REPRESENTAÇÕES SOCIAIS DOS PROFESSORES FORMADORES DE FÍSICA EM RELAÇÃO À COLETA DE DADOS AUTOMATIZADA

## REPRESENTAÇÕES SOCIAIS DE PROFESSORES FORMADORES DE FÍSICA EM RELAÇÃO À COLETA DE DADOS AUTOMATIZADA

## Adriana de Andrade 1 , Marcelo Zanotello 2

1 Universidade Federal do ABC/ Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH)/ adriana.andrade@ufabc.edu.br

2 Universidade Federal do ABC/ Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH)/ marcelo.zanotello@ufabc.edu.br

## Resumo

Este estudo visa identificar as representações sociais de professores formadores vinculados a Instituições Públicas de Ensino Superior (IPES) do Estado de São Paulo que ministram aula no laboratório didático de física sobre a automatização da coleta de dados. A pesquisa fundamenta-se na Teoria das Representações Sociais (TRS) e na Teoria do Núcleo Central (TNC). A abordagem da pesquisa é de caráter exploratório. A coleta de dados é realizada por meio de um questionário online aplicado via Google Forms. Para processar os dados utilizase o software IRAMUTEQ, gerando a Árvore Máxima de Similitude (AMS). O estudo destaca a relevância da automação na coleta de dados como uma ferramenta educativa no ensino de física, evidenciando seu impacto positivo na formação dos futuros professores. Os principais resultados se concentram nas representações sociais dos professores formadores que ministram aulas experimentais, mostrando uma atitude favorável ao uso da automação na coleta de dados. Esta análise apontou como núcleo central os termos: dado, estudante e experimento, indicando uma percepção positiva em relação a essas tecnologias e ressaltando a importância de uma formação rica em aprendizado e desenvolvimento de habilidades tecnológicas que beneficiarão os licenciandos em física na prática futura. Os pontos críticos identificados pelos professores que trabalham com a automatização envolvem a possibilidade de que a coleta de dados automatizada se limite a um instrumento eficaz apenas para a execução de roteiros prontos.

Palavras-chave : automatização; coleta de dados; professor formador

## Introdução

No contexto das atividades práticas experimentais no laboratório didático de física, a automação na coleta de dados emerge como uma ferramenta potencial para o ensino e aprendizagem da física. A integração de tecnologias de coleta de dados automatizadas pode não só facilitar o processo experimental, mas também enriquecer o ensino, permitindo que os estudantes, futuros professores de física, desenvolvam uma compreensão mais profunda acerca dos conceitos e métodos científicos relacionados a coleta de dados.

É importante refletir sobre o impacto desse aprendizado nos futuros professores de física, considerando que a automação da coleta de dados pode ser vista como uma ferramenta útil no ensino dessa disciplina. Assim, o objetivo principal deste estudo é identificar as representações sociais de professores formadores em cursos de licenciatura em física de Instituições Públicas de Ensino Superior (IPES) do Estado de São Paulo em relação à automação da coleta de dados em laboratórios didáticos de física. Para isso, fundamenta-se na Teoria das Representações Sociais (TRS) de Sergè Moscovici (1961), que propõe uma maneira de compreender e se comunicar com a realidade social, reconhecendo que as representações moldam o

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indivíduo e induzem à reprodução de comportamentos no mundo. O autor acrescenta que as representações sociais são sistemas cognitivos que permitem aos indivíduos compreender e interpretar o mundo social, sendo construídas socialmente e influenciadas por fatores como cultura, valores e crenças.

Assim, conforme uma Representação Social (RS) se estabelece nas atividades práticas experimentais, o licenciando em física tende a internalizar determinadas práticas dos professores formadores como parte de suas próprias referências para ensinar. De acordo com Andrade (2021, p. 30), as escolhas teórico-metodológicas feitas pelo futuro professor podem ser influenciadas pelas práticas com as quais ele se identificou durante sua formação como aluno. Nesse sentido, a formação do futuro professor é constituída, dentre outros fatores, pelas interações e subjetividades dos professores formadores, resultando em representações que serão refletidas na sua prática docente futura.

Segundo Moscovici (2007), a ancoragem é um dos processos fundamentais na Teoria das Representações Sociais, consistindo na integração de novas informações, ideias ou fenômenos desconhecidos ao repertório existente de conhecimentos e experiências de um grupo social. Esse processo ajuda a tornar o novo mais compreensível e menos ameaçador, ao relacioná-lo com conceitos familiares. Dessa forma, a ancoragem atua como um mecanismo pelo qual algo novo se torna parte das práticas e comunicações do professor, garantindo estabilidade e adaptação das representações ao contexto social do grupo.

