Simulações interativas do PhET nas práticas de ensino da física: uma meta-análise

PhET interactive simulations in physics teaching practices: a meta-analysis

Resumos

Ao combinar os resultados de várias pesquisas independentes, um estudo de meta-análise sintetiza uma visão geral do conhecimento empírico produzido, outrora limitado a estudos individuais. Tal estudo foi realizado para o caso específico da produção científica relativa ao uso das Simulações Interativas do PhET no ensino da Física, tendo em vista a magnitude do projeto PhET. O presente trabalho consiste em uma revisão sistemática de 1589 publicações indexadas nas bases ERIC, Scopus, IOP Science e WOS, das quais foram selecionados 22 artigos para realização de um estudo de meta-análise. As questões de investigação as quais se responde são: (1) Qual o impacto das simulações PhET no aprendizado da Física? (2) Qual a eficácia dessas simulações quando comparadas a métodos convencionais de aprendizagem, sejam eles teóricos ou experimentais? As análises levaram em consideração a eficácia das simulações PhET no aprendizado da Física, por meio da coleta de dados referentes ao tamanho das amostras, média e desvio padrão. A eficácia das simulações PhET no aprendizado da Física foi devidamente comprovada, revelando superioridade, ou no mínimo equivalência, quando comparadas ao uso de laboratórios convencionais e métodos tradicionais de ensino.

Palavras-chave:
Ensino de Física; Simulação Computacional; Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação; Revisão Sistemática

By combining the results of various independent studies, a meta-analysis synthesizes an overview of the empirical knowledge previously limited to individual studies. Such a study was conducted specifically on the scientific literature regarding the use of PhET Interactive Simulations in physics education, given the magnitude of the PhET project. This work consists of a systematic review of 1,589 publications indexed in the ERIC, Scopus, IOP Science, and WOS databases, from which 22 articles were selected for a meta-analysis study. The research questions addressed are: (1) What is the impact of PhET simulations on learning physics? (2) How effective are these simulations compared to conventional learning methods, whether theoretical or experimental? The analyses considered the effectiveness of PhET simulations in learning physics by collecting data on sample sizes, means, and standard deviations. The effectiveness of PhET simulations in learning physics was duly demonstrated, revealing superiority or, at the very least, equivalence when compared to the use of conventional laboratories and traditional teaching methods.

Keywords
Physics Education; Computer Simulation; Digital Information and Communication Technologies; Systematic Review

Introdução

Pela comprovação experimental do condensado de Bose-Einstein, Carl Wieman (além de Eric Allin Cornell e Wolfgang Ketterle) foi laureado com o Prêmio Nobel de Física, em 2001 [¹]. No ano seguinte, Wieman utiliza seu prêmio em dinheiro para concretizar mais um de seus ideais, desta vez sob o título de Physics Education Technology (PhET), projeto que se tornou mundialmente conhecido através do website da Universidade do Colorado Boulder, advindo de seu precursor, o Physics 2000 [², ³, ⁴].

Idealizado por Martin V. Goldman, docente da Universidade do Colorado, em Boulder, o Physics 2000 utilizava personagens de desenhos animados, paralelamente às simulações, de modo a auxiliar nas explicações dos conceitos físicos. Essa iniciativa forneceu insights para a criação das Simulações Interativas do PhET, totalmente distintas das animações de cunho passivo disponíveis na época. O predecessor do PhET tinha como objetivos tornar a Física acessível a todos e combater a sua imagem negativa, através do desenvolvimento de um website inovador, focado na interatividade. A partir de dispositivos familiares, visou demonstrar conexões entre tecnologia, pesquisa, teorias e experimentos básicos. Além disso, buscava promover a apreciação das conquistas relativas à Física do século XX, destacando a importância da pesquisa, por meio de cursos interdisciplinares para estudantes de todas as áreas do conhecimento [⁵].

Com origem no campo da Física, o projeto PhET avançou para as demais ciências da natureza e matemática, em vários idiomas, consolidando seu sucesso através de diversas estratégias propagativas que o tornaram um recurso globalmente utilizado [²], atingindo 200 milhões de execuções/ano durante a pandemia de COVID-19 [⁴]. Projetadas inicialmente para o nível superior [²], as simulações PhET passaram a comportar todos os níveis de ensino, sendo utilizadas até mesmo no ensino infantil [⁶].

Desde a fundação do PhET em 2002, bastante autonomia foi concedida aos professores no que diz respeito as formas de uso das simulações [²]. Contudo, transcorrida pouco mais de uma década da sua implementação, momento em que os recursos do PhET eram amplamente utilizados pelo mundo [²], a equipe PhET resolve dar mais um passo para consolidação do projeto. Visando um uso mais eficaz das simulações, um conjunto de diretrizes para elaboração de atividades investigativas foi divulgado no ano de 2014 [⁷], consoante aos objetivos de aprendizagem para os quais as simulações foram concebidas [², ⁸]. Nessa perspectiva, as simulações PhET são desenvolvidas com base em extensas pesquisas educacionais que abrangem testes de funcionamento, entrevistas com professores e alunos, estudos realizados em sala de aula e feedback da comunidade [², ³, ⁹, ¹⁰].

Dada a relevância do projeto PhET, desenvolveu-se uma revisão sistemática da literatura, com o objetivo de combinar resultados de estudos quantitativos, a fim de sintetizar uma visão global do conhecimento empírico produzido sobre como as simulações PhET influenciam o aprendizado dos conceitos físicos, em comparação aos métodos tradicionais de ensino. Com esse propósito, buscou-se responder as seguintes questões de investigação:

1. Qual o impacto das simulações PhET no aprendizado da Física?

2. Qual a eficácia dessas simulações quando comparadas a métodos convencionais de aprendizagem, sejam eles teóricos ou experimentais?

