O texto "Teachers’ Mathematical Knowledge, Cognitive Activation in the Classroom, and Student Progress" publicado em 2010 por um grupo de pesquisadores alemães é, na minha opinião, um dos maiores marcos da pesquisa sobre conhecimento do professor de matemática até o momento.

O texto se insere em um contexto em que modelos sobre o conhecimento do professor de matemática vinha crescendo, especialmente com as contribuições do grupo de Michigan, cujo membro mais notável é a pesquisadora Deborah Ball. Porém, enquanto este grupo apostava em um modelo mais complexo (com mais partes) para descrever tais conhecimentos, os autores alemães apostaram em uma distinção mais simples entre content knowledge (CK) e pedagogical content knowledge (PCK) seguindo mais de perto a proposta de Shulman (1987).

Neste post não pretendo discutir em detalhes as características do que os pesquisadores chamaram de CK e PCK que são relevadas a partir de um olhar mais cuidadoso sobre os instrumentos utilizados para coleta dos dados. Mas, resumidamente, CK pode ser entendido como um conhecimento matemático (os autores alemães insistem terem focado em um conhecimento de natureza mais conceitual) e PCK como o conhecimento que conecta aspectos de ensino e aprendizagem ao conteudo disciplinar específico.

O objetivo central do artigo é identificar quais desses dois componentes do conhecimento são mais determinantes nos resultados de aprendizagem dos estudantes. Para isso, coletaram basicamente 3 tipos de dados:

  1. Desempenho dos professores em um questionário focado em CK e outro em PCK,
  2. Desempenho dos estudantes em uma avaliação matemática e outra cognitiva mais geral,
  3. Evidências indiretas sobre a prática dos professores via questionários aos alunos e submissão de material de aula pelos professores.

(junte a isso dados demográficos clássicos para as duas populações)

Os sujeitos foram 181 profeBaumert et al. (2010) comentadossores e 4353 estudantes no 10º ano de escolarização (equivalente ao início do nosso Ensino Médio).

Com esses dados em mãos, os pesquisadores utilizaram ferramentas estatística um tanto complexas para comparar qual variável tem maior poder preditivo no desempenho dos estudantes. De maneira resumida, o que eles fizeram foi calcular o quanto o CK e o PCK dos professores consegue explicar da variação das notas dos estudantes (já descontando os efeitos de variáveis clássicas como gênero, status sócio-econômico, tipo de escola, etc). O mérito dessa abordagem é que o resultado não é apenas uma informação percentual de quanto da aprendizagem pode ser explicado por uma dada variável, o que deixaria o leitor sem saber o quão significativo essa porcentagem é, dado que em educação não existem margens bem estabelecidas para os fenômenos usualmente investigados.

A conclusão principal dos autores é que:

Our findings [...] confirm that it is PCK that has greater predictive power for student progress and is decisive for the quality of instruction.

A segunda parte da conclusão acima vem do fato de PCK também ter se mostrado como um melhor preditor de práticas em sala de aula consideradas positivas, como o nível das atividades propostas e a quantidade de suporte oferecido aos estudantes.

Dado o tamanho da amostra, a quantidade de informações consideradas e o método de análise utilizado, o resultado acima me parece bastante robusto. A sua implicação em termos de formação inicial (tópico que me interessa no momento) é que licenciaturas devem dar atenção especial aos conhecimentos ligados ao PCK e não apenas ao conhecimento pedagógico puro (não ligado ao conteúdo disciplinar) e ao conteúdo matemático puro. Na verdade, os autores estabelecem mais algumas conclusões acerca deste último conhecimento, mas isso será tema de um próximo post.

Referências

BALL, D. L.; THAMES, M. H.; PHELPS, G. Content Knowledge for Teaching: What Makes It Special? Journal of Teacher Education, v. 59, n. 5, p. 389–407, nov. 2008.

BAUMERT, J. et al. Teachers’ Mathematical Knowledge, Cognitive Activation in the Classroom, and Student Progress. American Educational Research Journal, v. 47, n. 1, p. 133–180, 1 mar. 2010.

SHULMAN, L. Knowledge and teaching: Foundations of the new reform. Harvard educational review, v. 57, n. 1, p. 1–23, 1987.

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Date: 01 Nov 2019

Author: Leonardo Barichello

Tags:

pesquisa educação matemática português

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