Friday, July 29, 2022

Como a neuropsicologia pode ajudar as crianças com autismo, suas famílias e suas professoras?



DOCENTES


Vitor Geraldi Haase 

Médico

Professor titular aposentado do Departamento de Psicologia da UFMG

Fundador do Laboratório de Neuropsicologia do Desenvolvimento (LND-UFMG)

Graduação em Medicina: UFRGS, 1981

Residência médica em Neurologia e Neuropediatria: 1983

Mestrado em Lingüística Aplicada: PUCRS, 1990

Doutorado em Psicologia Médica: LMU zu München, 1999


Maria Raquel Santos Carvalho

Médica

Professora associada do Departamento de Genética, Ecologia e Evolução do ICB-UFMG

Coordenadora do Laboratório de Genética Humana e Médica

Graduação em Medicina: PUCRS, 1981

Mestrado em Genética: UFRGS, 1987

Doutorado em Biologia Humana: LMU zu München, 2003


EMENTA

Como a neuropsicologia pode ajudar as crianças com autismo, suas famílias e suas professoras? O que dizem as evidências?


MÉTODO


O curso será presencial. O programa consiste de uma série de perguntas previamente formuladas, as quais refletem os principais problemas enfrentados na prática clínica com o autismo. Os professores responderão às perguntas com o auxílio de apresentações de PowerPoint. 


DATA

16/09/22 de 18 a 22 horas, 17/09/22 de 9 a 12 e de 13 a 18 horas


DURAÇÃO

12 horas-aula


LOCAL

Portal Psic, Rua Sergipe 43, Centro, BH (https://portalpsic.com.br)


INSCRIÇÕES

Portal Psic, Rua Sergipe 43, Centro, BH (https://portalpsic.com.br)


VAGAS

25 vagas


TAXA DE INSCRIÇÃO

R$ 400,00 à vista e R$ 500,00 em até 5 vezes no cartão


PROGRAMA


  1. Quem é autista e quem tem autismo?

  2. Como as alterações nos critérios diagnósticos mudaram o panorama clínico, cognitivo e social do autismo?

  3. Existe uma epidemida de autismo?

  4. Qual é a base neurológica do autismo?

  5. Como as influências genéticas e ambientais interagem na etiologia do autismo?

  6. Como a genética contribui para o diagnóstico e tratamento do autismo?

  7. O que acontece com as crianças autistas quando chegam à idade adulta? E à velhice?

  8. Quais são e qual é a relevância dos comprometimentos cognitivos no autismo?

  9. Como avaliar clinicamente o desenvolvimento cognitivo e o comportamento das crianças com autismo?

  10. Qual é o papel das medicações psiquiátricas no tratamento do autismo?

  11. Como promover habilidades e lidar com os comportamentos inadequados de forma não-coerciva?

  12. Como as crianças com autismo aprendem?

  13. A inclusão em classe regular promove o desenvolvimento e a autonomia das crianças com autismo?

  14. Como definir o melhor currículo? Para quem? Quando? Por quem? Onde?

  15. O que é neurodiversidade e quais são suas conseqüências para as pessoas com autismo?

  16. O que as famílias podem fazer e o que pode ser feito pelas famílias?

  17. O que as professoras podem fazer e o que pode ser feito pelas professoras?



LEITURAS RECOMENDADAS



Bosa, C. A. & Teixeira, M. C. T. V. (eds.) (2017). Autismo: Avaliação psicológica e neuropsicológica. São Paulo: Hogrefe.


Cardoso, A. A. & Nogueira, M. L. M. (ed.) (2021). Atenção interdisciplinar ao autismo. Belo Horizonte: Ampla.


Donvan, J. & Zucker, K. (2017). Outra sintonia. A história do  autismo. São Paulo: Companhia das Letras.


Joaquim, R. M. (ed.) (2021). Neuropsicologia das emoções. Caracterização, expressão facial e psicopatologia. Belo Horizonte: Ampla.


