Viva a tecnologia e o acesso a ela! Basta entrar em uma sala de aula de alguma universidade para ver uma porção de laptops, tablets, smartphones e dumbphones. É a tecnologia em favor da educação! Certo?! Hmmm! Vamos pensar um pouco!

Esse acesso fácil e cotidiano à informação e/ou tecnologia é um convite quase que irrecusável a uma prática bem comum e controversa: multitasking (ou, em português bem claro: fazer um tanto de coisa ao mesmo tempo). O aluno entra na sala de aula e (1) segue a aula, (2) checa o Twitter, (3) posta no Facebook “Aula de Estatística: que porre!“, (4) responde o e-mail da amiga que brigou com o namorado e (5) envia uma mensagem de texto pro (ex)-namorado da amiga perguntando se ele estará livre no Sábado (e aproveita para postar no Twitter “Homem é tudo igual!! #MasEuGostoAssim“. Tudo isso, provavelmente nos primeiros 20 minutos de aula. Há quem diga que a geração de hoje sabe como multitask. Alguns acreditam que como essa geração cresceu exposta à várias mídias, a prática de engajar em multitarefas não traz nenhum problema.

Bom, vamos começar do começo: sob o ponto de vista cognitivo, não existe multitasking (bom, existe mais ou menos… continue lendo). Sempre que fazemos mais de uma coisa ao mesmo tempo, o que na verdade estamos fazendo é uma série de ações alternadas, e como geralmente alternamos de maneira muito rápida, temos a sensação de que estamos fazendo mais de uma coisa ao mesmo tempo. Multitasking pode sim ocorrer quando as tarefas envolvidas não requerem o uso das mesmas regiões cerebrais (por exemplo, ouvir música e limpar a casa). Ainda assim, o nosso cérebro registra e processa informações de uma maneira diferente (em outras palavras, se você estivesse só limpando a casa ou só ouvindo música, seu cérebro processaria essas informações de maneira distinta do que ele processa quando você faz essas duas coisas ao mesmo tempo). Mas quando se trata de tarefas que utilizam as mesmas partes do cérebro de maneira intensa, aí f*** tudo!

Quando estamos interagindo com nossos amiguinhos pelas mídias sociais, utilizamos o nosso córtex frontal, responsável, dentre outros, pelo raciocínio e aprendizado. Coincidentemente(!), essa é a mesma região que precisamos para aprender alguma coisa. É a região do cérebro que mais utilizamos quando estamos em situação de aprendizado formal (a.k.a. sala de aula). Ocupar essa região com outras tarefas durante o aprendizado, vai obviamente atrapalhar o aprendizado. Muita gente acredita que ter memória boa é ser capaz de lembrar de muita coisa. Acontece que, o que caracteriza essa capacidade de lembrar é a maneira como “guardamos” a informação. E isso ocorre na hora do aprendizado, e não depois. Dessa forma, multitasking tem um impacto negativo muito forte na maneira como registramos a informação que aprendemos.

Em 2011, o professor e psicólogo Larry Rosen (Universidade Estadual da Califórnia) fez um estudo onde ele pediu que um grupo de alunos assistisse uma aula durante 30 minutos. Nesse período, Larry enviou várias mensagens de textos para os celulares dos alunos. Para um grupo de alunos, ele enviou 0 mensagens. Para um outro grupo, ele enviou 4 mensagens. Para um terceiro grupo, ele enviou 8 mensagens. Depois da aula, Larry aplicou um teste sobre o conteúdo da aula. O grupo que recebeu 8 mensagens teve uma performance pior no teste em comparação com o grupo que não recebeu nenhuma mensagem. E dentre os que receberam mensagens, aqueles que demoraram mais para responder as mensagens tiveram uma nota um pouco melhor do que aqueles que responderam logo que as receberam. O mais interessante, no entanto, foi que 40% dos participantes tinham uma opinião favorável à prática de responder mensagens de texto durante a aula. Para eles, essa prática é comum e não afeta o desempenho.

