Análise de vizinhança: uma nova abordagem para avaliar a rede proposicional de mapas conceituais*

A análise detalhada de Mapas Conceituais (MCs) pode revelar informações latentes que não são percebidas a partir da mera leitura do seu conjunto de proposições. O presente trabalho tem como objetivo propor a Análise de Vizinhança (AViz) como uma forma inovadora de avaliar os MCs obtidos em sala de aula. A seleção de um Conceito Obrigatório (CO) permite ao professor verificar como os alunos o relacionam com outros conceitos, os quais são classificados como Conceitos Vizinhos (CVs). As proposições estabelecidas entre o CO e os CVs são suficientes para indicar o nível de compreensão do aluno sobre o tema mapeado. MCs (n = 69) sobre mudanças climáticas formam o primeiro conjunto de dados empíricos que ratifica o potencial da AViz. O CO selecionado foi dispersão, a fim de avaliar se os alunos conseguem relacionar esse fenômeno físico com o caráter global desse problema ambiental. Os padrães identificados a partir da AViz sugerem que, apesar de serem submetidos a uma mesma sequência didática, nem todos os alunos conseguiram utilizar o CO de forma adequada. Isso pode ser explicado a partir da Teoria da Aprendizagem Significativa de David Ausubel, que destaca o papel fundamental dos conhecimentos prévios no processo de assimilação de novas informações.

The deep analysis of Concept Maps (Cmaps) may reveal latent information that is not perceived from the simple reading of its propositional network. This paper proposes the Neighborhood Analysis (NeAn) as an innovative way to assess the Cmaps obtained in a classroom. The selection of a Compulsory Concept (CC) allows teachers to evaluate how the students relate it to other concepts, which are classified as Neighbor Concepts (NCs). The propositions established between the CC, and the NCs are enough to indicate the students' level of understanding on the mapped subject. Cmaps (n = 69) about climate change are the first set of empirical data that confirms the potential of NeAn. Dispersion was selected as CC in order to check whether students can relate this physical phenomenon with the global perspective of climate change. The patterns found from the NeAn suggest that, despite being exposed to the same didactic activities, some students could not use the CC properly. This may be explained from David Ausubel's learning theory, which stresses the critical role of prior knowledge in the assimilation process of new information.