Júlio-Costa, A. & Antunes, A. M. (2018). Transtorno do espectro autista na prática clínica. São Paulo: Pearson.


Nogueira, M. L. M. & Oliveira, A. B. (2022). Autistas podem voar? Belo Horizonte: Ampla.


Sella, A. C. & Ribeiro, D. M. (eds.) (2018). Análise do comportamento aplicada ao transtorno do espectro autista: Volume 1. Curitiba: Appris.


Volkmar, F. R. & Wiesner, L. A. (2019). Autismo. Guia essencial apra compreensão e tratamento. Porto Alegre: ARTMED.





Thursday, March 03, 2022

A PERSPECTIVA CONSTRUTIVISTA SOBRE RACIOCÍNIO QUANTITATIVO E APRENDIZAGEM DA ARITMÉTICA

Curso de extensão

Docente: Vitor Geraldi Haase
Monitora: Elisa Braz Cota
Data: Terças feiras, de 19 a 22 horas, entre 3 e 31 de maio de 2022.
Modalidade: Remota síncrona.
Inscrições: O link para inscrições será divulgado oportunamente.




Sim, vocês leram corretamente. Em maio teremos construtivismo na aprendizagem da aritmética. Sempre me acusaram de ser construtivista. Resolvi sair do armário.
É crescente o interesse por informar a educação matemática na transição da Educação Infantil para o Ensino Fundamental Inicial em evidências científicas. Compreender os mecanismos psicológicos envolvidos na aprendizagem da aritmética nessa faixa etária é relevante também para o diagnóstico e intervenção para as dificuldades de aprendizagem da aritmética.
Atualmente, as duas escolas teóricas principais que orientam a investigação sobre os mecanismos cognitivos envolvidos na aprendizagem da aritmética são a Cognição Numérica (processamento de informação) e a Psicologia da Educação Matemática (construtivismo piagetiano).
A pesquisa em Cognição Numérica enfatiza o papel da função referencial do número, ou seja, sua capacidade de representar numerosidades, na aprendizagem da aritmética (Gilmore et al., 2018). A pesquisa sobre Cognição Numérica procura explicar reducionisticamente a aquisição de conceitos e procedimentos aritméticos através de processos mais básicos de manipulação de representações de numerosidade na memória de trabalho, processos de consolidação e resgate da memória de longo prazo, estratégias de processamento controlado etc. Há evidências, por exemplo, de que a memorização dos fatos aritméticos e fluência de cálculo influenciam o desenvolvimento do raciocínio matemático (Calderón-Tena & Caterino, 2016).
A Psicologia da Educação Matemática, segue a orientação construtivista, principalmente piagetiana, enfatizando a função analítica do número, as relações numérico-quantitativas e suas manipulações no interior de um sistema numérico com base em esquemas lógicos de raciocínio quantitativo (Nunes & Bryant, 2022). Há evidências, por exemplo, de que o raciocínio quantitativo desempenh um papel causal na aprendizagem da aritmética (Nunes et al., 2007).
Geralmente, essas duas abordagens são alérgicas uma à outra e prescrevem estratégias distitntas para a educação/reeducação. A Cognição Numérica enfatiza a eficiência de processamento de informação e a memorização, possivelmente em detrimento da compreensão e matematização da realidade. A Psicologia da Educação Matemática enfatiza a compreensão e matematização, possivelmente em detrimento da proficiência.
Essas duas vertentes freqüentemente se engalfinham na chamada "Guerra das Matemáticas" (Ansari, 2015, Klein, 2007). O pensamento construtivista/neopiagetiano tem dominado o cenário da educação matemática há quase cem anos (Klein, 2003, Klein, 2007). Esse predomínio teórico coincide temporalmente com a universalização da educação básica.
