Estudar exemplos resolvidos de matemática antes de partir para os exercícios tem efeito médio no desempenho, segundo uma meta-análise publicada em 2023 na revista Educational Psychology Review. Mas o resultado é uma média, e ela esconde detalhes que mudam a forma de estudar.
O trabalho é de Christina Areizaga Barbieri, Dana Miller-Cotto, Sarah N. Clerjuste e Kamal Chawla. De acordo com a Universidade de Delaware, onde parte da equipe atua, a análise reuniu 55 estudos experimentais. Não é uma ideia nova: a técnica é pesquisada desde 1985, e a novidade de 2023 foi justamente reunir tudo em uma só conta.
O que são exemplos resolvidos e o que a meta-análise comparou?
Exemplo resolvido é um problema com a solução completa, passo a passo, para o estudante ler e entender antes de resolver por conta própria. O grupo de comparação nos estudos foi, em geral, o de prática tradicional, em que o aluno resolve problemas direto, sem modelo.
Pelo registro da pesquisa no ERIC, base do Departamento de Educação dos Estados Unidos, o efeito médio foi de g = 0,48, classificado pelos autores como médio. A Universidade de Delaware traduz isso em um número mais palpável: uma melhora média de 18 pontos percentuais no desempenho, do ensino fundamental à vida adulta, em relação a quem não estudou exemplos resolvidos.
| Item | O que o estudo informa |
|---|---|
| Publicação | Educational Psychology Review, 2023 |
| Estudos reunidos | 55 experimentos (segundo a universidade) |
| Efeito médio | g = 0,48, considerado médio |
| Público | Do ensino fundamental à vida adulta |
Uma ressalva de leitura: uma versão anterior do trabalho, apresentada em congresso, aparece em um levantamento de metanálises com 43 estudos e o mesmo g de 0,48. A contagem pode variar conforme a versão do trabalho consultada, e o artigo completo da revista é o documento de referência.
Para quem o efeito vale e quando ele pode não valer?
O resultado é uma média de muitos contextos, não uma garantia para cada estudante. Alguns pontos que o próprio estudo ajuda a delimitar:
- Área: a análise olhou só matemática. Os autores indicam utilidade em vários domínios, com destaque para álgebra e geometria. Não dá para estender o resultado, sem novos dados, a outras disciplinas.
- Conhecimento prévio: a teoria sugere que quem sabe menos se beneficia mais, já que o exemplo ajuda a construir o procedimento. Mas, de acordo com um resumo da pesquisa, os autores não encontraram um padrão consistente: alguns estudos mostraram mais ganho para quem sabia mais, outros para quem sabia menos.
- Tipo de exemplo: estudar apenas exemplos corretos rendeu efeitos maiores do que estudar só exemplos com erro ou misturar os dois, conforme o resumo no ERIC.
- Momento de uso: o efeito foi médio tanto na prática quanto na aquisição inicial de uma habilidade.
- Perguntas de autoexplicação: acrescentar perguntas do tipo “por que fiz esse passo?” ao exemplo reduziu o benefício na média, embora os autores digam que falta pesquisa sobre quais perguntas funcionam.
Duas dessas conclusões contrariam o senso comum, e é aí que a média engana: muita gente acredita que errar de propósito e explicar tudo a si mesmo sempre ajuda, e os dados agregados não confirmaram isso.
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Como transformar isso em um roteiro de estudo?
A meta-análise não prescreve um método de estudo individual, e nada aqui promete nota. O roteiro abaixo é uma tradução prática da ideia, a ser testada por você:
- Escolha um tipo de problema que você ainda erra, como equação do 2º grau ou área de figuras planas.
- Leia um exemplo resolvido com calma, sem pular linha. Cubra a próxima etapa com a mão e tente prever o passo antes de ver.
- Resolva um problema parecido, com números diferentes, sem olhar o modelo.
- Só então parta para o exercício com o enunciado em outro formato.
- Se travar, volte ao exemplo, em vez de insistir às cegas.
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Ela não mede quanto tempo de estudo cada pessoa precisa, não garante aprovação e não compara exemplos resolvidos com todos os outros métodos possíveis. O grupo de controle foi, em regra, a resolução de problemas sem modelo. Também não permite dizer que o efeito se repete igualmente em todas as idades, níveis de ensino ou assuntos de matemática.
Para ler os detalhes, incluindo como cada moderador foi testado, o caminho é o artigo original na Springer. Quem estuda matemática pode usar o resultado como um bom ponto de partida, comparando por algumas semanas o próprio desempenho com e sem exemplos resolvidos.
