as crianças crescem fazendo 
ciência nas interações com fenômenos naturais e representando as suas assimilações em 
mapas conceituais. Assim, aprendizagem de ciência inicia-se pela experiência com 
fenômenos naturais, criam-se relações e definem-se conceitos e categorias, e finaliza-se 
com a construção cooperativa de mapas conceituais; 
ii) Construção de currículo distribuído por macromapas e submapas multidimensionais e 
navegáveis; 
iii) Educação a distância e cenários de aprendizagem em hipermeios e hipertextos. (Heeren e 
Kommers, 1992; Mayes, 1992; Abrams, 1998; Towbridge e Wandersee, 1998; Anderson e 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 268 
Ditson, 1999; Shapiro, 1999; Hert et. al. 1999; AAAS, 2001; Mendes, 2002; Koppi, et al., 
2004; Chiu, 2004; Dutra et al., 2006; Tavares, 2007; Tseng et al., 2007; Coffey, 2007; 
Novak e Cañas, 2008; Kao, e Lin, 2008). 
 
2.2. Tecnologias cognitivas 
 
Tecnologias cognitivas computacionais vêm sendo desenvolvidas para favorecer a 
aprendizagem. Jonassen (1992) define tecnologias cognitivas como artefatos mentais e 
computacionais que facilitam, orientam e estendem o processo de pensamento de seus 
usuários. Muitas dessas estruturas, tais como estratégias cognitivas e metacognitivas, são 
internas ao aprendiz. Além das tecnologias mentais, existem as externas, tais como os 
artefatos computacionais. Essas tecnologias são usadas para desenvolver o processo cognitivo 
significativo da informação e podem ser aplicadas aos problemas individuais e coletivos. 
No entanto, como demonstra Jonassen (1992), os computadores não mediam 
diretamente a aprendizagem. As pessoas não aprendem por meio de computador, livros, 
vídeos ou outros instrumentos que foram desenvolvidos para transmitir a informação. A 
aprendizagem é mediada pelo pensamento (processo mental); o pensamento é estimulado 
pelas atividades de aprendizagem; e a aprendizagem é ativada pelo processo de intervenção 
educacional, incluindo tecnologias. 
Para Jonassen, as tecnologias computacionais só podem complementar e estender a 
mente humana, encorajando o processo e a potencialidade para gerar a informação e ativando 
o processo de construção do conhecimento, se a estrutura e o funcionamento dessas 
tecnologias estiverem embasados em modelos ativos da mente (Jonassen, 1992). Dentre as 
tecnologias cognitivo-computacionais que estimulam o processo metacognitivo dos 
aprendizes e a compreensão de conceitos, podem ser citados os mapas conceituais, os 
hipermeios e os micromundos, quando corretamente usados pelos alunos e orientados por 
modelos cognitivos e pedagógicos. 
Os hipermeios envolvem as modalidades auditiva e visual em uma integração de 
mídias, tais como hipertexto, sons, gráficos, animações, vídeos, imagens e modelagem 
espacial através de um sistema computacional (Nielsen, 1990). Dentre esses hipermeios, 
destacam-se os softwares de simulação, sistemas de realidade virtual e estações de trabalho 
que estimulam a manipulação de representações conceituais para que haja um melhor 
entendimento de conceitos. Simulações diferem de softwares mais abertos pela possibilidade 
de exploração em um domínio conceitual, o número de variáveis que podem ser manipuladas, 
os detalhes e fidelidades das simulações, o tipo de representações que podem ser usadas na 
simulação (animações, tabelas de resultados, gráficos de diferentes tipos, vídeo), e a 
quantidade de recursos úteis para o aprendiz durante sua manipulação no ambiente de 
simulação (Collis, 2002). Quando as simulações utilizam recursos visuais ricos e envolvem, 
pelo menos, a capacidade de manipular o sistema visual em três-dimensões, estas são 
consideradas realidade virtual. Em ambientes mais sofisticados de sistemas de realidade 
virtual, o ambiente possibilita a imersão por meio de ajustes com o próprio corpo do usuário. 
Os ambientes de imersão são escassos e caros, portanto, em países em desenvolvimento não 
será possível utilizá-los, pelo menos, nesta década. Entretanto, os micromundos, as estações 
de trabalho e os ambientes em três-dimensões não imersivos serão relativamente mais 
utilizados em laboratórios computacionais de aprendizagem. 
O surgimento da Internet, no início dos anos 1990, foi o momento decisivo da 
introdução da comunicação mediada pelo computador na educação. A combinação das 
capacidades de distribuição dos multimeios, das interfaces visuais intuitivas, do suporte para a 
pesquisa e busca eficiente da informação, das comunicações síncronas e assíncronas e abrupta 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 269 
expansão do cyberspace para o interior de repositório hiperligado de informações, foram 
percebidas como um novo e poderoso recurso para os propósitos de ensino e aprendizagem. 
 
