Autorregulando e autodeterminando: duas formas de alunos de pós-graduação aprenderem a aprender contabilidade

O uso assertivo e eficiente das estratégias de aprendizagem depende, muitas vezes, da compreensão e consideração de aspectos psicológicos e motivacionais. O adequado emprego de estratégias de aprendizagem se reflete no desempenho acadêmico, no domínio de construtos e modelos e no amadurecimento crítico e científico. A presente tese defende que há uma relação entre as estratégias de aprendizagem autorregulada e as estratégias de aprendizagem autodeterminada predominantes em alunos de mestrado e doutorado em Contabilidade. O estudo se justifica, porquanto, porque além de inaugurar uma linha de pesquisa ainda inédita no contexto da Contabilidade Humana, seus resultados destacam um original entendimento da relação da aprendizagem com a regulação e a motivação pessoal. Tem como objetivo principal apresentar diagnóstico, dimensões e correlações das estratégias de aprendizagem autorregulada e aprendizagem autodeterminada de alunos de programas de pós-graduação stricto sensu em Contabilidade no Brasil. Participaram do survey 516 respondentes, sendo 383 mestrandos e 133 doutorandos. Foram aplicados dois instrumentos psicométricos: Self-Regulated Learning Strategies (SRLS) e Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). O modelo operacional de pesquisa delineou a formulação de oito hipóteses, sendo que a primeira delas sustenta a defesa da tese, enquanto as demais defendem a influência das variáveis idade, gênero, tipo de curso, estágio no curso, tipo de instituição de graduação, nota do curso atribuída pela Capes e graus de instrução dos pais nos níveis de Self-Regulated Learning (SRL) e Self-Determination Theory (SDT). A partir da análise multivariada dos dados, os resultados corroboraram a tese e a influência do gênero no nível de SRL. A metaconclusão desta tese ratifica os estudos referenciados, confirmando que a aprendizagem pode ser dominada e controlada pelo indivíduo, ao se adotar estratégias individuais de regulação e motivação. Uma importante contribuição desta pesquisa consiste em oferecer conclusões empíricas que podem ajudar docentes, discentes, pesquisadores, instituições de ensino e programas de pós-graduação a compreender mais sistematicamente os aspectos da aprendizagem autorregulada e da aprendizagem autodeterminada que caracterizam o aluno de Contabilidade. Limitações importantes deste estudo podem ser vistas como oportunidades para pesquisas futuras: a amostra envolve um público específico, a pesquisa survey pode apresentar vieses de método comum e a baixa participação de alunos de mestrado profissional. Estudos futuros poderão adotar outras estratégias metodológicas e/ou envolver amostras mais diversificadas ou em maior lastro temporal

Desenvolvimento artificial autônomo de um grafo sensório-motor auto-organizável.

A teoria de Jean Piaget sobre o desenvolvimento da inteligência tem sido utilizada na área de inteligência computacional como inspiração para a proposição de modelos de agentes cognitivos. Embora os modelos propostos implementem aspectos básicos importantes da teoria de Piaget, como a estrutura do esquema cognitivo, não consideram o problema da fundamentação simbólica e, portanto, não se preocupam com os aspectos da teoria que levam à aquisição autônoma da semântica básica para a organização cognitiva do mundo externo, como é o caso da aquisição da noção de objeto. Neste trabalho apresentamos um modelo computacional de esquema cognitivo inspirado na teoria de Piaget sobre a inteligência sensório-motora que se desenvolve autonomamente construindo mecanismos por meio de princípios computacionais pautados pelo problema da fundamentação simbólica. O modelo de esquema proposto tem como base a classificação de situações sensório-motoras utilizadas para a percepção, captação e armazenamento das relações causais determiníscas de menor granularidade. Estas causalidades são então expandidas espaço-temporalmente por estruturas mais complexas que se utilizam das anteriores e que também são projetadas de forma a possibilitar que outras estruturas computacionais autônomas mais complexas se utilizem delas. O modelo proposto é implementado por uma rede neural artificial feed-forward cujos elementos da camada de saída se auto-organizam para gerar um grafo sensóriomotor objetivado. Alguns mecanismos computacionais já existentes na área de inteligência computacional foram modificados para se enquadrarem aos paradigmas de semântica nula e do desenvolvimento mental autônomo, tomados como base para lidar com o problema da fundamentação simbólica. O grafo sensório-motor auto-organizável que implementa um modelo de esquema inspirado na teoria de Piaget proposto neste trabalho, conjuntamente com os princípios computacionais utilizados para sua concepção caminha na direção da busca pelo desenvolvimento cognitivo artificial autônomo da noção de objeto.