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Uso de tecnologias digitais na identificação de perfil
de leitores para leitura literária
Use of digital technologies in readers profile ID for
literary reading
Maria Aparecida Rodrigues de Souza; Alexandre Belezzi José; Maria Aparecida de Castro; Milena Bruno Henrique
Guimarães; Brendo Carlos Caetano Medeiros; Lucas Ribeiro de Castro
[email protected], [email protected], [email protected], [email protected], [email protected],
[email protected]
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás
Inhumas, Brasil
Resumo — Na tentativa de incentivar os futuros docentes de
Química para a importância da leitura literária utilizamos dos
recursos computacionais para identificar o perfil do leitor
visando motivá-los a ler mais e melhor. Além da análise do
histórico de empréstimos de livros na Biblioteca Atena do IFGCâmpus Inhumas, onde os sujeitos da pesquisa estavam inscritos,
aplicamos a técnica de grupo focal visando identificar o perfil
socioeconômico, cultural e psicológico dos discentes de Química
para depois indicar leitura literária. Complementou-se a análise
dos dados através da mineração de dados utilizando a ferramenta
WEKA. O resultado dessa pesquisa será a construção de um
banco de dados com o perfil socioeconômico cultural psicológico
dos leitores com possibilidades de indicação de leitura.
I. INTRODUÇÃO
Apresentamos os resultados preliminares da pesquisa
“Perfil psicológico dos/as discentes do curso de Licenciatura
em Química e a motivação para leitura”. O projeto originou-se
do relatório anual de uso do acervo da Biblioteca Atena do
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás
(IFG) Câmpus Inhumas, de 2013, por acadêmicos da mesma.
Ao analisar o relatório evidenciou-se a baixa procura por obras
literárias por licenciados em Química, e diante de tal situação
propôs-se a investigar o perfil psicológico dos/as discentes
visando incentivá-los à leitura. Buscou-se na Psicologia
Educacional e na Ciência da Computação sustentação teórica
para resolver tal problemática.
Conforme estudos de Vergara [1] as pessoas interessam-se
por alguma coisa a partir do momento que são motivadas.
Partindo desse pressuposto, o interesse de um/a discente pela
leitura literária também não seria diferente quando identificado
o perfil psicológico desse e a partir de então receber dicas de
leitura.
Palavras Chave – leitura literária categorizada; perfil de
leitores; ferramentas computacionais.
Abstract — In an attempt to encourage future Chemistry teachers
to the importance of literary reading we use computing resources
to identify the reader’s profiles in order to motivate them to read
more and better. In addition to the book loans history analysis in
Athena Library of IFG – Campus Inhumas, where the subjects
were enrolled, we applied the focus group technique to identify
the socioeconomic, cultural and psychological profile of
Chemistry students and then indicate literary reading. The data
analysis was completed with data mining through the WEKA
tool. The result of this research will be to construction of a
database with the psychological, cultural and socioeconomic
profile of readers with reading indication possibilities.
Daí veio a ideia de investigar como seria a reação dos
licenciandos em Química se um sistema computacional
gerenciasse dicas de leitura conforme o perfil destes sujeitos.
Dicas de leitura na mídia já existem, mas não pelo perfil
psicológico. Este seria o diferencial da pesquisa visando atingir
o público-alvo.
II. REFERENCIAL TEÓRICO
Katharine Cook Briggs observou as diferenças de
personalidade entre as pessoas e buscou entender e descrever a
origem e as razões dessas diferenças [2]. Baseada nas teorias
de Jung, ela e sua filha Isabel Briggs Myers identificaram
dezesseis tipos psicológicos organizados pelos critérios:
Keywords – categorized literary reading; profile of readers;
computational tools.
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Extroversão/Introversão,
Sensibilidade/Intuição,
Raciocinio/Sentimento, Perceber/Julgar. E criaram um
indicador chamado MBTI (Myers Briggs Type Indicator) [3].
O objetivo delas, ao identificar o tipo de perfil, era ajudar às
pessoas a escolherem o trabalho adequado e promover o uso
construtivo das diferenças [4].
