Simulações computacionais em Ciências: por que os resultados variam entre estudos

Simulações computacionais já aparecem em pesquisas sobre experimentação, investigação científica e ensino de conceitos difíceis de observar diretamente. Os estudos recentes também ampliam o foco: não basta perguntar se a tecnologia ajuda; é preciso entender qual atividade é proposta e qual habilidade se quer desenvolver.

Essa diferença conversa com uma rotina conhecida por muitos professores: há conteúdos que pedem observação e teste, mas nem sempre é possível repetir experimentos ou tornar visível um fenômeno abstrato. Pesquisas feitas em diferentes países mostram possibilidades promissoras, mas também resultados que não se repetem de forma idêntica. A tecnologia, por si só, não garante uma aprendizagem melhor.

O que são simulações computacionais para desenvolver habilidades científicas e por que importam para o professor?

Simulações computacionais são representações digitais de fenômenos ou sistemas que permitem observar situações e, em algumas propostas, explorar variáveis sem depender exclusivamente de um experimento físico. No ensino de Ciências, podem aparecer em laboratórios virtuais, realidade virtual, realidade aumentada ou plataformas que combinam simulações com outros recursos.

Para o professor, o interesse não está apenas em substituir materiais de laboratório por uma versão digital. A questão é o que os estudantes fazem com a representação: observam, identificam elementos, comparam situações, interpretam dados, relacionam variáveis ou elaboram explicações. Essas ações se aproximam das habilidades de processo científico investigadas em vários estudos reunidos aqui.

As pesquisas tratam de ferramentas e objetivos diferentes. Há estudos sobre eletricidade, osmose, conteúdos de Ciências do ensino fundamental, Biologia e Física; há também trabalhos que analisam como organizar uma investigação em realidade virtual. Por isso, “usar simulação” não descreve uma única estratégia. O desenho da atividade, o conteúdo e a habilidade avaliada fazem diferença na interpretação dos resultados.

O que a pesquisa recente mostra sobre simulações no ensino de Ciências?

Os estudos recentes apontam resultados favoráveis em algumas situações e diferenças pouco expressivas em outras. Em conjunto, eles sugerem que vale olhar para o formato da atividade e para o tipo de aprendizagem avaliado, em vez de tratar realidade virtual, realidade aumentada e experimento digital como soluções intercambiáveis.

Combinar ou comparar experimentos: o formato não explica tudo

Uma pesquisa com 75 estudantes do sexto ano de uma escola pública na Indonésia comparou experimento real, virtual e real-virtual, todos no contexto de investigação orientada sobre eletricidade. Os autores não encontraram efeitos significativos entre os três grupos após o ensino. Ao mesmo tempo, análises adicionais indicaram que cada modo contribuiu para melhorar aspectos diferentes do conhecimento conceitual, enquanto os três contribuíram para melhorar o mesmo aspecto das habilidades de processos científicos (Anam, 2025).

Esse resultado é importante porque evita uma conclusão apressada: não basta perguntar qual modalidade “vence”. No estudo, a comparação não apontou uma diferença significativa geral entre grupos, mas houve distinções nos aspectos do conhecimento conceitual associados a cada modo. Para um professor, isso abre uma pergunta prática: que conteúdo ou habilidade está no centro da atividade? Uma simulação pode ser útil para explorar uma representação específica, mesmo que não supere automaticamente outras formas de experimentação.

Um estudo com estudantes superdotados do sexto ano na Turquia comparou um grupo que realizou experimentação prática com outro que utilizou laboratórios virtuais. Os dois grupos ampliaram o conhecimento conceitual e aprimoraram habilidades de investigação ao longo do estudo, mas o grupo de laboratório virtual obteve pontuações significativamente mais altas nos dois testes (Kapici, 2023). O resultado é favorável aos laboratórios virtuais naquele contexto, sem eliminar a diferença entre esse grupo de participantes e outras turmas.

Já a pesquisa sobre osmose na Malásia não testou a eficácia de um módulo pronto: realizou uma análise de necessidades para orientar o desenvolvimento de um módulo laboratorial híbrido. Entre 32 estudantes que fizeram o teste de desempenho, 9,5% obtiveram pontuações altas, embora muitos participantes acreditassem compreender o conteúdo. O estudo também identificou práticas de laboratório sem módulo estruturado e experiência limitada com laboratórios virtuais. Os estudantes manifestaram preferência por aprendizagem multimídia, interativa e investigativa (Ishak, 2026). É uma evidência sobre necessidades e planejamento, não uma demonstração de que o módulo proposto já melhorou a aprendizagem.

