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Projeto II: Simulações no Ensino de Química, Física e Biologia Prof. Dr. Márcio Marques Martins UFFS Campus Cerro Largo http://digichem.org http://fb.com/digimarcio

Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

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Page 1: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Projeto II: Simulações no Ensino de

Química, Física e Biologia

Prof. Dr. Márcio Marques Martins

UFFS – Campus Cerro Largo

http://digichem.org

http://fb.com/digimarcio

Page 2: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

SUMÁRIO

PARTE 1: Modelagem Computacional (MC)

PARTE 2: Simulação Computacional (SC)

PARTE 3: Objetos Virtuais de Aprendizagem

(OVA)

Page 3: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

PARTE 1

Page 4: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Modelagem Computacional (MC)

I. O que é modelagem computacional?

II. Por que fazer MC?

III. Vantagens

IV. Como implementar

V. Ambientes de MC para ensino de ciências

Page 5: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• Área de conhecimento multidisciplinar.

• Desenvolve e aplica modelos matemáticos

de fenômenos e de problemas complexos.

• Presente nas engenharias, ciências

naturais e exatas, humanas, etc.

Modelagem Computacional (MC)

Page 6: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

I.O que é modelagem computacional?

Indissociável da simulação computacional (SC).

MC

Análise do fenômeno

Descrição mecanística

Criação de modelos matemáticos

Elaboração de códigos computacionais

Testagem do código e validação dos resultados

Page 7: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Nas ciências, são bons alvos de MC:

Biologia dinâmica populacional, reações bioquímicas, epidemias, membranas, proteínas, ...

Química: gases, líquidos, sólidos cristalinos, reações, fármacos, ...

Física: Sistemas planetários e galáxias, corpos em movimento, sistemas quânticos, ...

Modelagem Computacional (MC)

Page 8: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

II.Por que fazer MC?

Ganhar maior compreensão

sobre sistemas complexos

que, muitas vezes, não

podem ser estudados

amplamente pela via

experimental.

Page 9: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

II.Por que fazer MC? Economia de tempo, insumos e $$$.

Exploração de ambientes inacessíveis.

Testagem de condições experimentais

“irreais”.

Previsão de comportamento do sistema

modelado.

Page 10: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Boa parte dos

modelos físicos são

consolidados.

II.Por que fazer MC?

Page 11: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Os resultados

esperados têm limites

de validade bem

delimitados.

II.Por que fazer MC?

Page 12: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Graças ao grande número de

reproduções pelo qual cada modelo já

passou.

II.Por que fazer MC?

Page 13: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

A vantagem é que já se sabe

o que esperar do fenômeno

modelado.

III.Vantagens de fazer MC

Page 14: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• O professor estará lançando

mão de uma técnica segura e

inovadora para ensinar ciências.

III.Vantagens de fazer MC

Page 15: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• A MC no ensino de ciências cria

um espaço de aprendizagem

dinâmico, interativo e lúdico.

• E permite aos alunos viver o

método científico na prática.

III.Vantagens de fazer MC

Page 16: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• MC no lab de informática da escola;

• Ou no computador de casa (EaD);

• Desenvolver pensamento autônomo;

• Aprendizagem sócio-interacionista;

• É possível “errar” múltiplas vezes.

III.Vantagens para o aluno

Page 17: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• O mesmo fenômeno pode ser aplicado e

modelado computacionalmente em

diferentes níveis de ensino;

• alterando os níveis de interação docente-

turma e de independência na realização

da atividade.

III.Vantagens para o Professor

Page 18: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Tipos de Modelos

• Segundo Bliss e Ogborn (1992):

– Modelos dinâmico/estáticos

• (variável tempo)

– *Modelos quantitativos

• (descrição matemática do fenômeno, relações

causa-efeito,...)

– + comum no meio acadêmico

Page 19: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Tipos de Modelos

– Modelos qualitativos

• (descrição do objeto e sua relação com o

mundo a ser modelado, precisa de grafos

semi-orientados)

• + comum no dia-a-dia

– Modelos semi-quantitativos

• (descrição ordinal de objetos X aumenta,

então Z diminui)

Page 20: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

IV.Como implementar?

Cada área tem sua definição de “modelo”.

Um “modelo” permite descrever e representar estruturas significantes

e eventos de um determinado mundo.

Page 21: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

IV.Como implementar?

Modelos contêm um

conjunto de regras que

governam o

funcionamento de suas

partes.

Page 22: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

IV.De modelo a simulação

Muito próximo do

conceito de modelo,

esta o conceito de

simulação.