Mioduser e Nachmias (2002) observam que as principais funções da internet no ensino 
e na aprendizagem se classificam de forma geral em: 
 
1) Distribuição de conteúdo: a internet como enorme repositório de conhecimento 
hiperligado, permitindo o acesso às bibliotecas, base de dados, museus etc. 
2) Distribuição instrucional:inúmeros recursos educacionais são avaliados na rede, de 
material de unidades curriculares para soluções curriculares. A concepção da internet como 
ambiente de aprendizagem cresce rapidamente com os cursos a distância, projetos 
colaborativos de aprendizagem online e ambientes virtuais de formação educacional 
complementar. 
3) Suporte de comunicação: a internet torna-se cada vez mais um meio de interação, de 
trabalho colaborativo e de aprendizagem entre os envolvidos no processo educativo. A 
comunicação mediada por computador (e-mails, fóruns, grupos de teleconferência, chat) 
providencia um grande potencial de extensão e de qualidade na educação. 
4) Suporte de criação: ferramentas amigáveis são correntemente desenvolvidas para que os 
estudantes possam criar e publicar os seus próprios materiais na Web, sem mediador e com 
mínimo conhecimento técnico. 
 
Outra tecnologia utilizada amplamente para entendimento conceitual é a base de dados 
em sistemas distribuídos que pode ser organizada por vários caminhos (Collis, 2002): 
relacional ou orientada a objeto2. Em qualquer forma, existem diferentes recursos associados 
com a base de dados: a ligação entre estruturas, o privilégio para a adição de entradas; a 
organização de entradas, incluindo-se o uso de indicadores ou metadados; manutenção de 
desempenhos, acessos aos desenhos, controle de desempenho e modalidades de representação 
(texto, áudio, imagens etc.). Com o surgimento da internet, o uso de bases de dados possibilita 
fácil acesso a bibliotecas de informações e pode começar a contribuir para algumas dessas 
bibliotecas do mesmo modo que retirá-las. A maioria dos sistemas de gerenciamento de 
cursos via internet é construída sobre uma base de dados. 
A idéia atual dos instrutores e estudantes usarem distintos componentes para criar 
ambientes educacionais está fundamentada na concepção de objetos de aprendizagem surgida 
do conceito de orientação a objetos da ciência da computação. A IEEE (2002) define objeto 
de aprendizagem como qualquer entidade, digital ou não-digital, que pode ser utilizada, 
reutilizada ou referenciada durante o processo de aprendizagem que tenha a tecnologia como 
suporte. Diversos projetos mundiais, tais como Instructional Management Systems (IMS; 
http://www.imsproject.org), The Merlot Project (http://www.merlot.org), The Educational 
Object Economy (http://ww.eoe.org), Cooperative and Network Distributed Learning 
Environment Project (CANDLE; http://www.candle.eu.org), e outras iniciativas paralelas que 
tem como objetivo construir estruturas que acomodem objetos educacionais e que podem ser 
integrados em diferentes ambientes de aprendizagem. Ao invés de construir um objeto várias 
vezes o objeto poderá ser reutilizado, pois será baseado em programação orientada a objetos, 
focando-se em itens distintos entre ensino e aprendizagem que podem ser usados em outros 
ambientes (Doerksen, 2002; Koppi et al., 2004; Durham e Arrel, 2007). 
 
3. Desenho pedagógico para a construção de currículo integrado às tecnologias 
computacionais 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 270 
Desenho pedagógico é um novo horizonte conceitual do ensino, da aprendizagem e 
dos suportes de aprendizagem. Refere-se a uma extensiva base de conhecimento em 
consolidadas teorias e pesquisas sobre a aprendizagem humana para a realização de tarefas, 
identificação e resolução de problemas. Qualquer atividade de desenho pedagógico resulta em 
um plano ou cenário que define o formato, os conteúdos, a estrutura do ambiente, os sistemas 
de distribuição e as estratégias de execução. Nos mais recentes modelos, os componentes 
presentes são: 
 
a) Uma apropriação da base de conhecimento sobre as teorias cognitivas e instrucionais; 
b) O desenho da estrutura de referência usado para o contexto, grupo alvo e conteúdo similar; 
c) O agrupamento de regras ou procedimentos válidos para regularizar e realizar o processo e 
o produto do desenho (Lowyck, 2002). 
 
