Formação de conceitos no design de ensino: por que a compreensão pode surgir após a falha

Uma atividade de design pode começar com tentativa e erro, mas a compreensão conceitual nem sempre aparece no primeiro teste: às vezes, ela ganha força quando algo falha e a turma precisa explicar por quê. Para planejar esse tipo de aprendizagem, vale responder a três perguntas: como os alunos passam de uma definição decorada a um conceito compreendido? Que papel o design, os testes e os recursos visuais podem ter nesse percurso? E que apoios ajudam estudantes diferentes a participar e aprender?

Pesquisas recentes investigam essas questões em situações que vão da pré-escola ao ensino médio: projetos de engenharia, aulas de ciências integradas a STEM, ferramentas digitais, analogias e avaliações conceituais. Os resultados não apontam para uma receita única. Em conjunto, ajudam a observar como o conhecimento se forma, em que momentos o raciocínio se aprofunda e quais decisões de planejamento podem tornar o processo mais intencional.

O que é formação de conceitos no design de ensino e por que importa para o professor?

Formar um conceito é construir uma compreensão que vai além de repetir uma palavra ou uma definição. O aluno começa a reconhecer o que caracteriza uma ideia, como ela se relaciona com outras e em que situações pode usá-la. No design de ensino, o professor organiza experiências — como investigar, construir, comparar, testar e revisar — para que os estudantes mobilizem conhecimentos enquanto resolvem um problema ou respondem a uma pergunta.

Isso aparece na rotina escolar quando uma turma precisa explicar por que uma estrutura ficou instável, comparar resultados de uma investigação ou aplicar uma ideia científica a uma situação diferente da apresentada inicialmente. O produto final pode ser importante, mas não é a única medida de aprendizagem: as justificativas, as decisões tomadas, as revisões e as explicações dos alunos também podem revelar o que estão compreendendo.

Essa distinção importa porque uma atividade prática, por si só, não garante que o conteúdo seja aprendido. Em um estudo sobre carrinhos de rolimã movidos pela gravidade, os alunos começaram recorrendo principalmente à tentativa e erro; conceitos de ciências e matemática apareciam muitas vezes apenas de forma superficial. O raciocínio de engenharia surgiu mais tarde, sobretudo quando houve falhas nos testes ou restrições de design (Thomas, 2026). A implicação para o planejamento é clara: oferecer materiais e propor uma construção não basta; é preciso criar momentos para relacionar decisões e resultados aos conceitos em estudo.

O que a pesquisa recente mostra sobre design e aprendizagem?

Os testes e as restrições podem provocar explicações mais conceituais

O estudo de Thomas acompanhou as etapas iniciais de um projeto de design em uma turma de tecnologia do ensino médio. A análise identificou três formas de raciocínio: prático, baseado em tentativa e erro; disciplinar, com uso de ciência e matemática; e de engenharia, que integra conceitos no processo de design. No início, predominou o raciocínio prático, enquanto os conceitos disciplinares eram citados superficialmente. O raciocínio de engenharia apareceu mais tarde, em particular quando um teste falhou ou uma restrição exigiu reconsiderar o projeto (Thomas, 2026).

Esse resultado não significa que a falha produza automaticamente aprendizagem. O que o estudo relata é que falhas e restrições foram ocasiões em que esse raciocínio apareceu. Para o professor, a diferença está em transformar o resultado inesperado em objeto de investigação: o que aconteceu, que explicação é possível e qual decisão mudaria se a turma usasse essa explicação? Sem essa conversa, os alunos podem apenas tentar outra solução, sem articular o conceito.

Uma pesquisa sobre ensino integrado de STEM investigou a compreensão de pressão entre alunas do nono ano de uma escola pública em Karaj, no Irã. Em um grupo de 34 estudantes, as médias passaram de 11,82 no pré-teste para 15,29 no pós-teste, com diferença estatisticamente significativa. As entrevistas e demais dados qualitativos apontaram mecanismos como aprendizagem prática e experiencial, trabalho colaborativo, emoções e atitudes, além de tarefas de design e criatividade. O estudo também registra desafios de coordenação, tempo e recursos (Golestaneh, 2026).