Page 23: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

IV.De modelo a simulação

Uma “simulação”

objetiva imitar o

comportamento de um

fenômeno através do

uso de modelos.

Page 24: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

IV.De modelo a simulação

São usados processos

iterativos com objetivo

de recriar um

comportamento.

Page 25: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Em geral, ferramentas

computacionais

permitem tanto

modelar um sistema

quanto simulá-lo.

IV.De modelo a simulação

Page 30: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

V.Ambientes de MC para ensino de

ciências

• Small Basic

Page 31: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

V.Ambientes de MC para ensino de

ciências

• OSP Tracker

Page 32: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

V.Ambientes de MC para ensino de

ciências • OSP Tracker

Page 33: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

V.Ambientes de MC para ensino de

ciências • OSP Tracker

Page 34: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

V.Ambientes de MC para ensino de

ciências • OSP Tracker

Page 35: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

PARTE 2

Page 36: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Simulação computacional (SC)

I. O que é simulação computacional?

II. Como pode ajudar no ensino de ciências?

III. Ambientes e aplicativos para SC

Page 37: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

I.O que é simulação computacional?

• Computador+instruções+INPUTs

• Programa+INPUTs = OUTPUTs

Page 38: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Os outputs são analisados e

fornecem uma descrição de que

ocorre com o sistema estudado.

I.O que é simulação computacional?

Page 39: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• Dependendo da complexidade

de descrição mecanística do

sistema, os outputs podem ser

mais ou menos realistas.

I.O que é simulação computacional?

Page 40: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

I.O que é simulação computacional?

Page 41: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

II.Como pode ajudar no ensino de

Ciências

• O ideal seria simular algo

que integrasse a Física, a

Química e a Biologia em um

único e grande projeto de

pesquisa-ensino.

Page 42: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• Biomoléculas é uma boa resposta!

• Líquidos é outra!

• Soluções aquosas de biomoléculas é melhor ainda!

II.Como pode ajudar no ensino de

Ciências

Page 43: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

III.Ambientes e aplicativos para SC

• PhET

http://youtu.be/n0zN57l23HE

Page 44: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• PhET

III.Ambientes e aplicativos para SC

http://www.youtube.com/watch?v=yCczdJ5TPis

Page 45: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• Molecular Workbench

III.Ambientes e aplicativos para SC

http://www.youtube.com/watch?v=_vL61l_1uT4

Page 46: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• Easy Java Simulations

• Também serve para fazer simulação, só

que exige programação dos modelos

matemáticos.

III.Ambientes e aplicativos para SC

Page 47: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• NetLogo

• Exige programação, mas já vem com

vários modelos pré-programados e

classificados por área do conhecimento.

III.Ambientes e aplicativos para SC

Page 48: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• Small Basic

• Necessita programação, mas é muito

simples e fácil de aprender.

III.Ambientes e aplicativos para SC

Page 49: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• Scratch

III.Ambientes e aplicativos para SC

http://www.youtube.com/watch?v=MRkDTKnObzY

Page 51: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• Solar System Scope

III.Ambientes e aplicativos para SC

Page 52: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• PHUN

III.Ambientes e aplicativos para SC

http://www.youtube.com/watch?v=d8SWm2RViuA

Page 53: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

• PHUN

III.Ambientes e aplicativos para SC

Page 55: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Modelagem de uma molécula

Campo de Força

ETOTAL = Eestiramento + Edef angular +

Eestir-def ang + Etorsional +

EvdW + Eeletrostática

Page 56: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Modelagem de uma molécula

Energia de estiramento da ligação

Page 57: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Modelagem de uma molécula

Energia de deformação angular

Page 58: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Modelagem de uma molécula

Energia de estiramento-deformação angular

Page 59: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Modelagem de uma molécula

Energia de torsão

Page 60: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Modelagem de uma molécula

• Energia de interações de VdW

Page 61: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Modelagem de uma molécula

Energia de interações de VdW

http://chemistry.gsu.edu/Glactone/modeling/MMintro.html

Page 62: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Docking Molecular

Técnica de simulação

computacional que busca

encontrar a melhor

configuração ligante/proteína

tanto em termos energéticos

quanto espaciais.

Page 63: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Docking Molecular

A técnica não faz uso de formalismo

mecânico-estatístico.

Além do CF, uma nova função é

introduzida: Função de Score

Page 64: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Função de Score

DGligação = DGvdw

+ DGhidrofóbico

+ DGlig-H

+ DGH-bond (chg)

+ DGdeformação

+ DG0

Page 65: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Aplicando o Docking Molecular

Vamos o ArgusLab

para estudar a enzima glicolítica

hexoquinase (1dgk).