Dentre os diversos desenhos descritos por Lowyck (2002), os desenhos Cognitive 
Instructional Design (CID), Computer-Supported Collaborative Learning, Distributed 
Knowledge Design fundamentam-se em teorias cognitivas e instrucionais que estão de acordo 
com princípios construtivistas desenvolvidos neste artigo. 
Cognitive Instructional Design (CID) são recursos fundamentados na teoria da 
aprendizagem significativa por auto-regulação, um modelo que estimula o desenvolvimento 
metacognitivo dos usuários. A metacognição é considerada a espinha dorsal para a 
aprendizagem com sucesso. Refere-se à ação de planejar, monitorar e controlar o próprio 
aprendizado e transferir e generalizar o conhecimento adquirido para outros contextos, como 
também orientar a auto-reflexão, a responsabilidade e a iniciativa do aprendiz (Gunstone e 
Mitchell, 1998; Mayes, 1992). Dessa forma, consciência e controle metacognitivos são as 
características essenciais do processo de aprender a aprender. A consciência metacognitiva é a 
compreensão dos propósitos da atividade realizada e os progressos pessoais alcançados por 
meio da atividade, e o controle metacognitivo refere-se à natureza das decisões de 
aprendizagem e às ações durante a aprendizagem (Metcalfe e Shimamura, 1994). A 
consciência e controle são resultados da aprendizagem adquirida; conseqüentemente, podem 
ser desenvolvidos por meio de experiências apropriadas de aprendizagem. Assim, concluiu-se 
que, para criação de um ambiente tecnológico que estimule atividades intencionais de 
aprendizagem efetiva, necessita-se de professores e alunos que vivenciem e compreendam 
esses processos de aprendizagem. 
O modelo Computer-Supported Collaborative Learning Design (CSCL) é dos mais 
influentes estudos na atualidade sobre a aprendizagem com tecnologias. Stahl e colaboradores 
(2006), em uma revisão histórica da aprendizagem colaborativa com suporte computacional, 
apresentam a ascensão da CSCL em 1990 como reação aos softwares tutoriais que 
enfatizavam a aprendizagem individual e isolada. Com o surgimento da internet, as pesquisas 
sobre aprendizagem cooperativa se expandiram e tornaram-se explícitos os problemas dos 
desenhos pedagógicos e a necessidade emergencial das mudanças no currículo escolar, nas 
metodologias de ensino, nos processos de aprendizagem, no desenvolvimento sociocultural de 
estudantes, na comunidade global de aprendizagem e na educação a distância (Stahl et al., 
2006). 
Retomam-se os estudos cognitivos das teorias interacionistas, e atualmente as 
pesquisas multidisciplinares sobre CSCL englobam o trabalho coletivo de criar metodologias 
e artefatos tecnológicos que ofereçam suporte ao processo de construção cooperativa do 
conhecimento. No entanto, existem controvérsias sobre o significado de colaboração e 
cooperação (Stahl et al., 2006). Nessa revisão, resgatam-se os conceitos de Piaget por 
entender que sua teoria da inteligência oferece fundamentos para as pesquisas de enfoque 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 271 
mundial sobre aprendizagem cooperativa por meio de solução de problemas. 
Segundo a epistemologia genética, o conceito de cooperação enfatiza que a vida social 
transforma a inteligência pela mediação da linguagem (signos), do conteúdo dos intercâmbios 
(valores intelectuais) e das regras impostas ao pensamento (normas coletivas, lógicas e pré-
lógicas) (Piaget,1977; Grize, 1994). A cooperação, ou seja, a coordenação de pontos de vista 
entre um grupo de indivíduos, é o ponto de partida de uma série de condutas importantes para 
a constituição e o desenvolvimento do pensamento formal (Piaget, 1977). Sem intercâmbio do 
pensamento e sem cooperação com os outros, o indivíduo não chegaria a grupar suas 
operações em um todo coerente; como afirma Piaget (1977: 164), “seria muito difícil 
compreender como o indivíduo conseguiria grupar suas operações de representações intuitivas 
em operações transitivas reversíveis, idênticas e associativas sem o intercâmbio do 
pensamento lógico”. Essa coordenação de pontos de vista se processa por colaborações no 
trabalho, pela troca de idéias e pelo controle mútuo. 
Nesse sentido, o conceito de cooperar é mais abrangente que colaborar, por que 
envolve as trocas de idéias, o trabalho colaborativo e o os exercícios de pensamento formal, 
como as operações transitivas reversíveis, idênticas e associativas (Piaget, 1977). Esses 
processos cognitivos complexos são estimulados por situações de aprendizagem significativa 
que requerem transferência e não somente retenção (Mayer, 2002), essas ações de 
aprendizagem são classificadas no ensino em processos cognitivos de entender, aplicar, 
analisar, avaliar, criar e seus respectivos subprocessos (Anderson et al., 2001). As operações 
cognitivas de soluções de problemas requerem processos mais complexos de transferência 
visto que estão intrinsicamente relacionadas ao conhecimento metacognitivo, conceitual, 
específico e procedimental (Mayer, 2002); portanto são reconhecidas como um dos principais 
objetivos educacionais1 (Mayer, 2002). 
O modelo Distributed Knowledge Design contrasta com a noção aceita de que o 
conhecimento e a cognição residem “na cabeça de cada indivíduo” (Hewitt e Scardamalia, 
1998; Scardamalia, 2004). O conceito de cognição distribuída significa que a cognição é 
distribuída entre indivíduos e seus ambientes. Para Scardamalia e Bereiter (2000), qualquer 
atividade humana é afetada pelo contexto que inclui pessoas e artefatos culturais. Cognição é, 
então, não somente situada como também distribuída. O conhecimento distribuído torna-se 
predominante em ambientes de multimeios em que as informações são distribuídas por 
diferentes tipos de recursos. O sistema de educação a distância, via internet, oferece ampla 
oportunidade para os professores e alunos cooperarem com seus diferentes pares, de forma 
assíncrona ou síncrona. Esse modelo torna-se importante porque permite a criação de uma 
plataforma que possibilita a construção cooperativa de planejamentos curriculares em tempo 
real, utilizando recursos como multimeios, hipertextos, wikis e internet; como também podem 
criar comunidades virtuais para o planejamento curricular. 
As atuais pesquisas sobre desenhos pedagógicos integram as teorias sobre 
metacognição e aprendizagem cooperativa e distribuída, apresentando metodologias 
inovadoras e artefatos tecnológicos que ofereçam suporte à sociedade da aprendizagem em 
rede. Durhaum e Arrel (2007), em seu artigo Introducing new cultural and technological 
approaches into institucional practice: an experience from geography, relatam uma 
experiência entre a Inglaterra e os Estados Unidos de mudanças de práticas institucionais de 
ensino, ao criar, de forma conjunta, objetos de aprendizagem e metodologia de ensino que 
estimule a aprendizagem conceitual e solução de problemas em programas de Geografia 
(Global Positioning System). A experiência de sucesso, de uma aprendizagem global entre 
diferentes continentes, foi atribuída a uma comunicação efetiva, a uma tecnologia estável e 
flexível, e a uma metodologia robusta e interativa que inclui definições de objetivos de 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 272 
aprendizagem, criação de objetos de aprendizagem como mapas conceituais e simulações, e 
definições de problemas contextualizados. 
Kong (2008), em seu artigo A curriculum framework for implementing information 
technology in school education to foster information literacy, relata as mudanças curriculares 
em Hong Kong2, em relação ao uso das tecnologias informáticas (IT) no currículo das últimas 
décadas em respostas às demandas da sociedade da era digital; os objetivos mudaram, de 1999 
a 2006, de estudos de computadores para desenvolvimento de conhecimentos sobre 
processamento da informação e habilidades de aprendizagem com tecnologias (conceituado 
em inglês por Information Literacy, IL, e traduzido em português por competência 
informacional3). A alfabetização informacional (IL) promove a capacidade de reunir, 
sintetizar, analisar, interpretar e avaliar as informações. Esses processos abrangem quatro 
dimensões: cognitiva, metacognitiva, afetiva e sócio-cultural. As duas primeiras referem-se ao 
processamento da informação para a tomada de decisão e solução de problemas e as outras 
duas sobre atitudes a cerca do processamento da informação (reconhecer a importância da 
habilidade de processar a informação e promover a responsabilidade social para o uso da 
informação na aprendizagem individual e colaborativa). 
Devido à estreita ligação entre IT e IL, o governo de Hong Kong e escolas (95.03%) 
investiram na importância da tecnologia na aprendizagem centrada nos estudantes. Para 
alcançar com êxito os objetivos de alfabetização informacional, incentivou-se a criação de um 
desenho curricular que considerasse a aprendizagem significativa como estrutura 
fundamental, e foram aplicados dois princípios no trabalho coletivo: providenciar 
autenticidade e criar reflexões. A estrutura curricular se apresenta em 3 partes: o núcleo do 
currículo em IT prepara os estudantes para o conhecimento básico em tecnologias da 
informática e em processamento da informação; os estudantes são encorajados a usar esses 
conhecimentos na aprendizagem com tecnologias; a cultura escolar fomenta a alfabetização 
informacional e tecnológica como conhecimentos necessários aos estudantes; em adição as 
escolas oferecem oportunidades de serviços de aprendizagem para ajudar aos estudantes nas 
dimensões afetivas e sócio-culturais necessárias ao sentimento de participação ativa na 
comunidade. Para o sucesso da execução da proposta curricular foram evidenciados quatro 
pontos: modelos de integração de IT com a aprendizagem de conteúdos devem ser de acordo 
com a necessidade de cada escola; os serviços de aprendizagem devem ser providenciados 
para serem aplicados dentro e fora da escola; suportes aos pais devem ser encorajados para 
criar ambientes saudáveis do uso de tecnologias em casa; devem ser reduzidas as exclusões 
digitais para providenciar chances iguais de adquirir conhecimentos necessários e atitudes 
corretas sobre alfabetização informacional. 
De forma geral, em levantamentos realizados em bases de dados do Education 
Research Information Center (ERIC), e em revistas e jornais indexados nessa área específica, 
a tendência futura do currículo é a criação de redes cooperativas e distribuídas de 
aprendizagem (Gerosa et al., 2003; Cho et al., 2005; Weinberger et al., 2005; Fakas et al., 
2005; Cheung, 2006; Kirschner e Erkens, 2006; Dillenbourg. e Tchounikine, 2007; Chang et 
al., 2007; Spector; 2007; Martin e Vallance, 2008; Suthers et al., 2008). É certo que essas 
questões emergentes de integração das tecnologias no currículo necessitam de levantamentos 
de dados de pesquisas experimentais (Barros et al., 2008) e aprofundamento filosófico, 
teórico e metodológico para avaliar a estrutura física, a formação dos professores, o currículo 
escolar e as políticas públicas, com o intuito educacional decriar diretrizes para que as 
tecnologias computacionais sejam instrumentos cognitivos que auxiliem a aprendizagem 
individual e coletiva. 
 