Naquele contexto, experiências concretas foram relacionadas a princípios abstratos, e as tarefas de design exigiram que as estudantes aplicassem ideias de pressão em situações novas. É um achado promissor, mas não uma garantia de que qualquer projeto ou integração STEM terá o mesmo resultado. A pesquisa combinou pré e pós-teste em um grupo único, em uma escola; portanto, seus resultados dizem respeito àquele estudo e não autorizam prever o mesmo efeito em qualquer turma.

Uma atividade de design precisa de estrutura e apoio pedagógico

Uma comparação entre duas abordagens de aprendizagem baseada em design envolveu duas turmas de oitavo ano, com 32 estudantes no total. A Turma 1 participou de uma abordagem chamada design-através-da-ciência, e a Turma 2, de ciência-através-do-design. Os autores compararam resultados de um teste conceitual e de um questionário de identidade STEM aplicados antes e depois. A Turma 2 melhorou mais na aprendizagem de conteúdos e demonstrou mais aspectos da identidade STEM. Ainda assim, os autores observam que desenvolver conhecimento e identidade ao longo de várias semanas é desafiador e defendem a integração de um referencial específico à abordagem (Ladachart, 2024).

A diferença entre as abordagens é um lembrete para não tratar “fazer um projeto” como estratégia uniforme. A sequência entre conteúdo e design, as perguntas orientadoras e o modo como o professor traz os conceitos para a atividade podem mudar a experiência de aprendizagem. O estudo não oferece uma fórmula universal, mas aponta que a estrutura pedagógica merece atenção junto com o projeto em si.

Outro estudo acompanhou 25 estudantes do oitavo ano e examinou mudanças nas mentalidades de pensamento de design, considerando gênero e experiência prévia. Os resultados indicam que a influência da aprendizagem baseada em design dependeu desses fatores. Os autores defendem apoio pedagógico cuidadoso para que todos os estudantes desenvolvam suas formas de pensar o design durante a colaboração (Phothong, 2023). Assim, distribuir materiais e formar grupos não resolve, por si só, diferenças de participação ou de familiaridade com esse tipo de tarefa.

Compreender um conceito pode envolver níveis diferentes

Para estudar a compreensão de liquefação, pesquisadores avaliaram 704 alunos chineses do sétimo ano antes e depois de uma aula sobre o tema. A análise identificou três níveis: memorizar a definição, dominar as duas formas pelas quais a liquefação ocorre e compreender sua natureza a partir de uma perspectiva microscópica. Os autores desenvolveram uma divisão em níveis e questões de teste para avaliar essa compreensão (Zou, 2026).

A pesquisa chama atenção para uma diferença importante na avaliação: dois alunos podem usar corretamente o termo “liquefação”, mas demonstrar níveis distintos de entendimento. Uma resposta que repete a definição não necessariamente mostra que o estudante compreende as formas do fenômeno ou sua natureza. Para o professor, vale planejar perguntas que revelem diferentes aspectos do conceito, em vez de depender de uma única questão de memória.

Um estudo com crianças de cinco anos examinou a aprendizagem de uma relação matemática não simbólica a partir de imagens de objetos simples ou visualmente ricos, coloridos e familiares. As crianças que aprenderam com imagens simples transferiram melhor a relação para objetos novos. As imagens ricas também foram associadas a olhares mais longos para características dos objetos e a respostas mais lentas; os autores sugerem que esses elementos salientes podem desviar a atenção da relação matemática (Kaminski, 2026).

Esse resultado não é uma recomendação para eliminar toda imagem colorida ou toda contextualização. Ele indica que, quando o objetivo é perceber uma relação matemática, detalhes visuais podem competir com o que se quer ensinar. A escolha do material precisa considerar qual aspecto o aluno deve notar e se elementos decorativos ou familiares ajudam ou distraem dessa relação.

Representações concretas e digitais podem apoiar conceitos abstratos, com limites

Um estudo de caso de design descreveu o desenvolvimento de uma ferramenta digital para crianças da pré-escola explorarem ciência de dados com apoio do professor. A Caixa de Ferramentas de Dados para a Pré-Escola foi concebida para apoiar a coleta, organização, visualização e análise de dados, permitindo que as crianças investiguem perguntas e compartilhem descobertas por meio de narrativas com dados. O relato documenta escolhas de design e adequação ao desenvolvimento infantil, mas não afirma comprovar a eficácia da ferramenta (Presser, 2026).