Realidade aumentada: apoio para observar e tornar concreto

Na Indonésia, o livro SIAR foi desenvolvido para o ensino fundamental. Ele combina atividades de observação e realidade aumentada para apresentar representações tridimensionais de conteúdos científicos. O estudo envolveu três especialistas avaliadores e 100 estudantes. Os autores relatam validade de 96,11% e ganho de 0,76, classificado como alto, nas habilidades de processo científico. O resultado apresentado apoia a eficácia do material nesse contexto de desenvolvimento e avaliação (Maisarah, 2024).

Na Jordânia, um estudo com 56 alunas do 10º ano comparou o uso de um aplicativo móvel de realidade aumentada baseado em reconhecimento de imagens com o ensino convencional da mesma unidade de Biologia. As participantes que utilizaram o aplicativo apresentaram maior aquisição de todas as habilidades de processos científicos avaliadas e maior motivação para aprender Ciências do que o grupo de comparação (Al-Awidi, 2025).

Os dois trabalhos usam realidade aumentada, mas não são a mesma intervenção: um desenvolve um livro para o ensino fundamental e outro avalia um aplicativo móvel em uma unidade de Biologia do 10º ano. O ponto comum é a tentativa de conectar representações digitais a atividades ou objetos de aprendizagem. A evidência não autoriza concluir que qualquer recurso de realidade aumentada produzirá os mesmos resultados em qualquer turma.

Realidade virtual e organização da investigação

Em Taiwan, duas turmas do sétimo ano participaram de um estudo quase experimental que comparou uma abordagem de realidade virtual baseada em observação, identificação e analogia com uma abordagem convencional de aprendizagem em realidade virtual. O grupo experimental apresentou desempenho de aprendizagem, autoeficácia e capacidade de reflexão significativamente superiores ao grupo de controle (Hwang, 2025).

A proposta inclui a analogia como etapa para relacionar conhecimentos anteriores e novos, em vez de encerrar a investigação em observação, identificação e síntese. O achado, portanto, é associado a uma abordagem específica em realidade virtual, não à presença da realidade virtual isoladamente. Para o professor, esse detalhe ajuda a pensar no roteiro que acompanha a ferramenta: observar pode ser o começo, mas a atividade também pode pedir que o estudante interprete o que viu e estabeleça relações.

Outro estudo analisou 31 simulações de realidade virtual presentes em livros didáticos digitais de Ciências do ensino fundamental na Coreia do Sul. Em vez de comparar resultados de aprendizagem de grupos de estudantes, os pesquisadores examinaram tipos de raciocínio e padrões multimodais. O estudo descreve combinações distintas de elementos visuais, orais, escritos, auditivos e cinestésicos associadas ao raciocínio sobre fenômenos, relações entre variáveis e modelos (Chang, 2026).

Esse trabalho ajuda a pensar no design da simulação: diferentes representações podem cumprir funções diferentes durante uma investigação. Como o estudo analisou simulações em materiais digitais, não se deve transformar essa análise em afirmação de que um formato multimodal específico aumentou o desempenho dos estudantes. Seu valor para o planejamento está em observar como a representação orienta a atividade e que tipo de raciocínio ela parece apoiar.

Simulação digital, investigação e letramento científico

Uma pesquisa sobre aprendizagem por investigação 7E integrada a simulações digitais desenvolveu e avaliou um modelo voltado ao letramento científico e à consciência da sustentabilidade. O estudo envolveu estudantes de licenciatura em Ciências selecionados intencionalmente. Os autores relatam níveis muito altos de validade e praticidade para o modelo e os recursos, além de melhora significativa no letramento científico associada ao modelo, à consciência da sustentabilidade e à interação entre ambos (Simatupang, 2026).

O resumo informa efeitos expressivos para o modelo de aprendizagem e para a consciência da sustentabilidade, com valores de eta quadrado parcial de 0,83 e 0,74, respectivamente. O contexto é de formação de professores, não de uma turma regular da educação básica. Por isso, o estudo oferece pistas sobre como articular investigação, simulação e temas de sustentabilidade, mas a aplicação direta em uma turma escolar exige adaptação.

Simulações com inteligência artificial: o papel das perguntas

Em Pequim, uma pesquisa exploratória investigou a plataforma AiSim, que integra simulações PhET e um chatbot de inteligência artificial generativa, com 12 professores de Física do nível secundário. Os tópicos foram energia e circuitos de corrente contínua. A maioria das perguntas feitas pelos professores envolvia compreensão e memorização, e predominavam perguntas de uma única etapa, sem acompanhamento; os autores apontam que isso limitou interações mais aprofundadas (Cho, 2026).

