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标题：Teorias de aprendizagem: pré-concepções de alunos da área de exatas do ensino superior privado da cidade de São Paulo
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作者：Rolfi Cintas Gomes ; Rogério Homem da Costa ; Alexandre Aparecido Neves 等
期刊名称：Ciência & Educação (Bauru)
印刷版ISSN：1516-7313
电子版ISSN：1980-850X
出版年度：2010
卷号：16
期号：3
页码：695-708
语种：Portuguese
出版社：Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
摘要：Este trabalho busca analisar as preferências de aprendizagem de alunos de cursos superiores na área de Ciências Exatas, de maneira a verificar que aspectos das principais teorias de aprendizagem se tornam mais adequados a este perfil de aluno. Para isso, foram observados os principais elementos das Teorias de Ensino e Aprendizagem Comportamentalista, Construtivista, Sociointeracionista, Racionalista e Significativa, e sintetizados em um formulário de perguntas de múltipla escolha. Foi estudado um grupo de alunos de uma Universidade da cidade São Paulo, sendo 26 alunos do primeiro ano do curso de Ciência da Computação e 22 alunos de Engenharia Mecânica, formando uma população de 48 alunos. Os resultados desta pesquisa são explicitados e algumas considerações a respeito são apresentadas neste artigo.
其他摘要：This paper aims to analyze some learning preferences of undergraduate BSc students in order to verify which aspects of the major Learning Theories are more adequate to such profile. In order to perform this, the core elements of Behaviorism, Constructivism, Social Interactionism, Rationalism and Meaningful Learning theories were observed and synthesized into a form with multiple choice questions. A group of students from a University in São Paulo city was chosen, being composed by 26 Computer Sciences students and 22 Mechanical Engineering students, totalizing 48 students. The results of this research, followed by some considerations, are presented in this paper.
关键词：Preferências de aprendizagem; Teorias de aprendizagem; Ensino Superior; Ciência da Computação; Engenharia Mecânica.
其他关键词：Learning preferences; Theories of learning; Higher Education; Computer Science; Mechanical Engineering.