O foco, portanto, está em como uma ferramenta foi planejada para tornar possíveis certas ações de aprendizagem, inclusive para crianças ainda não alfabetizadas. O estudo não permite concluir que o aplicativo melhora resultados de aprendizagem. Ajuda, porém, a pensar que a tecnologia deve estar a serviço de uma investigação compreensível para a criança e de uma mediação possível para o professor, não ser apresentada como solução automática.

Em uma pesquisa sobre alfabetização em inteligência artificial para estudantes do ensino fundamental II, pesquisadores desenvolveram metáforas e analogias corporificadas para explicar mecanismos e questões éticas de sistemas de recomendação. O percurso de design reuniu especialistas, estudantes e professores. As avaliações revelaram mudanças positivas nas atitudes dos alunos e forneceram subsídios para novas iterações. Os ciclos também apontaram o desafio de equilibrar a fidelidade ao funcionamento do sistema e a sobrecarga cognitiva (Zhou, 2026).

O estudo mostra uma tensão relevante ao ensinar ideias abstratas: uma analogia pode tornar uma ideia mais acessível, mas não deve distorcer o conceito nem introduzir tantos elementos que o aluno perca o foco. Os autores investigaram o desenvolvimento e a avaliação de representações; não afirmam que uma única metáfora seja adequada a todos os estudantes ou situações.

Aprendizagem profunda e participação também dependem do contexto

Um estudo sobre um programa STEM adaptativo baseado em inteligência artificial envolveu estudantes do sexto ano em uma escola exclusivamente feminina. O programa, implementado ao longo de oito semanas, buscava personalizar conteúdos, ajustar a dificuldade e fornecer feedback em tempo real. Os resultados favoreceram o grupo experimental em explicação, interpretação, aplicação e geração de ideias. Entrevistas com três professores também apontaram percepções de melhora no raciocínio analítico, na integração conceitual e na exploração por investigação (Bakheet, 2026).

Os próprios autores qualificam as evidências como preliminares: eram duas turmas intactas de uma única escola, e não se podem descartar fatores de confusão entre as turmas. Além disso, o aprendizado de máquina foi usado para monitorar o desempenho, não para modificar diretamente as trajetórias, que eram orientadas por regras de domínio. O estudo pode inspirar perguntas sobre feedback e adaptação, mas não deve ser lido como prova de que uma plataforma de IA produzirá os mesmos resultados em outro contexto.

Por fim, uma pesquisa sobre identidade matemática analisou como ideias propostas pelos estudantes eram acolhidas em interações momento a momento e como isso se relacionava à construção da autoridade matemática de uma estudante. Os resultados ajudam a explicar como esses posicionamentos podem contribuir para uma identidade mais ampla de autoridade matemática (Raymond, 2026). Não é um estudo de design de ensino no mesmo sentido dos projetos de construção, mas amplia a discussão: aprender conceitos também envolve ter ideias consideradas e poder participar da produção de explicações matemáticas.

Quais estudos ajudam a entender formação de conceitos e design?

Os estudos diferem em faixa etária, tema, desenho e objetivo. A tabela sintetiza o que cada pesquisa citada investigou e relata, sem tratar resultados de contextos distintos como equivalentes.

O que os estudos têm em comum e onde divergem?

Em conjunto, os estudos sugerem que a aprendizagem conceitual pode ser observada em mais de uma dimensão: explicar um fenômeno, aplicar uma relação a objetos novos, integrar conteúdos durante um projeto ou avançar da memorização para uma compreensão mais profunda. Também mostram que a experiência prática não elimina a necessidade de mediação. Nos estudos de design, o apoio pedagógico, a sequência das atividades e as perguntas do professor aparecem como questões importantes.