A pontuação média das respostas do chatbot foi satisfatória para a maioria dos tipos de pergunta, e os participantes demonstraram atitude positiva em relação à plataforma. Também manifestaram preocupações sobre limitações, implementação e preparação docente. O estudo não deve ser lido como comprovação de que combinar IA e simulação melhora a aprendizagem dos estudantes: sua contribuição está em examinar a plataforma, as interações dos professores e os desafios percebidos.

Quais estudos foram comparados e o que cada um relata?

A tabela reúne os estudos citados e distingue pesquisas que avaliaram aprendizagem de trabalhos de desenvolvimento, análise de recursos ou exploração de uma plataforma. Os países e as etapas escolares indicados vêm dos resumos disponíveis.

O que há em comum e o que diverge entre as pesquisas?

Os estudos convergem na ideia de que recursos digitais podem participar de atividades científicas, mas não tratam todos da mesma pergunta. Alguns comparam grupos e medem aprendizagem ou habilidades; outros desenvolvem materiais, analisam representações ou exploram a interação de professores com uma plataforma. Essa diferença muda o tipo de conclusão que é possível tirar de cada resumo.

Também há resultados favoráveis em estudos específicos: laboratórios virtuais, realidade aumentada e uma abordagem de realidade virtual com analogia aparecem associados a resultados superiores em determinadas medidas. O SIAR relata ganho alto em habilidades de processo científico, enquanto o estudo jordaniano registra maior aquisição das habilidades avaliadas e motivação. Já a comparação indonésia entre três modos de experimentação não encontrou efeitos significativos entre grupos. Não é uma contradição simples: os conteúdos, participantes, ferramentas, desenhos e medidas diferem.

Outra diferença é o que se entende por habilidade científica. Os resumos mencionam habilidades de processos científicos, investigação, reflexão e letramento científico; o estudo de Chang analisa tipos de raciocínio e representações, sem testar diretamente o efeito de uma intervenção sobre estudantes. Assim, não convém reunir todas essas medidas como se fossem uma única competência ou um resultado equivalente.

Permanece em aberto como os efeitos se comportam em turmas diferentes, com acesso tecnológico desigual e ao longo de períodos maiores. Os resumos também não permitem estabelecer qual formato é melhor para cada conteúdo em qualquer contexto. Uma decisão de sala de aula pode começar por uma pergunta mais delimitada: que ação científica quero que meus estudantes pratiquem, e que representação ou experiência torna essa ação possível?

Como aplicar essas ideias na sala de aula?

As pesquisas oferecem pistas, não uma receita única. As propostas abaixo são aplicações possíveis para adaptar à realidade da turma; não são resultados diretamente testados pelos estudos citados.

1. Defina a habilidade antes de escolher a ferramenta

Uma forma de usar isso em sala é escolher primeiro uma ação observável: comparar resultados, identificar uma relação entre variáveis ou explicar um fenômeno. Imagine uma turma que vai investigar circuitos simples. Em vez de selecionar uma simulação só por ser visualmente atraente, o professor pode decidir se quer que os estudantes reconheçam componentes, comparem configurações ou justifiquem uma explicação. A ferramenta passa a servir ao propósito, e não o contrário.

2. Combine observação com uma pergunta que peça interpretação

Uma forma de aplicar a proposta é pedir que os estudantes observem uma mudança, registrem o que perceberam e depois expliquem como aquilo se relaciona com uma ideia que já estudaram. Imagine uma atividade sobre um fenômeno que muda quando uma variável é alterada: além de descrever o que aconteceu, a turma pode propor uma razão e comparar explicações. Isso se inspira na atenção dada pela pesquisa de Hwang à analogia e à reflexão, mas é uma sugestão de planejamento, não uma reprodução do estudo.

3. Use o experimento virtual para preparar ou complementar o real

Uma forma de usar simulação é antecipar uma experiência presencial, explorar uma condição que não será testada fisicamente ou retomar o fenômeno depois da atividade prática. Imagine que a turma observe um circuito com materiais disponíveis e, em seguida, explore outra configuração em um laboratório virtual. O estudo de Anam não encontrou superioridade significativa entre os três modos, então a escolha pode considerar objetivos, recursos e tempo, sem presumir que a combinação será sempre melhor.