40%.
Com um trabalho paralelo ao de Myers-Briggs, David
Keirsey utiliza a mesma tipologia porém com uma teoria um
pouco diferente. Ele e Marlyn Bates desenvolvem o
“Classificador de temperamentos” [3], um instrumento válido
cientificamente, composto por setenta questões com duas
alternativas,
Figura 1. Modelo utilizado para classificar o perfil IXTJ conforme teste de
Keirsey (Dados da pesquisa)
o questionário fornece oito unidades que representam as
dimensões de personalidade da tipologia. Cada unidade é um
valor proporcional ao quantitativo de cada grupo de respostas do
questionário.
Em síntese uma pessoa com o perfil IXTJ apresentaria
características INTJ e ISTJ. Esses tipos, segundo o indicador
MBTI [3], significam:
Segundo essa proposta, cada personalidade é caracterizada
com base em quatro dimensões (energia, atenção, decisão e
vivência). E cada dimensão varia entre duas unidades
(possibilidades), representadas por uma letra. Cada dimensão
responde a uma pergunta [3]:
INTJ é composto dos elementos de introversão, intuição,
pensamento e julgamento. É o mais seguro e pragmático de todos
os tipos. Um construtor de sistemas e implementador de modelos
teóricos. Independente e individualista, tem muita perspicácia e
visão. É hábil em criar teorias e métodos. Estimula a si mesmo e
aos outros para alcançar seus objetivos e autodesenvolvimento. É
engenhoso e criativo ao resolver problemas. Geralmente tem
ideias originais e grande motivação para concretizá-las. Quando
está atuando em áreas de seu interesse possui excelente força
para organizar uma tarefa e concluí-la sem auxílio. Prefere
sempre fazer as coisas a seu modo.[3]
Energia (E – I) – Para qual sentido, primeiramente, as pessoas
direciona suas energias?
Atenção (S – N) – Como as pessoas processão informações?
Decisão (T – F) – Como as pessoas decidem?
Vivência (J – P) – Como as pessoas organizam sua vida?
Os perfis são representados por uma letra de cada uma das
quatro dimensões, sendo duas possibilidades em cada
dimensão. Há uma variação (distribuição) de 0 a 100% em
cada dimensão entre as duas possibilidades que a compõem. O
perfil é formado pelas quatro letras que representam os lados
maiores dessas distribuições (mais que 50%) e quando não há
tendência para nenhum lado (50% e 50%) a unidade é
representada por “X”.
ISTJ é composto dos elementos introversão, sensação,
pensamento e julgamento. Geralmente é calado e sério, buscando
atividades que exijam concentração e detalhamento. Gosta de
atividades práticas e lógicas nas quais estejam bem claros “o que
é” e “como deve fazer”. Procura manter todas as suas atividades
muito bem organizadas e aceita trabalhos que exijam altos graus
de responsabilidade. Dedica-se à uma atividade de maneira
disciplinada e realista. Têm facilidade de concentração. [3]
Buscou-se, com a identificação do perfil, meios de agrupar
os leitores por características semelhantes, para ao invés de se
trabalhar com muitos indivíduos possamos trabalhar com
alguns grupos nos quais seus comportamentos respondam de
maneira similar ao mesmo estímulo. Ou seja, ao invés de
buscar o interesse particular dos 34 discentes e fazer 34
indicações de obras literárias diferentes, iremos distinguir
pontos comuns que interessem a um grupo e fazer indicações
por grupos.