2. Simulações Interativas do PhET

As simulações PhET são ferramentas interativas que facilitam a aprendizagem ativa e a compreensão de conceitos abstratos, tornando visuais fenômenos que, na prática, seriam invisíveis, a exemplo da presença de campos ou manifestações do mundo microscópico [³]. Nesse contexto, as simulações PhET podem ser consideradas como parte de um espectro maior, relativo às Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação (TDIC). Em tempos de cibercultura, essas ferramentas promovem uma aprendizagem coletiva e hiperconectada, permitindo que os alunos explorem e experimentem em um ambiente seguro e controlado [¹¹, ¹², ¹³, ¹⁴]. De acordo com esses autores, as simulações PhET foram projetadas para delimitar o foco de atenção dos alunos sobre um conjunto de variáveis, de modo a evitar distrações e efeitos do mundo real que seriam irrelevantes para a compreensão de um determinado fenômeno. A importância dessa tipologia de TDIC, no ensino e aprendizagem das ciências, consiste na sua capacidade em estabelecer pontes comunicativas entre professores e alunos, adaptando-se às diversas necessidades educacionais, além de engajar os participantes em torno de um objetivo comum e fornecer feedback dinâmico à medida que as tarefas são realizadas [³].

Ao acessar a página de simulações no website do PhET, cinco blocos de filtros com estrutura organizacional em até dois níveis são disponibilizados para seleção das aplicações, categorizadas por matéria, nível educacional, compatibilidade, tipo de versão, recursos de acessibilidade e idioma. A Figura 1 representa a página mencionada.

Figura 1.
Representação da página de simulações do PhET com os blocos de filtros em posicionamento adaptado [³].

No bloco referente à matéria, os primeiros filtros contemplam as disciplinas de Física, Química, Matemática, Geociências e Biologia, com seus respectivos conteúdos gerenciáveis por uma segunda camada de seleção. Em seguida tem-se o nível educacional, estando entre as possibilidades, o ensino primário, fundamental, médio e universitário. Na sequência vem a compatibilidade, entre as quais estão disponíveis o HTML5 e Protótipo HTML5, para testes de novas simulações, ou atualizações para esta nova linguagem, além do Java convencional e via CheerpJ, como alternativa para sua execução através do próprio website, sem a necessidade de fazer download, e o Flash, mesmo descontinuado pela Adobe em dezembro de 2020. Também existe um filtro para vários recursos de acessibilidade, disponíveis em algumas das simulações. Finaliza-se com uma caixa de seleção para escolha do idioma, entre um universo superior a 100 opções. Convém salientar que, a exceção do idioma, permite-se a marcação dos filtros na sua totalidade, ou em qualquer fração desejada. A Figura 2 mostra um exemplo de simulação PhET. Atualmente estão disponíveis mais de uma centena dessas aplicações que juntas ultrapassam 45 milhões de utilizações anuais [¹⁵, ¹⁶].

Figura 2.
Captura de tela da simulação PhET: Kit para Montar Circuito [³]. Esta simulação permite que o estudante construa seu próprio circuito elétrico. Com sua primeira versão publicada em 2003, o Kit para Montar Circuito é o aplicativo mais popular entre as simulações PhET [⁴, ¹⁵, ¹⁶].

3. Materiais e Método

O desenvolvimento deste trabalho seguiu as diretrizes estabelecidas para um estudo de meta-análise [¹⁷, ¹⁸], a partir dos dados advindos de revisão sistemática da literatura [¹⁷, ¹⁸, ¹⁹, ²⁰, ²¹], objetivando estabelecer uma visão geral da produção científica selecionada, referente ao uso das simulações PhET nas práticas de ensino da Física, em duas décadas de atuação do projeto (2002–2022). A meta-análise trata-se de uma abordagem estatística que combina os achados de vários estudos individuais para obter conclusões mais sólidas a respeito de um tema específico. Esse método é particularmente útil para sintetizar pesquisas em áreas onde há muitos estudos pequenos ou heterogêneos. Um estudo de meta-análise é capaz de identificar padrões ou mesmo fontes de divergência entre os resultados dos estudos, além de outras relações importantes que são observáveis apenas por meio da análise conjunta de múltiplos estudos independentes.

Todo o processo foi estruturado e esquematizado por meio do protocolo Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA 2020 [²²]. O protocolo consiste em um conjunto de diretrizes para revisões sistemáticas e meta-análises, atualizado em 2020. O PRISMA 2020 visa melhorar a transparência e a completude das revisões sistemáticas, propondo um checklist de 27 itens essenciais a serem incluídos no relatório e um diagrama de fluxo descrevendo o processo de seleção dos estudos, desde a identificação até a inclusão na análise final [²³].

O checklist do PRISMA 2020 lista os aspectos que devem ser considerados ao elaborar relatórios de revisões sistemáticas e meta-análises, abrangendo várias seções, como título, resumo, introdução, metodologia, resultados e discussão. O protocolo recomenda a utilização de um título claro, que identifique o relatório como uma revisão sistemática ou meta-análise, e um resumo estruturado em: contexto, objetivo, metodologia (critérios de elegibilidade, fontes de informação e métodos de síntese), resultados (número de estudos incluídos, principais achados) e conclusões. Na introdução, é necessário justificar a revisão e declarar objetivos. Na metodologia, é preciso especificar os critérios de elegibilidade, tendo por referência as questões de investigação. O PRISMA 2020 orienta para formulação de uma equação de pesquisa, com base na estratégia PIO (Participants, Interventions and Outputs) [²⁴], de modo a serem incluídas todas as palavras-chave relevantes. Também recomenda fornecer informações sobre as bases de dados, estratégia de busca, processo de seleção, coleta de dados, análise de subgrupos, entre outros. Recomenda, ainda, incluir nos resultados o fluxograma da seleção dos estudos, suas características, dados individuais, síntese e análises adicionais. Por fim, deve-se resumir as evidências, discutir limitações e apresentar conclusões.

