Mestrado Profissional em Ensino de Ciências e Matemática - ENCIMA

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Navegando Mestrado Profissional em Ensino de Ciências e Matemática - ENCIMA por Autor "Andrade, Adriana de"

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    Um estudo das representações sociais sobre a automatização da coleta de dados no laboratório didático de física durante a formação docente
    (IFSP, 2021-12-17) Andrade, Adriana de; Corrallo, Marcio Vinicius
    Esta dissertação apresenta um estudo sobre as Representações Sociais de professores e estudantes de cursos de formação docente realizados em uma Instituição Pública de Ensino Superior. O referencial teórico-metodológico adotado foi a Teoria do Núcleo Central de JeanClaude Abric, a qual se respalda na Teoria das Representações Sociais de Moscovici. A coleta de dados foi estruturada pela associação livres de palavras, tendo como termo indutor a automatização da coleta de dados, seguida da hierarquização e justificativa dos termos evocados. Participaram 55 respondentes, dentre eles, professores universitários, professores da educação básica, estudantes e egressos de cursos de licenciatura em física. Os dados foram processados pelo software Iramuteq, para a indicação da saliência por meio da análise prototípica. As análises apontaram os termos “agiliza_processos”, “dados_precisos” e “arduino” como possíveis candidatos a ocuparem o núcleo central da representação, demonstrando que o grupo não apresenta resistência, no entanto, percebe a automatização para benefício próprio. O produto educacional desta pesquisa foi um curso de extensão, intitulado “Arduino como recurso didático ao ensino de física”. O resultado do curso de extensão demonstrou que os professores se apropriaram da linguagem de programação, de modo a conseguirem manipular o Arduino, uma vez que, no projeto final, foram estruturados com o Arduino físico 6 projetos, e 5 projetos foram estruturados na plataforma TinkerCad, demonstrando que os professores na condição de cursistas conseguiram articular as leis da física com o Arduino. Outro resultado complementar foi obtido utilizando o indicador de centralidade de autovetor (Eigenvector Centrality), que mostrou o nó “agiliza_processo” como o nó de maior importância na rede, indicando que a automatização da coleta de dados para estes grupos tem cunho demonstrativo e/ou verificador. Por fim, ressaltamos a necessidade de novas pesquisas que possam ampliar a discussão sobre o entendimento dos professores em relação à automatização da coleta de dados no laboratório didático de física.