Na Fig. 1 está representada o perfil IXTJ. A primeira
dimensão: “energia” é representada por ‘I’ (introversão). Neste
caso o ‘I’ é igual a 80% que é maior que ‘E’ (extroversão) que
corresponde a 20%. A segunda dimensão: “atenção”,
representada por ‘X’ (letra que indica incógnita), sendo que ‘S’
(sensitivo) é igual a 50% assim como ‘N’ (letra que indica
intuitivo) também corresponde a 50%, neste caso não há
tendência para nenhum lado. A terceira dimensão: “decisão” é
representada por ‘T’ (letra que indica pensamento), pois neste
caso ‘T’ é igual a 55% que é maior que ‘F’ (sentimento) que
corresponde a 45%. A quarta e última dimensão: “vivência” é
representada por ‘J’ (julgador). Nesta situação ‘J’ corresponde
a 60% que é maior do que ‘P’ (perceptivo) que corresponde a
Com este estudo pretende-se chegar a um modelo
computacional com características de um/a leitor/a que indique
a organização dos componentes a serem considerados no
desenvolvimento de um sistema que considere três elementos
básicos: o/a discente como sujeito interessado na leitura, o tipo
de leitura a ser disponibilizado e a mediação bibliotecária.
III. METODOLOGIA
A abordagem da pesquisa é qualitativa e tem por sujeitos
os/as discentes de Licenciatura em Química do IFG Campus
Inhumas. A coleta de dados se deu primeiramente por meio de
aplicação de questionário socioecônomico utilizando o
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Google.doc e análise do histórico de empréstimos na
biblioteca. Além desses dados iniciais fez-se necessário
levantar um conjunto de características, incluindo as
psicológicas, para a definição de perfis mais representativos
dos sujeitos. Então, aplicou-se o classificador de Keirsey [3].
terços dos discentes participantes da pesquisa são leitores
iniciantes.
Outra técnica utilizada para a coleta de dados na pesquisa
foi do grupo focal [5]. Nosso objetivo ao empregar esta
metodologia foi interagir com os participantes na tentativa de
levantar seus interesses literários. Segundo Gatti [5],
a pesquisa com grupos focais, além de ajudar na obtenção de
perspectivas diferentes sobre uma mesma questão, permite
também a compreensão de ideias partilhadas por pessoas no dia a
dia dos modos pelos quais os indivíduos são influenciados pelos
outros.
Figura 2: Regras geradas pelo WEKA utilizando o tipo de leitores como folha
Foi possível verificar que para definir o nível do leitor, o
sistema reconheceu corretamente o tempo da última leitura
como o parâmetro mais importante. Mesmo lendo pouca obra
literária e em tempos espaçados os sujeitos da pesquisa
enquadram-se como leitores, conforme a pesquisa Retratos da
leitura no Brasil [9] do Instituto Pró-livro, divulgada em 2013,
que considera leitor quem leu um livro, inteiro ou em partes,
nos últimos três meses. Isso os sujeitos da pesquisa fizeram.
Com a metodologia aplicada compreendeu-se pelo
comportamento dos/as participantes uma diversidade de
preferência de gênero literário: ficção científica, romance e
leitura técnica.
Os dados da pesquisa foram tabulados utilizando as
ferramentas computacionais Excel e o Google.docs. Buscamos
também com a mineração de dados por meio do WEKA [6]
analisar o perfil de leitor/a. A mineração de dados vem sendo
utilizada como um importante mecanismo tecnológico na
identificação de padrões nas mais diversas áreas do
conhecimento [7] [8], isso determinou nossa escolha de aplicar
essa tecnologia para identificação de perfil.
Na sequência testou-se os perfis psicológicos, utilizando-os
como folhas de rótulo, para averiguar quais atributos a
mineração de dados julga importante para a definição do perfil
psicológico. A Fig.3 traz o resultado de tais regras.