3.1. Cenários de construção de um currículo integrado às tecnologias computacionais 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 273 
As teorias cognitivas orientam princípios instrucionais para a elaboração de desenhos 
pedagógicos de ambientes computacionais de aprendizagem. Os elementos essenciais 
abstraídos neste estudo relacionam-se aos princípios categorizados por Lebow (1995) e 
Jonassen e colaboradores (1999), que são: interação, construção, cooperação, 
contextualização e interdisciplinaridade. 
A união desses princípios a um currículo com tecnologias computacionais resulta em 
cenários distribuídos de aprendizagem conceitual, procedimental e metacognitiva. Para 
exemplificar um processo de formação de professores e alunos, a figura 1 simula um ambiente 
distribuído para a construção cooperativa de mapas conceituais integrado a bases conceituais 
e hipermeios. A construção de mapas conceituais dos conteúdos curriculares estimula o 
desenvolvimento do metaconhecimento dos professores (reflexão sobre a ciência que 
leciona); diferenciando conceitos, classificações, exemplos, leis, princípios e notações, bem 
como a interdisciplinaridade entre as ciências. Quando os professores refletem sobre os 
conceitos que ensinam e os organizam em uma estrutura topológica que apresenta 
diferenciações progressivas e ricas reconciliações integrativas, eles estão desenvolvendo seus 
processos metacognitivos. Ao reconhecer a validade do uso de mapas conceituais para o 
desenvolvimento da metacognição, os professores possivelmente poderão buscar nos 
conteúdos que ensinam capacidades e habilidades que estimulem o pensamento complexo em 
seus alunos. Desta maneira, a construção de mapas conceituais estimula processos 
metacognitivos dos estudantes para a reorganização da estrutura mental, assimilação 
significativa e desenvolvimento do pensamento formal. 
 