Com a seguinte equação de pesquisa: (education OR teach* OR learn*) AND PhET AND (physics OR “teaching physics”), foram efetuadas buscas do tipo: “Todos os campos”, nas bases ERIC, Scopus, IOP Science e Web Of Science (WOS). Para estabelecer o uso dessas bases de dados, considerou-se a garantia da revisão por pares, abrangência e relevância para as áreas de educação e ciências, de modo a assegurar a inclusão de estudos significativos e de alta qualidade.

Após a realização de um estudo exploratório que serviu para otimização da equação de pesquisa, deu-se início a seleção dos artigos e os dados foram coletados. Intrinsecamente, foram adotados os seguintes critérios prévios: (1) artigo de periódico; (2) disponível em português, inglês ou espanhol; (3) publicado entre 2002 e 2022.

Para o gerenciamento dos artigos, utilizou-se uma ferramenta denominada State of the Art through Systematic Review (StArt), que foi desenvolvida pelo grupo de pesquisa em Engenharia de Software Experimental da Universidade Federal de São Carlos (UFScar), com a finalidade de apoiar a condução de revisões sistemáticas da literatura [²⁵]. O software facilita a organização, seleção e análise dos artigos, auxiliando em todas as etapas de uma revisão sistemática, desde a definição dos critérios de inclusão/exclusão até a coleta e organização dos dados. Com o suporte do StArt, foi realizada uma pré-seleção, analisando inicialmente título, palavras-chave, fonte, resumo, ano e tipo de publicação, com base nos seguintes critérios de inclusão e exclusão, listados na Tabela 1.

Tabela 1
Critérios de seleção dos artigos.

Tipo	Critério
Inclusão	+	Utiliza a plataforma PhET;
	+	Relacionado ao ensino da Física.
Exclusão	−	Indisponível em português, inglês ou espanhol;
	−	Revisão, Livro, Editorial, Anais;
	−	Indisponível por acesso livre ou através de convênios institucionais;
	−	Não usa simulações PhET;
	−	Aplicado ao contexto científico em geral, não especificamente ao ensino da Física.

Para os casos em que persistiram dúvidas quanto à pré-seleção de uma publicação, buscou-se pelo termo PhET no corpo textual dos artigos, a procura de identificar o real contexto de inserção da sigla.

Na sequência, efetivou-se a leitura dos artigos, de modo a refinar a seleção dos trabalhos que permaneciam relevantes para investigação. Obteve-se então uma lista de publicações que foram encaminhadas para as fases de extração e sistematização dos dados.

Visando respostas quantitativas para as questões de investigação, foi realizado um estudo de meta-análise. Para isso, reuniu-se informações que permitissem verificar o impacto das simulações PhET no aprendizado da Física. Em razão de uma maior intersecção entre a tipologia dos dados disponíveis nos trabalhos, coletou-se valores de tamanho das amostras (n), média (M) e desvio padrão (DP), referentes aos pré-testes e pós-testes, e da mesma forma, o que resultou da avaliação de grupos controle e experimentais.

A fim de verificar o impacto das simulações PhET na qualidade das práticas de ensino desenvolvidas, um estudo de meta-análise foi conduzido com o propósito de responder às questões de investigação. A primeira etapa do estudo partiu dos valores extraídos de pré-testes e pós-testes, e a segunda parte foi proveniente dos dados de grupos controle e experimentais.

As análises foram efetuadas pela inserção dos valores de n, M e DP, em um módulo do software jamovi denominado MAJOR. O jamovi é um software de análise estatística baseado na plataforma R [²⁶, ²⁷], extensível por meio de módulos que possibilitam a adição de novas funcionalidades ao programa. Uma dessas extensões corresponde ao módulo Meta-Analysis Jamovi Options and Resources (MAJOR), destinado a facilitar a condução de meta-análises [²⁸]. O MAJOR permite realizar com os estudos, diversas técnicas de análise combinada, de acordo com modelos consolidados na literatura [²⁹, ³⁰]. Além disso, inclui várias funcionalidades, entre as quais estão o cálculo das medidas de efeito, a construção de gráficos do tipo forest plot e a avaliação da heterogeneidade dos estudos.

4. Resultados

Ao iniciar a execução da metodologia planejada, realizou-se a varredura em cada uma das bases de dados, em definitivo no dia 4 de junho de 2022. Encontrou-se 1589 trabalhos relacionando as simulações PhET e o ensino da Física. O maior percentual foi indexado pelo Scopus, contabilizando 78% dos registros, seguido pela IOP e WOS, com 13 e 7%, respectivamente. A menor proporção foi obtida pela base ERIC, apenas 2% das referências localizadas. Deste total, identificou-se 264 duplicatas – 173 automaticamente via software StArt e outras 91 ao longo do processo de análise – resultando em 1325 ocorrências para a etapa seguinte.

Durante o processo de triagem, que consistiu basicamente na leitura do título, resumo, palavras-chave, bem como na observação da fonte, ano e tipo de publicação, um registro anterior à fundação do PhET, em 2002, foi rejeitado. Foram excluídos 11 trabalhos, escritos em idiomas diferentes do inglês, português ou espanhol. Artigos de revisão, livros ou capítulos, editoriais e trabalhos publicados em anais de eventos, totalizaram mais 362 rejeições, além de 162 registros para os quais o texto completo não esteve disponível por acesso livre ou através de convênios institucionais. Excluiu-se também 527 estudos que não fizeram uso das simulações PhET e 413 por não envolver o ensino da Física. Foi sumarizado um parcial de 1219 artigos excluídos e 106 incluídos para a fase seguinte. Ressalta-se que nesta etapa, mais de um critério de exclusão foi aplicado a vários dos artigos.

