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Existe um consenso generalizado sobre a importância de ensinar a pensar de forma crítica. Nas sociedades livres, o pensamento critico é encarado como um pilar fundamental para a participação cívica e para o sucesso económico.

Mas, apesar deste consenso, aquilo que se entende por “pensamento crítico” nem sempre é claro. De um modo geral,(1) pensamos de forma crítica quando:

  1. o que pensamos é algo de novo – i.e., quando não nos limitamos a tirar conclusões baseadas em memórias de situações prévias;
  2. pensamos de forma autodirigida – i.e., quando não nos limitamos a executar instruções de terceiros; e 
  3. pensamos de forma eficaz – i.e., quando respeitamos determinadas convenções que aumentam a probabilidade de obtermos conclusões proveitosas. (Estas convenções incluem, por exemplo, “ter em consideração todas os lados de uma questão”, “fundamentar as afirmações” e “não permitir que as emoções interfiram com o raciocínio”).

A terceira característica será o nosso foco principal e, conforme veremos, o que define um raciocínio eficaz varia de domínio para domínio.

O pensamento crítico pode ser ensinado

Antes de tentarmos perceber como devemos ensinar esta capacidade aos alunos, talvez devêssemos perguntar-nos se existem benefícios comprovados em ensinar explicitamente o pensamento crítico.

Há muitos exemplos de capacidades de pensamento crítico que é possível ensinar.(2) Um grupo de investigadores ensinou princípios de avaliação de dados em estudos de psicologia a alunos universitários, como por exemplo, a diferença entre métodos correlacionais e experiências.(3) Estes princípios foram introduzidos em contexto de ensino normal, numa aula de psicologia, e a respetiva aplicação foi praticada nesse contexto. Quando comparados com um grupo de controlo que aprendeu os princípios relativos à memória, estes alunos obtiveram melhores resultados num teste de avaliação de dados em estudos de psicologia.

Mas talvez não devamos considerar este resultado extremamente surpreendente. Se dissermos aos alunos “Esta é uma boa estratégia para este tipo de problema”, e lhes dissermos para a praticarem, é natural que a saibam utilizar quando se depararem com problemas deste tipo.

Quando pensamos em pensamento crítico, estamos a pensar muito além do domínio da formação. Quando ensino os alunos a avaliar argumentos em artigos de jornais, espero que aprendam a avaliar argumentos no geral, e não apenas aqueles que analisaram. Contudo, a investigação em matéria de transferência de aprendizagem(*) para novos problemas é pouco animadora.

Ensinar o pensamento crítico para uma transferência geral

Existe uma ideia recorrente de que ensinar algo que requer capacidades de pensamento crítico, fará com que este pensamento se torne natural. No século XIX, os professores defendiam que a aprendizagem do Latim e da Geometria, requerendo raciocínio lógico, levaria os alunos destas disciplinas a pensarem de forma lógica noutros contextos.(4) Esta ideia foi contestada pelo psicólogo Edward Thorndike, que comparou os resultados de testes padronizados de alunos do secundário realizados no início e no final do ano letivo. Se aprender Latim tornasse os alunos mais inteligentes, estes alunos deveriam ter tido melhores resultados nos testes. Mas não foi o caso.(5)

Nas sociedades livres, o pensamento critico é encarado como um pilar fundamental para a participação cívica e para o sucesso económico.

Na década de 1960, a programação informática veio substituir o Latim enquanto disciplina promotora do pensamento lógico.(6) A investigação neste domínio apresentou resultados variáveis até à década de 1980,(7) mas uma meta-análise recente devolveu resultados aparentemente animadores sobre a possibilidade de treinar o pensamento computacional.(8) Os investigadores relataram que a aprendizagem da programação apresentava uma transferência positiva modesta em medidas de pensamento criativo, matemática, metacognição, espaciais e de raciocínio. É razoável concluir que esta transferência resulta da sobreposição de conceitos comuns à programação e a este tipo de capacidades, uma vez que não foram observados quaisquer benefícios em medições de literacia.

Muitos adultos otimistas tentaram outras atividades enquanto potenciadoras de inteligência, tais como a exposição a música clássica (o chamado efeito Mozart),(9) a aprendizagem de um instrumento musical,(10) ou a aprendizagem do xadrez.(11) Nenhuma devolveu os resultados esperados.