Há diferenças que não devem ser apagadas. Algumas pesquisas acompanharam projetos ou descreveram ferramentas; outras usaram testes antes e depois, comparação de turmas ou análises de interações. Os resultados de um estudo de caso de design, como o da ferramenta para a pré-escola, não têm o mesmo alcance de um estudo que mede desempenho. Do mesmo modo, uma comparação entre duas turmas ou um grupo único não oferece a mesma base para generalizar que pesquisas maiores e com desenhos diferentes.

Também não há uma mensagem simples sobre recursos visuais ou tecnologia. Imagens visualmente ricas podem distrair crianças de uma relação matemática específica, enquanto metáforas e experiências concretas podem ajudar a aproximar ideias abstratas, desde que se considere a sobrecarga cognitiva e a fidelidade da representação. A pergunta ainda em aberto é como ajustar o tipo de apoio, a representação e o grau de desafio a estudantes, conteúdos e contextos diferentes.

Como aplicar essas ideias na sala de aula?

As sugestões a seguir são aplicações possíveis para o planejamento docente, não resultados testados diretamente em todas as turmas pelos estudos citados. O valor delas está em criar oportunidades para os estudantes tornar o raciocínio visível e conectar a atividade prática ao conceito.

1. Planeje o conceito que deve aparecer no projeto

Antes de escolher materiais ou propor uma construção, defina qual relação ou ideia os estudantes deverão compreender. Em uma atividade hipotética sobre estruturas, por exemplo, a meta pode ser comparar como diferentes formas distribuem uma carga. A tarefa não é apenas “construir a ponte mais bonita”: é observar, explicar e justificar escolhas usando a ideia em foco. Essa clareza ajuda a evitar que a montagem ocupe todo o tempo e o conteúdo fique apenas mencionado.

2. Transforme falhas em perguntas investigáveis

Uma forma de usar o achado de Thomas em sala é não corrigir imediatamente um protótipo que falhou. Imagine uma turma de 7º ano testando uma pequena rampa e percebendo que o objeto para antes do esperado. O professor pode pedir que comparem o resultado com a previsão, identifiquem o que mudou e proponham um próximo teste. A falha vira uma ocasião para revisar hipóteses, não um sinal de que a atividade deu errado.

3. Faça pausas para nomear o conceito

Depois de uma etapa prática, reserve um momento para ligar observações e explicações. Por exemplo, após testar materiais diferentes, peça aos estudantes que descrevam o padrão observado e expliquem qual ideia científica pode ajudar a interpretá-lo. Essa pausa é uma aplicação possível do contraste entre tentativa e erro e raciocínio disciplinar identificado por Thomas: em vez de esperar que a conexão apareça sozinha, o professor a torna parte explícita do trabalho.

4. Avalie mais do que a definição decorada

Uma forma de aplicar os níveis observados por Zou é preparar perguntas com exigências diferentes. Em uma sequência hipotética sobre um fenômeno, a primeira pergunta pode pedir que o aluno reconheça ou defina o termo; outra pode solicitar que compare formas de ocorrência; uma terceira pode pedir uma explicação do que acontece em escala microscópica. Não é necessário copiar a avaliação do estudo: a ideia é distinguir lembrança, domínio de aspectos do conceito e compreensão de sua natureza.

5. Escolha imagens pelo que os alunos precisam perceber

Se a meta é identificar uma relação, teste se os elementos visuais ajudam a notá-la ou competem com ela. Para crianças pequenas que estão comparando quantidades ou padrões, uma primeira representação simples pode deixar a relação em evidência. Depois, o professor pode introduzir objetos mais familiares ou detalhados e verificar se os alunos transferem o que aprenderam. Essa progressão é uma sugestão de aplicação inspirada no estudo de Kaminski, não uma regra de que ilustrações ricas sejam sempre inadequadas.

6. Ofereça apoios diferentes durante o trabalho em grupo

Em grupos, alguns alunos podem assumir a construção enquanto outros acompanham sem propor ideias. Uma aplicação possível do estudo de Phothong é distribuir oportunidades de participação: cada integrante pode explicar uma escolha, prever um resultado ou registrar uma pergunta para o próximo teste. O professor pode oferecer pistas graduadas e observar quem já tem experiência com a tarefa. O objetivo não é presumir diferenças com base em gênero, mas evitar que a atividade dependa de conhecimentos prévios que nem todos tiveram oportunidade de desenvolver.