Concluída a leitura dos artigos, foram rejeitadas mais 84 publicações. Destas, 16 pelo PhET não ser o foco do estudo, oito por tratarem do design das simulações, sete porque as simulações PhET serviam apenas como parâmetro de comparação ou referência para o uso de outros recursos, quatro que não descreviam as atividades desenvolvidas com as simulações e três que não especificavam os simuladores utilizados. Outros três estudos foram rejeitados por se tratarem de abordagens teóricas não concretizadas em sala de aula, mais um por afirmar que o objetivo do trabalho não visava melhoria para o aprendizado, e um último, pelo foco em tema transversal à Física. Por fim, foram excluídos da revisão 41 trabalhos por não apresentarem dados referentes ao tamanho das amostras, média e desvio padrão necessários para realização desta meta-análise, totalizando as 84 exclusões nesse bloco. Essa ordenação foi seguida a fim de evitar novas exclusões por mais de um critério nessa fase.

A Figura 3 representa as etapas do fluxo sistêmico que ocorre para esse tipo de revisão da literatura, evidenciando a aplicação do conjunto de critérios de exclusão, de acordo com o sugerido pelo protocolo PRISMA 2020 [²²].

Figura 3.
Fluxograma de seleção dos artigos conforme protocolo PRISMA 2020. O diagrama de fluxo PRISMA 2020 é uma ferramenta visual, essencial para descrever o processo de seleção dos estudos em revisões sistemáticas. Este modelo de fluxograma foi incluso para detalhar cada uma das fases, desde a identificação dos estudos até a inclusão definitiva, passando pelas etapas de triagem, destinadas à avaliação de elegibilidade. O diagrama inclui o quantitativo de registros identificados nas bases de dados, e excluídos após a triagem inicial, assim como dos artigos elegíveis e excluídos, acompanhados das respectivas justificativas de exclusão. Além disso, apresenta o número de estudos incluídos na síntese quantitativa (meta-análise). Essa representação gráfica promove transparência e replicabilidade ao processo, permitindo que os leitores compreendam claramente como os estudos foram selecionados para a análise final.

Os próximos resultados referem-se a um estudo de meta-análise envolvendo os 22 artigos que permaneceram relevantes para essa investigação. A eficácia das simulações PhET na aprendizagem da Física foi verificada através das análises sobre as médias dos pré-testes e pós-testes, disponibilizadas por 15 artigos, assim como pela comparação de grupos controle e experimental, com os dados provenientes de 23 estudos apresentados em 19 publicações.

Pela comparação dos resultados de pré-testes vs. pós-testes e de grupos controle vs. experimental, constatou-se a eficácia das simulações PhET no ensino da Física. A partir dos dados de tamanho das amostras, média e desvio padrão, disponíveis nos 22 trabalhos selecionados, realizou-se um estudo de meta-análise com o auxílio do jamovi (módulo MAJOR). A medida utilizada na análise foi a standardized mean difference, e os dados foram ajustados ao modelo de efeitos aleatórios restricted maximum-likelihood [³¹].

4.1. Impacto das simulações PhETno aprendizado da física

Apesar da elevada heterogeneidade ($I^2=98$,49%) entre os 15 estudos reunidos no gráfico forest plot da Figura 4, isto ocorreu em contextos de promoção da aprendizagem, pois o efeito sumário da meta-análise relativa aos pré-testes e pós-testes, indicou uma diferença de 233% em virtude do uso das simulações PhET. Com 95% de confiança, os resultados verdadeiros estão previstos dentro do intervalo de $-$1,74 a 6,41.

Figura 4.
Forest plot comparando a aprendizagem resultante das práticas de ensino da Física que envolveram o uso das simulações PhET, em relação aos conhecimentos prévios dos alunos. O dimensionamento dos símbolos na imagem representa o peso de cada estudo na análise final, sendo as respectivas faixas correspondentes a cada intervalo de confiança. O verdadeiro dado populacional tem 95% de probabilidade de estar no intervalo obtido. Quanto mais estreito for este intervalo, mais preciso e confiável é o valor do dado. Por outro lado, quanto mais larga for a banda apresentada, menos precisa será a estimativa. No primeiro subgrupo (SG1) abordou-se o uso específico de uma única simulação PhET, enquanto no segundo subgrupo (SG2) houve articulação entre simulações PhET ou a integração com recursos adicionais. A Tabela S1 do Material Suplementar mostra os dados de pré-testes e pós-testes recolhidos dos estudos para a formulação do modelo, construído via módulo MAJOR do software jamovi. Os estudos encontram-se identificados na Tabela S3 do Material Suplementar.

Na representação da Figura 4, apenas três estudos, E01 [³²], E04 [³³] e E22 [³⁴], tocam a linha divisória do forest plot, indicando não haver diferenças estatisticamente significativas entre os resultados dos pré-testes e pós-testes em favor do uso de simulações PhET, nessas intervenções didáticas.

O resultado do trabalho correspondente à E16 [³⁵] foi considerado excessivamente influente dentro do modelo. Ao examinar os resíduos dos estudos, este apresentou um valor superior a 2,93, sendo apontado como um potencial outlier.