Mas e se o cara for inteligente? Daí não tem problema, né? Médio. Uma das principais formas de medir inteligência (já que QI é uma medida terrível de inteligência) é através da capacidade que alguém tem de extender o conhecimento adquirido em uma área para outras áreas do conhecimento. Essa capacidade é indício forte de compreensão profunda sobre algum tópico. Essa habilidade está relacionada ao sucesso acadêmico e profissional. O que tem acontecido com a geração que gosta de fazer muita coisa ao mesmo tempo durante a aula, é que o conhecimento que adquirem é por vezes mais superficial, de maneira que não conseguem aplicar o conhecimento em outras áreas. Um estudo publicado em 2006 mostra exatamente isso. Karin Foerde, Barbara Knowlton (Universidade da Califórnia em Los Angeles) e Russ Poldrack (Universidade do Texas em Austin) mostraram que mesmo demostrando uma memória boa para certos conhecimentos, pessoas que multitask têm uma dificuldade maior em aplicar o conhecimento em outras áreas. De uma maneira geral, multitasking pode sim afetar sua inteligência.

O ideal (dica) é criar blocos de atividades. Quando estiver em uma aula e/ou reunião, desligue as notificações do celular/laptop/tablet. Quando estiver estudando em casa ou na biblioteca, desligue as notificações por 15-20 minutos e dedique esse tempo ao estudo/leitura. Faça uma pausa para se atualizar das notícias das redes sociais e volte ao trabalho, dedicando outro bloco de tempo somente a ele. Assim, você vai não só otimizar o seu tempo, como vai perceber que vai aprender muito mais!

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Referência:

Larry D., R., Alex F., L., L. Mark, C., & Nancy A., C. (2011). An Empirical Examination of the Educational Impact of Text Message-Induced Task Switching in the Classroom: Educational Implications and Strategies to Enhance Learning Revista de Psicología Educativa, 17 (2), 163-177 DOI: 10.5093/ed2011v17n2a4

Eu sou de Belo Horizonte! E pelas bandas de lá, a “briga” entre atleticanos e cruzeirenses é acirrada. O que eu acho mais fascinante nessa disputa são as estatísticas que os torcedores usam para tirar onda com a cara um do outro. Principalmente em dia de clássico. Você escuta coisas do tipo “em toda a história dos clássicos, o Atlético venceu X partidas e o Cruzeiro só Y“, ou coisas do tipo “o Cruzeiro tem X títulos enquanto o Galo só tem Y“. No entanto, na vida real, a coisa é diferente. Na verdade, qualquer que seja a estatística, nunca vamos saber antes da partida quem vencerá um clássico. E isso ocorre por que, apesar de o resultado de uma partida ser, para nós, uma ocorrência probabilística, a nossa mente opera de maneira estocástica, ou seja, ela seleciona uma parte aleatória das memórias que temos e baseia a nossa decisão nessas memórias. Em outras palavras, utilizamos um grupo pequeno de memórias relevantes (ex.: quantos títulos o Galo tem, ou quantos gols o Bernard já marcou em clássicos) para decidir quem achamos que vai vencer o clássico. No final das contas, é impossível saber com certeza. Mas como podemos pelo menos melhorar nas nossas previsões? Como podemos acertar mais vezes quem vai vencer o clássico?

Uma pesquisa recente publicada no Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) parece ter a resposta: basta basear sua decisão em um mundo ideal. Gyslain Giguère, do Departamento de Psicologia da Universidade de Montréal e Brad Love, do Departamento de Ciências Perceptuais, Cognitivas e do Cérebro da Universidade College London, fizeram um estudo onde os participantes tinham que prever o vencedor de várias partidas de Liga Nacional de Beisebol dos Estados Unidos. No entanto, antes de darem o palpite, esses participantes foram “treinados” com base em resultados (estatísticas) passados. Para metade dos participantes, os pesquisadores forneceram dados reais, ou seja, dados em que o “melhor time” ganhou algumas partidas, mas também perdeu algumas partidas. Para a outra metade dos participantes, os pesquisadores manipularam os resultados de maneira que o melhor time da liga sempre vencia as partidas. Quando os pesquisadores compararam qual grupo acertou mais quando tinham que adivinhar que time venceria uma partida, o grupo que recebeu treinamento com dados “ideais” teve uma performance significativamente melhor do que o grupo que foi treinado com dados reais.