7. Use analogias com uma explicação de seus limites

Uma analogia pode ser uma ponte para um mecanismo abstrato, mas não substitui o conceito. Imagine explicar um sistema de recomendação por meio de uma atividade corporal ou de uma comparação familiar: depois de apresentar a analogia, pergunte o que ela ajuda a compreender e o que não representa bem. Essa aplicação acompanha a preocupação de Zhou com a fidelidade e a sobrecarga cognitiva. A analogia deve abrir caminho para a ideia, não se tornar a própria explicação definitiva.

8. Dê espaço para justificar ideias e revisar projetos

Uma decisão de design pode revelar o pensamento que está por trás dela. Peça aos alunos que expliquem por que escolheram um material, que evidência os faria mudar de ideia ou como o teste seguinte pode diferenciar duas hipóteses. Em uma atividade hipotética de pressão, por exemplo, os grupos podem comparar propostas e justificar como o conceito se aplica. Essa prática também pode ajudar a acolher as ideias dos estudantes, tema relacionado ao estudo de Raymond sobre como interações momento a momento participam da construção de autoridade matemática.

O que muda ao levar esses estudos para o contexto brasileiro?

Os estudos foram realizados em contextos diversos, e vários resumos não informam o país. O trabalho sobre pressão ocorreu em uma escola pública de Karaj, no Irã; o estudo sobre liquefação envolveu alunos chineses. Outros descrevem turmas, ferramentas ou abordagens sem identificar o local no resumo. Portanto, os resultados não devem ser tratados como retrato direto das escolas brasileiras nem como evidência de que uma atividade funcionará da mesma forma em qualquer rede.

No planejamento brasileiro, faz sentido considerar condições concretas: tempo disponível, acesso a materiais, tamanho dos grupos, familiaridade dos estudantes com projetos e possibilidades de acompanhamento. O estudo de Golestaneh, por exemplo, menciona desafios de tempo, recursos e coordenação de grupos; o caso de Presser documenta a intenção de criar uma ferramenta compatível com práticas comuns da pré-escola, sem alegar eficácia comprovada. Isso reforça a necessidade de adaptar a escala e os recursos da proposta, não de reproduzir um programa externo.

Uma atividade de design pode ser feita com materiais simples e perguntas bem definidas; não precisa depender de tecnologia digital ou de uma estrutura especializada. Se houver recursos digitais, vale planejar como o professor acompanhará a investigação e como os estudantes mostrarão o que compreenderam. A escolha deve partir do objetivo de aprendizagem e das condições da turma. Estudos de outros países podem gerar hipóteses úteis para testar localmente, mas não substituem a observação do que os alunos conseguem explicar e aplicar.

Quais são os limites desta leitura?

Esta síntese se baseia nos resumos de estudos recentes disponibilizados pelo ERIC, não na leitura integral dos artigos. Os resumos permitem identificar objetivos, alguns procedimentos e resultados relatados, mas não oferecem todos os detalhes necessários para avaliar instrumentos, análises, limitações metodológicas ou condições de implementação. Por isso, as conclusões foram mantidas no alcance descrito em cada resumo.

Ficam em aberto perguntas importantes: quais apoios funcionam melhor para estudantes com experiências prévias diferentes? Quanto os ganhos observados permanecem quando o conceito é aplicado meses depois ou em situações novas? Como uma mesma proposta se comporta em escolas com recursos, tempos e organizações diferentes? E quais características de uma sequência de design são decisivas para que a prática se transforme em compreensão, em vez de ficar restrita à execução?

Vale consultar os estudos completos quando você for adotar uma abordagem como eixo de um projeto, quiser reproduzir uma avaliação, comparar resultados ou tomar decisões de investimento em tecnologia. Isso é especialmente importante para pesquisas com amostras e contextos específicos, como o programa adaptativo de IA em duas turmas de uma única escola, ou para estudos que documentam o desenvolvimento de uma ferramenta sem testar sua eficácia. A síntese serve para orientar perguntas de planejamento, não para substituir a análise dos métodos e das condições de cada pesquisa.

Como o GeraProva ajuda com formação de conceitos?