A universalização da educação básica colocou desafios aos quais o sistema educacional de poucos países conseguiu responder satisfatoriamente (Haase & Krinzinger, 2019). Como alcançar a inclusão, proporcionando uma educação minimamente condizente com a adaptação bem sucedida na Sociedade do Conhecimento para crianças de todo o espectro de distribuição de habilidades cognitivas, temperamento, motivação, auto-regulação emocional, background familiar e cultural etc.? Na maioria dos países, a resposta ao desafio da inclusão tem sido o esvaziamento curricular e a inflação das notas (Furedi, 2009, Murray, 2008), bem como a terapeutização e transformação da educação em doutrinação ideológica (Arendt, 1961, Furedi, 2009, Sowell, 1993).
A aprendizagem da matemática é um fenômeno multideterminado, complexo demais para reduzir seu sucesso ou fracasso a uma única causa (Haase et al., 2020). A abordagem pedagógica empregada é apenas um dos fatores potencialmente implicados (Sahlgren, 2015). No úlltimo século, o construtitismo, em suas mais diversas instanciações, tem sido a perspectiva dominante, a ponto de se se materializar em orientações curriculares da UNESCO (Marope et al., 2017) e do MEC (Brasil, 2017). To the best of my knowledge, uma política pública de educação matemática informada pela Cognição Numérica nunca foi tentada.
Vejam bem, eu não estou querendo insinuar que o construtivismo é a causa do fracasso na educação matemática. Longe disso. Até porque eu me orgulho de ser um grande construtivista. Sou construtivista, por exemplo, na medida em que coloco os alunos de IC a se confrontarem com problemas e encontrarem soluções. É divertido demais acompanhar os esforços e sucessos de alunos talentosos, construindo o conhecimento. Não tem melhor aprendizagem por descoberta do que a IC.
Mas é importante reconhecer as limitações das abordagens construtivistas, centradas na criança, aprendizagem ativa, aprendizagem por descoberta etc. A aprendizagem por descoberta abordagem centrada na criança impõe demandas emocionais, motivacionais e cognitivas que muitas crianças não conseguem suprir (Sweller, 2008). O que eu estou querendo explicitar é que uma abordagem muito dogmaticamente dependente da iniciativa do aluno, negligenciando as diferenças individuais, pode repercutir negativamente sobre as crianças provenientes de backgrounds de privação cultural, dificuldades cognitivas e características temperamentais desfarováveis à aprendizagem escolar. Nós testemunhamos isso no ensino remoto emergencial durante a pandemia. É reduzido o contingente de alunos que consegue suprir as demandas auto-regulatórias impostas pela educação à distância.
Se, por um lado, a abordagem construtivista têm suas limitações, por outro, a abordagem da Cognição Numérica também não é isenta de problemas. De uma maneira simplificada, a Cognição Numérica aposta na eficiência do processamento, no aperfeiçoamento de discrimnações não-simbólicas de numerosidade, na automatização e memorização de representações e procedimentos. Essas coisas são todas muito importantes. Mas não bastam. São necessárias mas não suficientes. Falo isso com base na nossa experiência de mais de quase duas décadas de pesquisa e clínica na área de cognição numérica.
O antagonismo entre as abordagens rivais é muitas vezes reduzidos a uma dicotomia entre "compreender ou memorizar". Essa dicotomia é falsa. Estimular unicamente a "compreensão" em detrimento da "memorização" não produz bons resultados. E, inversamente, estimular unicamente a "memorização" em detrimento da "compreensão" também não dá certo. Sinto que há a necessidade de conciliar essas duas abordagens. Transpondo isso para uma linguagem cognitiva, pode-se dizer que o conhecimento concentual e o conhecimento procedimental se retroalimentam (Rittle-Johnson et al., 2001).
Se isso é possível ou não, quem sabe? É uma tarefa, certamente, complexa e que demanda muito trabalho teórico, empírico e honestidade intelectual. Eu estou empenhado nisso. Uma das principais representantes do pensamento piagetiano em educação matemática é a Profa. Terezinha Nunes (Nunes & Bryant, 2015, 2022, Nunes et al., 2007). O curso será fortemente baseado no último livro de Nunes e Bryant (2022). Meu principal objetivo no curso será, justamente, apresentar a perspectiva piagetiana e indagar as possibilidades de integração numérica.