Figura 1 – Construção cooperativa de mapa conceitual. 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 274 
A figura 2 representa um fórum de solução de problemas que relaciona a questão 
diretamente com os conceitos envolvidos (base conceitual), como também com hipertextos e 
simulações. O intuito da cooperação, mediada pela linguagem, tecnologia e conteúdos de 
intercâmbio, é promover a inteligência lógica formal e a vida social. 
Nota-se que em diversos ambientes de ensino a distância, os fóruns enfatizam a 
comunicação. No entanto, não são interligados à base de dados conceituais e hipermeios. A 
falta de integração e flexibilidade desses ambientes não estimula processos metacognitivos de 
gerenciar a aprendizagem; como também a inexistência de uma database conceitual permite 
desfocar a atenção do objeto de estudo. 
 
Figura 2 – Fórum de solução cooperativa de problemas. 
 
4. Conclusão e perspectivas 
 
O impacto das tecnologias computacionais e das teorias cognitivas modifica a visão 
tradicional de um currículo estático para a construção de um currículo em um novo contexto - 
o aprender a aprender com tecnologias. 
Em relação à aprendizagem, as teorias cognitivas contemporâneas observam que a 
inteligência humana constrói conhecimento pelo processo de interação entre o sujeito e o 
meio físico e social, representado mentalmente por um sistema dinâmico de esquemas 
conceituais interligados por proposições e armazenados na memória semântica por meio de 
unidades conceituais particulares e estruturas generalizáveis. Nas ações e coordenações dessas 
ações com o meio, os sujeitos assimilam o contexto e acomodam essas abstrações na estrutura 
cognitiva, reorganizando os esquemas conceituais por generalizações, especializações e 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 275 
hibridações. Esses processos de elaboração de significados do mundo ocorrem pela ação 
intencional, reflexão, cooperação, linguagem, contextualização e construção. Nesse sentido, a 
visão construtivista de que pensar é formar conceitos e relacioná-los entre si em um processo 
de cooperação mediada pela linguagem, pensamento formal, intercâmbios culturais e 
tecnologias computacionais orienta diretrizes para a construção cooperativa de um currículo 
em sistemas distribuídos que estimule a aprendizagem com tecnologias. 
Certamente, os sistemas computacionais, embasados em modelos da mente, tais como 
mapas conceituais, hipertextos e bases conceituais, laboratórios em realidade virtual e 
experimentação remota oferecem suporte para a construção do conhecimento de forma 
cooperativa em sistemas distribuídos. Os mapas conceituais, hipertextos e bases conceituais 
construídos coletivamente eliminam a visão estática de um currículo linear, 
descontextualizado, normativo, homogêneo (Henriques, 2000) apontam para a construção de 
um currículo cooperativo, contextualizado, interdisciplinar e multidimensional integrado às 
tecnologias computacionais que estimulam a metacognição de aprender a aprender com 
tecnologias. Adicionadas a essas, os atuais laboratórios virtuais distribuídos possibilitam 
experimentação por manipulação de objetos de aprendizagem em tempo real com diversas 
máquinas, tais como os cenários de realidade virtual e as experimentações remotas da 
mecatrônica que oferecem suporte à aprendizagem conceitual e procedimental. 
Conclui-se, portanto, que a introdução de computadores nas escolas deva partir da 
visão cultural da escola como espaço de conhecimento. Dessa forma, espera-se que a 
construção cooperativa dos conteúdos curriculares em sistemas computacionais distribuídos 
possibilite coordenações de pontos de vista em relação ao currículo e consolide a criação de 
ambientes de aprendizagem e metodologias de ensino que respondam às necessidades 
contextuais da educação, eliminando incoerências, pré-conceitos e práticas descuidadas. Os 
novos modelos curriculares possibilitarão as representações cognitivas dos professores e 
alunos que serão expressas por mapas conceituais, hipertextos, hipermeios, bases de dados 
etc. Cabe lembrar que a evolução dos planejamentos curriculares ocorrerá por uma transição 
lenta e que surgirão conflitos cognitivos e sociais próprios à construção do conhecimento: os 
primeiros planejamentos serão mais simples e poderão se desenvolver para construção de 
planejamentos cooperativos, contextualizados, interdisciplinares e transdisciplinares, podendo 
alcançar, por meio de tecnologias computacionais, planejamentos multidimensionais. 
 