O gerador de provas do GeraProva pode apoiar a criação de avaliações e atividades com perguntas em diferentes níveis, por exemplo, para verificar se o estudante apenas reconhece uma definição ou se consegue explicar e aplicar uma ideia. A ferramenta não substitui a escolha pedagógica do professor: cabe a você revisar as questões, alinhá-las ao que foi trabalhado e interpretar as respostas da turma. Se quiser conhecer a plataforma, faça seu cadastro grátis.

Perguntas frequentes sobre formação de conceitos e design de ensino

Uma atividade prática garante que os alunos aprendam o conceito?

Não. Os estudos reunidos não sustentam a ideia de que toda atividade prática produza, por si só, compreensão conceitual. No estudo de Thomas, os alunos começaram predominantemente com tentativa e erro, e os conceitos disciplinares apareciam muitas vezes de forma superficial. O raciocínio de engenharia surgiu mais tarde, especialmente diante de falhas ou restrições. Uma aplicação possível é combinar a prática com perguntas de previsão, observação e explicação. Assim, o professor pode perceber se os estudantes estão conectando o que fazem ao conceito, em vez de apenas completar a tarefa.

Por que uma falha durante o projeto pode ajudar a aprender?

Uma falha pode criar uma razão concreta para revisar uma explicação ou reconsiderar uma decisão. No estudo sobre carrinhos de rolimã, o raciocínio de engenharia apareceu especialmente quando houve falhas nos testes ou restrições de design (Thomas, 2026). Isso não quer dizer que errar automaticamente ensine: é importante ajudar a turma a analisar o que ocorreu e a pensar no próximo teste. O professor pode perguntar qual era a previsão, o que os dados ou a observação mostram e que alteração seria coerente com a explicação construída.

Como saber se o aluno compreendeu um conceito ou só decorou a definição?

Uma possibilidade é planejar perguntas que exijam diferentes tipos de resposta. No estudo sobre liquefação, os pesquisadores distinguiram memorização da definição, domínio de duas formas de ocorrência e compreensão da natureza do fenômeno a partir de uma perspectiva microscópica (Zou, 2026). Essa estrutura mostra por que uma pergunta de definição sozinha pode não revelar o nível de compreensão. O professor pode pedir que o aluno explique, compare exemplos ou use a ideia em uma situação nova, sempre em relação ao conteúdo que a turma estudou.

Imagens coloridas e detalhadas atrapalham a aprendizagem?

Não necessariamente. O estudo com crianças de cinco anos tratou de uma tarefa específica: aprender uma relação matemática não simbólica a partir de objetos simples ou visualmente ricos. As crianças que aprenderam com imagens simples transferiram melhor a relação para objetos novos; nas imagens ricas, a atenção às características dos objetos foi menos eficiente para a tarefa (Kaminski, 2026). Isso sugere avaliar se os detalhes visuais ajudam a notar o conceito ou desviam a atenção. Não é uma conclusão de que toda imagem detalhada prejudica qualquer aprendizagem.

Aprendizagem baseada em design funciona igual para todos os alunos?

Os estudos não indicam que ela funcione de modo idêntico para todos. A pesquisa de Phothong relata que a influência sobre as mentalidades de pensamento de design dependeu de gênero e experiência prévia, e aponta a necessidade de apoio pedagógico cuidadoso. Outra pesquisa, com duas abordagens de aprendizagem baseada em design, encontrou resultados diferentes entre as turmas e observou que desenvolver conteúdo e identidade STEM é desafiador (Ladachart, 2024). Na prática, vale observar participação, oferecer apoios e verificar o que cada estudante compreende, sem presumir que todos chegam com a mesma familiaridade.

Posso usar esses resultados para escolher uma ferramenta de IA ou um aplicativo?

Use-os como referência para formular critérios e perguntas, não como garantia de eficácia. O estudo da ferramenta de ciência de dados para a pré-escola descreve decisões de design e não afirma comprovar resultados de aprendizagem (Presser, 2026). Já a pesquisa sobre um programa STEM adaptativo com IA relata resultados favoráveis, mas os autores os consideram evidências preliminares de uma escola com duas turmas intactas (Bakheet, 2026). Antes de adotar uma ferramenta, considere o objetivo, o tipo de feedback, a mediação do professor, as condições de acesso e como você verificará a aprendizagem.