Eu acredito que essa integração é possível, apesar de trabalhosa. As divergências não são apenas epistemológicas e metodológicas, mas derivam de diferenças que, no seu extremo, são éticas e políticas (Simplicio & Haase, 2020). Ela exige trabalho metateórico de examinar as possibilidades de consiliação wilsoniana com S entre as correntes teórias, bem como empírico, de validação de instrumentos diagnósitcos e de intervenção. Meu otimismo se origina a partir de dois autores que têm me mostrado o cominho das pedras.
A Profa. Annemarie Fritz desenvolveu um modelo de ondas sobrepostas do desenvolvimento do conceito de número, o qual alia as virtudes de integrar as duas perspectivas e de ser empircamente validado (Balt et al., 2019, 2020, Freitas et al., 2022, Fritz et al., 2013). O modelo de ondas sobrepostas do desenvolvimento do conceito de número tem orientado nosso trabalho mais recente de pesquisa e clínica no LND-UFMG.
O outro autor que me eencorajou nessa empreitada se chama Olivier Houdé. Houdé conduziu diversos estudos de neuroimagem funcional investigando os mecanismos neurocognitivos subjacentes à resolução de tarefas piagetianas clássicas, tais como a conservação de quantidade (Houdé & Tzourio-Mazoyer, 2003, Poirel et al., 2012). Os estudos de Houdé apontam um caminho para investigar os mecanismos cognitivos subjacentes às tarefas piagetianas, possivelmente permitindo uma conversa entre a Cognição Numérica e a Psicologia da Educação Matemática.
O curso pretende apresentar a perspectiva piagetiana contemporânea sobre a aprendizagem da aritmética, refletindo sobre as diferenças entre essas duas correntes de pensamento, bem como sobre necessidade e possiblidade de integração teórica entre ambas. Ao todo, serão cinco aulas remotas síncronas às 19 horas. As aulas serão sobre: 1) Números e raciocínio (03/05/2022); 2) Contagem, número e problemas narrativos (10/05/2022); 3) Raciocínio aditivo (17/05/2022); 4) Raciocínio multiplicativo (24/05/2022); 5) Frações (31/05/2022). Nesse meio, tempo, gostaria de recomendar algumas leituras para quem quiser se embrenhar por essa senda.
P.S. Gostaria de agradecer à Elisa Cota pela inestimável ajuda na organização do curso.
REFERÊNCIAS
Ansari, D. (2015). No more math wars. An evidence-based, developmental perspective on math education. EdCan Network. September, 29, 2015 (https://www.edcan.ca/...//www.edcan.ca/articles/no-more- math-wars).
Arendt, H (1961). The crisis in education. In H. Arendt Between past and future. Six exercises in political thought (pp. 173-196). New York: Viking.
Balt, M., Ehlert, A., & Fritz, A. (2019). Assessment in inclusive mathematics education. Approaches to designing progress assessments for numeracy learning. In D. Kollosche, R. M. J. de Souza, M. Knigge, M. G. Penteado, & O. Skovsmose (Eds.), Inclusive mathematics education (pp. 197–216). New York: Springer.
Balt, M., Fritz, A., & Ehlert, A. (2020, June). Insights Into First Grade Students' Development of Conceptual Numerical Understanding as Drawn From Progression-Based Assessments. In Frontiers in Education (Vol. 5, p. 80). Frontiers.(https://www.frontiersin.org/.../10.../feduc.2020.00080/full)
Brasil (2017). Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Brasília: Ministério da Educação (http://basenacionalcomum.mec.gov.br).
Calderón-Tena, C. O., & Caterino, L. C. (2016). Mathematics learning development: The role of long-term retrieval. International Journal of Science and Mathematics Education, 14(7), 1377-1385.
