Texto 12 — “Conectivismo: Uma teoria de aprendizagem para a era digital”

Trechos traduzidos do artigo de George Siemens, de 2004.

Marcelo Voos
MARÉ Ubatuba
6 min readSep 21, 2016

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[esta seleção de trechos faz parte do nosso Percurso em Educação]

George Siemens

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Uma teoria alternativa

A inclusão tecnológica e a identificação de conexões como atividades de aprendizagem começam a mover as teorias de aprendizagem até a era digital.

Já não é possível experimentar e adquirir pessoalmente a aprendizagem que necessitamos para atuar. Agora derivamos nossa competência da formação de conexões.

Karen Stephenson afirma: “A experiência tem sido considerada a melhor mestra do conhecimento. Como não podemos experimentar todas as experiências de outras pessoas e, portanto, outras pessoas tornam-se substitutos do conhecimento. ‘Eu guardo meu conhecimento em meus amigos’ é um axioma para reunir de conhecimentos através da reunião de pessoas.” (sem data).

O caos é uma nova realidade para os trabalhadores do conhecimento. ScienceWeek (2004) cita a definição de Nigel Calder em que o caos é “uma forma críptica de ordem”. O caos é a interrupção da possibilidade de prever, evidenciada em configurações complexas que, inicialmente, desafiam a ordem.

Ao contrário do construtivismo, que afirma que os aprendizes tentam desenvolver a compreensão através de tarefas que geram significado, o caos sinaliza que o significado existe, e que o desafio do aprendiz é reconhecer padrões que parecem estar ocultos. A construção de significado e a formação de conexões entre comunidades especializadas são atividades importantes.

O caos, como ciência, reconhece a conexão de tudo com tudo. Gleick (1987) afirma: “No clima, por exemplo, isso se traduz no que é meio conhecido como o Efeito Borboleta: a noção de que uma borboleta batendo suas asas hoje em Pequim pode transformar sistemas de tempestade no próximo mês em Nova York “(p.8).

Esta analogia demonstra um verdadeiro desafio: “a dependência sensível das condições iniciais” impacta profundamente aquilo que aprendemos e como agimos com base em nossa aprendizagem. A tomada de decisões é um indicador disso. Se as condições subjacentes utilizados para tomar decisões mudar, a decisão em si deixa de ser tão correta como era na época em que foi tomada. A capacidade de reconhecer e se ajustar às mudanças nos padrões é uma atividade fundamental de aprendizagem.

Luis Mateus Rocha (1998) define a auto-organização como a “formação espontânea de estruturas, padrões ou comportamentos bem organizados, a partir de condições iniciais aleatórias” (p.3). Aprendizagem como um processo de auto-organização, exige que o sistema (sistemas de aprendizagem pessoal ou organizacional) “seja informacionalmente aberto, isto é, para ser capaz de classificar a sua própria interação com um ambiente, deve ser capaz de mudar a sua estrutura … “(p.4). (…)

A auto-organização a nível pessoal é um micro-processo das construções maiores do conhecimento auto-organizado, que são criadas em ambientes institucionais ou corporativos. A capacidade de formar conexões entre fontes de informação, a fim de criar padrões de informação úteis, é necessária para aprender em nossa economia do conhecimento.

Redes, Mundos Pequenos, Laços Fracos

Uma rede pode ser simplesmente definida como conexões entre entidades. Redes de computadores, as redes de energia e redes sociais operam sobre o princípio simples de que as pessoas, grupos, sistemas, nós e entidades podem ser conectados para criar um todo integrado. Alterações dentro da rede tem um efeito cascata sobre o todo.

Albert-László Barabási afirma que “os nós (nodos) sempre competem por conexões porque ligações representam sobrevivência em um mundo interconectado” (2002, p.106). Esta competição é bem menor em uma rede de aprendizagem pessoal, mas a localização de valor em certos nós no lugar de outros é uma realidade.

Os nós (nodos) que adquirem mais visibilidade serão mais bem sucedidos na aquisição de conexões adicionais. Em certo sentido de aprendizagem, a probabilidade de que um conceito de aprendizagem seja vinculado depende de quão bem o nó (nodo) esteja vinculado. Os ‘nós’ (sejam áreas, ideias, comunidades) que se especializam e ganham reconhecimento por sua especialização, têm maiores oportunidades de reconhecimento, resultando em ‘polinização cruzada’ entre comunidades de aprendizagem.