5. Referências bibliográficas 
 
AAAS – American Association for the Advancement of Science (2001). Atlas of Science 
Literacy. Washington, DC. 
Abbagnano, N. (2000). Dicionário de Filosofia. Martins Fontes, São Paulo. 
Abrams, E. (1998). Talking and Doing Science: Important Elements in a Teaching-for-
Understanding Approach. Em: Mintzes, Wandersee and Novak (eds). Teaching Science for 
Understanding: a human constructivist view (pp. 307-323). San Diego: Academic Press. 
Anderson, I. e Ditson, L. (1999). Computer-Based Concept Mapping: A Tool for 
Negotiating Meaning. Learn.Leading Technol., 26(8), 6-13. 
Anderson, L.W.; Krathwohl, D.R.; Airasian, P.W.; Cruikshank, K.A.; Mayer, R.E.; Pintrich, 
P.R.; Raths, J. e Wittrock, M.C. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: a 
revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives. New York: Longman. 
Ausubel, D.; Novak, J. e Hanassen, D. (1980). Psicologia Educacional. Rio de Janeiro: 
Interamericana. 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 276 
Barros, C.; Cláudio, K.; Ferreira, L; Dwyer, T. e Wainer, J. (2008). Uso de computadores 
no ensino fundamental e médio e seus resultados empíricos: uma revisão sistemática da 
literatura. Rev. Bras. Inf. Ed., 16(1), 57-68. 
Chang, B.; Cheng, N.; Deng, C. e Chan, T. (2007) Environmental design for a structured 
network learning society. Computers & Education, 48, 234–249. 
Cheung, S. (2006). A Constructivist Approach to Designing Computer Supported Concept-
Mapping Environment. Interl. J. Instructional Media, 33(2), 153-165. 
Chiu, H. (2004). Evaluating System-Based Strategies for Managing Conflict in 
Collaborative Concept Mapping . J. Comp. Assisted Learn., 20(2), 124-132. 
Cho, H.; Lee, S.; Stefanone, M. e Gay, G. (2005) Development of Computer-Supported 
Collaborative Social Networks in a Distributed Learning Community. Behav. Information 
Technol., 24(6), 435-447. 
Coffey, J. (2007). A meta-cognitive tool for courseware development, maintenance, and 
reuse. Comp. Ed., 48, 548-566. 
Collis, B. (2002). Information Technologies for Education and Training. Em: Adelsberger, 
Collis and Pawlowski (Eds.). Handbook on Information Technologies for Education and 
Training. Berlin: Springer Verlag. 
Crick, R.D. (2005). Being a Learner: A virtue for the 21st Century. Br. J. Ed. Studies, 53(3), 
359-374. 
Dede, C. (1997). Rethinking How to Invest in Technology. Ed. Leadership, 55(3), 12-16. 
Dillenbourg, P. e Tchounikine, P. (2007). Flexibility in Macro-Scripts for Computer-
Supported Collaborative Learning. Journal of Computer Assisted Learning, 23(1), 1-13. 
Dinter, C. (1998) Constructivism in Instructional Design Theory. J. Structural Learn. 
Intelligent Systems, 13(2), 71-89. 
Doerksen, T. (2002). Development Approaches. Em: Adelsberger, Collis e Pawlowski 
(Eds). Handbook on Information Technologies for Education and Training (Handbooks on 
Information Systems). Berlin: Springer Verlag. 
Duffy, E. e Jonassen, D. (1992). Constructivism and Technology of Instruction: A 
conversation. New Jersey: Lawrence Erlbaum. 
Durham, H. e Arrel, K. (2007). Introducing new cultural and technological approaches into 
institutional practice: an experience from geography. Br. J. Ed. Technol., 38(5), 795-804. 
Dutra, Í.M.; Johann, S.P.; Piccinini, C.A. e Fagundes, L. (2006). Uma base de dados para 
compartilhamento de experiências no uso de mapas conceituais no acompanhamento de 
processos de conceituação. Rev. Novas Tecnol. Ed., 4, 1-10. 
European Commission (2001). Making a European Area of Lifelong Learning a Reality. 
Brussels: Commission of the European Communities. 
Fakas, G.; Nguyen. A. e Gillet, D. (2005). The Electronic Laboratory Journal: A 
Collaborative and Cooperative Learning Environment for Web-Based Experimentation. 
Comp. Support. Cooperative Work. 14, 189–216. 
Gerosa, M.A.; Fuks, H. e Lucena, C.J.P.D. (2003). Suporte à Percepção em Ambientes de 
Aprendizagem Colaborativa. Rev. Bras. Inf. Ed., 11(2), 1-19. 
Glasersfeld, E. (1995). Construtivismo Radical. Instituto Piaget, Lisboa. 
Grize, G. (1994). La Logique Naturelle: logique de l’enfant et de l’adulte. Trabalho 
apresentado no III Simpósio de Epistemologia Genética, Águas de Lindóia, Brasil. 
Gunstone. R. e Mitchell, I. (1998). Metacognition and Conceptual Change. Em: Mintzes, 
Wandersee e Novak (Eds.) Teaching Science for Understanding: A human constructivist 
view (pp. 133-163). San Diego: Academic Press. 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 277 
Heeren, E. e Kommers, P. (1992). Flexibility of Expressiveness: a critical factor in the 
design of concept mapping tools for learning. Em: Kommers, Jonassen e Mayes (eds.) 
Cognitive Tools for Learning (pp. 85-101). Berlin: Springer Verlag. 
Henriques, M. (2000). O Pensamento Complexo e a Construção de um Currículo Não-
Linear. Em: Associação Nacional de Pós-Graduação em Educação. Anais da XXIII Reunião 
Anual da ANPED (pp. 1-7) em Caxambu: ANPED. Retirado em 15 de abril de 2000, do 
World Wide Web: http://www.anped.org.br. 
Hert, H.; Nell, H.; Chung G. e Schacter, J. (1999). Reability and validity of a Computer-
Based Knowledge Mapping System to Measure Content Understanding. Comp. Human 
Behav. 15(3), 315-333. 
Hewitt, J. e Scardamalia, M. (1998). Design Principles for Distributed Knowledge Building 
Processes. Ed. Psychol. Rev. 10(1), 75-96. 
IEEE (2002). IEEE Standard for Learning Object Metadata. Retirado do Word Wide Web: 
http://www.ieeeltsc.org/standards/1484-12-1-2002. 
Jonassen, D.; Peck, K. e Wilson, B. (1999). Learning with Technology: A Constructivist 
Perspective. Prentice Hall, Ohio. 
Jonassen, D. (1992). What are Cognitive Tools? Em: Kommers, J. e Mayes (eds.) Cognitive 
Tools for Learning (Series F: Computer and Systems Sciences, vol. 81, pp. 1-6). Berlin: 
Springer Verlag. 
Kao, G. e Lin, S. (2008). Breaking concept boundaries to enhance creative potential: Using 
integrated concept maps for conceptual self-awareness. Comp. Ed. 48, 1718-1728. 
Kirschner, P. e Erkens, G. (2006) Cognitive Tools and Mindtools for Collaborative 
Learning. J. Ed. Comp. Res. 35(2), 199-209. 
Kong, S. (2008). A curriculum framework for implementing information technology in school 