Freitas, F. R., Herzog, M., Haase, V. G. & Fritz, A. (2022). Compreensão conceitual do número no diagnóstico e intervenção para as dificuldades de aprendizagem na aritmética, In V. G. Haase, S. Benedetti & H. A. T. Simplício (Orgs.) Pedagodia do Sucesso. Volume I: Diferenças individiuais, família, currículo e intervenções. Belo Horizonte: Ampla (no prelo).
Fritz, A., Ehlert, A. & Balzer, L. (2013). Development of mathematical concepts as basis for an elaborated mathematical understanding. South African Journal of Childhood Education, 3, 38-67. (http://www.scielo.org.za/scielo.php...)
Furedi, F. (2009). Wasted: why education isn't educating. London: Bloomsbury.
Gilmore, C., Göbel, S. M., & Inglis, M. (2018). An introduction to mathematical cognition. London: Routledge.
Haase, V. G. & Krinzinger, H. (2019). Adding all up: mathematical learning difficulties around the world. In A. Fritz, V. G. Haase & P. Räsänen (eds.) International handbook of mathematical learning disabilities: from the laboratory to the classroom (pp. 311). São Paulo: Springer.
Haase, V. G., Fritz, A. & Räsänen, P. (2020) Research on numerical cognition in Latin American countries (Investigación sobre cognición numérica en países latinoamericanos), Studies in Psychology, 41:2, 217-244, DOI: 10.1080/02109395.2020.1748843
Houdé, O., & Tzourio-Mazoyer, N. (2003). Neural foundations of logical and mathematical cognition. Nature Reviews Neuroscience, 4(6), 507-514. (http://acifonction.free.fr/.../05-02-11.../TEXTE3.pdf)
Klein, D. (2003). A brief history of American K-12 mathematics education in the 20th century. In J. M. Royer (ed.) Mathematical cognition (pp. 175-225). Greenwich, CT: Information Age Publishing. (https://www.researchgate.net/.../A-Brief-History-of...)
Klein, D. (2007). A quarter century of US 'math wars' and political partisanship Journal of the British Society for the History of Mathematics, 22, 22-33.
Marope, M., Griffin, P. & Gallagher, C. (2017). Transforming teaching, learning and assessment. A global paradigm shift. Paris: UNESCO. (http://www.ibe.unesco.org/.../transforming_teaching...)
Murray, C. (2008, August). Real education: Four simple truths for bringing America's schools back to reality. New York: Crown Forum.
Nunes, T., & Bryant, P. (2015). The development of quantitative reasoning. In L. S. Liben & U. Müller (Eds.), Handbook of child psychology and developmental science (7 ed., Vol. 2. Cognitive Process, pp. 715–764). Hoboken, NJ: Wiley.
Nunes, T. & Bryant, P. (2022). Using mathematics to understand the world. How culture promotes children's mathematics. London: Routledge.
Nunes, T., Bryant, P., Evans, d., Bell, D., Gardner, S., Gardner, A. & Carraher, J. (2007). The contribution of logical reasoninng to the learing of mathematics in primary school. British Journal of Developmental Psychology, 25, 147-166.
Poirel, N., Borst, G., Simon, G., Rossi, S., Cassotti, M., Pineau, A., & Houdé, O. (2012). Number conservation is related to children’s prefrontal inhibitory control: an fMRI study of a Piagetian task. PloS one, 7(7), e40802.
Rittle-Johnson B, Siegler RS and Alibali MW. 2001. Developing conceptual and procedural skill in mathematics: an interative process. J Educ Psychol 93: 346-362.
Sahlgren, G.. H. (2015). Real Finnish lessons. Thre true story of an education superpower. London: Centre for Policy Studies.
Simplício, H. A. T. & Haase, V G. (2020). Neuropsicologia escolar e interdisciplinaridade: filosofias educacionais e obstáculos epistemológicos. In R. P. Fonseca, A. G. Seabra & M. C. Miranda (eds.) Neuropsicologia escolar (pp. 97-119). São Paulo: Pearson
Sowell, T. (1993). Inside american education. The decline, the deception, the dogmas.New York: Free Press.
Sweller, J. (2008). Instructional implications of David C. Geary's evolutionary educational psychology. Educational Psychologist, 43(4), 214-216.

