Nova matriz preliminar do Enem: o que muda na avaliação de informações científicas e sua confiabilidade?

A nova matriz preliminar do Enem reforça a importância de avaliar não apenas se o estudante compreende informações científicas, mas também se consegue analisar as evidências que as sustentam, reconhecer limitações e julgar a confiabilidade de diferentes fontes. Essa perspectiva amplia a discussão sobre o que significa desenvolver o pensamento científico no Ensino Médio.

Na prática, a mudança de ênfase é relevante. Conhecer conceitos, interpretar gráficos e compreender fenômenos continuam sendo aprendizagens fundamentais. Entretanto, em um contexto de circulação intensa de informações, também é necessário saber distinguir uma afirmação fundamentada de uma conclusão precipitada ou de uma interpretação que os dados não autorizam.

Para as escolas, a questão é compreender como essa dimensão da aprendizagem pode ser desenvolvida e, principalmente, avaliada.

Como a confiabilidade das informações científicas era abordada na matriz anterior?

A matriz de referência do Enem de 2009 já contemplava habilidades relacionadas à interpretação de dados, à análise de experimentos e à utilização de conhecimentos científicos para compreender problemas.

Na área de Ciências da Natureza e suas Tecnologias, por exemplo, a habilidade H17 previa relacionar informações apresentadas em diferentes formas de linguagem e representação utilizadas nas ciências, como textos, gráficos, tabelas e relações matemáticas.

A H19, por sua vez, envolvia avaliar métodos, processos ou procedimentos das ciências naturais que contribuíssem para diagnosticar ou solucionar problemas de ordem social, econômica ou ambiental.

Portanto, a análise crítica de informações científicas não é uma novidade absoluta no Enem.

O aspecto que merece atenção na proposta preliminar é a maior explicitação da avaliação da confiabilidade das informações como parte do raciocínio científico.

Há uma diferença importante entre interpretar corretamente um conjunto de dados e examinar se esses dados são suficientes, pertinentes e confiáveis para sustentar determinada conclusão.

Um estudante pode compreender perfeitamente um gráfico e, ainda assim, não perceber que ele apresenta uma amostra muito pequena, omite informações relevantes ou estabelece uma relação de causalidade sem evidências suficientes.

A compreensão científica exige não apenas interpretar o que os dados mostram, mas também reconhecer o que eles não permitem concluir.

O que significa avaliar a confiabilidade de uma informação científica?

Avaliar a confiabilidade de uma informação científica significa examinar a qualidade das evidências, os procedimentos utilizados para produzi-las e a coerência entre os resultados apresentados e as conclusões formuladas.

Essa capacidade envolve diferentes operações cognitivas.

Um estudante pode precisar identificar a origem de uma informação, reconhecer se os dados foram obtidos por procedimentos adequados, verificar a existência de limitações metodológicas ou comparar explicações concorrentes para um mesmo fenômeno.

Considere uma questão que apresente duas notícias sobre os efeitos de determinado hábito alimentar na saúde.

A primeira afirma que um alimento reduz o risco de uma doença, com base em uma pesquisa realizada com milhares de participantes. A segunda apresenta a conclusão oposta, fundamentada em depoimentos individuais.

Uma questão tradicional poderia solicitar que o estudante identificasse os conceitos biológicos relacionados ao problema.

Uma questão orientada à análise da confiabilidade poderia exigir que ele examinasse as características das evidências apresentadas, reconhecesse as limitações de cada fonte e identificasse qual conclusão é mais bem sustentada pelos dados disponíveis.

Nesse caso, não basta memorizar conceitos de Biologia. É necessário mobilizar conhecimentos científicos para avaliar a qualidade de uma afirmação.

Outro exemplo envolve gráficos que apresentam relações entre duas variáveis. Identificar que ambas aumentam ao longo do tempo é uma tarefa de interpretação. Reconhecer que essa associação não demonstra, necessariamente, uma relação de causa e efeito exige uma operação cognitiva adicional.

Essa distinção é importante porque aproxima a avaliação das práticas efetivas de produção e validação do conhecimento científico.

A ciência não se caracteriza apenas por um conjunto de explicações sobre o mundo, mas também pelos métodos utilizados para construir, testar, revisar e justificar essas explicações.

O que as escolas devem observar na preparação dos estudantes?

A preparação para essa dimensão do Enem exige que os estudantes tenham oportunidades frequentes de analisar evidências, comparar interpretações e justificar conclusões com base em critérios científicos.

Nas aulas de Ciências da Natureza, isso pode ocorrer por meio da análise de experimentos, da discussão sobre variáveis de controle e da interpretação de resultados. Em Matemática, a leitura crítica de gráficos, a análise de amostras e a compreensão de relações estatísticas também contribuem para esse objetivo.

Entretanto, ensinar essas habilidades não garante que os instrumentos utilizados pela escola sejam capazes de avaliá-las adequadamente.

Um simulado pode apresentar muitas questões contextualizadas e, ainda assim, exigir apenas a identificação de informações explícitas. Da mesma forma, uma questão pode mencionar pesquisas científicas sem solicitar qualquer análise sobre a qualidade das evidências apresentadas.

Por isso, é importante verificar se as avaliações realmente exigem os processos cognitivos previstos na matriz e se seus resultados permitem identificar dificuldades específicas dos estudantes.

A TRIEduc atua justamente nessa relação entre habilidades, elaboração de itens e qualidade da medida educacional. Por meio de avaliações fundamentadas em critérios técnicos e da utilização da Teoria de Resposta ao Item (TRI), contribui para que escolas e redes obtenham informações mais consistentes sobre a aprendizagem.

A proposta de atualização da matriz do Enem reforça uma distinção fundamental para a educação científica. Saber uma informação não é o mesmo que saber avaliar sua confiabilidade.

Para as escolas, o desafio é desenvolver ambas as capacidades e utilizar instrumentos que permitam compreender até que ponto os estudantes conseguem mobilizá-las diante de problemas reais.

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