Mas por que isso acontece? Basicamente, os dados reais (com o melhor time vencendo algumas partidas e perdendo outras) traz muitos ruídos, e esse ruídos acabam fazendo parte da nossa memória. E quando selecionamos aleatoriamente memórias para tomar uma decisão (ex.: quem vai vencer a partida), esses ruídos acabam sendo selecionados e influencia a nossa tomada de decisão. É isso que acontece quando, mesmo jogando contra um time inferior, nós sempre temos uma pontinha de medo de que o nosso time vai perder. Essa pontinha de medo é causada por esse ruído dos dados reais. E esse medo é ainda mais forte caso a memória em que o time inferior vence o nosso time é uma memória recente.

Mas alguém pode dizer: “uai, é óbvio que o grupo que viu as estatísticas manipuladas vai ser melhor, pois eles têm dados mais limpos“. Acontece que, estatísticamente falando, o grupo que viu as estatísticas reais teria, em termos probabilísticos, uma visão mais correta da realidade (eles seria capazes de dizer, por exemplo, a probabilidade de um time pequeno ganhar uma partida). No entanto, é o uso que a nossa cognição/memória faz dessa estatística que está em jogo. É a maneira como a nossa mente registra esses ruídos e como eles atrapalham o nosso processo de tomada de decisões.

Para quem trabalha com decisões e incerteza o tempo todo (radiólogos, analistas de inteligência, agentes de segurança, etc), treinar a mente com dados ideais pode ser uma boa estratégia para evitar que ruídos da memória atrapalhem o processo de tomada de decisão (basicamente, eles vão acertar mais vezes). Para o resto de nós (ou melhor: alguns de nós), reles mortais torcedores do Galãooo da Massa, nos resta imaginar um mundo em que o Galo ganha tudo. Daí tudo fica azul… ou melhor, tudo fica bom!

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Referência:

Giguère G, & Love BC (2013). Limits in decision making arise from limits in memory retrieval. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America PMID: 23610402

Alguns dias atrás, a revista Prospect da Inglaterra publicou o resultado de uma pesquisa que elegeu os maiores pensadores do mundo. No topo da lista está o biólogo e professor da Universidade de Oxford, Richard Dawkins. Dawkins é popularmente conhecido pela sua posição contrária e extremista com relação ao teísmo e/ou crenças em seres sobrenaturais. Existe muita gente que acredita em Deus. E isso irrita um pouco o Dawkins. No entanto, para a surpresa de muitos, existe muita gente no mundo que não acredita em Deus. Tal variedade, obviamente, sempre despertou o interesse de cientistas cognitivos (incluindo eu) que buscam entender o que há de cognitivo na crença em Deus (ou na falta dela).

Uma das propostas mais convincentes até o momento diz respeito ao que chamamos na Psicologia Cognitiva de estilos cognitivos (cognitive styles ou modes of thinking). Em termos gerais, temos dois sistemas de pensamento: um sistema que chamamos de analítico e um outro sistema que chamamos de intuitivo. O sistema analítico geralmente requer o uso de mais recursos cognitivos, demanda mais tempo de processamento e é associado a uma análise criteriosa do problema em questão. Já o sistema intuitivo está relacionado a respostas mais rápidas e que demandam menos uso de recursos cognitivos. Todos nós utilizamos os dois sistemas de maneira cotidiana. Eles não são mutualmente exclusivos e tampouco associados com inteligência ou falta dela.

No entanto, pesquisas têm apontado que a crença em Deus ou em outros seres sobrenaturais está associada ao sistema intuitivo da nossa cognição (veja essa postagem do Cognando). Muitos desses estudos, na verdade, são estudos de caráter correlacional, ou seja, não há como fazer nenhum tipo de inferência causal. Um estudo publicado recentemente na revista Science buscou preencher essa lacuna. Em uma série de experimentos, Will Gervais e Ara Norenzayan mostraram que é possível inferir que um modo de pensamento mais analítico causa uma descrença religiosa.

No estudo, os participantes responderam a uma medida de religiosidade após serem induzidos a pensar de forma mais ou menos analítica. Em um dos experimentos, os participantes foram expostos a obras de arte mostrando pessoas pensando (ex.: O Pensador) ou obras mostrando outros tipos de atividade (ex.: O Discóbolo de Myron). As pessoas expostas às obras de pessoas pensando (supostamente induzindo um modo mais analítico de pensar) mostraram uma crença religiosa significativamente menor em comparação ao outro grupo de pessoas expostas às obras neutras.