4.2. Eficácia das simulações PhET emcomparação a métodos convencionais deaprendizagem

Com uma heterogeneidade ligeiramente menor ($I^2=96$,81%) entre os dados coletados de um novo agrupamento com 23 estudos, o gráfico da Figura 5 mostra diferenças significativas entre os grupos controle e experimental, de modo que a uso do PhET resultou em uma vantagem de 95% em relação à métodos convencionais de aprendizagem, sejam eles teóricos ou mesmo experimentais. Os resultados verdadeiros estão previstos no intervalo de $-$1,83 a 3,73, em um nível de confiança de 95%. O mesmo estudo, E16 [³⁵], apresentando um resultado superior a 3,06, foi novamente considerado um potencial outlier ao modelo.

Figura 5.
Forest plot comparando a aprendizagem resultante das práticas de ensino da Física que utilizaram simulações PhET relativamente a condições controle. No primeiro subgrupo (SG1) abordou-se o uso específico de uma única simulação PhET, enquanto no segundo subgrupo (SG2) houve articulação entre simulações PhET ou a integração com recursos adicionais. A Tabela S2 do Material Suplementar mostra os dados provenientes de grupos experimentais e controle que foram recolhidos dos estudos para a construção do modelo, via módulo MAJOR do software jamovi. Os estudos encontram-se identificados na Tabela S3 do Material Suplementar.

A partir da comparação entre pré-testes e pós-testes (Figura 4), o uso do PhET resultou em aprendizagem estatisticamente significativa para os trabalhos correspondentes a E07 [³⁶] e E20 [³⁷], não havendo diferenças estatísticas entre seus respectivos grupos controle e experimental (Figura 5), o que está em conformidade com o que foi apresentado nesses artigos. No entanto, apenas com os dados de n, M e DP, o modelo não se mostrou sensível o bastante para detectar os achados relatados nos artigos de E06 [³⁸] e E15 [³⁹]. Em sua conclusão, E15 [³⁹] afirmam que maior sucesso foi obtido por alunos instruídos através de simulações, relativamente ao uso de abordagem tradicional. Esses autores comprovam os seus resultados por meio de testes de Mann-Whitney: U = 2936,500, $p<0$,001 e Wilcoxon: W = 7031,500, $p<0$,001 e $z=-3$,403, $p<0$,001. Contudo, em uma visão global dos artigos selecionados, representada pelo modelo na Figura 5, não haveria diferença estatística significativa entre esses grupos. Por outro lado, E06 [³⁸] conclui não haver diferença estatisticamente significativa entre os grupos controle e experimental, $teste\mathrm{}t=-1$,785, p = 0,102, enquanto o modelo representado na Figura 5 indica diferença estatística. Excetuando-se esses dois últimos casos analisados, os demais resultados foram corretamente previstos pelo modelo.

A Tabela S3 do Material Suplementar sumariza a produção científica selecionada conforme o país onde os estudos foram realizados e o contexto educativo, além dos dados da população/amostra e instrumentos utilizados para mensurar as intervenções, bem como os resultados estatísticos e suas conclusões. Conforme os dados coletados, a heterogeneidade dos estudos resulta de variabilidades demográficas e amostrais, entre as quais estão evidentemente aspectos socioeconômicos, culturais e ambientais, uma vez que os estudos analisados foram desenvolvidos em países distintos, ao longo de uma extensa amplitude temporal, e em diferentes contextos pedagógicos. Em virtude do contexto geral das aulas, há uma tendência natural dos pós-testes superarem o número de acertos relativamente aos pré-testes, porém, de acordo com o relatado nos estudos catalogados, os resultados positivos são majoritariamente atribuídos às simulações PhET, o que também foi reforçado pela análise dos grupos controle (métodos tradicionais) e experimentais (uso do PhET).

5. Discussão

O presente trabalho distingue-se de outras revisões em virtude da abordagem estatística que permitiu avaliar a eficiência das simulações PhET no aprendizado da Física, em resposta as questões de investigação: (1) Qual o impacto das simulações PhET no aprendizado da Física? (2) Qual a eficácia dessas simulações quando comparadas a métodos convencionais de aprendizagem, sejam eles teóricos ou experimentais?

Sobre o estudo de meta-análise realizado, é possível elencar algumas explicações para os valores de heterogeneidade considerados altos, acima dos 75% [⁴⁰]. De acordo com [³⁴], esses valores justificam-se pelas diferenças existentes entre os contextos educativos e os diversos fatores de inconclusividade dos estudos, em função de recair sobre o aprendizado a dependência multivariada de parâmetros como o ambiente, conhecimentos prévios de informática e da própria Física, experiências anteriores dos alunos com simulações de qualidade e o seu nível de conscienciosidade. Além disso, [¹³] alertam para possíveis ambiguidades e inconsistências na literatura que se baseia exclusivamente nos resultados de aprendizagem.

No entanto, observa-se que os fatores mencionados tiveram pouca influência no resultado desta meta-análise, pois apesar dos elevados valores de heterogeneidade anteriormente identificados, os achados permanecem válidos à medida que revelam como padrão, uma tendência de melhora na aprendizagem conceitual da Física motivada pelo uso das simulações PhET. Individualmente, os estudos atestam a eficiência dessas aplicações em diversas áreas da Física [⁴¹], da Mecânica Clássica [⁴², ⁴³, ⁴⁴, ⁴⁵, ⁴⁶, ⁴⁷, ⁴⁸, ⁴⁹] ao Eletromagnetismo [¹⁵, ³³, ³⁵, ³⁹, ⁵⁰, ⁵¹], passando por Termologia [³⁴], Ondulatória [⁵²] e até mesmo pela Física Quântica [⁵³], geralmente considerada um conteúdo mais abstrato. Em meio a esses estudos, existem relatos da eficácia do PhET nos diversos níveis educacionais, mostrando que o aprendizado baseado nessas simulações, ocorre a partir do ensino básico, nos níveis fundamental [³⁵, ⁴², ⁴³, ⁴⁵, ⁴⁷, ⁵¹] e médio [³³, ³⁴, ³⁹, ⁴⁴, ⁴⁶, ⁴⁹, ⁵⁰, ⁵²], até o nível universitário [¹⁵, ⁴⁸, ⁵³].