A automatização da coleta de dados, ao ser integrada no ensino de física, pode tornar-se parte do repertório cotidiano dos professores, contribuindo para que eles a considerem não apenas como um facilitador, mas como um recurso didático e pedagógico de sua prática. Andrade (2021) enfatiza que, quando os aspectos pedagógicos da automação são devidamente abordados na formação, o professor de física tende a incorporar essa tecnologia com clareza, explorando seu potencial investigativo e formativo.

## Materiais e Métodos

Este estudo é parte de um projeto aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade sob o número (retirado para avaliação às cegas) na Plataforma Brasil. A coleta de dados para esta pesquisa ocorre por meio de um questionário online aplicado via plataforma Google Forms. O estudo é caracterizado como exploratório, com abordagem qualitativa. Conforme Trivinos (1987, p.109), '[…] o pesquisador planeja um estudo exploratório para identificar os elementos necessários que lhe permitirão, em contato com uma determinada população, obter os resultados desejados '. Nesse contexto, foram selecionados 19 professores que ministram aulas experimentais em Instituições Públicas de Ensino Superior (IPES) no estado de São Paulo, que afirmam utilizarem a coleta de dados automatizada .

A metodologia de análise dos resultados adotada é baseada na Teoria do Núcleo Central (TNC), desenvolvida por Jean Claude Abric em 1976. Esta teoria propõe uma análise estrutural das representações sociais, dividindo-as em um núcleo central, composto por elementos resistentes à mudança, e uma periferia, formada por elementos mais dinâmicos e não tão resistentes à mudança.

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- O processo de análise foi realizado empregando o software IRAMUTEQ 1 . O questionário foi elaborado na plataforma Google Forms, envolvendo questões que investigam a prática docente dos professores participantes, com foco na utilização de experimentos com coleta de dados automatizada no laboratório de física, conforme apresentadas no quadro 1.

## Quadro 1: Perguntas selecionadas para análise.

Você faz uso de experimentos com coleta de dados automatizada nas aulas de laboratório de física?

Se a resposta anterior foi "sim", por favor, descreva em quais experimentos e quais os recursos tecnológicos/aparatos foram utilizados para a coleta de dados.

Qual(is) aspecto(s) em relação à elaboração e realização de experimentos automatizados que você considera problemáticos para o desenvolvimento das aulas e a aprendizagem dos estudantes?

Qual(is) aspecto(s) em relação à elaboração e realização de experimentos automatizados você considera positivos para o desenvolvimento das aulas e a aprendizagem dos estudantes?

Você considera que o uso de (ou uma eventual possibilidade de uso) experimentos automatizados em apoio ao processo de ensino e aprendizagem nas aulas de laboratório de física pode ser útil ao licenciar com vistas à sua atuação como futuro professor? Justifique sua resposta.

## Fonte: Os autores

As respostas foram compiladas em uma planilha do Excel, que foi importada para o IRAMUTEQ. As análises realizadas pelo software seguiram a lógica da Análise de Similitude, com base na Lei de Zipf, que estabelece uma relação inversa entre a frequência de uma palavra em um corpus e sua posição no ranking das palavras mais evocadas. A Lei de Zipf indica as palavras que aparecem com mais frequência, identificando padrões linguísticos e temáticos nos textos aplicados.

Para a análise, as respostas ao questionário foram organizadas em um único corpus textual. O software, então, processou estatisticamente os dados, gerando um grafo de similitude que contém as palavras mais frequentes e suas conexões semânticas. Isso permitiu a identificação dos principais termos e conceitos propostos pelos professores.

## Resultados e Discussão

Na presente análise, a figura 1 apresenta a Árvore Máxima de Similitude (AMS) que indica as representações sociais dos professores formadores em relação à coleta de dados automatizada. O núcleo central é composto pelos seguintes termos: dado, estudante e experimento. Esses termos representam os elementos centrais das representações sociais dos professores formadores em relação à coleta de dados automatizada.