Não é de surpreender, portanto, que os programas escolares destinados a ensinar capacidades gerais de pensamento crítico tenham tido um sucesso limitado. Infelizmente, as avaliações escolares raramente incluem bons testes de transferência. A medição do sucesso tende a envolver o mesmo tipo de tarefas realizadas em contexto de aula.(12) Quando os investigadores testaram a eficácia da transferência nestes programas curriculares, os resultados positivos foram modestos ou inexistentes, e dissiparam-se rapidamente.(13)

A transferência de conhecimento e a natureza do pensamento crítico

Provavelmente, deveríamos ter previsto estes resultados. Querer que os alunos saibam “analisar, sintetizar e avaliar” informação é um objetivo razoável. No entanto, esses termos significam coisas diferentes, em domínios diferentes. A crítica literária tem uma lógica interna e normas muito próprias quanto ao que se considera uma prova ou argumento válido. Essas normas diferem das que encontramos na matemática, por exemplo. Logo, os objetivos para o ensino do pensamento crítico terão de ser mais específicos e adaptados a cada domínio.

Ainda assim, existirão, certamente, alguns princípios de pensamento transversais a vários domínios. A afirmação do consequente é sempre uma falácia, a falácia do espantalho é sempre um argumento fraco, e a existência de conflitos de interesses torna sempre um argumento suspeito.(14) Existem, de facto, princípios transversais a vários domínios de estudo. O problema é que quem aprende princípios de raciocínio amplamente aplicáveis num dado contexto, geralmente não os consegue aplicar a novas situações.

Um exemplo disso é a lei dos grandes números, que determina que é mais provável que uma amostra grande se aproxime de uma estimativa “verdadeira” do que uma amostra pequena. Para saber se um conjunto de dados está viciado, é mais eficaz observar os resultados de 20 lançamentos do que de apenas dois. As pessoas compreendem rapidamente esta ideia no contexto da aleatoriedade, no entanto, parecem não se preocupar com a pequena dimensão das amostras na avaliação do desempenho escolar. Se um aluno tiver maus resultados em dois testes de matemática, os observadores concluem que esse aluno é mau a matemática.(15)

Estes resultados colocam o pensamento crítico sob uma nova perspetiva. O problema da transferência deste tipo conhecimento não se limita ao facto de se aplicarem diferentes normas de pensamento crítico a diferentes domínios. O problema é que o sucesso do pensamento em contextos específicos parece encapsular-se na memória. Sabemos que um aluno compreendeu uma ideia como a lei dos grandes números, mas não temos qualquer garantia de que será capaz de a aplicar em contextos diferentes.

O pensamento crítico e o reconhecimento de problemas

Felizmente, a dificuldade em reconhecer a resolução de um problema semelhante em momento anterior, desaparece com bastante prática. Se resolver muitos problemas em que a aplicação da lei dos grandes números é relevante, vou deixar de me focar nas particularidades de cada problema. Independentemente de o problema envolver carros, índices de felicidade ou títulos de poupança, vou perceber, de imediato, que a lei dos grandes números é relevante para a sua resolução.(16) Praticar muito é aceitável para quem não está com pressa, mas há alguma forma mais rápida de ajudar os alunos a “perceberem” que já resolveram um problema idêntico anteriormente?

Quando pensamos em pensamento crítico, estamos a pensar muito além do domínio da formação.

Uma técnica útil é a comparação de problemas; mostrar aos alunos dois problemas resolvidos que se apliquem a contextos diferentes, mas que tenham a mesma estrutura, e pedir-lhes para os compararem.(17) 

Mas há outras. Richard Catrambone desenvolveu uma outra técnica relacionada com um problema de transferência ligeiramente diferente. Constatou que, nas aulas de matemática e de ciências, os alunos eram frequentemente ensinados a resolver problemas-padrão executando uma série de procedimentos fixos, passo a passo. Isso fazia com que ficassem bloqueados quando se deparavam com problemas que requeriam apenas uma ligeira adaptação desses passos, mesmo que continuassem a cumprir o mesmo objetivo. Por exemplo, os alunos podem aprender um método para resolver um enunciado deste tipo: “O Nicolau demora 14 horas a pintar uma casa, e a Carolina demora 8 horas. Quanto tempo demorariam a pintar uma casa, se a pintassem juntos?”. Um aluno que aprenda uma sequência rígida de passos para resolver este problema, geralmente, fica baralhado quando se introduz uma pequena alteração, como por exemplo “… sendo que o dono da casa já tinha pintado um quarto da casa antes de contratar o Nicolau e a Carolina”.