Além de auxiliarem no aprendizado da Física, melhorando a compreensão conceitual por meio de aspectos cognitivos, as simulações PhET também desenvolvem habilidades manipulativas, ao promoverem a interatividade e experimentação, bem como influenciam as atitudes dos alunos, motivando e aumentando o interesse pelos temas abordados [⁴⁷, ⁵¹]. Também contribuem para a facilitação metodológica, à medida que possibilitam a integração com diferentes estratégias de ensino. Mas podem ser insuficientes em relação à interação, pois segundo [³²], atividades com experimentos reais são mais proveitosas quando a colaboração entre grupos é desejada.

Baseando-se no resultado da meta-análise entre grupos controle e experimental, permanece atual a conclusão de [⁵⁴], ao afirmarem que as simulações são comparáveis e, geralmente, mais eficazes que o ensino tradicional. Portanto, abordagens envolvendo laboratórios reais e virtuais seriam equivalentes, significando que as simulações são recursos equiparáveis aos experimentos práticos [⁵⁵, ⁵⁶]. Este ambiente interativo é por vezes mais adequado, possibilitando ações que seriam impraticáveis nas condições dos laboratórios escolares [⁴⁷], a exemplo de alterações no campo gravitacional terrestre [⁴⁶]. Além disso, há benefícios como mitigação dos riscos, baixo custo, redução do impacto ambiental, melhor aproveitamento do tempo, diminuição do ruído nos dados e menor necessidade de habilidades técnicas para operar equipamentos [⁸, ³², ⁵⁷, ⁵⁸]. Contudo, apesar de relevantes para compreensão de conceitos, é preciso considerar que algumas habilidades laboratoriais, especificamente em relação ao manuseio de aparelhos, não são desenvolvidas usando esse tipo de ferramenta [⁴⁸].

Apesar da comprovação de eficácia das simulações PhET, [⁵¹] ressaltam que em alguns estudos a comparação entre grupos experimental e controle pode não ser completamente justa. Segundo esses autores, melhores resultados são esperados de abordagens com o apoio de simulação, frente ao ensino tradicional, considerando a passividade inerente as técnicas expositivas por vezes atribuídas aos grupos controle, enquanto os grupos experimentais geralmente desfrutam de maior autonomia no desenvolvimento de experimentos virtuais, tornando os alunos mais bem-sucedidos devido a esta participação ativa.

Entretanto, como já revelado pela literatura [⁵⁴, ⁵⁹], não resta dúvida de que as simulações são plenamente capazes de colaborar para a promoção de um aprendizado de elevada qualidade, consistindo em um recurso de potencial superior, ou no mínimo comparável, ao uso de laboratórios convencionais e métodos de ensino tradicionais.

Conforme mencionado inicialmente, o projeto PhET começou a sua jornada pelo ensino superior, na Universidade do Colorado Boulder [²]. Em virtude desse histórico e dos resultados apresentados, as simulações PhET têm grande potencial de aplicação no ensino da Física em nível universitário, especialmente em contextos específicos como cursos de Ensino à Distância (EaD), instituições com laboratórios precários ou baixa disponibilidade de equipamentos. Devido ao seu caráter interativo e visual, estas simulações podem proporcionar um favorecimento cognitivo, auxiliando na compreensão de conceitos mais complexos.

Nos cursos de graduação EaD, as simulações PhET podem substituir ou complementar experimentos laboratoriais que seriam de difícil execução remota. Em instituições com laboratórios menos equipados, estas simulações oferecem uma alternativa viável para realizar experimentos virtuais, permitindo aos alunos explorar e entender os princípios físicos sem a necessidade de equipamentos de cara aquisição e manutenção. Dessa forma, valiosos recursos financeiros eventualmente disponibilizados, poderiam ser direcionados para fins mais estratégicos. Além disso, as simulações PhET também podem contribuir para a formação de professores [⁵³, ⁶⁰, ⁶¹], assim como para o desenvolvimento profissional dos docentes [⁶², ⁶³]. Portanto, o PhET é uma ferramenta versátil e adaptável a diversos contextos, capaz de proporcionar uma experiência de aprendizagem rica e acessível.

6. Conclusão

A partir dos dados provenientes de uma revisão sistemática da literatura, relativamente a duas décadas de atuação do projeto PhET, foi realizado um estudo de meta-análise que possibilitou verificar a eficácia do uso dessas simulações na aprendizagem da Física.

A eficácia das simulações PhET no aprendizado da Física foi reconhecida pela grande maioria dos trabalhos revisados, entre os quais, diversos foram os relatos de sucesso sobre o uso das simulações PhET nas práticas de ensino desenvolvidas. Entretanto, os estudos analisados foram conduzidos em diferentes contextos educacionais, o que evidentemente limita sua capacidade individual para explicar os comportamentos de uma população mais global. Esta meta-análise agrega valor a literatura correlata, pois ao combinar os resultados de variados estudos independentes, sintetiza em amplo escopo, que o uso das simulações PhET pode contribuir para melhorar a compreensão conceitual da Física.

