Dimensão cognitiva da relação mãe-filho excepcional e processo de ajuda

Este trabalho tem por objetivo apresentar a proposta de um processo de ajuda às mães de excepcionais, aqui considerados os portadores de desvios mentais, físicos, sensoriais, múltiplos deficientes, com distúrbios emocionais ou de conduta. A fundamentação teórica inclui as contribuições de Spitz e Winnicott sobre a importância da relação mãe-filho e as experiências de diferentes autores, concernentes às características principais da relação Mãe-Filho Excepcional. Na elaboração da proposta, recorremos à contribuição da Teoria de Aprendizagem proposta por Bruner, destacando a dimensão cognitiva da mesma, aos pressupostos da Teoria de Carkhuff sobre Processo de Ajuda e às considerações de Festinger sobre a Teoria da Dissonância Cognitiva. A dinâmica do Processo de Ajuda subdivide-se em três fases principais, respectivamente responsáveis pela seleção e conhecimento do grupo, pela formação e preparação do mesmo, e a terceira, concernente ao desenvolvimento do processo propriamente dito. A avaliação e controle do processo foram igualmente planejados. Aspectos cognitivos da relação mãe-filho excepcional foram destacados, considerando-se também a evolução emocional da relação. Nossa. proposta tem características específicas, ao enfatizar a dimensão cognitiva "do processo de um trabalho de ajuda, podendo ser viável na realidade social brasileira.

Estabilidade emocional, atribuição de causalidade e dissonância cognitiva

Neste estudo foram consideradas as teorias da atribuição de causalidade e da dissonância cognitiva, tendo como referência a necessidade psíquica de auto-consistência. O exame dos principais aspectos teóricos e empíricos destas duas teorias permitiu a conclusão de que as mesmas podem ser consideradas como mutuamente compatíveis e complementares. Foi realizado um experimento no qual os sujeitos, previamente diferenciados em instáveis e estáveis emocionalmente, foram submetidos a uma condição experimental fortemente dissonante, em relação ao auto-conceito (resolução de sete itens de um teste de inteligência, sendo cinco dos mesmos insolúveis). Foi realizada uma tarefa introdutória, da mesma natureza que a experimental, porém com itens solúveis, de mediana dificuldade. Foram medidos o número de acertos esperados e estimados (antes e após cada tarefa) além de se oferecer, a cada sujeito, a escolha, em uma listagem atribuicional, do motivo que, segundo ele, concorreu para o resultado por ele estimado, após a tarefa experimental. Os resultados indicaram que não houve diferença significativa entre as médias dos resultados estimados, dos dois grupos, após a tarefa experimental. As atribuições de causalidade dos dois grupos foram significativamente distintas, inclinando-se os estáveis para a internaIidade e os instáveis para a externalidade. Foram constatados, entretanto, diferenças bastante significativas entre as médias dos resultados esperados, antes das tarefas introdutória e experimental (média dos instáveis menor que a dos estáveis). Estes resultados foram interpretados como indicando uma intensa e precoce vivência dissonante, ao nível das expectativas dos resultados, por parte dos instáveis. A redução da dissonância ocorreu, preponderantemente, através da subestimação do número de acertos esperados nas duas tarefas propostas. A conclusão mais abrangente, deste estudo, colocou em relevo a grande importância das significações pessoais sobre os estímulos percebidos para a eliciação de respostas. Foram sugeridos novos estudos para melhor compreensão do assunto.

KittyCat: a cognitive model of structure-form discovery

Cognition is a core subject to understand how humans think and behave. In that sense, it is clear that Cognition is a great ally to Management, as the later deals with people and is very interested in how they behave, think, and make decisions. However, even though Cognition shows great promise as a field, there are still many topics to be explored and learned in this fairly new area. Kemp & Tenembaum (2008) tried to a model graph-structure problem in which, given a dataset, the best underlying structure and form would emerge from said dataset by using bayesian probabilistic inferences. This work is very interesting because it addresses a key cognition problem: learning. According to the authors, analogous insights and discoveries, understanding the relationships of elements and how they are organized, play a very important part in cognitive development. That is, this are very basic phenomena that allow learning. Human beings minds do not function as computer that uses bayesian probabilistic inferences. People seem to think differently. Thus, we present a cognitively inspired method, KittyCat, based on FARG computer models (like Copycat and Numbo), to solve the proposed problem of discovery the underlying structural-form of a dataset.