Um guia definitivo para a teoria da carga cognitiva
A teoria da carga cognitiva explica como nosso cérebro processa informações durante o aprendizado. Leia nosso guia para criar cursos eficazes gerenciando a carga cognitiva.
A teoria da carga cognitiva explica como nosso cérebro processa informações durante o aprendizado. Leia nosso guia para criar cursos eficazes gerenciando a carga cognitiva.
Lutar para aprender uma nova habilidade ou conceito é algo que quase todo mundo já experimentou. Para alguns, essa luta é exacerbada, especialmente quando as informações são apresentadas de uma forma que sobrecarrega suas mentes. Se isso soa como um de seus alunos, talvez seja necessário examinar a teoria da carga cognitiva (CLT).
O CLT é uma estrutura que explica como nossas mentes processam informações e tem dicas úteis sobre como devemos elaborar nossos planos de aprendizado. Depois de entender como a carga cognitiva afeta o aprendizado, você pode tornar as práticas educacionais muito mais eficazes e eficientes.
Continue lendo para aprender tudo o que você precisa saber sobre a teoria da carga cognitiva.
A teoria da carga cognitiva (CLT) foi desenvolvida no final dos anos 1980 pelo psicólogo educacional australiano John Sweller. Ele se baseia em pesquisas anteriores sobre arquitetura cognitiva, afirmando que nossa memória de trabalho tem capacidade limitada. Na verdade, ele só pode processar de 7 a 9 blocos de informações por vez.
A memória de longo prazo, por outro lado, tem uma grande capacidade. Ele armazena estruturas organizadas de informações chamadas esquemas. O objetivo principal do CLT é ajudar a criar aulas que reduzam a carga na memória de trabalho de um aluno para que ele possa transferir informações de forma eficaz para a memória de longo prazo e criar esquemas.
Para entender a CLT, precisamos primeiro entender o modelo de processamento de informações, que descreve como as informações fluem pelo nosso sistema cognitivo. Este modelo tem três etapas principais:
Como nossa memória de trabalho só pode lidar com uma quantidade limitada de informações por vez, exceder sua capacidade levará à sobrecarga cognitiva. Como resultado, os alunos têm dificuldade em aprender novas habilidades ou conceitos.
Essa teoria é baseada em três princípios fundamentais da carga cognitiva: carga intrínseca, carga externa e carga germana.
De acordo com o CLT, os professores devem otimizar todos os três princípios em seu design instrucional para alcançar um aprendizado eficaz. A carga intrínseca deve corresponder à experiência do aluno, a carga externa deve ser mínima e a carga pertinente deve ser maximizada para promover a construção e a automação do esquema.
Aqui estão os três tipos de cargas cognitivas abordados na teoria da carga cognitiva.
A carga cognitiva intrínseca é a complexidade do material que está sendo aprendido. É determinado pelo número de elementos que o aluno deve processar ao mesmo tempo para resolver o problema, bem como pela forma como esses elementos interagem entre si.
No entanto, a carga intrínseca é inevitável porque depende da tarefa em si. É por isso que as tarefas com alta carga intrínseca devem ser divididas em partes menores e gerenciáveis para corresponder ao nível de especialização do aluno.
Por exemplo, resolver um problema de cálculo pode ter uma carga intrínseca maior, pois tem equações complicadas e várias variáveis que interagem. Enquanto isso, resolver um problema de adição simples, como 4+4, tem uma carga intrínseca baixa porque tem menos elementos. Qualquer equação pode ser simplificada para combinar a carga intrínseca com as habilidades do aluno.
Esse tipo de carga é causado por materiais didáticos mal projetados ou por distrações. Isso não contribui para o aprendizado e pode ser evitado com um design melhor. Os materiais didáticos devem apresentar as informações de forma clara, usar recursos visuais e eliminar as distrações.
Por exemplo, um aluno que tenta aprender geometria a partir de slides com muito texto enquanto lida com ruídos de fundo enfrentará uma alta carga externa. Como resultado, eles não terão capacidade de memória suficiente para lidar com cargas intrínsecas e pertinentes.