Os laços fracos são ligações (links) ou pontes que permitem conexões curtas entre informações. As redes dos nossos pequenos mundos são povoadas geralmente por pessoas cujos interesses e conhecimento são semelhantes aos nossos. Encontrar um novo emprego, por exemplo, muitas vezes, ocorre por meio de laços fracos. Este princípio tem grande mérito na noção de coincidência, inovação e criatividade. As conexões entre ideias diferentes e campos diversos podem criar novas inovações.

https://www.youtube.com/watch?v=V3LUFOjR17M

Conectivismo

Conectivismo é a integração de princípios explorados pelas teorias do caos, redes, complexidade e auto-organização. A aprendizagem é um processo que ocorre em ambientes difusos, com elementos centrais cambiantes — que não estão inteiramente sob o controle do indivíduo. A aprendizagem (como conhecimento aplicável) pode residir fora de nós mesmos (dentro de uma organização ou de um banco de dados), está focada em conectar conjuntos de informação especializada, e as conexões que nos permitem aprender mais são mais importantes do que o nosso estado atual conhecimento.

O conectivismo é guiado pela compreensão de que as decisões são baseadas em princípios que estão mudando rapidamente. Continuamente se está adquirindo novas informações. A habilidade de fazer distinções entre as informações importantes e as não importantes é vital. Também é crítica a habilidade de reconhecer quando novas informações alteram um ambiente, com base em decisões tomadas anteriormente.

Princípios do Conectivismo:

• A aprendizagem e o conhecimento dependem da diversidade de opiniões.

• A aprendizagem é um processo de conectar nós (nodos) especializados ou fontes de informação.

• A aprendizagem pode residir em dispositivos não-humanos.

• A capacidade de saber mais é mais crítica do que aquilo que se sabe num dado momento.

• A alimentação e manutenção das conexões é necessária para facilitar a aprendizagem contínua.

• A habilidade de enxergar conexões entre áreas, ideias e conceitos é uma habilidade fundamental.

• A atualização (conhecimento preciso e atual) é a intenção de todas as atividades de aprendizagem conectivistas.

• A tomada de decisão é, em si mesma, um processo de aprendizagem. O ato de escolher o que aprender e o significado das informações que chegam é visto através das lentes de uma realidade cambiante. A decisão correta hoje pode estar errada amanhã devido a alterações no ambiente de informações que afetam a decisão.

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Referências

• Barabási, A. L., (2002) Linked: The New Science of Networks, Cambridge, MA, Perseus Publishing.

• Buell, C. (undated). Cognitivism. http://web.cocc.edu/cbuell/theories/cognitivism.htm.

• Brown, J. S., (2002). Growing Up Digital: How the Web Changes Work, Education, and the Ways People Learn. United States Distance Learning Association. http://www.usdla.org/html/journal/FEB02_Issue/article01.html

• Driscoll, M. (2000). Psychology of Learning for Instruction. Needham Heights, MA, Allyn & Bacon.

• Gleick, J., (1987). Chaos: The Making of a New Science. New York, NY, Penguin Books.

• Gonzalez, C., (2004). The Role of Blended Learning in the World of Technology. http://www.unt.edu/benchmarks/archives/2004/september04/eis.htm.

• Gredler, M. E., (2005) Learning and Instruction: Theory into Practice — 5th Edition, Upper Saddle River, NJ, Pearson Education.

• Kleiner, A. (2002). Karen Stephenson’s Quantum Theory of Trust. http://www.netform.com/html/s+b%20article.pdf.

• Landauer, T. K., Dumais, S. T. (1997). A Solution to Plato’s Problem: The Latent Semantic Analysis Theory of Acquisition, Induction and Representation of Knowledge. http://lsa.colorado.edu/papers/plato/plato.annote.html.

• Rocha, L. M. (1998). Selected Self-Organization and the Semiotics of Evolutionary Systems. Recuperado el 10 de Diciembre, 2004 dehttp://informatics.indiana.edu/rocha/ises.html.

• ScienceWeek (2004) Mathematics: Catastrophe Theory, Strange Attractors, Chaos. http://scienceweek.com/2003/sc031226-2.htm.

  • Stephenson, K., (Comunicación interna, no. 36) What Knowledge Tears Apart, Networks Make Whole. http://www.netform.com/html/icf.pdf.

• Vaill, P. B., (1996). Learning as a Way of Being. San Francisco, CA, JosseyBlass Inc.

[Esta seleção de trechos faz parte do Percurso em Educação, do grupo MARÉ — Ubatuba.]

[Primeiro texto: Os recursos para o bom adestramento]

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