09/12/2019

Você aprende ao máximo quando erra 15% das vezes

Redação do Diário da Saúde

Como aprender mais

Os cientistas parecem não dar bola para o ditado "Errar é humano", e andam mesmo preocupados com erros.

Só nos últimos dias, uma equipe publicou um estudo garantindo que um fracasso inicial leva você a um sucesso futuro e, logo depois, outra equipe afirma ter comprovado que você aprende mais com seus acertos do que com seus erros.

Robert Wilson e seus colegas da Universidade do Arizona agora garantem que não é nem uma coisa e nem outra: Para aprender coisas novas, você precisa falhar às vezes.

E eles foram além, dando uma resposta matemática precisa para a questão, mostrando qual é a quantidade exata de erros que você deve cometer para levar sua capacidade de aprendizagem ao máximo.

Nem fácil demais, nem difícil demais

Independentemente do que os estudos e seus experimentos mostrem em situações diferentes, os educadores sabem há muito tempo que existe um "ponto ideal" quando se trata de aprendizado. Ou seja, aprendemos melhor quando somos desafiados a entender algo fora dos limites do nosso conhecimento existente.

Quando o desafio é muito simples, não aprendemos nada de novo; da mesma forma, não aprimoramos nosso conhecimento quando o desafio é tão difícil que falhamos completamente ou desistimos.

Então, onde está esse tal ponto ideal?

De acordo com o novo estudo, se você está sempre marcando 100%, provavelmente não está aprendendo nada de novo. É quando as falhas ocorrem em 15% do tempo - ou, de outra forma, quando você acerta 85% das vezes - que você aprende o máximo.

"Essas ideias que existem no campo da educação - de que existe essa 'zona de dificuldade proximal', na qual você deveria maximizar seu aprendizado -, nós as colocamos em pé de igualdade matemática," resume Wilson, que fez o estudo matemático do aprendizado com colaboradores das universidades Brown, da Califórnia de Los Angeles e Princeton.

Regra dos 85%

A agora chamada "regra dos 85%" emergiu após a realização de uma série de experimentos de aprendizado de máquina - uma técnica da inteligência artificial - nos quais os pesquisadores ensinavam aos computadores tarefas simples, como classificar padrões diferentes em uma de duas categorias ou classificar fotografias de dígitos manuscritos, como números ímpares ou pares, ou números baixos versus altos.

Os computadores aprenderam mais rápido em situações em que a dificuldade era tanta que eles responderam com 85% de precisão.

Mas será que esses experimentos matemáticos funcionam para pessoas? "Quando pensamos em como os humanos aprendem, a regra dos 85% provavelmente se aplicaria ao aprendizado perceptivo, no qual aprendemos gradualmente através de experiências e exemplos," disse Wilson. "Imagine, por exemplo, um radiologista aprendendo a diferenciar imagens de tumores e não tumores."

Como Wilson e seus colaboradores estavam olhando apenas para tarefas simples, nas quais havia uma resposta clara e correta, ele afirma que não chega ao ponto de dizer que professores e alunos devam mirar uma média 8,5 no boletim. No entanto, ele acha que pode haver algumas lições para a educação que valem uma exploração adicional.

"Se você está tendo aulas fáceis demais e tirando dez o tempo todo, provavelmente não está tirando tanto da aula quanto alguém que está lutando, mas consegue acompanhar," disse ele. "A esperança é que possamos expandir esse trabalho e começar a falar sobre formas mais complicadas de aprendizado".

Checagem com artigo científico:

Artigo: The Eighty Five Percent Rule for optimal learning
Autores: Robert C. Wilson, Amitai Shenhav, Mark Straccia, Jonathan D. Cohen
Publicação: Nature Communications
Vol.: 10, Article number: 4646
DOI: 10.1038/s41467-019-12552-4

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