Lista de tópicos
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O método requer que os participantes se envolvam ativamente no processo de construção, análise e interpretação do Mapa Cognitivo Difuso (Fuzzy Cognitive Map - FCM). Isso pode envolver tarefas como identificar os componentes-chave do sistema em estudo, definir as relações entre esses componentes e atribuir valores difusos para representar a intensidade ou direção dessas relações. Os participantes também podem ser esperados para usar o FCM para fazer previsões ou testar cenários relacionados ao sistema em modelagem e interpretar os resultados desses exercícios.
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A lógica difusa é uma estrutura matemática que permite a representação de informações incertas ou imprecisas, sendo utilizada para modelar e controlar sistemas complexos em diversas áreas. Foi introduzida por Zadeh L. nas décadas de 1960 e 1970. Mais tarde, em 1993, Kosko B., em seu livro intitulado "Fuzzy Thinking: The New Science of Fuzzy Logic", popularizou o conceito de "pensamento difuso" como uma forma de lidar com a incerteza e imprecisão na tomada de decisões e resolução de problemas. Portanto, por meio do método FCM, os instrutores podem selecionar um tópico relevante, orientar os alunos a identificar componentes-chave e relações causais, atribuir valores difusos para representar a intensidade das relações e analisar o FCM para fazer previsões ou testar cenários relacionados ao sistema em modelagem. Por um lado, os FCMs são uma ferramenta de modelagem conceitual que ajuda os alunos a organizar e sintetizar seu conhecimento sobre um tópico ou sistema específico. Ao construir um FCM, os alunos são compelidos a pensar sistematicamente sobre os componentes-chave e as relações no sistema, e a identificar os mecanismos causais subjacentes. Além disso, a abordagem FCM incorpora a lógica difusa, permitindo a incerteza e imprecisão na representação das relações entre os componentes de um sistema. Isso possibilita aos alunos representar sistemas do mundo real que frequentemente são caracterizados por dinâmicas não lineares e incertas. Por outro lado, a abordagem FCM enfatiza a colaboração e o trabalho em equipe, pois os alunos trabalham juntos para identificar os componentes-chave do sistema, determinar as relações entre eles e atribuir valores difusos às arestas do FCM. Isso incentiva os alunos a aprender uns com os outros, compartilhar ideias e perspectivas, e desenvolver suas habilidades de comunicação e trabalho em equipe. Além disso, a abordagem FCM é uma abordagem de aprendizado ativo que envolve os alunos em um processo prático e experiencial, pois, ao usar FCMs para modelar e analisar problemas ou cenários do mundo real, os alunos podem aplicar seu conhecimento de maneira significativa e desenvolver suas habilidades de pensamento crítico e resolução de problemas.
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Os instrutores podem adotar o FCM numa sala de aula da seguinte forma:
1. Escolher um tópico: Selecionar um tópico relevante para o conteúdo do curso e que possa ser modelado usando um FCM. Isso poderia ser um problema do mundo real ou um cenário hipotético relacionado aos objetivos do curso.
2. Definir os componentes: Trabalhar com os alunos para identificar os principais componentes do sistema que está sendo modelado e ajudá-los a definir os atributos e características de cada componente. Essa etapa pode envolver um pouco de brainstorming e discussão em grupo.
3. Determinar as relações causais: Orientar os alunos a determinar as relações causais entre os diferentes componentes e representá-las como arestas direcionadas no FCM. Incentivar os alunos a pensar de forma sistemática e considerar várias perspectivas.
4. Atribuir valores difusos: Auxiliar os alunos a atribuir valores difusos às arestas do FCM para representar a força ou direção das relações causais. Esta etapa pode envolver alguma pesquisa, análise de dados ou opiniões de especialistas.
5. Analisar o FCM: Ter os alunos a usar o FCM para fazer previsões ou testar cenários relacionados ao sistema que está sendo modelado e interpretar os resultados desses exercícios. Esta etapa pode envolver algumas ferramentas de simulação, visualização ou análise de dados.
6. Refletir sobre os resultados de aprendizagem: Avaliar a eficácia do exercício do FCM na consecução dos objetivos de aprendizagem e fornecer feedback aos alunos sobre seu desempenho e compreensão do tópico. Incentivar os alunos a refletir sobre seu processo de aprendizagem e identificar áreas para melhoria.
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● Kosko B., Fuzzy thinking. Hyperion Press: New York; 1993.
● Kosko B., Fuzzy cognitive maps. Int J Man-Mach Stud 1986;24:65]75
● Gardner H., The unschooled mind: How children learn and how schools should teach. New York: Harper Collins; 1991.
● Zadeh L., Fuzzy sets, Inf Contr 1965;8:338]353.
● Fuzzy cognitive maps to conceptualize complex problems:
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Teste
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