Catrambone(18) demonstrou que o conhecimento dos alunos seria mais flexível, se aprendessem a identificar o objetivo de cada passo intermédio da solução. Por exemplo, a resolução de problemas relacionados com tempos de execução envolve geralmente o cálculo da quantidade de trabalho que cada trabalhador executa numa hora. Se os alunos aprendessem a identificar este passo de forma a perceberem que ele é necessário para chegar à solução, saberiam resolver o problema quando fosse preciso pintar apenas uma fração da casa.

O conhecimento e os problemas de resposta aberta

Os alunos deparam-se frequentemente com problemas-padrão que se resolvem melhor de determinada forma. No entanto, muitas das situações que requerem pensamento crítico são únicas. Não existem soluções fixas e reutilizáveis para desenhar um produto ou para planear a estratégia de um jogo de Hóquei. Mas é possível utilizar o pensamento crítico para resolver este tipo de problemas com um conhecimento profundo sobre o domínio em questão.(19)

Primeiro, pode aplicar-se o processo de reconhecimento descrito acima (“Ah! Isto é aquele tipo de problema”) a subpartes de um problema complexo que requeira uma solução criativa. Um processo complexo de pensamento crítico pode envolver “combinações” de soluções mais simples, pré-memorizadas.(20) Por exemplo, para calcular a melhor relação qualidade/preço entre vários pacotes de férias recorremos à aritmética.

Segundo, o conhecimento tem impacto na memória de trabalho. Coloquialmente, a memória de trabalho é o lugar da mente onde armazenamos e utilizamos informação para realizarmos tarefas cognitivas. Por exemplo, se perguntasse a alguém “Qual a semelhança entre um espantalho e um mirtilo?”, a pessoa evocaria informações sobre espantalhos (um ser não vivo, que protege plantações, que se encontra nos campos, que os pássaros pensam que está vivo, etc.), e sobre mirtilos (roxos, utilizados em tartes, pequenos, redondos, etc.) e, em seguida, começaria a comparar estas características para tentar encontrar pontos de convergência. Mas o espaço da memória de trabalho é limitado. Se acrescentasse mais três palavras, a pessoa teria dificuldade em lidar simultaneamente com os cinco conceitos e respetivas associações.

Com a experiência, as frações de conhecimento frequentemente associadas acabam por se agrupar, formando unidades e ocupando menos espaço na memória de trabalho. No Xadrez, um rei, uma torre e três peões posicionados num canto do tabuleiro estabelecem, entre si, uma relação defensiva, pelo que um perito irá encarar esta configuração como uma unidade. Da mesma forma, uma bailarina experiente consegue agrupar vários passos de dança em unidades e focar-se em aspetos mais subtis do movimento, em vez de ocupar a memória de trabalho com “aquilo que é suposto fazer a seguir”.

A investigação em matéria de transferência de aprendizagem para novos problemas é pouco animadora.

Terceiro, por vezes utilizamos os conhecimentos para acionar estratégias de pensamento. Conforme referido anteriormente, muitas vezes memorizamos estratégias de pensamento eficazes (como a lei dos grandes números) mas não conseguimos reconhecer a sua relevância numa dada situação. Outras vezes, identificamos rapidamente a forma correta de pensar. Podemos dizer aos alunos que deverão avaliar a lógica dos argumentos utilizado pelos autores quando leem artigos de opinião, e podemos dizer-lhes qual o método correto para realizarem uma experiência científica. Os alunos não deverão ter dificuldade em reconhecer “Ah! Isto é aquele tipo de problema”, e poderão memorizar a estratégia de pensamento correta. Mas embora saibam o que fazer, podem não conseguir aplicar as estratégias sem o conhecimento de domínio adequado.