Monday, March 22, 2021

COMO FOI A DISCIPLINA DE MÉTODOS QUANTITTIVOS EM 2020?

 MÉTODOS QUANTITATIVOS DE PESQUISA EM PSICOLOGIA

Gostaria de relatar uma experiência didática no ensino de graduação em Psicologia e, ao mesmo tempo, compartilhar o material didático produzido. O segundo semestre letivo de 2020 se encerra na próxima semana, no  dia 31 de março de 2021 e também ocorreu de forma remota em função da Pandemia de COVID-19.

O desafio enfrentado era ministrar, de forma remota, uma disciplina sobre métodos quantitativos de pesquisa para alunos do primeiro período do curso de graduação em Psicologia. Ou seja, para alunos que não têm a menor experiência prévia com a área de Psicologia e com a pesquisa.  Alunos, entretanto, que são muito qualificados e inteligentes, tendo sido selecionados em um concurso muito competitivo.

Lembrei-me dos anos de 2009 e 2010, última ocasião em que eu ministrei essa disciplina. Na época, tive a idéia de propor aos alunos a realização de um projeto simulado de pesquisa. Sugeri para os alunos que testassem a hipótese de que existe uma associação entre velocidade articulatória e capacidade de armazenamento e processamento na memória de trabalho.

A hipótese de uma associação entre velocidade articulatória e capacidade de armazenamento e processamento na memória de trabalho foi escolhida porque: a) Já foi replicada inúmeras vezes, sendo bem estabelecida; b) Pode se operacionalizada através de testes muito simples de repetição automatizada de estímulos verbais para a velocidade articulatória e de digit span para a memória de trabalho verbal; c) Exige testes estatísticos muito simples, basicamente correlação e regressão, os quais oodem ser facilmente implementados através do Excel.

A turma foi então dividida em cinco equipes: a) Redação do projeto; b) Avaliação da eticidade; c) Coleta de dados: d) Análise estatística; d) Relatório.

O resultado dessa experiência didática em 2009 e 2010 foi muito bom. Diversos alunos daquela época se motivaram para fazer iniciação científica e muitos são pesquisadores atualmente, tendo feito mestrado e/ou doutorado.

Como os instrumentos empregados podem ser facilmente adaptados para testagem remota, resolvi encarar o desafio. O programa da disciplina foi desenvolvido em 10 módulos de aulas assíncronas previamente gravadas, 15 encontros síncronos de supervisão de projeto e trabalho extra-classe dos alunos.

Contei com a ajuda de um monitor extremamente dedicado e competente, o Rafael Correa Aranha, além de um time de colaboradores que preparou uma série de aulas extras. Agradeço especialmente a Camila Peixoto, Claudiron Gonçalves, Emanuelle de Oliveira Silva, Henrique Simplício, Higna Ester Ferreira Silvam, Marcela Marques Rodrigues e Rafael Correa Aranha.

Os videos estão disponíveis através do canal @LND-UFMG do YouTube, ou de forma mais sistemática deste link.

Pelo que pude perceber, o resultado foi muito positivo. Os alunos se motivaram, fizeram um excelente trabalho. Foi uma experiência muita agradável para mim que estou na bica da aposentadoria. Deu-me a sensação de que ainda não estou acabado, que ainda posso e estou fazendo coisas.


MÓDULOS DO PROJETO SIMULADO DE PESQUISA

Projeto de pesquisa

Ética na pesquisa com seres humanos

Introdução

Referencial teórico

Delineamento de pesquisa

Participantes

Instrumentos e procedimentos

Análise estatística

Resultados

Discussão

Publicação



AULAS EXTRA

Iniciação científica

Revisão sistemática

Psicometria

Ansiedade estatística

Estatística no Excel

Teste de hipóteses

Poder estatístico

Correlação e regressão

A associação entre o raciocínio quantitativo e a aritmética é causal?