Page 66: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Aplicando o Docking Molecular

Page 67: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Aplicando o Docking Molecular

Page 68: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Resultados Molécula Fórmula estrutural Geometria otimizada

a-D-alopiranose

a-L-alopiranose

b-D-alopiranose

b-L-alopiranose

Page 69: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Resultados Molécula Fórmula estrutural Geometria otimizada

a-D-galactopiranose

a-L-galactopiranose

b-D-galactopiranose

b-L-galactopiranose

Page 70: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Resultados Molécula Fórmula estrutural Geometria otimizada

a-D-glicopiranose

a-L-glicopiranose

b-D-glicopiranose

b-L-glicopiranose

Page 71: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Resultados Molécula Fórmula estrutural Geometria otimizada

a-D-manopiranose

a-L-manopiranose

b-D-manopiranose

b-L-manopiranose

Page 72: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Resultados

ENERGIA (unids.

Atômicas - ua)

ENERGIA(AQ)

(au)

MOMENTO DIPOLO

(Debye) ÁREA (Å2) PSA(Å2) VOLUME(Å3)

a-D-alopiranose -687,14586 -687,169821 2,73 180,8 96,6 157,74

a-L-alopiranose -687,134464 -687,15962 4,09 184,69 103,629 158,44

b-D-alopiranose -687,138827 -687,163505 3,7 181,62 99,881 157,99

b-L-alopiranose -687,137669 -687,16138 3,25 183,27 101,999 158,33

a-D-galactopiranose -687,145249 -687,167196 2,78 183,88 101,304 158,15

a-L-galactopiranose -687,144727 -687,176586 1,88 176,44 93,939 156,98

b-D-galactopiranose -687,1427 -687,165857 4,78 184,62 102,072 158,2

b-L-galactopiranose -687,136902 -687,161527 3,47 176,62 95,212 157,36

a-D-glicopiranose -687,145499 -687,169378 0,69 185,4 103,39 158,41

a-L-glicopiranose -687,13997 -687,16293 4,2 180,13 98,957 157,84

b-D-glicopiranose -687,143649 -687,168646 2,51 187,75 103,698 158,37

b-L-glicopiranose -687,142292 -687,165999 2,54 177,73 95,655 157,48

a-D-manopiranose -687,149004 -687,172007 1,69 184,44 101,915 158,24

a-L-manopiranose -687,132219 -687,157243 3,25 184,2 103,47 158,55

b-D-manopiranose -687,149377 -687,169549 3,25 183,3 100,248 157,93

b-L-manopiranose -687,139737 -687,163599 2,79 180,54 98,73 158,07

Page 73: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Resultados/Docking Moléculas MolDock Score Rerank Score Hbond

a-D-alopiranose -65,3923 -71,7574 -14,3161

a-L-alopiranose -78,631 -76,2144 -14,3058

beta-D-alopiranose -72,9312 -61,3759 -8,10678

beta-L-alopiranose -71,9327 -75,9491 -14,5005

a-D-galactopiranose -74,985 -79,6437 -14,1873

a-L-galactopiranose -76,1342 -73,2098 -13,2078

beta-D-galactopiranose -82,7519 -80,9194 -16,1615

beta-L-galactopiranose -71,0916 -74,2167 -14,4604

a-D-glicopiranose -85,0704 -85,842 -18,6305

a-L-glicopiranose -82,4353 -79,1487 -15,4612

beta-D-glicopiranose -87,3181 -81,9659 -16,2363

beta-L-glicopiranose -72,4453 -77,307 -15,2419

a-D-manopiranose -80,8761 -83,972 -17,0952

a-L-manopiranose -151,342 -138,164 -21,9009

beta-D-manopiranose -86,5222 -88,024 -17,5411

beta-L-manopiranose -71,4598 -77,4335 -11,4605

Aplicando o Docking Molecular

Page 74: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Resultados

Complexo a-D-glicopiranose/hexoquinase

Complexo a-L-manopiranose/hexoquinase

Page 75: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Conclusão

Complexo a-D-glicopiranose/hexoquinase Complexo a-L-manopiranose/hexoquinase

A a-D-glicose e a

a-D-manose são

os ligantes

preferenciais da

hexoquinase.

Exatamente

como

observado

experimental

mente.

Page 76: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

PARTE 3

Page 77: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Objetos Virtuais de Aprendizagem

Segundo o Learning Standards Technologies Comittee, um OVA é

“qualquer entidade digital ou não digital, auto-contida e reutilizável, com um objetivo

educacional claro, contendo pelo menos três componentes externos e editáveis: conteúdos, atividades de aprendizagem e elementos de

contexto”.

