Informações básicas
Abrahamson, D. and Wilensky, U. (2005). NetLogo Piaget-Vygotsky Game model. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Piaget-VygotskyGame. Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University, Evanston, IL.
Acesso Modeling Commons
Analisado por Laura Medeiros de Oliveira
Última atualização: setembro/2023
Visão geral
Propósitos e padrões
Este modelo foi projetado como um “experimento mental” para lançar luz sobre o debate em curso entre duas teorias de aprendizagem, construtivismo e construtivismo social. Nele, os agentes “aprendem” através da participação em um jogo, seja como indivíduos, agentes sociais ou ambos.
Este modelo de “aprendizado através do jogo” foi criado com os seguintes objetivos: demonstrar a viabilidade da modelagem baseada em agentes (MBA) para examinar fenômenos sócio/psicológicos do desenvolvimento; ilustrar o potencial da MBA como uma plataforma que possibilita o discurso e a colaboração entre psicólogos com diferentes compromissos teóricos; e visualizar a complementaridade das explicações piagetianas e vygotskianas sobre como as pessoas aprendem.
Entidades, variáveis de estado e escalas
Neste modelo, há quatro tipos possíveis de entidades, representadas pelos agentes (tartarugas). A cada rodada da simulação, estes podem apresentar uma dentre quatro estratégias de aprendizado, sendo estas (1) Piagetiana, (2) Vygotskyana, (3) combinação Piaget-Vygotsky e (4) aleatória. Estas estratégias são compartilhadas por todos os agentes. Cada agente tem como variáveis de estado a sua última jogada e última pontuação, bem como sua melhor jogada e melhor pontuação.
Visão geral do processo e programação dos eventos
Neste modelo, os agentes situam-se todos alinhados na borda esquerda da simulação, e tentam atirar uma “bolinha de gude” para atingir uma linha-alvo no centro do espaço da simulação. A cada tick, todos os agentes fazem uma jogada e registram sua pontuação (a distância entre a bolinha e a linha-alvo). Então, os agentes ajustam sua próxima jogada de acordo com sua estratégia de aprendizado (Piagetiana, Vygotskiana, Piaget-Vygotsky ou aleatória). A simulação é interrompida após feitas todas as jogadas permitidas.
Conceitos de Design
Princípios básicos
A implementação deste modelo foi guiada pela teoria de Jean Piaget sobre o desenvolvimento cognitivo e pela teoria sociocultural de Vygotsky. Os princípios básicos adotados no modelo a partir destas respectivas teorias foram:
Teoria de Jean Piaget sobre o Desenvolvimento Cognitivo:
- Assimilação e Acomodação: Piaget acreditava que a aprendizagem ocorre por meio de um processo de assimilação, no qual os indivíduos incorporam novas informações em suas estruturas mentais existentes, e acomodação, na qual os indivíduos modificam suas estruturas mentais existentes para acomodar novas informações.
- Construtivismo: Piaget argumentava que os indivíduos constroem sua compreensão do mundo por meio de sua própria exploração ativa e interação com seu ambiente. A aprendizagem seria um processo individual no qual os aprendizes constroem conhecimento por meio de suas próprias experiências.
No modelo ABM, a estratégia “Piagetiana” representa a perspectiva de Piaget. Os jogadores aprendem apenas com suas próprias tentativas anteriores. Eles realizam tentativa e erro, ajustando a força do lançamento da bolinha de gude com base em seu desempenho anterior. Isso está alinhado com a ênfase de Piaget na exploração individual e na aprendizagem por meio de experiências pessoais.
Teoria Sociocultural de Vygotsky:
- Zona de Desenvolvimento Proximal (ZDP): Vygotsky introduziu o conceito de ZDP, que se refere à lacuna entre o nível de desenvolvimento atual de um aprendiz e seu potencial de desenvolvimento com a assistência de outras pessoas. Ele acreditava que a aprendizagem é mais eficaz quando ocorre dentro dessa zona, com o apoio de indivíduos mais experientes.
- Interação Social: Vygotsky enfatizou o papel da interação social e da aprendizagem colaborativa. Ele acreditava que a aprendizagem ocorre por meio de interações com outras pessoas, que fornecem orientação, apoio e ferramentas culturais.
No modelo ABM, a estratégia “Vygotskiana” representa a perspectiva de Vygotsky. Os jogadores aprendem apenas observando outros jogadores próximos, não com base em suas próprias tentativas. Eles observam e aprendem com o desempenho dos outros, aproveitando a interação social para melhorar suas próprias habilidades de lançamento de bolinhas de gude. Isso está alinhado com a ênfase de Vygotsky na influência do meio social e na aprendizagem por meio de interações com os outros.