Qual é a prevalência de discalculia do desenvolvimento?



DISCLAIMER

Eu não sou metodólogo. Simplesmente sistematizei o que estudei e aprendi na prática ao longo de 40 anos e que facilita a redação  e implementação de projetos de pesquisa e redação de trabalhos científicos e publicação. O nível é muito básico, introdutório. Esse material pode ser útil para alunos de iniciação científica, alunos de pós-graduação que se confrontem com a tarefa de redigir seus projetos ou seus relatórios, bem como profissionais que tenham interesse por fazer uma pós-graduação.

VIDEO-CURSO: MÉTODOS QUANTITATIVOS EM PSICOLOGIA

Título da disciplina: Métodos quantitativos de pesquisa em psicologia 

Data: Segundo Semestre de 2020 

Docente: Vitor Geraldi Haase 

Monitor-bolsista: Rafael Correa Aranha 

Público-alvo: Alunos do primeiro período da graduação em Psicologia 

Ementa: A mensuração na ciência. A mensuração em psicologia. Medidas e variáveis em psicologia. Construção de instrumentos, procedimentos de coleta, tratamento e análise de dados quantitativos. Pesquisa quantitativa com o auxílio do computador. 

HIstórico: A disciplina buscou responder ao desafio didático de ministrar um curso de metodologia quantitativa em psicologia para alunos do primeiro período do curso de graduação em psicologia em meio à Pandemia de COVID-19. A solução encontrada foi propor aos alunos que realizassem um projeto simulado de pesquisa testando a hipótese de que existe uma associação entre a velocidade articulatórria e a capacidade de armazenamento e processamento na memória de trabalho verbal. A questão de pesquisa foi selecionada porque se trata uma hipótese consistentemente verificada na literatura e porque os instrumentos de coleta de dados podem ser usados online. A turma foi dividida em equipes, cada uma ficando responsável por um aspecto de um projeto de pesquisa: a) Redação do projeto; b) Avaliação da Etidicidade; c) Coleta de dados; d) Análise estatística; e e) Relatório de pesquisa. A disciplina foi ministrada soba forma de 10 módulos de aulas asíncronas previamente gravadas, 15 reuniões síncronas online, trabalho extra-classe dos alunos e aulas extra. 