Page 78: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

I.Características dos OVA

•São auto-contidos: cada

OVA pode ser usado de

forma independente.

Page 79: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

I.Características dos OVA

• São Reutilizáveis: pode ser

usado em múltiplos

contextos/propósitos, ou seja,

pode ser usado de mais de

uma forma diferente da

originalmente pretendida.

Page 80: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

I.Características dos OVA

• Objetivos educacionais claros:

conteúdos tradicionais

comportam diversas horas-

aula, um OVA representa uma

unidade didática comportada

em um período de 2 a 15

minutos-aula.

Page 81: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

I.Características dos OVA • Podem ser agregados.

• Conteúdos digitais com objetivos didáticos

variados podem ser agrupados em

repositórios virtuais (sites criados

especificamente com essa finalidade) ou

incorporados em pacotes (livros

eletrônicos, hipermídias, etc), podendo

compor uma biblioteca virtual de suporte a

um curso.

Page 82: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

I.Características dos OVA • Metadados: um OVA deve possuir

uma estrutura externa de

informação, que facilite sua

identificação, armazenamento e

recuperação por ferramentas de

busca da web

Page 83: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

II.Estrutura dos OVA

• Conteúdo

• Os elementos que serão utilizados

para proporcionar a experiência

de aprendizagem assistida por

computador.

Page 84: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

II.Estrutura dos OVA

• Atividades de aprendizagem

• A sucessão de conteúdos,

elementos de hipermídia,

exercícios, jogos, questões,

etc, incorporados no OVA.

Page 85: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

II.Estrutura dos OVA

•Elementos de contexto

• Ou metadados palavras ou

associações curtas de palavras

e breves descrições incluídos

no OVA que facilitam sua

recuperação pelos mecanismos

de pesquisa da Web.

Page 93: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

III.Repositórios

• KlickEducação

Page 99: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

III.Repositórios • NUTED/UFRGS

Page 101: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

III.Repositórios • PhET

Page 102: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

III.Repositórios Outros repositórios em língua estrangeira

Merlot – Online Learning Material

http://www.merlot.org/merlot/index.htm

Science Netlinks

http://sciencenetlinks.com/collections/

Wisc Online

http://www.wisc-online.com/

Profetic – Intégration des TIC et nouvelle

pédagogie universitaire

http://www.profetic.org/spip.php?rubrique19

Page 103: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Atividades

Page 104: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

PARTE 4

Page 105: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Atividades práticas

I. OVA

a) Escolha um OVA de um dos repositórios

apresentados e explore-o.

b) Realize algumas capturas de tela com a ajuda

do Jing (instalado nos computadores do Lab).

c) Crie uma micro-aula no Google Docs

envolvendo o uso desse OVA.

Page 106: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Atividades práticas

II.NET LOGO

a) Execute o NetLogo instalado no computador

do laboratório.

b) Execute “File > Open > Models Library”.

c) Escolha uma das categorias abaixo: • Biology: Sugestões AIDS, Cooperation, Muscle

Development, Termites, Tumor, Wolf Ship Predation

• Chemistry & Physics: Sugestões Buffer, Enzime

Kynetics, Crystalization basic, Gas Lab, Heat (boiling),

Mechanics (Random balls), Radioactivity (Decay),

Waves (Wave machine)

Page 107: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Atividades práticas

II.NET LOGO

d) Selecione e execute uma simulação.

e) Elabore uma apresentação curta contendo

capturas de tela das simulações e dos

gráficos.

f) Discuta o signifcado dos resultados obtidos.

g) Tente correlacionar a simulação com uma ou

mais unidades didáticas de Ciências.

Page 108: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Atividades práticas

III.OSP TRACKER

a) Para essa tarefa, vou publicar alguns vídeos

de experimentos de Física filmados por mim.

Vocês poderão acessá-los no MOODLE.

b) Leiam esse tutorial e tentem baixar e instalar o

Xuggle e o Tracker nos seus computadores

pessoais.

c) Reproduzam os procedimentos descritos no

tutorial.

Page 109: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

Atividades práticas

III.OSP TRACKER

d) Aqui vou dar duas opções:

1) Eu forneço um vídeo similar ao já analisado

e vocês devem refazer as análises segundo

os procedimentos já descritos.

2) Vocês criam um novo vídeo e o analisam.

e) Gere uma apresentação no Google Docs

contendo os resultados e conclusões obtidas.

Page 110: Simulações, modelagem e ovas no ensino de ciências

FIM