A estratégia “Piagetiana-Vygotskiana” no modelo ABM representa uma combinação das perspectivas de Piaget e Vygotsky. Os jogadores aprendem tanto com seu próprio desempenho quanto com o desempenho de um vizinho. Essa estratégia reconhece a importância tanto da exploração individual quanto da interação social no processo de aprendizagem.
Emergência
O modelo registra como resultado emergente o desempenho médio de cada grupo de agentes, representado pela distância média atingida a partir do alvo. É possível comparar o desempenho obtido por diferentes estratégias, a depender da manipulação de cada variável, a partir de dois gráficos comparativos integrados ao modelo.
Adaptação e aprendizado
A adaptação e o aprendizado estão intrinsecamente conectados dentro do funcionamento deste modelo. Os agentes apresentam diferentes estratégias de aprendizado conforme a seleção feita pelo observador. Estas estratégias consistem em formas de adaptação e ajuste do comportamento prévio, com o objetivo de lançar a bola o mais próximo possível do alvo.
Percepção
Os agentes neste modelo, quando submetidos à estratégia Vigotskiana ou Piagetiana-Vygotskiana, são capazes de perceber a presença de seus vizinhos e de comparar seu desempenho ao deles, desde que estejam dentro de sua ZPD.
Estocasticidade
O modelo utiliza estocasticidade para determinar a primeira jogada dos agentes, antes de serem feitos os ajustes de acordo com cada estratégia. Também utiliza-se estocasticidade durante a escolha dos vizinhos a serem observados pelas estratégias Vygostkiana e Piagetiana-Vygotskiana, e para produzir uma taxa de erro nas jogadas
Observação
O modelo apresenta dados emergentes para o observador em dois gráficos: “Avg distance from target”, que compara a mudança do score médio de cada uma das diferentes estratégias ao longo da quantidade de tentativas permitidas no jogo; e “Strategy Avgs”, que compara o score médio geral entre as quatro estratégias.
Detalhes
Submodelos de Ajuste: p-adjust, v-adjust, pv-adjust, r-adjust
Esses submodelos são chamados durante a execução do modelo para ajustar o comportamento das tartarugas com base em sua estratégia específica. Cada um desses submodelos implementa uma estratégia diferente:
p-adjust: Usado pelas tartarugas com a estratégia “Piagetian”. Se a pontuação da tartaruga for melhor do que sua melhor pontuação anterior, ela atualiza sua melhor pontuação e a quantidade máxima de movimentos.v-adjust: Usado pelas tartarugas com a estratégia “Vygotskiian”. Elas podem olhar para um vizinho aleatório e, se o vizinho tiver uma pontuação melhor e estiver dentro de sua Zona de Desenvolvimento Proximal (ZDP), a tartaruga atual copiará a pontuação e os movimentos máximos do vizinho.pv-adjust: Usado pelas tartarugas com a estratégia “P-V”. Elas primeiro tentam maximizar sua própria pontuação, atualizando-a se possível. Em seguida, elas comparam sua pontuação com a do vizinho e fazem uma atualização semelhante ao “Vygotskiian” se sua pontuação for melhor e estiver dentro da ZDP.r-adjust: Usado pelas tartarugas com a estratégia random. Esta estratégia simplesmente muda o número máximo de movimentos para um valor aleatório, mantendo-se dentro dos limites do campo.
Cada um desses submodelos de ajuste afeta o comportamento das tartarugas de acordo com a estratégia atribuída, com o objetivo de melhorar seu desempenho ao longo do jogo.
Referências
Abrahamson, D., & Wilensky, U. (2005). “Piaget? Vygotsky? I’m game!: Agent-based modeling for psychology research”. Paper presented at the annual meeting of the Jean Piaget Society. https://ccl.northwestern.edu/papers/Abrahamson_Wilensky_JPS20.pdf
Abrahamson, D., Wilensky, U. & Levin, J. (2007) “Agent-Based Modeling as a Bridge Between Cognitive and Social Perspectives on Learning”. Paper presented at the annual meeting of the American Educational Research Association, Chicago, IL. http://ccl.northwestern.edu/2007/abr-wil-levin-aera2007.pdf
Sant’Anna, H. C. (2022). Tutorial de modelagem baseada em agentes para pesquisas em desenvolvimento humano. Em B. F. De Marchi, D. D. A. Missawa, & C. B. Rossetti (Orgs.), Temas atuais em desenvolvimento humano (p. 11–46). Gradus Editora.