VIDEOAULAS SOBRE UM PROJETO SIMULADO DE PESQUISA 

1a - Projeto de Pesquisa
Vitor Geraldi Haase


1b - Projeto de Pesquisa
Vitor Geraldi Haase 


2a - Ética na pesquisa com seres humanos
Vitor Geraldi Haase


2b - Ética na pesquisa com seres humanos
Vitor Geraldi Haase


3.1 - Introdução 
Vitor Geraldi Haase


3.2a - Introdução - Referencial teórico
Vitor Geraldi Haase 


3.2b - Introdução - Referencial teórico
Vitor Geraldi Haase 


4a - Delineamento de pesquisa
Vitor Geraldi Haase 


4b - Delineamento de pesquisa
Vitor Geraldi Haase 


5 - Participantes
Vitor Geraldi Haase 


6a - Instrumentos e procedimentos
Vitor Geraldi Haase 


6b - Instrumentos e procedimentos
Vitor Geraldi Haase 


7a - Estatística descritiva
Vitor Geraldi Haase 


7b - Estatística - Distribuição amostral
Vitor Geraldi Haase 


7c - Estatística - Teste da hipótese nula
Vitor Geraldi Haase 


7d - Estatística - Correlação
Vitor Geraldi Haase


7e - Estatística - Seleção de testes
Vitor Geraldi Haase


8 - Resultados
Vitor Geraldi Haase 


9 - Discussão
Vitor Geraldi Haase 


10 - Publicação
Vitor Geraldi Haase 




VIDEO-AULAS EXTRA 

Iniciação científica
Vitor Geraldi Haase


Revisão sistemática
Camila Peixoto


Revisão sistemática
Henrique Simplício


Psicometria
Emanuelle de Oliveira Silva


Ansiedade estatística
Claudiron Gonçalves 


Estatística no Excel
Rafael Correa Aranha


Teste de hipóteses
Higna Ester Ferreira Silva


Poder estatístico
Higna Ester Ferreira Silva


Correlação e Regressão
Marcela Marques Rodrigues


A associação entre raciocínio quantitativo e aritmética é causal?
Vitor Geraldi Haase


Qual é a prevalência da discalculia do desenvolvimento?
Vitor Geraldi Haase



LEITURAS SUGERIDAS


Pesquisa científica


Alves-Mazzotti, A. J. & Gewandsznajder (1999). Uma visão geral do método nas ciências naturais. In A. J. Alves-Mazzotti & F. Gewandsznajder. O método nas ciências naturais e sociais. Pesquisa quantitativa e qualitativa (2a. ed.) (pp. 1-9). Rio de Janeiro: Thompson.


Alves-Mazzotti, A. J. & Gewandsznajder (1999). Ciência natural: os pressupostos filosóficos. In A. J. Alves-Mazzotti & F. Gewandsznajder. O método nas ciências naturais e sociais. Pesquisa quantitativa e qualitativa (2a. ed.) (pp. 10-43). Rio de Janeiro: Thompson.


Alves-Mazzotti, A. J. & Gewandsznajder (1999). A pesquisa cientifica. In A. J. Alves-Mazzotti & F. Gewandsznajder. O método nas ciências naturais e sociais. Pesquisa quantitativa e qualitativa (2a. ed.) (pp. 65-84). Rio de Janeiro: Thompson.


Castañon, G. A. (2004). Pós-modernismo e política científica na psicologia contemporânea: uma revisão crítica. Temas em Psicologia da SBP, 12, 155-167.


Mensuração


Fife-Schaw, C. (2010). Níveis de mensuração. In G. M. Breakwell, S. Hammond, C. Fife-Schaw & J. A. Smith (eds.) Métodos de pesquisa em psicologia (pp. 64-77). Porto Alegre: ARTMED.


Hammond, S. (2010). Utilizando testes psicométricos.  In G. M. Breakwell, S. Hammond, C. Fife-Schaw & J. A. Smith (eds.) Métodos de pesquisa em psicologia (pp. 190-215). Porto Alegre: ARTMED.


Delineamento de pesquisa


Sturgis, P. (2010). Levantamento e amostragem In G. M. Breakwell, S. Hammond, C. Fife-Schaw & J. A. Smith (eds.) Métodos de pesquisa em psicologia (pp. 116-132). Porto Alegre: ARTMED.


Davis, A. & Bremner, G. (2010). O método experimental em psicologia In G. M. Breakwell, S. Hammond, C. Fife-Schaw & J. A. Smith (eds.) Métodos de pesquisa em psicologia (pp. 78-99). Porto Alegre: ARTMED.


Fife-Schaw, C. (2010). Modelos quasi-experimentais. In G. M. Breakwell, S. Hammond, C. Fife-Schaw & J. A. Smith (eds.) Métodos de pesquisa em psicologia (pp. 100-115). Porto Alegre: ARTMED.


Estatística


Fife-Schaw, C. (2010). Princípios de estatística inferencial. In G. M. Breakwell, S. Hammond, C. Fife-Schaw & J. A. Smith (eds.) Métodos de pesquisa em psicologia (pp. 382-404). Porto Alegre: ARTMED.


Hammond, S. (2010). Introdução à análise multivariada de dados.  In G. M. Breakwell, S. Hammond, C. Fife-Schaw & J. A. Smith (eds.) Métodos de pesquisa em psicologia (pp. 406-433). Porto Alegre: ARTMED.