education to foster information literacy. Comp. Ed., 51, 129–141. 
Koppi, T.; Bogle, L. e Neil, L. (2004). Institutional Use of Learning Objects: Lessons 
Learned and Future Directions. J. Ed. Multimedia Hypermedia. 13(4), 449-463. 
Kurtz, J.; Gentner, D e Gunn, V. (1999). Reasoning. Em: Bly, B. M. e Rumelhart, D. E. 
Cognitive Science: handbook of perception and cognition (2ª ed., pp. 145-200). London: 
Academic Press. 
Lebow, D. (1995). Constructivist Values for Instructional Systems Design: five principles 
toward a new mindset. Em: Seels (Ed.). Instructional Design Fundamentals: A 
reconsideration. Englewood Cliffs, New Jersey: Educational Technology Publications. 
Litman, L. e Davachi, L. (2008). Distributed learning enhances relational memory 
consolidation. Learn. Memory. 15, 711-716. 
Lowyck, J. (2002). Pedagogical Design. Em: Handbook on Information Technologies for 
Education and Training (pp. 199-217). Berlin: Springer Verlag. 
Martin, S. e Vallance, M. (2008). The impact of synchronous inter-networked teacher 
training in Information and Communication Technology integration. Comp. Ed. 51, 34–53. 
Matlin, M. (1998). Cognition. New York: Harcourt Brace College Publishers. 
Mayer, R. (2002). A Taxonomy for Computer-based Assessment of Problem Solving. 
Comp. Human Behav. 18, 623-632. 
Mayes, J. (1992). Cognitive Tools: A suitable Case for Learning. Em: Kommers, Jonassen 
and Mayes (eds.) Cognitive Tools for Learning (Series F: Computer and Systems Sciences, 
vol. 81, pp 7-18). Berlin: Springer Verlag. 
Melo, A. e Araújo, E. (2007). Competência informacional e gestão do conhecimento: uma 
relação necessária no contexto da sociedade da informação. Perspectivas em Ciência da 
Informação. 12(2). 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279<http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 278 
Mendes, E. (2002). Tendências Futuras de Planejamento Curricular Construtivista. Tese de 
doutorado, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal 
de Santa Catarina, Florianópolis, SC. 
Metcalfe, E. e Shimamura, T. (1994). Metacognition: knowing about knowing. Cambridge: 
MIT. 
Mioduser, D. e Nachimias, R. (2002). WWW in Education. Em: Adelsberger, Collis e 
Pawlowski (eds). Handbook on Information Technologies for Education and Training (pp 
23-43). Berlin: Springer Verlag. 
Nielsen, J. (1990). Hypertext and Hypermedia. San Diego: Academic Press, INC. 
Novak, D. e Cañas, A. (2008) The Theory Underlying Concept Maps and How to Construct 
and Use Them (Technical Report from IHMC CmapTools), Florida Institute for Human and 
Machine Cognition, Retirado em setembro de 2008, do World Wide Web: 
http://cmap.ihmc.us/Publications/ResearchPapers/TheoryUnderlyingConceptMaps.pdf. 
Novak, J. e Gowin, D. (1984). Learn How to Learn. Cambridge: Cambridge University 
Press. 
OECD (2000). Knowledge Management in Learning Society: education and skills. Retirado 
em agosto de 2006, do World Wide Web: http://caliban.sourceoecd.org/vl=2132704/ 
cl=12/nw=1/rpsv/home.htm. 
OECD (2003). Are Students Ready for a Technology-Rich World? What PISA Studies Tell Us. 
Retirado em agosto de 2006, do World Wide Web: http://www.pisa.oecd.org/dataoecd 
/28/4/35995145.pdf. 
OECD (2004). PISA 2003 Assessment Framework: Mathematics, Reading, Science and 
Problem Solving Knowledge and Skills. Retirado em setembro de 2008, do World Wide 
Web: http://www.pisa.oecd.org/dataoecd/46/14/33694881.pdf. 
Papert, S. (1994). A Máquina das Crianças: repensando a escola na era da informática. 
Porto Alegre: Artes Médicas. 
Piaget, J. (1967). Biologie et Connaissance. Gallimard: Paris. 
Piaget, J. (1977). Psicologia da Inteligência. Rio de Janeiro: Zahar. 
Piaget, J. (1987). Nascimento da Inteligência na Criança. Rio de Janeiro: Zahar. 
Rumelhart, D.E.; Smolemsky, P.; McClelland, J.L. e Hinton, G.E. (1986). Schemata and 
Sequential Thought Process in PDP Models. Em: McClelland, J.L. e Rumelhart, D.E. The 
PDP Research Group (1986). Parallel distributed processing: Explorations in the 
microstructure of cognition (Vol. 2, Psychological and biological models). Cambridge, MA: 
MIT Press. 
Scardamalia, M. (2004). CSILE/Knowledge Forum. Em: Education and technology: an 
encyclopedia (pp. 183-192). Santa Barbara: ABC-CLIO. 
Scardamalia, M. e Bereiter, C. (2000). Schools as knowledge Building Organizations. 
Ontario Institute for Studies in Education of the University of Toronto. Retirado em 20 de 
maio de 2000, do World Wide Web: www.csile.oise.on.ca/abstracts/ciarunder 
standing.html. 
Shapiro, A. (1999). The Relevance of Hierarchies to Learning Biology from Hypertext. The 
J. Learn. Sci. 8, 215-243. 
Spector, M. (2008). Cognition and learning in the digital age: Promising research and 
practice. Comp. Human Behav. 24, 249-262. 
Stahl, G.; Koschmann, T. e Suthers, D. (2006). Computer-supported collaborative learning: 
An historical perspective. Em: R.K. Sawyer (Ed.), Cambridge handbook of the learning 
sciences (pp. 409-426). Cambridge, UK: Cambridge University Press. 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008 
 279 
Suthers, D.; Vatrapu, R.; Medina, R.; Joseph, S. e Dwyer, N. (2008). Beyond Threaded 
Discussion: Representational Guidance in Asynchronous Collaborative Learning 
Environments. Comp. Ed. 50, 1103-1127. 
Tavares, R. (2007). Construindo mapas conceituais. Cien. Cogn, 04 (12). Retirado em maio 
de 2008, do World Wide Web: www.cienciasecognicao.org. 
Towbridge, J.E. e Wandersee, J.H. (1998). Theory-Driven Graphic Organizers. Em: Mintz, 
W. e Novak, J. (eds.). Teaching Science for Understanding: a human constructivist view (pp 
95-131). San Diego: Academic Press. 
Tseng, S.; Sue, P.; Su, J.; Weng, J. e Tsai,W. (2007) A new approach for constructing the 
concept map. Comp. Ed. 48, 691–707. 
UNESCO (2001). Nurturing the Treasure: Vision and Strategy 2002-2007. Hamburg: 
UNESCO. 
UNESCO (2007). Annual Report 2007. Institute for Lifelong Learning: UNESCO. 
Weinberger, A.; Ertl, B.; Fischer, F. e Mandl, H. (2005). Epistemic and Social Scripts in 
Computer-Supported Collaborative Learning Instructional Science. Intrl. J. Learn. Cogn. 
33(1), 1-30. 
 