Por fim, recomenda-se que pesquisas futuras investiguem como as simulações PhET interagem com outros recursos para produzir o aprendizado, visto que tal aspecto não esteve entre os objetivos deste trabalho, e que vários dos estudos revisados integraram recursos adicionais ao uso de simulação PhET, como identificado na Figura 4 e na Figura 5. Certamente há muito por conhecer a respeito dos benefícios dessa prática no contexto de ensino da Física. Descobertas nesse âmbito podem contribuir com mais um passo na compreensão dos processos de aprendizagem, possibilitando a formulação de novas práticas de ensino baseadas em evidências científicas.

Material suplementar

O seguinte material suplementar está disponível online:

Tabela S1 – Dados dos pré-testes e pós-testes.

Tabela S2 – Dados dos grupos controle e experimental.

Tabela S3 – Sumário da produção científica selecionada.

Referências

• ^[1]
  E.A. Cornell e C.E. Wieman, ChemPhysChem 3, 476 (2002).
• ^[2]
  Khatri, C.R. Henderson, R. Cole e J. Froyd, em: Physics Education Research Conference 2013 (Portland, 2013), disponível em:https://doi.org/10.1119/perc.2013.pr.039.
  » https://doi.org/10.1119/perc.2013.pr.039
• ^[3]
  UNIVERSITY OF COLORADO BOULDER, PhET Interactive Simulations, disponível em:https://phet.colorado.edu/, acessado em: 04/05/2023.
  » https://phet.colorado.edu/
• ^[4]
  K. Perkins, Highlights from PhET’s 20-Year History, disponível em: https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSIJnR6nLqTSEpALtlVELkS5AEOelqxSbUCxU2S1fb3XS9n4Fd4T3tyLNRpqA8_NX8jVxNkVWbxCBhF/pub, acessado em: 22/07/2024.
  » https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSIJnR6nLqTSEpALtlVELkS5AEOelqxSbUCxU2S1fb3XS9n4Fd4T3tyLNRpqA8_NX8jVxNkVWbxCBhF/pub
• ^[5]
  M.V. Goldman et al., Physics 2000, disponível em: https://physicscourses.colorado.edu/2000/cover.html, acessado em: 22/07/2024.
  » https://physicscourses.colorado.edu/2000/cover.html
• ^[6]
  R. Al-Mohtadi, M. Jwaifell, Y. Al-Dhaimat e L. Almazaydeh, International Journal of Interactive Mobile Technologies 16, 70 (2022).
• ^[7]
  PhET, Creating PhET Interactive Simulations Activities: PhET’s Approach to Guided Inquiry, disponível em: https://phet.colorado.edu/en/teaching-resources/activity-guide, acessado em: 12/02/2022.
  » https://phet.colorado.edu/en/teaching-resources/activity-guide
• ^[8]
  X. Fan, D. Geelan e R. Gillies, Educ Sci 8, 29 (2018).
• ^[9]
  S.B. McKagan, K.K. Perkins, M. Dubson, C. Malley, S. Reid, R. LeMaster e C.E. Wieman, Am J Phys 76, 406 (2008).
• ^[10]
  A.L. Stephens e J.J. Clement, Comput Educ 86, 137 (2015).
• ^[11]
  N.D. Finkelstein, W.K. Adams, C.J. Keller, P.B. Kohl, K.K. Perkins, N.S. Podolefsky, S. Reid e R. LeMaster, Physical Review Special Topics – Physics Education Research 1, 010103 (2005).
• ^[12]
  C.E. Wieman, K.K. Perkins e W.K. Adams, Am J Phys 76, 393 (2008).
• ^[13]
  E. Bumbacher, S. Salehi, C. Wieman e P. Blikstein, J Sci Educ Technol 27, 215 (2018).
• ^[14]
  M.G. Saudelli, R. Kleiv, J. Davies, M. Jungmark e R. Mueller, Brock Education Journal 31, 52 (2021).
• ^[15]
  L. Fratamico, C. Conati, S. Kardan e I. Roll, Int J Artif Intell Educ 27, 320 (2017).
• ^[16]
  I. Roll, D.L. Butler, N. Yee, A. Welsh, S. Perez, A. Briseno-Garzon, K. Perkins e D. Bonn, Instr Sci, 46, 77 (2018).
• ^[17]
  L. Roever, Guia Prático de Revisão Sistemática e Metanálise (Thieme Revinter, Rio de Janeiro, 2020), 1 ed.
• ^[18]
  H.M. Honório e J.F. Santiago Junior, em: Fundamentos das revisões sistemáticas em saúde (Santos Publicações, São Paulo, 2021).
• ^[19]
  B.A. Kitchenham e S. Charters, Guidelines for performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering (EBSE 2007-001), disponível em: https://www.elsevier.com/_data/promis_misc/525444systematicreviewsguide.pdf, acessado em: 27/01/2022.
  » https://www.elsevier.com/_data/promis_misc/525444systematicreviewsguide.pdf
• ^[20]
  D. Moher, L. Shamseer, M. Clarke, D. Ghersi, A. Liberati, M. Petticrew, P. Shekelle, L.A. Stewart e PRISMA-P GROUP, Revista Espanola de Nutricion Humana y Dietetica 20, 148 (2016).
• ^[21]
  G. Tsafnat, P. Glasziou, M.K. Choong, A. Dunn, F. Galgani e E. Coiera, Systematic Reviews 3, (2014).
• ^[22]
  M.J. Page, J.E. McKenzie, P.M. Bossuyt, I. Boutron, T.C. Hoffmann, C.D. Mulrow, L. Shamseer, J.M. Tetzlaff, E.A. Akl, S.E. Brennan et al., BMJ 372, n71 (2021).
• ^[23]