4. Planeje a mediação, não apenas o acesso

Uma forma de aplicação é preparar perguntas em sequência: o que você observou? O que mudou? Que evidência sustenta sua explicação? O que ainda seria necessário verificar? Imagine uma turma dividida em duplas explorando uma simulação: cada dupla pode registrar uma observação e construir uma pergunta de acompanhamento. A pesquisa sobre AiSim mostra que, no grupo investigado, predominavam perguntas de uma etapa e de compreensão ou memorização. Isso torna útil planejar a conversa, mas não significa que as mesmas dificuldades ocorrerão em toda turma.

5. Torne visível o raciocínio que a atividade pede

Uma forma de aplicar as observações sobre multimodalidade é conferir se imagens, áudio e instruções ajudam o estudante a perceber o fenômeno ou se competem pela atenção. Imagine uma simulação com muitos elementos visuais: uma tarefa curta pode orientar a turma a acompanhar somente uma variável por vez. O estudo de Chang analisou como combinações de representações se associam a tipos de raciocínio; a sugestão prática é revisar o que cada elemento faz na atividade, em vez de acrescentar recursos sem uma função clara.

6. Verifique o que os estudantes aprenderam com mais de uma evidência

Uma forma de aplicação é comparar uma previsão inicial com uma explicação feita depois da exploração. Imagine que estudantes indiquem o que esperam observar, realizem a atividade e depois justifiquem se mantêm ou revisam a ideia. A pesquisa sobre osmose na Malásia encontrou discrepância entre a compreensão que estudantes acreditavam ter e o desempenho no teste. Isso pode inspirar uma verificação que não dependa apenas da autopercepção, mas a proposta de avaliação precisa ser ajustada ao conteúdo e à turma.

7. Trate sustentabilidade como contexto para investigar, não como adereço

Uma forma de aplicação é partir de uma questão ambiental adequada ao conteúdo e pedir que os estudantes analisem informações antes de sustentar uma explicação. Imagine uma simulação que represente mudanças em um sistema: a turma pode observar como uma condição altera outra e discutir o que os dados permitem afirmar. O estudo de Simatupang articulou investigação, simulações digitais, letramento científico e consciência da sustentabilidade na formação de professores. Levar essa ideia à educação básica é uma adaptação, não uma conclusão testada naquele mesmo público.

O que muda quando essas pesquisas são pensadas para o Brasil?

Os estudos citados foram realizados em contextos de outros países: Indonésia, Turquia, Malásia, Taiwan, Jordânia, Coreia do Sul e China, além de uma pesquisa com estudantes de licenciatura cujo resumo não identifica o país. Isso significa que seus resultados não devem ser apresentados como evidência direta sobre escolas brasileiras. As condições de acesso a dispositivos, infraestrutura, currículo, tempo e organização das aulas podem ser diferentes.

Também variam as etapas e os grupos estudados. Há estudantes do ensino fundamental, do ensino médio, estudantes superdotados e futuros professores. Um resultado obtido com alunas de uma escola particular da Jordânia, por exemplo, não permite afirmar automaticamente que um aplicativo terá o mesmo efeito em uma turma brasileira com outra configuração. A conclusão mais prudente é que há propostas investigadas que podem orientar perguntas e experiências locais.

Na prática, vale considerar se todos conseguem acessar o recurso, se a atividade funciona em dispositivos disponíveis e se existe alternativa quando a conexão falha. Uma simulação pode ser projetada pelo professor ou explorada em pequenos grupos, conforme os meios da escola; essas são possibilidades de aplicação, não recomendações testadas por todos os estudos. O mais importante é preservar a intenção científica mesmo quando a tecnologia é simples: observar, comparar, levantar explicações e justificar com evidências.

Há ainda um cuidado com as tecnologias emergentes. Realidade aumentada, realidade virtual e inteligência artificial generativa são recursos diferentes e exigem mediações diferentes. A pesquisa com professores de Física em Pequim identificou preocupações com limitações, implementação e preparação docente. No cenário brasileiro, uma adoção responsável também precisa prever tempo para testar o recurso e orientar os estudantes, sem supor que novidade tecnológica equivale a qualidade pedagógica.

Quais são os limites desta leitura?

Este artigo se baseia nos resumos de estudos recentes disponibilizados pelo ERIC, e não na leitura integral dos trabalhos. Os resumos permitem identificar objetivos, contextos e resultados relatados, mas nem sempre apresentam detalhes suficientes para avaliar instrumentos, procedimentos, duração completa das intervenções ou todas as limitações metodológicas. Por isso, as conclusões foram mantidas dentro do que os próprios resumos informam.

