Estratégias de ensino utilizadas para acompanhar avanços tecnológicos na engenharia

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Maria Cristina Alves de Lima
Erivânia Kayelle Lima de Abreu
Cláudia Cândida de Lima Eustáquio
Emilia Rahnemay Kohlman Rabbani
Márcia Rejane Oliveira Barros Carvalho Mac

Resumo

Atualmente, com o uso da tecnologia predominando em todos os setores da sociedade, desenvolver habilidades que facilitem sua utilização torna-se indiscutível. A indústria da Construção Civil tem utilizado ferramentas de software cada vez mais sofisticadas, visando melhorar a qualidade dos seus projetos. Preparar os engenheiros para o contexto da indústria 4.0 tem sido desafiador, tanto para as instituições de ensino que precisam adequar os seus currículos, quanto para os educadores que precisam adotar metodologias de ensino onde o aluno é o agente ativo no processo de aprendizagem. A metodologia ativa estimula o discente a adquirir conhecimento pelo esforço próprio, diferente do ensino tradicional onde o aluno ouve palestras. Afim de identificar quais as metodologias ativas do ensino superior que podem contribuir com a formação de engenheiros, perante as transformações tecnológicas, no setor da construção, é que foi realizada uma pesquisa de caráter exploratório, utilizando-se da Revisão Sistemática da Literatura (RSL). As bases de dados selecionadas para o estudo foram Science Direct, Scopus, Engineering Village e Web of Science, por serem específicas da área de engenharia e disponibilizadas pelo Portal de Periódicos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – CAPES. A pesquisa se realizou em três etapas: planejamento (definição da questão, seleção das bases, formulação dos strings de busca e o protocolo), condução (extração e análise dos dados) e a documentação (síntese dos dados, sumarização e conclusão). A ferramenta de protocolo adotada foi o StArt (State of the Art through Systematic Review), software disponibilizado, de forma gratuita, pelo Laboratório de Pesquisa em Engenharia de Software (LaPES) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Foram considerados os strings encontrados em títulos, resumos e palavras-chave dos trabalhos encontrados nas bases de dados. A exportação dos papers das bases para o StArt foi realizada no dia 03 de agosto de 2021, com as seguintes palavras-chave nos strings de busca: “civil engineering” “higher education”, “teaching”, “learning”, “strategy”, “methodology”, “technology”, “innovation” e sustainable”, combinadas com os operadores booleanos AND e OR. As buscas levaram em consideração: os anos de publicação compreendidos entre 2010 e 2021; os artigos escritos em português, inglês e espanhol; os artigos publicados em periódicos e conferências internacionais; além de serem abertos ou terem seus textos completos disponíveis pelo Portal de Periódicos CAPES. Os critérios para inclusão dos artigos na RSL, delimitam estudos feitos sobre metodologias que aprimoram o ensino superior nos cursos de engenharia civil, e, estudos que apresentaram estratégias, ferramentas tecnológicas e metodologias, utilizadas na formação dos engenheiros. Já os critérios de exclusão desconsideraram os estudos com metodologias e estratégias de ensino que não foram desenvolvidos na graduação. Foram encontrados um total de 710 trabalhos considerados aptos para o estudo, dos quais 298 (42%) da Science Direct, 92 (13%) da Scopus, 128 (18%) da Engineering Village e 192 (27%) da Web of Science. Após o primeiro filtro 450 papers foram rejeitados por se enquadrarem nos critérios de exclusão, tais como, ano de publicação fora do período de 2010 a 2021, palavras-chave do string não aparecer no título, no resumo ou nas palavras-chave dos trabalhos. Também outros 51 artigos foram excluídos por serem duplicados, restando apenas 209 nessa fase de seleção. Na etapa de extração, os artigos foram lidos na íntegra para que os critérios de elegibilidade e de qualidade fossem respondidos. As principais questões de elegibilidade foram: Quais as metodologias/ferramentas apresentadas no artigo? O estudo foi contextualizado dentro da engenharia civil? Houve extração de dados? Enquanto os critérios de qualidade foram: O artigo apresentou coerência e coesão? Apresentou desenho metodológico claro e replicável? Qual o score de avaliação? Dos 209 papers, 25 foram aceitos, 184 foram rejeitados. E dos 25 artigos aderentes ao estudo, 21 apresentaram metodologias ativas, representando 84%. Quanto as ferramentas tecnológicas, foram identificadas o Building Information Modeling (BIM), o Podcast e o Big Data. Apesar da língua ter feito parte dos critérios de inclusão, cem por cento (100%) dos artigos selecionados para esta pesquisa estavam na língua inglesa. Os trabalhos foram oriundos de diversos países: Reino Unido, Indonésia, Estados Unidos da América – EUA, Portugal, Holanda, China, Espanha, Suíça e Brasil. Dos 25 papers selecionados, os EUA apresentaram mais publicações, seguido do Reino Unido e da Espanha. O Brasil apareceu com apenas uma publicação no ano de 2014, mas os países vêm mostrando um crescente em publicações nesta área nos últimos anos. Segundo Love et al. (2021), o uso de metodologias ativas mostrou um alto impacto no processo de aprendizagem, melhorando a qualidade do ensino. Ficou demonstrado que as metodologias e tecnologias adotadas permitiam simulações, aprendizado recíproco e contato com situações reais, favorecendo o conhecimento. Foi verificado também que o uso da tecnologia maximiza a qualidade dos resultados esperados. Dentro da metodologia ativa, a Aprendizagem Baseada em Problemas – ABP, pode permitir que os alunos integrem de forma adequada conhecimentos, técnicas, habilidades e decisões enfrentadas por engenheiros no mercado de trabalho. As habilidades BIM podem ser avaliadas, inclusive, pela ABP (RAHMAN; AYER, 2017). O trabalho em equipe, a comunicação, o gerenciamento de projeto e gerenciamento de tempo são alguns dos benefícios relatados nos papers. O grande desafio é o aumento de tempo necessário para atender a carga dos trabalhos, pois as atividades exigem uma maior dedicação fora da sala de aula (MCKENNA; GIBNEY; RICHARDSON, 2018). A ferramenta tecnológica BIM pode estabelecer um modelo tridimensional, facilitando a combinação do conhecimento teórico com o prático. O Big Data é um sistema que envolve processamento e algoritmos mais eficientes que nos ajudam a reduzir riscos e antecipar decisões. Segundo Ballinas-Gonzalez et al. (2020), o Podcast melhorou as habilidades pessoais dos alunos envolvidos, mostrou-se uma poderosa ferramenta de divulgação científica, alcançando um público maior e com uma abordagem mais social. Enfim, a metodologia ativa associada as diversas ferramentas tecnológicas podem contribuir na formação dos engenheiros tornando-os capacitados para atender as demandas da indústria 4.0.

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Seção
Engenharia Civil
Biografia do Autor

Maria Cristina Alves de Lima, UPE

Mestranda em Engenharia Civil pela UPE Engenheira Civil pela UNINASSAU Técnica em Edificações pelo IFPE

Erivânia Kayelle Lima de Abreu, UPE

Mestranda em Engenharia Civil

Cláudia Cândida de Lima Eustáquio, UPE

Mestranda em Engenharia Civil

Emilia Rahnemay Kohlman Rabbani, UPE

Ph.D. (Engenheira Civil e Ambiental) Orientadora

Márcia Rejane Oliveira Barros Carvalho Mac, UPE

Doutorado em Engenharia Civil pela UFPE Mestrado em Ciências Geodésia e Tecnologias da Geoinformação pela UFPE Graduação em Ciências Cartográfica pela UFPE