Referências

1. Bakheet, Tahani Bin; Alamri, Hamdan; Alshaya, Fahad (2026). Desenvolvimento da aprendizagem profunda em Ciências por meio de um programa instrucional STEM adaptativo baseado em inteligência artificial: evidências de turmas do sexto ano (Developing Deep Learning in Science through an Adaptive AI-Based STEM Instructional Program: Evidence from Sixth-Grade Classrooms). International Journal of STEM Education. Link.
2. Golestaneh, Mahshid; Sheikhali, Shahla; Ghashghaei, Fereshteh (2026). O Impacto do Ensino Integrado de STEM na Compreensão Conceitual de Pressão por Estudantes (The Impact of STEM-Integrated Instruction on Students' Conceptual Understanding of Pressure). Discover Education. Link.
3. Kaminski, Jennifer A.; Sloutsky, Vladimir M. (2026). Aquisição de uma nova relação matemática por crianças a partir de imagens de objetos simples versus visualmente ricos (Children's Acquisition of a Novel Mathematical Relation from Images of Simple versus Rich Objects). Early Childhood Education Journal. Link.
4. Ladachart, Luecha; Radchanet, Visit; Phornprasert, Wannakorn; Phothong, Wilawan (2024). Influência de Diferentes Abordagens da Aprendizagem Baseada em Design na Aprendizagem de Conteúdos de Ciências e na Identidade STEM de Estudantes do Oitavo Ano (Influence of Different Approaches to Design-Based Learning on Eighth Grade Students' Science Content Learning and STEM Identity). Pedagogies: An International Journal. Link.
5. Phothong, Wilawan; Chaimongkol, Jiraporn; Ladachart, Luecha (2023). Mudanças nas Mentalidades de Pensamento de Design dos Estudantes após a Aprendizagem Baseada em Design, em Relação ao Gênero e às Experiências Prévias em Design (Changes in Students' Design-Thinking Mindsets after Design-Based Learning with Respect to Gender and Prior Experiences in Design). Journal of Technology Education. Link.
6. Presser, Ashley E. Lewis; Daglilar, Jillian Orr; Young, Jessica Mercer; Roth, Anessa (2026). Projetando ferramentas digitais de aprendizagem para promover a compreensão de conceitos de ciência de dados por crianças da pré-escola (Designing Digital Learning Tools to Foster Preschoolers' Understanding of Data Science Concepts). International Journal of Designs for Learning. Link.
7. Raymond, Sophia; Strachota, Susanne; Brizuela, Bárbara M.; Blanton, Maria; Savid, Sofía (2026). Das microidentidades às macroidentidades matemáticas: como a autoridade matemática emergiu do posicionamento momento a momento (From Mathematical Micro- to Macro-Identities: How Mathematical Authority Emerged from Moment-to-Moment Positioning). International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology. Link.
8. Thomas, Mathew (2026). Explorando o raciocínio prático, disciplinar e de engenharia em uma sala de aula de tecnologia do ensino médio (Exploring Practical, Disciplinary, and Engineering Reasoning in a High School Technology Classroom). International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology. Link.
9. Zhou, Xiaofei; Gong, Yunfan; Yu, Yichen; Cai, Zhenyao; Bai, Zhen (2026). Projetando Metáforas e Analogias Corporificadas para a Alfabetização em IA: Um Estudo Iterativo com Especialistas, Professores e Crianças (Designing Embodied Metaphors and Analogies for AI Literacy: An Iterative Study with Experts, Teachers, and Children). ACM Transactions on Computing Education. Link.
10. Zou, Yi; Chen, Ruqing; Xue, Xinyu; Huang, Xiao (2026). Avaliação da Compreensão Conceitual dos Estudantes sobre Liquefação (Assessment of Conceptual Understanding in Student Learning about Liquefaction). Research in Science Education. Link.

Se alguma dessas ideias conversa com um desafio da sua turma, escolha uma pergunta, experimente uma pequena adaptação e observe o que os alunos conseguem explicar. Bom planejamento e boas descobertas!