GeneroLiterarioQueGosta2 = romance
| PerfilLeitor = experiente|avancado: ENFX (2.0/1.0)
| PerfilLeitor = iniciante: ISTJ (2.0)
| PerfilLeitor = naoLeitor: ISTJ (0.0)
GeneroLiterarioQueGosta2 = suspense
| AcessoLivro = Nao|costumo|ler|livros|literarios: ESTJ (0.0)
| |GeneroLiterarioQueGosta2 = ficcaocientifica: ENTJ (3.0/2.0)
GeneroLiterarioQueGosta2 = historiaemquadrinhos: ESTJ (3.0/1.0)
GeneroLiterarioQueGosta2 = |romance: EXTJ (1.0)
GeneroLiterarioQueGosta2 = naoinformou
| ComoLe = por|trechos|ou|capitulos|(por|partes|ate|terminar): ESTJ (2.0/1.0)
| ComoLe = so|trechos|ou|capitulos|(Nao|termina|o|livro)
| | Filhos = Nao: ESTJ (2.0)
| | Filhos = Sim: ISTJ (2.0)
| ComoLe = o|livro|inteiro|de|uma|so|vez: EXTJ (3.0/1.0)
| ComoLe = o|livro|inteiro|de|uma|so|vez||por|trechos||ou|capitulos|(por|partes|ate|terminar): ESTJ
Após as análises, selecionou-se algumas obras literárias que
se adequassem a cada perfil. As dicas foram entregues aos 34
participantes por meio de carta personalizada. Um prazo de
quatro meses foi estabelecido para obter o feedback dos
participantes sobre as leituras indicadas. Nesta ocasião um
novo questionário será aplicado para verificar se houve alguma
mudança na relação dos sujeitos com a leitura. Se de fato os
discentes de Licenciatura em Química leram as obras indicadas
e gostaram, então a hipótese de que o perfil determina a
escolha da leitura será confirmada. Se isso ocorrer, o próximo
passo do projeto será a automatização do processo de indicação
de leitura pelo perfil.
(0.0)
| ComoLe = mais|de|um|livro|ao|mesmo|tempo: ENTJ (1.0)
| ComoLe = partes|do|livro|mais|de|uma|vez: ESTJ (0.0)
| ComoLe = o|mesmo|livro|mais|de|uma|vez: ENTJ (1.0)
GeneroLiterarioQueGosta2 = autoajuda: INFJ (1.0)
GeneroLiterarioQueGosta2 = biografia: INFJ (1.0)
GeneroLiterarioQueGosta2 = religioso: XSTJ (1.0)
GeneroLiterarioQueGosta2 = cronica: XNFJ (1.0)
IV. RESULTADO PARCIAL
Figura 3: Regras geradas pelo WEKA utilizando o tipo psicológico como
folha.
No início do projeto pensou-se que seria importante
armazenar em um banco de dados as questões e as respostas do
questionário socioeconômico geradas da pesquisa. No entanto,
no decorrer do projeto, percebeu-se que somente as respostas
armazenadas em uma planilha já bastaria para a mineração de
dados utilizando a ferramenta Data Mining WEKA 3 [6] [7].
Entretanto este resultado é preliminar. Pois será necessário
definir entre os 31 atributos quais realmente são relevantes na
união entre os perfis de: leitor, psicológico e socioeconômico.
Quanto ao perfil psicológico, segundo a tipologia MyersBriggs, dos 34 discentes que responderam ao teste, a maioria
demonstra direcionar sua energia para o exterior, característica
do tipo ‘Extroversão’ (E). Vinte e nove discentes, ou seja, 85%
demonstraram fundamentar as decisões na lógica e em
considerações objetivas, tipo ‘Pensamento’ (T – Thinking).
Diagnosticou-se também que 29 dos sujeitos organizam sua
vida de forma estruturada, tomando decisões conscientes dos
resultados, são do tipo ‘Julgador’ (J).
Para o WEKA ler os dados que estavam armazenados na
planilha foi preciso que os valores em branco fossem
eliminados e as respostas com múltiplas escolhas reescritas
para um conjunto menor de possibilidades. No estado atual do
processo testou-se a mineração de dados com um algoritmo de
árvore de decisão, o J48 [7]. O resultado mostrado na árvore
acerca de motivação para leitura, Fig. 2, no qual o tempo da
última leitura foi definido em meses, concluímos que dois
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Para tanto, é essencial compreender o “momento de vida”,
dos/as leitores, pois dependendo de seu “estado de espírito”,
“do tempo disponível”, “da maturidade como leitor/a”, eles
podem se encaixar no perfil de leitor/a definido por
Compagnon [10] e também na tipologia de Keirsey [3]. Captar,
intuir, compreender o momento de vida dos/as discentes,
aliando essa informação aos dados do perfil de leitor/a que está
sendo levantado para compor um banco de dados é o fio
condutor para que os discentes se motivem a leitura literária.