Carga relevante é o esforço mental gasto na construção e automação de esquemas na memória de longo prazo. Essa é a carga “produtiva” que realmente melhora o aprendizado.
Um professor pode promover uma carga relevante pedindo aos alunos que relacionem um novo conceito, como fotossíntese, ao conhecimento prévio sobre biologia vegetal. Perguntas como “Como isso se relaciona com o que estudamos na semana passada?” permitem que os alunos se lembrem das informações com mais eficiência.
Ao contrário das cargas intrínsecas e estranhas, a carga germana não precisa ser restringida. Na verdade, ele deve ser maximizado para uma construção de esquemas mais eficiente, especialmente ao reduzir distrações estranhas.
Para implementar corretamente a teoria da carga cognitiva, você deve entender como esses três tipos de carga cognitiva interagem entre si em nossa memória de trabalho. Simplificando, eles são aditivos. Isso significa que a carga total na memória de trabalho em um determinado momento é a soma das três cargas.
Para que seu design instrucional seja eficaz, você precisará equilibrar essas cargas. Como a carga intrínseca depende da complexidade do material, não podemos alterá-la diretamente. No entanto, podemos gerenciá-lo usando as estratégias instrucionais corretas (que discutiremos mais adiante).
A carga externa, por outro lado, pode e deve ser reduzida ao máximo. Isso porque isso atrapalha o aprendizado eficaz.
Finalmente, queremos maximizar a carga pertinente — essa é a carga que realmente contribui para o aprendizado e o desenvolvimento de conhecimentos.
Ao entender como nossas mentes lidam com diferentes tipos de cargas cognitivas, professores e designers podem usar certas técnicas para tornar o aprendizado mais eficiente. Veja como você pode incluir a teoria da carga cognitiva em seu aprendizado e design instrucional.
Aqui estão alguns princípios fundamentais que você deve ter em mente ao adaptar a carga intrínseca à habilidade do aluno.
Aqui estão alguns princípios fundamentais que você deve ter em mente ao reduzir a carga externa.
Aqui estão algumas dicas que você deve ter em mente ao maximizar a carga alemã.
A verdadeira questão é: como podemos realmente usar a teoria da carga cognitiva em cenários de ensino do mundo real? Com ferramentas como Coursebox, você pode aplicar facilmente o CLT em diferentes ambientes de aprendizagem.
Em primeiro lugar, o Coursebox pode efetivamente otimizar a entrega de conteúdo para reduzir a carga externa. Como tem uma interface amigável, as distrações são mínimas. Isso significa que os alunos podem se concentrar no material de estudo em vez de navegar por layouts complexos.
Além disso, o Coursebox permite que os professores criar cursos estruturados e segmentados. Ele permite que os instrutores dividam tópicos complexos em partes menores e gerenciáveis — um método de CLT que melhora a compreensão e a retenção.
Suporta o Coursebox integração multimídia. Isso significa que os professores podem seguir o princípio da modalidade integrando recursos visuais e narração para usar a memória de trabalho do aluno com mais eficiência.
Por fim, o Coursebox tem muitos elementos interativos, como quizzes, fóruns de discussão e atividades gamificadas. Os instrutores podem usar isso para promover uma carga relevante e incentivar os alunos a se envolverem ativamente com o material.
Se há algo que podemos aprender com a teoria da carga cognitiva, é o seguinte: nosso cérebro tem largura de banda limitada quando se trata de aprender novas habilidades e conceitos. É por isso que o design instrucional inteligente é tão crucial para um aprendizado eficaz.
Para aqueles que desejam aplicar esses princípios e criar experiências de aprendizado eficazes, o Coursebox tem um conjunto completo de ferramentas para agilizar o processo. Com recursos projetados para reduzir a carga externa, gerenciar a carga intrínseca e maximizar a carga pertinente, o Coursebox pode ajudá-lo a criar cursos envolventes e amigáveis ao cérebro. Comece agora!