Constructing Mathematical Meaning through Authentic Nutrition Problems in Higher Education

Resumo Técnico: Construindo o Significado Matemático através de Problemas Nutricionais Autênticos no Ensino Superior

Definição do Problema
O estudo aborda um desafio persistente na educação interdisciplinar STEM: a matemática frequentemente aparece nos cursos sem se tornar um objeto explícito de "construção de sentido" (sense making). Na educação em nutrição, as tarefas matemáticas frequentemente degeneram em aplicações procedimentais (ex: substituir números em fórmulas) em vez de exigir que os alunos coordenem quantidades, interpretem representações e justifiquem afirmações disciplinares. A pesquisa investiga como estudantes de graduação em nutrição constroem significado matemático ao engajar-se com problemas autênticos envolvendo proporcionalidade, porcentagens, funções e interpretação de dados. Especificamente, o estudo investiga se as pontuações agregadas de avaliação podem capturar a qualidade do raciocínio matemático ou se elas mascaram lacunas críticas entre a precisão procedimental e a inferência válida.

Metodologia
A pesquisa empregou um design de estudo de caso de evidência mista convergente, orientado qualitativamente, dentro de uma disciplina de "Matemática para Nutrição" (NCMA-0016) em uma universidade pública no Panamá durante o semestre letivo de 2026. O estudo envolveu 60 alunos (46 mulheres, 14 homens).

• Corpus de Dados: A análise integrou múltiplas fontes de evidência:
  • O plano de curso oficial.
  • Quatro transcrições de vídeos de equipes distintas (aprox. 7–12 minutos cada) cobrindo rótulos nutricionais, indicadores antropométricos, planejamento de refeições e análise de dados de questionários.
  • Um portfólio vinculado de uma equipe (Equipe 5) contendo cálculos de questionários e reflexões.
  • Quatro artefatos manuscritos da Equipe 5 demonstrando medição proporcional, taxas unitárias e modelagem linear.
  • Registros de avaliação desidentificados para todos os 60 alunos.
• Estrutura Analítica: O estudo utilizou um arcabouço teórico de quatro lentes:
  1. Schoenfeld: Para analisar recursos, estratégias, monitoramento e controle na resolução de problemas.
  2. Silver: Para examinar a proposição de problemas, produção matemática e flexibilidade.
  3. Li: Para avaliar a aprendizagem interdisciplinar em STEM e transferência.
  4. Marzano-Kendall: Para organizar a demanda cognitiva e a evidência de avaliação (sistema do eu, metacognição, processamento cognitivo, domínios do conhecimento).
• Procedimentos Analíticos:
  • Qualitativo: As transcrições de vídeo e os artefatos foram segmentados em "episódios" e codificados para recursos, estratégias, representações, monitoramento, formulação de problemas e integração disciplinar. A análise focou no caso da "Equipe 5" como um exemplo emblemático tanto de procedimento de alta qualidade quanto de ruptura estrutural.
  • Quantitativo: Estatísticas descritivas, correlações de Pearson/Spearman e regressão hierárquica foram utilizadas para analisar os registros de avaliação. Um composto formativo provisório, MKACI-P, foi construído a partir de sinais não redundantes do curso (fundação cognitiva, analítico/comunicação, utilização do conhecimento e oportunidade de engajamento) para servir como um complemento delimitado aos achados qualitativos, não como uma escala latente validada.

Principais Resultados

1. Precisão Procedimental vs. Inferência Válida: O achado central é a coexistência de procedimentos matemáticos corretos com inferências quantitativas inválidas. No caso emblemático da Equipe 5, os alunos calcularam corretamente as porcentagens marginais de dados de questionários (102 respondentes), mas posteriormente calcularam médias de indicadores sobrepostos e converteram essas médias em contagens por pessoa e uma razão sem evidência de frequência conjunta. Isso resultou em uma apresentação "polida" contendo um modelo fundamentalmente inválido.
2. Competência Dependente da Tarefa: A competência matemática mostrou-se dependente da tarefa. A mesma equipe demonstrou raciocínio proporcional sólido, lógica de taxa unitária e interpretação correta de inclinação/intercepto em outros artefatos (ex: modelagem de custo de cardápio, funções de ingestão de proteínas), mas falhou em monitorar pressupostos quando a tarefa exigia a agregação estatística de categorias sobrepostas.
3. Limitações das Notas Agregadas: Os registros de avaliação mostraram uma coorte de alto desempenho com pontuações concentradas no teto. Embora o composto MKACI-P tenha correlacionado com medidas de final de curso ($r = .762$), a correlação de postos foi mais fraca ($\rho = .336$), e pontuações compostas altas não garantiram modelagem válida em tarefas autênticas. As notas agregadas falharam em expor os erros inferenciais visíveis na análise de vídeo e de artefatos.
4. Evidência de Monitoramento: O escrutínio explícito de pressupostos foi raro. O monitoramento e o controle foram mais visíveis quando os alunos diagnosticavam erros de unidade ou questionavam a suficiência de um único indicador de triagem (ex: IMC), mas essas verificações críticas estavam frequentemente ausentes quando os alunos passavam da descrição de dados para afirmações disciplinares.

Principais Contribuições

• Empírica: O estudo documenta como estudantes de nutrição mobilizam raciocínio proporcional, funcional, gráfico e inferencial através de tarefas autênticas, destacando que o cálculo correto não equivale a uma modelagem disciplinar válida.
• Teórica: Integra quatro perspectivas teóricas distintas (Schoenfeld, Silver, Li, Marzano-Kendall) para distinguir entre executar um procedimento, compreender a estrutura, extrair inferências fundamentadas e examinar criticamente os pressupostos.
• Metodológica: Demonstra que episódios derivados de vídeo e artefatos de estudantes devem liderar a narrativa explicativa, com a análise de notas servindo apenas como triangulação delimitada. Argumenta que produtos de grupo (vídeos) não podem substituir a evidência matemática individual quanto ao monitoramento metacognitivo.

Significância e Alegações
O artigo alega que a aprendizagem eficaz da matemática no contexto STEM torna-se visível apenas quando os alunos coordenam quantidades, representações, pressupostos e significados disciplinares, em vez de meramente obter valores corretos. O estudo propõe um ciclo de avaliação de construção de sentido para o ensino superior que inclui:

1. Proposição de problemas autênticos.
2. Produção matemática visível.
3. Atenção do professor aos pressupostos e limites do modelo.
4. Avaliação cognitivamente diferenciada (distinguindo entre recuperação, análise e utilização).
5. Tarefas de revisão e transferência.

Os autores posicionam a matemática não como uma ferramenta decorativa, mas como uma prática integrativa essencial para examinar e justificar afirmações disciplinares. Eles concluem que, embora contextos autênticos e produtos colaborativos sejam valiosos, eles devem ser acompanhados de estratégias de avaliação que tornem o raciocínio e os pressupostos inspecionáveis, em vez de depender apenas de pontuações agregadas ou valor de produção. O estudo afirma modestamente que seus achados contribuem para o reordenamento da aprendizagem eficaz em STEM em torno da construção de sentido, modelagem e raciocínio crítico, reconhecendo limitações quanto ao design de coorte única e à incapacidade de reconstruir trajetórias de negociação individual a partir de transcrições editadas.