III. 1 Modelos e estilos de aprendizagem
Uma reflexão sobre a didáctica do mobile learning é um mergulho na forma pela qual as características únicas e específicas deste devem ser aproveitadas para a construção do conhecimento. Em termos objectivos esta originalidade é medida pelas affordances das tecnologias particularmente[58] disponibilizadas pelos dispositivos móveis para a transposição dos saberes – dadas, no modelo FRAME de Koole (ver cap. anterior), pela tripla intersecção entre dispositivos e sujeitos (implicando o equacionamento e exploração das questões especificamente ligadas à usabilidade); entre dispositivos e meio social (implicando a exploração da tecnologia social); e entre a dimensão social e o aprendente (implicando o aproveitamento da facilidade das formas de aprendizagem pela interacção).
Apoiados em Klopfer, Squire & Jenkins (2002), Naismith et al.. (2004, p. 9) identificam analogamente cinco características específicas dos dispositivos móveis para fins educativos:
- Portabilidade
- Interacção social
- Sensibilidade ao contexto
- Conectividade
- Individualidade
A utilização de práticas de mobile learning deve ser integrada no ensino-aprendizagem quando qualquer uma das cinco dimensões anteriores sirva o propósito pedagógico em vista; para este efeito Torrisi-Steele (2006), na esteira de Jonassen, Peck & Wilson (1999), elaborou a seguinte tabela de conformidade entre os princípios da filosofia construtivista e as características dos dispositivos móveis.
Tabela 7 - Conformidade das características dos dispositivos móveis com os princípios da aprendizagem construtivista
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Princípios Guia da Aprendizagem |
Características dos dispositivos móveis |
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Centrada no Aprendente |
Pessoais |
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Activa |
Incluem ferramentas para registo de dados e interacção com o ambiente. |
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Construtiva (articulatória/reflexiva) |
A disponibilidade da comunicação sem fios permite o cotejamento da informação e a interpretação de resultados a partir de diversas fontes. |
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Intencional (reflexiva/reguladora) |
Ubiquidade. Permitem a especificação de objectivos a partir do Contexto. |
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Autêntica |
Exploração da informação em contexto real. Adaptabilidade ao apoio a situações do mundo-real ao invés de seguir uma sequência pré-determinada. |
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Cooperativa (colaborativa/conversacional) |
Conectividade. Suporte à interacção com pares e tutores de forma rica (com imagem e som capturados instantaneamente, além do texto). |
Assentes quais são as mais-valias do mobile learning a tarefa seguinte é desenhar as diversas etapas do percurso de aprendizagem. Para este efeito Ryu & Parsons (2009) desenvolveram um modelo que pretende conjugar num sentido aplicado as variáveis da perspectiva técnica com a da aprendizagem. Enriquecemos a sua proposta com o apport de outras metodologias, mormente as receitas de Jonassen para a construção de um ambiente de aprendizagem colaborativo; os estilos de aprendizagem pela prática de Kolb (1984), no tocante à categorização das actividades e a necessidade de trabalhar a aprendizagem nos seus diversos domínios (não só cognitivo, como afectivo e motor, segundo as taxonomias de Bloom, Krathwohl e Harrow, respectivamente). A síntese é o esquema-guia que a seguir se apresenta (e norteará os estudos de caso mais adiante).

Ilustração 5 - Modelo-guia para o desenho da aprendizagem móvel
Para fins reflectivos, esta aproximação tipo “chave-dicotómica” é passível de ser combinada/complementada ainda com inúmeros outros modelos, como o conversacional de Laurillard (2002) - o qual, estendido nomeadamente com as propostas de Siemens & Tittenberger (2009, p. 19), Bruns (2007), Jones & Marsden (2006, p. 86) entre outros gerou a Tabela 8, que permite uma interpretação mais rica.
Outra aproximação possível - talvez mais em voga do que a lógica de conjugar as tecnologias com as affordances mais adequadas para servir as actividades condizentes com os diversos “estilos de aprendizagem” (em si um conceito sobremaneira simplista) - seria por ex. pela óptica da Teoria das Inteligências Múltiplas de Gardner (2006). Neste último caso haverá que identificar de quais tecnologias móveis se pode retirar melhor partido para a exploração dos diversos tipos de competências que compõem a inteligência (designadamente: verbal/linguística, lógico/matemática, visual/espacial, somato/quinestésica, musical/rítmica, interpessoal e intrapessoal). Por exemplo, parece evidente que a captura de imagem favorece a terceira, enquanto os sensores de aceleração que se tornaram moda nos smartphones podem servir a quarta.