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Figura 1: Árvore Máxima de Similitude, um grafo gerado pelo software IRAMUTEQ

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Na AMS, as ramificações representam as relações entre os termos. As ramificações mais próximas do núcleo central representam as relações mais fortes entre os termos. As ramificações mais distantes do núcleo central representam as relações mais fracas entre os termos. Retomando a TNC e TRS, Abric (2001) menciona que as representações sociais são organizadas em torno de um núcleo central e uma periferia. O núcleo central é composto por elementos que são fundamentais para a identidade e a continuidade da representação, sendo estável e resistente à mudança. Já a periferia contém elementos mais flexíveis, que podem variar de acordo com o contexto e as experiências individuais.

Assim, vale ressaltar que as representações sociais são sistemas de valores, ideias e práticas que permitem aos indivíduos entender e comunicar a realidade. Elas emergem a partir das interações sociais e servem para integrar novos conhecimentos ao conjunto já existente de saberes compartilhados por um grupo. Nesta perspectiva,

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dividimos a AMS em três clusters principais para facilitar a compreensão da análise, onde os termos em destaque dentro do cluster complementam o núcleo central.

O primeiro cluster é composto pelos termos relacionados ao processo de coleta de dados automatizada, sendo: coleta de dados, automatização, dados, sensor, artigo, gráfico, computador e análise. Esses conceitos aparecem com alta frequência, o que evidencia sua relevância nas representações dos professores formadores. Os elementos periféricos como: sensor, artigo, gráfico, computador e análise, atuam como complementos ao núcleo, representando os recursos e estratégias aplicados na implementação da coleta de dados automatizada, o que indica a flexibilidade dos métodos, que podem ser adaptados conforme as demandas específicas de cada situação.

- O segundo cluster é composto pelos termos relacionados ao ensino de física, como: professor, ensino, aprendizado, físico, escola, aula experimental, laboratório, programação, estudante, importante, tecnologia, possibilidade, medição, habilidades Arduino, permitir, medidas, automatizar e caso. Esses termos são críticos e refletem a essência da prática educacional. Os termos periféricos como: escola, aula experimental, laboratório, programação, estudante, e tecnologia, representam os contextos e as ferramentas que suportam o núcleo central. Assim, as representações indicam um foco para a prática educacional e o uso da tecnologia no ensino de física .

O terceiro cluster é composto pelos termos relacionados ao ensino de física por meio da experimentação, como: pesquisa, conhecimento, processo, exemplo, uso, aprender, experimento, partir. Esses termos indicam a ênfase na investigação científica como um elemento chave, refletindo os métodos e as práticas que sustentam e operacionalizam a prática do professor formador. Neste ponto, as representações sociais envolvidas são a valorização do experimento como um meio de gerar conhecimento e a importância do processo automatizado no aprendizado científico.

Na sequência, apresentamos a tabela 1 de Saliência e Conexão das palavras mais frequentes e que aparecem juntas na Análise de Similitude (AMS).

Tabela 1: Saliência e Conexão

Fonte: Os autores

Na Teoria do Núcleo Central (TNC), a co-ocorrência mostra que certos termos são frequentemente mencionados juntos pelos membros de um grupo, o que indica que esses termos estão conectados nas representações sociais desse grupo. A

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saliência refere-se à importância simbólica de certos termos, fazendo com que eles se destaquem por serem repetidos com frequência no discurso dos participantes. Já a conexidade reflete a relação simbólica entre os termos, mostrando como eles estão interligados no pensamento coletivo.

Na tabela 1 de saliência e conexão fica evidente que o núcleo central da AMS, composto pelos termos dado, estudante e experimento, representam os elementos fundamentais das representações sociais dos professores sobre a coleta de dados automatizada.

- O termo "dado", refere-se às informações coletadas durante a pesquisa, enfatizando a importância da coleta de dados abrangentes e precisos para embasar o conhecimento. O termo "estudante", destaca o foco nos alunos como participantes da pesquisa, evidenciando a preocupação dos professores em compreender o aprendizado individual e em grupo. O termo "experimento" indica a valorização da metodologia experimental como base para a coleta de dados, demonstrando o rigor científico e a busca por resultados confiáveis.

No quadro 2, trazemos excertos das entrevistas dos professores formadores, que mencionam os pontos críticos da coleta de dados automatizada em atividades experimentais no laboratório didático de física.

Quadro 2: Excerto das entrevistas dos professores formadores.

A coleta manual pode dificultar a implementação de metodologias ativas.

- É preciso ter cuidado para não usar a automatização apenas como recurso digital preciso e rápido.
- É importante usar a coleta de dados automatizada de forma investigativa e não apenas como uma ferramenta para roteiros prontos.
- É importante ter um planejamento claro e objetivos definidos para a atividade prática experimental.