Como ponto inicial, o classificador de Keirsey [3] e a tipologia
de Myers-Briggs utilizados na pesquisa nos indicam um perfil
mais racional e lógico, elementos a serem considerados ao
indicar leitura para esse público.
Entre os discentes pesquisados distinguiram-se sete das
dezesseis possíveis tipologias simples; seis tipologias com
alguma dimensão não definida (X) e um perfil com duas
dimensões não definidas (XX) conforme a Fig. 4, sendo o
maior grupo o tipo ESTJ, um total de oito dos discentes
pesquisados.
O tipo ESTJ é composto dos elementos extroversão, sensação, pensamento
e julgamento. Sua maior habilidade está na administração. Está mais
voltado para o ambiente externo que o cerca e é de muita
responsabilidade. São bons para tomar decisões objetivas esforçam-se
para atingir seus objetivos. Gostam de enfrentar desafios e sabem como
conseguir o que querem. É prático e realista e não se interessa por
assuntos para os quais não vê uso, mas pode aplicar-se a eles quando
necessário [3].
AGRADECIMENTOS
À Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação do Instituto
Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Goiás pelo
financiamento do projeto.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1]
S. C. Vergara, Gestão de pessoas. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2003. pp. 4172.
[2] The Myers & Briggs Foudation, “Isabel Briggs Myers”. Disponível em:
<http://www.myersbriggs.org/my-mbti-personality-type/mbtibasics/isabel-briggs-myers.htm?bhcp=1>. Acesso em 2 mai. 2015.
[3] F. R. de Melo, “Modelo neural por padrões proximais de aprendizagem
para automação personalizada de conteúdos didáticos”. Uberlândia,
2012. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal
de Uberlândia.
[4] The Myers & Briggs Foudation, “Timeline of MBTI history”.
Disponível em: < http://www.myersbriggs.org/ >. Acesso em 2 mai.
2015.
[5] B. A. Gatti, Grupo focal na pesquisa em Ciências Sociais e Humanas.
Brasília: Liber Livro, 2005. (Pesquisa, v. 10).
[6] Weka The University of Waikato, “Weka 3: data mining software in
java”. Disponível em: <www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/>. Acesso em:
08 abr. 2014.
[7] M. Albernthy, “Mineração de dados com Weka parte1”. Disponível em:
<www.ibm.com/developerworks/br/opensource/library/os-weka1/.
Acesso em: 8 abr. 2014.
[8] C. O. Camilo, J. C. da Silva, Mineração de dados: conceitos, tarefas,
métodos e ferramentas. Goiânia: UFG/INF, 2009.
[9] Instituto Pró-livro, “Retratos da leitura no Brasil 2013”. Disponível em:
<http://www.imprensaoficial.com.br/retratosdaleitura/RetratosDaLeituraNoBr
asil3-2012.pdf>. Acesso em 10 nov. 2014.
[10] A. Compagnon, O demônio da teoria: literatura e senso comum. Belo
Horizonte: Ed. UFMG,2001.
Figura 4: Gráfico com os perfis dos discentes participantes da pesquisa
Para o tipo de perfil ESTJ indicamos obras literárias que
retratam a realidade do cotidiano.
V. CONCLUSÕES
Motivar leitores/as adultos/as é um enorme desafio. Nosso
público-alvo, que são os/as discentes do curso noturno de
Licenciatura em Química, se enquadra na definição de leitor/a
de Compagnon [10], para ele
o leitor é livre, maior, independente: seu objetivo é menos
compreender o livro do que compreender a si mesmo através do
livro.
O grande desafio nesse projeto está compreender quando
os/as discentes de Licenciatura do IFG-Câmpus Inhumas leem,
o que os motiva. A partir das regras descobertas pela
mineração dos dados poderá fazer a triagem inicial dos
usuários da biblioteca, sugerindo obras que foram lidas por
outros leitores que foram classificados no mesmo tipo de perfil.
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