  A. Liberati, D.G. Altman, J. Tetzlaff, C. Mulrow, P.C. Gøtzsche, J.P.A. Ioannidis, M. Clarke, P.J. Devereaux, J. Kleijnen e D. Moherr, Journal of Clinical Epidemiology 62, e1 (2009).
• ^[24]
  P.W. Stone, Applied Nursing Research 15, 197 (2002).
• ^[25]
  C. Silva et al., StArt, disponível em: http://lapes.dc.ufscar.br, acessado em: 28/02/2023.
  » http://lapes.dc.ufscar.br
• ^[26]
  THE JAMOVI PROJECT, jamovi, disponível em: https://www.jamovi.org, acessado em: 28/02/2023.
  » https://www.jamovi.org
• ^[27]
  R Core Team, R: A Language and environment for statistical computing 4.1, disponível em: https://cran.r-project.org, acessado em: 28/02/2023.
  » https://cran.r-project.org
• ^[28]
  W.K. Hamilton, jamovi 1.2.4, disponível em: https://www.jamovi.org/download.html
  » https://www.jamovi.org/download.html
• ^[29]
  W. Viechtbauer, J Stat Softw 36, 3 (2010).
• ^[30]
  E. Santos, D. Cardoso e J. Apóstolo, Revista de Enfermagem Referencia 2022, e21077 (2022)
• ^[31]
  W. Viechtbauer, Journal of Educational and Behavioral Statistics 30, 261 (2005).
• ^[32]
  A. Ekmekci e O. Gulacar, Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education 11, 765 (2015).
• ^[33]
  U. Ramnarain e S. Moosa, International Journal of Innovation in Science and Mathematics Education 25, 1 (2017).
• ^[34]
  V. Mešić, A. Jusko, B. Beatović, e A. Fetahović-Hrvat, European Journal of Science and Mathematics Education 10, 34 (2022).
• ^[35]
  B. Đorić, D. Lambić, e Ž. Jovanović, Res Sci Educ 51, 1437 (2021).
• ^[36]
  M. Başer e S. Durmuş, Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education 6, 47 (2010).
• ^[37]
  E. Taşlıdere, Participatory Educational Research 8, 215 (2021).
• ^[38]
  G.M.O. Sharifov, Phys Educ 55, 65011 (2020).
• ^[39]
  M.B. Ouahi, M.A. Hou, A. Bliya, T. Hassouni, e E.M.A. Ibrahmi, Educ Res Int 2021, 646017 (2021).
• ^[40]
  J.P.T. Higgins, S.G. Thompson, J.J. Deeks, e D.G. Altman, BMJ 327, 557 (2003).
• ^[41]
  M.B. Ouahi, D. Lamri, T. Hassouni, e E.M.A. Ibrahmi, International Journal of Instruction, 15, 277 (2022).
• ^[42]
  N. Rehman, W. Zhang, A. Mahmood, e F. Alam, Brazilian Journal of Education, Technology and Society 14, 127 (2021).
• ^[43]
  F. Arıcı e R.M. Yılmaz, Elementary Education Online 19, 465 (2020).
• ^[44]
  Wartono, D. Hartoyo, Nilasari, e J.R. Batlolona, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 13, 7 (2019).
• ^[45]
  K. Huang, X. Ge, e D. Eseryel, Educational Technology Research and Development 65, 75 (2017).
• ^[46]
  Z. Pucholt, Eur J Phys 42, 015703 (2021).
• ^[47]
  G. Toli e M. Kallery, Educ Sci 11, 220 (2021).
• ^[48]
  P. Hockicko, L. Krišt′ák, e M. Němec, European Journal of Engineering Education 40, 145 (2015).
• ^[49]
  N. Ramadoan, D. Sulisworo, I. Jauhari, e W. Raharjo, Universal Journal of Educational Research 8, 41 (2020).
• ^[50]
  P. Phanphech, T. Tanitteerapan, e E. Murphy, Issues in Educational Research 29, 180 (2019).
• ^[51]
  Ö.S. Ay e S. Yilmaz, Elementary Education Online 14, 609 (2015).
• ^[52]
  E. Puspitaningtyas, E.F.N. Putri, Umrotul e Sutopo, Revista Mexicana de Física E 18, 10 (2021).
• ^[53]
  E. Taşlidere, Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 11, 777 (2015).
• ^[54]
  L.K. Smetana e R.L. Bell, Int J Sci Educ 34, 1337 (2012).
• ^[55]
  B.K. Wood e B.K. Blevins, Phys Educ 54, 035004 (2019).
• ^[56]
  C.A. Mrani, A.E. Hajjami e K.E. Khattabi, Universal Journal of Educational Research 8, 3014 (2020).
• ^[57]
  C. Delgado, J Sci Educ Technol 24, 132 (2015).
• ^[58]
  I. Kibirige e H.E. Tsamago, Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education 15, em1717 (2019).
• ^[59]
  H.J. Banda e J. Nzabahimana, Phys Rev Phys Educ Res 17, 023108 (2021).
• ^[60]
  N. Hermita, A. Suhandi, Z. Prasetyo, E. Syaodih, M. Mustafa, A. Samsudin, I. Isjoni, W. Sopandi, H. Marhadi, M. Muslim et al., Turkish Online Journal of Educational Technology Special Edition, 347 (2017).
• ^[61]
  L. Yuliati, C. Riantoni, e N. Mufti, International Journal of Instruction 11, 123 (2018).
• ^[62]
  R.E. Scherr e A.D. Robertson, Physical Review Special Topics – Physics Education Research 11, 010111 (2015).
• ^[63]
  H.G. Close e R.E. Scherr, Int J Sci Educ 37, 839 (2015).

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  07 Out 2024
• Data do Fascículo
  2024

Histórico

• Recebido
  27 Maio 2024
• Revisado
  31 Jul 2024
• Aceito
  31 Jul 2024