Tabela 8 - Tipos de actividade e exemplos de aplicações móveis correspondentes
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Orientação da Actividade |
Propósito |
Tecnologias Móveis c/ affordances preferenciais |
Exemplo de aplicações |
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Assimilação/ Disseminação/Exposição / Aceder |
Processar meios narrativos, gerir e estruturar informação |
UMTS, Wi-Fi, streaming de TV e rádio |
Google Docs, Zoho Mobile, Social Bookmarking, Podcasting, ebooks, Blinx, Bloove |
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Adaptação / Reinterpretar |
Ambiente que muda com o input do utilizador Simulações, roleplay |
Ecrã táctil, sensores de movimento, bússola electrónica |
Vollee’s Second Life Mobile, Layar, Realidade Aumentada, Mapas Conceptuais, Jogos |
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Comunicação / Discussão / Reflexão / Partilhar |
Diálogo |
Reconhecimento de escrita, vídeo in/out, voz in/out, teleconferência, Push to Talk, SMS, microblogging |
Eportfolios, blogs e vblogs, wikis, OneNote Mobile, Winksite, Bluepulse, Qipit, EQQ12, Twitter, Jaiku,Woopho |
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Produção / Demonstração / Elaboração / Registar |
Os aprendentes produzem algo |
Fotografia e registo áudio, MMS |
Youtube Mobile, Flickr Mobile, Trackr! |
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Experiência / Descoberta / Exploração / Relacionar |
Actividades interactivas focadas na resolução de problemas |
GPS, RFID, Bluetooth |
Layar, Bionic Eye, GMaps Mobile, Wherigo, mySKY |
Demonstrada ou pelo menos convincentemente sugerida a linha de continuidade dos quadros didácticos do m-Learning face aos do e-Learning, por racionalidade de espaço não nos vamos debruçar aqui sobre as especificidades concretas da vertente tecnológica, para cujo fim chamamos a atenção do leitor para o excelente trabalho da Australian Flexible Learning Framework[59], plasmado num conjunto de relatórios subordinado ao esforço comum da definição pormenorizada de standards (formatos e tecnologias) e requisitos mínimos a ter presentes, cuja consulta é indispensável – mormente a publicação m-learning Standards Review Report v2.0 (Framework, 2008).
Concomitantemente, Herrington, Herrington, Mantei, Olney & Ferry (2009, p. 134) a título de receituário adiantam os seguintes princípios a incorporar no desenho do Mobile Learning (ML):
- Relevância real: utilizar o ML em contextos autênticos;
- Contextos móveis: usar o ML em contextos em que os aprendentes são móveis;
- Explorar: assegurar tempo para a exploração das tecnologias móveis;
- Misturar: Combinar o ML com tecnologias não móveis;
- Espontaneidade: permitir o uso do ML de forma não programada;
- Em todo o lado: usar o ML em espaços de aprendizagem não tradicionais;
- Com quem quer que seja: contemplar o uso simultaneamente individual e colaborativo;
- Affordances: tirar partido das especificidades únicas das tecnologias móveis;
- Personalizar: planear o uso dos dispositivos detidos pelos próprios aprendentes;
- Mediação: Usar o ML para mediar a construção de conhecimento;
- Produsão: Usar o ML para simultaneamente produzir e consumir/usar conhecimento.
Para uma tradução prática do anterior veja-se, adiante, nos Apêndices, as análises dos estudos de caso, mormente o Apêndice 14: Estudo de caso: mySKY PLUS.
[58] É difícil dizer “exclusivamente” pois nenhuma tecnologia presente num dispositivo móvel deixa de estar presente noutros dispositivos não móveis – por ex. o GPS, seja na ligação por cabo de série ou USB (GPS Mouse) seja sem fios (antena Bluetooth GPS) pode marcar igualmente presença em qualquer computador de secretária.
[59] Vede em linha: http://e-standards.flexiblelearning.net.au/background/mlearn_bckgrnd.htm Na óptica da usabilidade e para os produtores de conteúdos existem várias obras de referência disponíveis e em particular Designing the Mobile User Experience(Ballard, 2007).
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