Uso de algoritmos computacionais para otimização da retenção de conhecimento na preparação para concursos médicos

• Processo: 18/15444-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Matheus Bomfim de Carvalho Rocha
• Beneficiário: Matheus Bomfim de Carvalho Rocha
• Empresa: Eduq Soluções Educacionais Ltda
• CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
• Pesquisadores associados: Rodrigo Cardoso Cavalcante
• Bolsa(s) vinculada(s): 19/08145-4 - Uso de algoritmos computacionais para otimização da retenção de conhecimento na preparação para concursos médicos, BP.TT
• Assunto(s): Educação Algoritmos Conhecimento Concurso público
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Curva de esquecimento | Preparação para provas | Retenção do conhecimento | Educação

Resumo

De acordo com o relatório de demografia médica do ano de 2015 do Conselho Federal de Medicina[1], há mais de 20 mil médicos se formando a cada ano, com uma perspectiva de até 2020 serem mais de 30 mil novos médicos por ano. Após a graduação, muitos optam por continuar sua formação por através de residências médicas, que exigem aprovação em concurso concorrido e com vasto edital. Uma das principais dificuldades encontradas pelos alunos em sua preparação é a grande quantidade de conteúdos a serem estudados em um curto período de tempo, que por vezes levam a uma síndrome esgotamento psicológico [2]. Hoje, a metodologia utilizada nos cursos é pouco focada na revisão dos assuntos, fazendo com que conteúdos já estudados sejam esquecidos com o passar do tempo. Além disso, todos os conteúdos são estudados com a mesma intensidade, independente de sua incidência em provas ou da afinidade do aluno com cada um deles. Em linhas gerais, portanto, os alunos se sentem sobrecarregados e desorientados quanto aos conteúdos que devem estudar. Nesse contexto, identificamos algumas oportunidades para fornecer uma plataforma que aumente o desempenho dos estudantes. A MedQ pretende utilizar uma metodologia moderna de aprendizagem. Estudos mostram que, com uma metodologia tradicional, mesmo estudantes altamente motivados esqueçam aproximadamente 30% do conteúdo de ciências básicas após 1 ano e mais de 50% no ano seguinte [3]. Utilizaremos o método de estudo chamado de "repetição espaçada" que, comprovadamente, permite uma organização mais inteligente do cronograma de estudo, balanceando sessões de estudo com sessões de revisão, aumentando a retenção dos conteúdos e reduzindo o tempo total de estudo. Além disso, utilizando os dados de provas de residência anteriores, é possível saber os conteúdos que possuem maior incidência nessas avaliações e que, portanto, podem ser priorizados para uma melhor performance. Pode-se combinar esses dados com as preferências do aluno, priorizando conteúdos mais relevantes e de maior interesse quando possível, para que se alcance o resultado necessário para a aprovação. Ao final do projeto, esperamos ter um algoritmo direcionador dos estudos de forma personalizada e capaz de aumentar a retenção de conhecimento trabalharia em conjunto à sistemática dos cursinhos, que seja capaz de indicar os assuntos que o aluno deve revisar e por quanto tempo deverá fazê-lo. (AU)