Existe muita dificuldade por parte dos alunos na linguagem de programação.

## Fonte: Os autores

No quadro 2 notamos que a implementação de metodologias ativas no ensino de física pode ser significativamente dificultada pela coleta manual de dados. A automatização surge como uma solução eficiente, mas deve ser utilizada com cautela para evitar que se torne apenas um recurso digital preciso e rápido.

Na sequência, no quadro 3 apresentamos três exemplos de coleta de dados automatizada utilizando sensores e Arduino para medir grandezas físicas em experimentos didáticos que são frequentemente implementados em atividades de ensino para demonstrar os benefícios da automação de dados:

Quadro 3: Exemplos de coleta de dados automatizada.

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Fonte: Os autores

Esses exemplos mostram como a coleta automatizada permite a visualização e a análise de dados complexos em tempo real, proporcionando uma experiência de aprendizado que pode ser mais interativa e aprofundada conforme a mediação do professor. Assim, torna-se crucial que a coleta de dados automatizada seja integrada de forma investigativa, estimulando o pensamento crítico e a capacidade de resolução de problemas dos alunos, em vez de se limitar a um instrumento para a execução de roteiros prontos.

Outro fator importante é reconhecer que a linguagem de programação, frequentemente utilizada em processos de automatização, apresenta uma dificuldade significativa para muitos estudantes (BOSSE, 2020, p.6). Isso demanda uma abordagem pedagógica que inclua ensino e recursos didáticos voltados ao aprendizado de programação, auxiliando a construção desses saberes pelos alunos.

Por fim, destaca-se que, conforme as respostas fornecidas pelos professores participantes da pesquisa, a coleta de dados se apresenta como um tema central nas representações desses docentes, sendo vista como uma atividade essencial para a realização de experimentos gerando oportunidades de aprendizado e desenvolvimento de habilidades científicas.

## Considerações Finais

As representações sociais dos professores formadores que utilizam a automatização da coleta de dados em aulas no laboratório didático de física em cursos de licenciatura em física demonstram uma percepção favorável em relação a essas tecnologias, ressaltando a importância de uma formação integrada e multidisciplinar

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que promova a colaboração entre áreas técnicas e pedagógicas. Pela AMS, evidencia-se que os professores associam a coleta de dados automatizada ao ensino de física, sugerindo que estes professores veem a coleta de dados automatizada como uma ferramenta útil para o ensino de física.

A tabela de frequência e coocorrência reforça a análise dos clusters. Termos como "dado", "estudante", "experimento" e "físico" têm alta frequência, indicando sua importância na representação social dos professores formadores. Esses termos se conectam fortemente com os clusters identificados, reforçando a centralidade dos temas de coleta de dados, ensino e pesquisa.

A análise dos clusters mostra como os professores formadores percebem e organizam suas representações sociais em torno da coleta de dados automatizada, ensino de física e pesquisa científica. Utilizando a Teoria do Núcleo Central e a Teoria das Representações Sociais, podemos compreender como esses elementos fundamentais e periféricos se inter-relacionam para formar uma visão coesa e compartilhada dessas práticas educacionais e científicas.

Em conclusão, este estudo se propôs a contribuir para a compreensão das representações sociais dos professores de física sobre a automatização da coleta de dados, subsidiando assim um debate sobre a integração de novas tecnologias, no âmbito da automatização da coleta de dados, articulando-a com práticas pedagógicas no ensino de física.

## Agradecimentos

Agradecemos à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

(FAPESP) pelo apoio financeiro.

## Referências

ABRIC, J.-C. Metodología de recolección de las representaciones sociales. PrácticasSociales y representaciones , México, DF: Ediciones Coyoacán, 2001.

ANDRADE, A. Um estudo das Representações Sociais sobre a automatização da coleta de dados no laboratório didático de física durante a formação docente . 2021. 200 f. Dissertação (Mestrado) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus São Paulo, São Paulo, 2021.

BOSSE, Y. Padrões de dificuldades relacionadas com o aprendizado de programação . 2020. 270 f Tese (Doutorado) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020.

MOSCOVICI, S. Representações sociais: investigações em psicologia social . 5a ed. Petrópolis, RJ: Vozes, 2007.

TRIVIÑOS, A. N. S. Introdução à pesquisa em ciências sociais: a pesquisa qualitativa em educação . São Paulo: Atlas, 1987

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