memorizar prejudica o aprendizado?

Descobri um fenômeno muito estranho: eu podia fazer uma pergunta e os alunos respondiam imediatamente. Mas quando eu fizesse a pergunta de novo – o mesmo assunto e a mesma pergunta, até onde eu conseguia –, eles simplesmente não conseguiam responder!

— Richard Feynman

nesse trecho feynman estava falando do recém-nascido ensino de física no brasil, mas ele poderia muito bem estar falando de algumas escolas em que estudei e tenho certeza que está soando familiar para você também. geralmente chamam isso de decoreba, e contrastam com o entendimento — o que você realmente deveria buscar quando está aprendendo e quando está ensinando.

essa descrição não me satisfaz porque não vejo como usá-la pra decidir o que fazer quando estou ensinando ou aprendendo. o que é entendimento? faça essa pergunta em uma sala que tem pelo menos dois filósofos e observe o que acontece. ainda assim, o feynman tem propostas muito boas, minha impressão é que elas são informadas pela experiência e pela intuição dele, e que alguém não conseguiria chegar nisso só com a descrição que ele deu.

além disso a visão decoreba vs. entendimento me jogou em direções improdutivas por muito tempo, de evitar a memorização. todo aprendizado envolve algum tipo de memorização. para aprender um idioma você precisa lembrar quais são as palavras e como elas se encaixam. para aprender matemática você precisa lembrar das propriedades dos objetos, também dos nomes e das notações.

sobreajuste#

o que funcionou melhor pra mim é ver como um problema de sobreajuste¹, que é um termo geralmente usado pra falar de modelos estatísticos e de inteligências artificiais. quando estamos aprendendo, estamos criando um modelo mental do que estamos estudando. se esse modelo depende de variáveis demais — por exemplo associando cada frase específica com uma resposta específica — e falha quando você apresenta situações diferentes das incluídas no treinamento, você sobreajustou.

o legal desse ponto de vista é que as pessoas da estatística e do machine learning incorporaram várias técnicas nos algoritmos deles para identificar e evitar problemas de sobreajuste. incluindo algumas que estão lá no artigo da wikipédia e eu não entendo. a mais simples é tentar vários modelos diferentes, observar quais precisam de muitas variáveis e quais não se saem bem com situações novas. tente várias vezes e você vai se aproximar para um entendimento mais profundo do assunto.

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