Notas 
 
(1) A versão prévia desse trabalho foi apresentada no XIV Encontro Nacional de Didática e 
Prática de Ensino - ENDIPE, realizado entre os dias 27 e 30 de abril de 2008, em Porto 
Alegre, Rio Grande do Sul. 
(2) Em um estudo da OECD (2003) sobre a preparação dos jovens para solucionar problemas 
que encontrarão em sua vida profissional e em aprendizagem mais avançada, concluiu-se 
como um dos principais fatos é o de que mais da metade de todos os estudantes do México, 
Turquia, Brasil (64%), Indonésia e Tunísia apresentam um perfil de baixa proficiência em 
solução de problemas, não sendo capazes de lidar em situações de habilidades básicas. Isso 
significa que esses estudantes estarão limitados a problemas bem estruturados e direcionados, 
em que observação direta e inferências simples sejam os únicos processos para a obtenção de 
informação. 
(3) O conceito de information literacy foi traduzido como competência informacional por 
Melo e Araújo (2007). As autoras observam que competência informacional relaciona-se às 
atitudes que facilitam criar e compartilhar o conhecimento ao longo da vida, considerando-a 
como uma aprendizagem intencional e essencial para o sucesso na Sociedade da Informação e 
está entrelaçada com a cidadania participativa. 
(4) Os resultados da análise da OECD (2004) em estudos realizados em 2003 evidenciam a 
qualidade do ensino em Hong Kong: 1˚ em matemática, 2˚ em ciência, 2˚ em leitura e 3˚ em 
solução de problemas. 
 
���� - E. Mendes é Doutora em Engenharia de Produção (Universidade Federal de Santa 
Catarina, UFSC). Atua como Professora da Faculdade de Educação (UFU) e Pesquisadora do 
Núcleo de Pesquisas em Tecnologias Cognitivas (UFU). Endereço eletrônico: 
www.nutec.ufu.br. E-mail para correspondência: elise@ufu.br. 
Ciências & Cognição 2008; Vol 13 (3): 263-279 <http://www.cienciasecognicao.org> © Ciências & Cognição 
Submetido em 16/06/2008 | Revisado em 01/10/2008 | Aceito em 15/10/2008 | ISSN 1806-5821 – Publicado on line em 30 de novembro de 2008