Ficam em aberto perguntas importantes para uma decisão pedagógica mais específica: quais características da simulação explicam os resultados? Como os efeitos se mantêm depois da atividade? Que adaptações funcionam em escolas com diferentes recursos? E quais habilidades respondem melhor a cada formato? Para responder a perguntas desse tipo, vale consultar os estudos completos, especialmente quando se pretende adotar um material, reproduzir uma intervenção ou comparar resultados para um conteúdo e uma turma determinados.

Como o GeraProva ajuda com este assunto?

Depois de uma atividade com simulação, uma avaliação pode pedir que o estudante interprete uma situação, compare previsões e resultados ou explique uma conclusão com base em evidências. O gerador de provas do GeraProva pode ajudar o professor a organizar questões para verificar conceitos e raciocínios trabalhados; a ferramenta complementa o planejamento, mas não substitui a escolha pedagógica nem a análise das respostas. Para conhecer a plataforma, você pode fazer o cadastro grátis.

Perguntas frequentes sobre simulações computacionais em Ciências

Simulações virtuais substituem experimentos reais?

Os estudos reunidos não sustentam uma resposta única. Na comparação entre experimento real, virtual e real-virtual sobre eletricidade, não houve efeitos significativos entre os três grupos nas medidas gerais; os modos contribuíram para aspectos diferentes do conhecimento conceitual e para o mesmo aspecto das habilidades de processos científicos. Em outro estudo, com estudantes superdotados do sexto ano na Turquia, o grupo de laboratório virtual obteve pontuações mais altas que o grupo de experimentação prática. A escolha depende do objetivo, do conteúdo e do contexto, e os resultados não autorizam tratar uma modalidade como substituta universal.

Realidade aumentada pode desenvolver habilidades de processo científico?

Há resultados favoráveis em duas propostas específicas. O livro SIAR, desenvolvido para o ensino fundamental na Indonésia, combinou atividades de observação e realidade aumentada e relatou ganho classificado como alto em habilidades de processo científico. Na Jordânia, alunas do 10º ano que usaram um aplicativo móvel de realidade aumentada em uma unidade de Biologia apresentaram maior aquisição das habilidades avaliadas e maior motivação do que o grupo de ensino convencional. Esses achados apoiam aquelas intervenções, mas não garantem o mesmo efeito para todo aplicativo, disciplina ou turma.

Por que os resultados variam entre estudos?

As pesquisas investigam ferramentas, conteúdos, estudantes e resultados diferentes. Uma compara modos de experimentação em eletricidade; outra examina laboratórios virtuais com estudantes superdotados; há trabalhos de desenvolvimento de materiais com realidade aumentada e estudos sobre organização de investigações em realidade virtual. Também mudam as medidas: conhecimento conceitual, habilidades de processo científico, reflexão, autoeficácia, motivação ou letramento científico. Por isso, resultados diferentes não significam necessariamente que um estudo invalida outro. É mais útil perguntar qual intervenção foi testada, para quem e em qual habilidade.

Como escolher uma simulação para uma aula de Ciências?

Os estudos não oferecem uma lista universal de recursos recomendados. Uma aplicação possível é começar pela habilidade que se quer trabalhar e verificar se a simulação permite ao estudante realizar a ação: observar um fenômeno, comparar condições, relacionar variáveis ou interpretar representações. Também vale considerar acesso, tempo de aula e mediação necessária. A análise de simulações de realidade virtual em livros digitais mostra que diferentes representações podem se associar a diferentes tipos de raciocínio; isso reforça a importância de olhar para o que o recurso apresenta e para a tarefa proposta, não somente para a tecnologia usada.

Os resultados internacionais podem ser aplicados diretamente em escolas brasileiras?

Não sem adaptação. Os estudos foram realizados em países e contextos escolares diversos, com participantes que incluem estudantes do ensino fundamental e médio, alunos superdotados e futuros professores. As condições de infraestrutura, acesso a dispositivos e organização das aulas podem variar em relação às escolas brasileiras. Os resultados podem inspirar experiências e perguntas para o planejamento, mas não comprovam que a mesma intervenção produzirá os mesmos efeitos em qualquer turma do Brasil. É importante ajustar a proposta aos recursos disponíveis e acompanhar o que os estudantes conseguem fazer e explicar.

É preciso usar realidade virtual, realidade aumentada ou inteligência artificial?