Para induzir um modo de pensamento analítico de maneira mais direta, os pesquisadores utilizaram um fenômeno já bastante conhecido na Psicologia Cognitiva, chamado de fluência de processamento. Esse princípio postula que informações difíceis de serem processadas (tipo um texto cinza claro em um fundo branco), induzem um modo de pensamento mais analítico. Assim, a medida de religiosidade foi impressa em fontes fáceis de serem lidas e em fontes difíceis de serem lidas. O resultado mostrou que o grupo de pessoas que recebeu a medida de religiosidade impressa em uma fonte difícil de ser lida demonstrou uma crença religiosa significativamente menor do que o grupo que recebeu a mesma medida impressa em uma fonte fácil de ler. E esse efeito ocorreu mesmo após o controle de outras variáveis tais como inteligência e afiliação religiosa.

O que isso quer dizer? Em termos gerais, isso quer dizer que, dentre os vários fatores que causam a descrença em Deus e em outros seres sobrenaturais, o estilo cognitivo é um deles. Pensar de maneira mais analítica parece deixar pouco espaço para crenças religiosas. Basta saber até que ponto esse efeito é pervasivo em culturas que apresentam vários níveis de religiosidade, organizamos de maneira complexa. O primeiro passo está dado.

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Referência:
Gervais WM, & Norenzayan A (2012). Analytic thinking promotes religious disbelief. Science (New York, N.Y.), 336 (6080), 493-6 PMID: 22539725

Eu gosto muito de Matemática. Sempre gostei! Eu lembro que quando eu era bem novinho, eu via meu irmão mais velho resolvendo equações com raíz quadrada e achava chique demais! Eu era louco para aprender raíz quadrada só para parecer inteligente! Engraçado, né? Mais ou menos. É muito comum, até hoje, as pessoas associarem conhecimento matemático com inteligência. Einsten era inteligente por que sabia um monte de fórmulas complicadas. Michio Kaku é considerado inteligentíssimo por que sabe “de cor” as equações de J.C. Maxwell sobre eletromagnetismo. Meus alunos acham um máximo quando eu escrevo no quadro a função de densidade da distribuição normal sem consultar minhas notas de aula. Mas será que é isso mesmo?

Um estudo recente publicado no periódico Judgment and Decision Making relata o resultado de um experimento bem legal que foi montado para ver se esse efeito (de achar que matemática é um máximo) acontece com todo mundo ou apenas com pessoas que geralmente não tem um conhecimento matemático muito sofisticado.

O pesquisador (Kimmo Eriksson) pediu para 200 profissionais (com Mestrados e Doutorados em diversas áreas do conhecimento, incluindo medicina, matemática, engenharias, ciências humanas, etc) para ler um resumo de uma pesquisa feita na área de antropologia e avaliar a qualidade da pesquisa apresentada no resumo. Para metade dos participantes, Eriksson incluiu a seguinte frase:

Essa frase faz menção a um modelo matemático que explica efeitos de sequência (efeitos muito comuns em experimentos com tempo de reação, mas completamente alheios à pesquisa apresentada). O resultado mostrou que para os profissionais das áreas de engenharias, matemática e tecnologias, a adição do modelo matemático não teve efeito nenhum. No entanto, para os profissionais das áreas de humanas, medicina e educação, a frase fez com que a percepção da qualidade da pesquisa aumentasse significativamente. Em outras palavras, para esses profissionais, a adição do modelo matemático fez com que eles achassem a pesquisa um máximo.

Por que isso acontece? Pode ser que, por motivos históricos, a gente perceba formulações matemáticas como proposições mais sérias, exatas e menos susceptíveis à fatores subjetivos. Não é a toa que grande parte dos avanços na ciência e tecnologia começam a partir de algum tipo de formulação matemática. Pode ser também fruto de um efeito que Dan Sperber chama de “Efeito Guru”. Em geral, nós temos a tendência de achar profundo, importante e válido tudo aquilo que não entendemos. E isso ocorre independente da área de conhecimento.

No final das contas, da próxima vez que alguém tentar te impressionar com alguns formulismos matemáticos ou frases complicadas, pare e pense! Ele ou ela pode estar é cheio de lero-lero. :)

Acesso o estudo original do Eriksson aqui, e o artigo do Dan Sperber aqui. E siga o Cognando no Facebook, Twitter e Google+