Os princípios do raciocínio científico, como por exemplo, “o grupo de controlo tem de ser idêntico ao grupo experimental, exceto na terapêutica aplicada” parecem isentos de conteúdo. Contudo, a aplicação prática desses princípios requer o conhecimento dos conteúdos relevantes. Numa experiência de observação de aprendizagem, o grupo de controlo e o grupo experimental têm de ser comparáveis. Cada grupo terá de ter, por exemplo, a mesma proporção de homens e de mulheres. Mas além do género, que outras características terão de ser equivalentes? A capacidade de concentração? A inteligência? Como não é possível medir todas as características dos participantes, o mais razoável será selecionar características relevantes para a aprendizagem. Mas para saber quais as características “relevantes para a aprendizagem”, tem de se conhecer a literatura de investigação em memória e aprendizagem.

Os dados experimentais indicam que os peritos não pensam de forma tão eficaz fora das suas áreas de especialização, mesmo tratando-se de domínios estreitamente relacionados. São melhores que um principiante, mas não transferem totalmente as suas capacidades. Por exemplo, existe uma fraca transferência de conhecimentos de medicina entre as diferentes especialidades (os neurologistas não diagnosticam tão bem problemas cardíacos),(21) os escritores técnicos não escrevem tão bem artigos de jornal,(22) e até mesmo um filósofo profissional pode vacilar perante aspetos irrisórios de problemas de ordenação ou formulação de perguntas.(23)

[Num próximo artigo, desvendaremos como se pode ensinar o pensamento crítico na sala de aula.]

 

(*) Para saber mais sobre a investigação em matéria de transferência leia o artigo “If You Learn A, Will You Be Better Able to Learn B?” (Se aprender A, terá mais facilidade em aprender B?) na edição da primavera de 2020 da revista American Educator, disponível aqui


Referências

1. D. T. Willingham, “Critical Thinking: Why Is It So Hard to Teach,” American Educator 31, no. 2 (Summer 2007): 8–19.

2. P. C. Abrami et al., “Instructional Interventions Affecting Critical Thinking Skills and Dispositions: A Stage 1 Meta-Analysis,” Review of Educational Research 78, no. 4 (2008): 1102–1134; and R. L. Bangert-Drowns and E. Bankert, “Meta-Analysis of Effects of Explicit Instruction for Critical Thinking,” in Annual Meeting of the American Educational Research Association (Boston: 1990), 56–79.

3. D. A. Bensley and R. A. Spero, “Improving Critical Thinking Skills and Metacognitive Monitoring through Direct Infusion,” Thinking Skills and Creativity 12 (2014): 55–68.

4. C. F. Lewis, “A Study in Formal Discipline,” The School Review 13, no. 4 (1905): 281–292.

5. E. L. Thorndike, “The Influence of First-Year Latin upon Ability to Read English,” School and Society 17 (1923): 165–168; and C. R. Broyler, E. L. Thorndike, and E. Woodward, “A Second Study of Mental Discipline in High School Studies,” Journal of Educational Psychology 18, no. 6 (1924): 377–404.

6. S. Papert, “Teaching Children to Be Mathematicians versus Teaching about Mathematics,” International Journal of Mathematical Education in Science and Technology 3, no. 3 (1972): 249–262; and S. Papert, Mindstorms (New York: Basic Books, 1980); see also D. H. Clements and D. F. Gullo, “Effects of Computer Programming on Young Children’s Cognition,” Journal of Educational Psychology 76, no. 6 (1984): 1051–1058; and M. C. Linn, “The Cognitive Consequences of Programming Instruction in Classrooms,” Educational Researcher 14, no. 5 (1985): 14–29.

7. Y.-K. C. Liao and G. W. Bright, “Effects of Computer Programming on Cognitive Outcomes: A Meta-Analysis,” Journal of Educational Computing Research 7, no. 3 (1991): 251–268.

8. R. Scherer, F. Siddiq, and B. S. Viveros, “The Cognitive Benefits of Learning Computer Programming: A Meta-Analysis of Transfer Effects,” Journal of Educational Psychology 111, no. 5 (2019): 764–792.