Não. A pesquisa não estabelece que tecnologias mais recentes sejam necessárias para desenvolver habilidades científicas. Há estudos com laboratório virtual, realidade aumentada, simulações digitais e uma plataforma que integra simulação e chatbot; cada um tem objetivo e contexto próprios. Uma proposta de investigação pode ser planejada com os recursos disponíveis, desde que a atividade convide os estudantes a observar, comparar e justificar ideias. O estudo sobre AiSim também registra preocupações docentes com limitações, implementação e preparação. Portanto, a escolha da ferramenta deve considerar sua utilidade para a tarefa, e não apenas sua novidade.

Referências

1. Anam, Rifat Shafwatul; Gumilar, Surya; Handayani, Monika (2025). Os efeitos do ensino com modos de experimentação real, virtual e real-virtual sobre o conhecimento conceitual e as habilidades de processos científicos em alunos do sexto ano do ensino fundamental: um estudo de caso sobre conceitos de eletricidade (The Effects of Teaching with Real, Virtual, and Real-Virtual Experimentation Modes on Conceptual Knowledge and Science Process Skills among Sixth-Grade Primary School Students: A Case Study on Concepts of Electricity). Education 3-13. Link.
2. Kapici, Hasan Özgür; Costu, Fatma (2023). A experiência de aprendizagem de alunos superdotados em laboratórios virtuais (Gifted Pupils' Learning Experience in Virtual Laboratories). Journal of Turkish Science Education. Link.
3. Ishak, Nurshaziera; Mahmud, Siti Nur Diyana; Nasir, M. Khalid M. (2026). Desenvolvimento de um módulo didático inovador para o ensino de osmose com base em uma análise de necessidades entre estudantes de Biologia do ensino médio (Developing an Innovative Instructional Module for Teaching Osmosis Based on a Need's Analysis among Secondary School Biology Students). Discover Education. Link.
4. Maisarah; Prasetya, Cyndi; Lailissa’adah; Nazwa, Farah; Ain, Imelja Nurul (2024). O livro SIAR (Ciências Interativas com Realidade Aumentada) para aprimorar as habilidades de processo científico dos estudantes na Indonésia (The SIAR Book (Interactive Science with Augmented Reality) for Enhancing Science Process Skills of Students in Indonesia). Elementary School Forum (Mimbar Sekolah Dasar). Link.
5. Al-Awidi, Hamed; Abumosa, Mofeed; Al-Mughrabi, Ayat (2025). Efeito de um aplicativo de realidade aumentada baseado em reconhecimento de imagens móveis sobre a aquisição de habilidades de processos científicos e a motivação dos estudantes para aprender Ciências (The Effect of Mobile Image Recognition-Based Augmented Reality Application on Students' Acquisition of Science Processing Skills and Motivations to Learn Science). Interactive Learning Environments. Link.
6. Hwang, Gwo-Jen; Chien, Shu-Yun; Chen, Ting-Wei; Chang, Chun-Chun (2025). Da analogia ao pensamento reflexivo: uma abordagem de aprendizagem virtual baseada em observação, identificação e analogia (From Analogy to Reflective Thinking: An Observation-Identification-Analogy-Based Virtual Learning Approach). Educational Technology Research and Development. Link.
7. Chang, Jina; Tang, Kok-Sing; Park, Joonhyeong (2026). Características do design epistêmico da investigação científica baseada em realidade virtual em diferentes tipos de raciocínio: uma perspectiva multimodal (Epistemic Design Features of Virtual Reality-Based Scientific Inquiry across Different Types of Reasoning: A Multimodal Perspective). Research in Science Education. Link.
8. Simatupang, Halim; Suyanti, Retno Dwi; Djulia, Ely (2026). Articulando o letramento científico e a consciência da sustentabilidade por meio da aprendizagem por investigação 7E: uma abordagem baseada em simulação digital (Bridging Scientific Literacy and Sustainability Awareness via 7E Inquiry Learning: A Digital Simulation Approach). International Journal of Technology in Education and Science. Link.
9. Cho, Natthawin; Li, Honghui; Zhang, Xiangling; Li, Yanyan (2026). Percepções de professores de Física sobre a usabilidade e os desafios de uma plataforma com simulações integradas e inteligência artificial generativa (Physics Teachers' Insights into the Usability and Challenges of a Platform with Integrated Simulations and Generative AI). Journal of Science Education and Technology. Link.

Se alguma dessas ideias conversa com o conteúdo que você está planejando, experimente começar por uma pergunta investigável e adaptar o recurso ao que sua turma tem disponível.