9. J. Pietschnig, M. Voracek, and A. K. Formann, “Mozart Effect-Schmozart Effect: A Meta-Analysis,” Intelligence 38, no. 3 (2010): 314–323.

10. G. Sala and F. Gobet, “When the Music’s Over: Does Music Skill Transfer to Children’s and Young Adolescents’ Cognitive and Academic Skills? A Meta-Analysis,” Educational Research Review 20 (2017): 55–67.

11. G. Sala and F. Gobet, “Do the Benefits of Chess Instruction Transfer to Academic and Cognitive Skills? A Meta-Analysis,” Educational Research Review 18 (2016): 46–57.

12. For example, A. Kozulin et al., “Cognitive Modifiability of Children with Developmental Disabilities: A Multicentre Study Using Feuerstein’s Instrumental Enrichment-Basic Program,” Research in Developmental Disabilities 31, no. 2 (2010): 551–559; D. Kuhn and A. Crowell, “Dialogic Argumentation as a Vehicle for Developing Young Adolescents’ Thinking,” Psychological Science 22, no. 4 (2011): 545–552; and A. Reznitskaya et al., “Examining Transfer Effects from Dialogic Discussions to New Tasks and Contexts,” Contemporary Educational Psychology 37, no. 4 (2012): 288–306.

13. R. Ritchart and D. N. Perkins, “Learning to Think: The Challenges of Teaching Thinking,” in The Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning, ed. K. J. Holyoak and R. G. Morrison (Cambridge, UK: Cambridge UP, 2005), 775–802.

14. R. H. Ennis, “Critical Thinking and the Curriculum,” in Thinking Skills Instruction: Concepts and Techniques, ed. M. Heiman and J. Slomianko (West Haven, CT: NEA Professional Library, 1987), 40–48.

15. C. Jepson, D. H. Krantz, and R. E. Nisbett, “Inductive Reasoning: Competence or Skill?,” Behavioral and Brain Sciences 6, no. 3 (1983): 494–501.

16. For example, Z. Chen and L. Mo, “Schema Induction in Problem Solving: A Multidimensional Analysis,” Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition 30, no. 3 (2004): 583–600.

17. K. J. Kurtz, O. Boukrina, and D. Gentner, “Comparison Promotes Learning and Transfer of Relational Categories,” Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition 39, no. 4 (2013): 1303–1310.

18. R. Catrambone, “Aiding Subgoal Learning: Effects on Transfer,” Journal of Educational Psychology 87, no. 1 (1995): 5–17; R. Catrambone, “The Subgoal Learning Model: Creating Better Examples to Improve Transfer to Novel Problems,” Journal of Experimental Psychology: General 127, no. 4 (1998): 355–376; R. Catrambone and K. Holyoak, “Learning Subgoals and Methods for Solving Probability Problems,” Memory & Cognition 18, no. 6 (1990): 593–603; and L. E. Margulieux and R. Catrambone, “Improving Problem Solving with Subgoal Labels in Expository Text and Worked Examples,” Learning and Instruction 42 (2016): 58–71.

19. J. S. North et al., “Mechanisms Underlying Skills Anticipation and Recognition in a Dynamic and Temporally Constrained Domain,” Memory 19, no. 2 (2011): 155–168.

20. K. Koedinger, A. Corbett, and C. Perfetti, “The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning,” Cognitive Science 36, no. 5 (2012): 757–798; and N. A. Taatgen, “The Nature and Transfer of Cognitive Skills,” Psychological Review 120, no. 3 (2013): 439–471.

21. R. Rikers, H. Schmidt, and H. Boshuizen, “On the Constraints of Encapsulated Knowledge: Clinical Case Representations by Medical Experts and Subexperts,” Cognition and Instruction 20, no. 1 (2002): 27–45.

22. R. T. Kellogg, “Professional Writing Expertise,” in The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performances, ed. A. Ericsson et al. (Cambridge, UK: Cambridge UP, 2018).

23. E. Schwitzgebel and F. Cushman, “Philosophers’ Biased Judgments Persist Despite Training, Expertise, and Reflection,” Cognition 141 (2015): 127–137.


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