Detectando misticismo quântico em livros publicados no Brasil com Ciência de Dados

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5007/2175-7941.2017v34n3p725

Palavras-chave:

Ensino de Física, Física Quântica, Misticismo Quântico, Aprendizado de Máquina, Livros

Resumo

As livrarias têm sido inundadas por títulos incluindo a palavra “quântica”, mas de caráter do chamado “misticismo quântico”, o qual propõe a existência de ligações entre a mecânica quântica e o misticismo oriental, levando a sérios equívocos. Este trabalho tem como objetivo identificar termos que possam ajudar os leitores, especialmente professores do ensino médio, a reconhecer a qual dessas categorias um livro pertence, antes mesmo de lê-lo, ajudando a quebrar o círculo vicioso de estudantes que aprendem pseudociência e a transmitem como verdade. Os catálogos on-line das quatro maiores livrarias do Brasil foram pesquisados por livros que contêm as palavras “quântica” ou “quântico” em seus títulos ou em suas sinopses. O banco de dados resultante foi examinado com a ajuda de técnicas de ciência de dados e recursos de mineração de dados textuais da linguagem de programação R. Foram identificados 22 termos que discriminam com uma acurácia de 94% entre as categorias "misticismo quântico" e popularização científica ou ciência.

Biografia do Autor

Mairus Disconzi de Moura, Secretaria Municipal de Educação, Porto Alegre, RS

Mairus Disconzi de Moura possui Licenciatura em Física pela Universidade Luterana do Brasil (2017) e curso-técnico-profissionalizante em Informática pelo Colégio da Imaculada (2001). Realizou Iniciação Científica na Universidade Luterana do Brasil sobre aplicações de Big Data no ensino de ciências (2016/2017). Atualmente, é Professor de Física da Secretaria Municipal de Educação de Porto Alegre.

Renato P. dos Santos, Universidade Luterana do Brasil, Canoas, RS

Possui doutorado em Física pelo Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (1987), pós-doutorado em Inteligência Artificial aplicada à Física pela Universitaet Karlsruhe (TH) (Alemanha) (1990) e pelo Research Institute for Symbolic Computation (Áustria) (1991) e especialista em Data Science pela Johns Hopkins University/Coursera e em Machine Learning pela University of Washington/Coursera. Atualmente é pesquisador, orientador de doutorado e professor adjunto da Universidade Luterana do Brasil. Foi editor convidado para a edição especial sobre Big Data na Educação do periódico Themes in Science and Technology Education (Grécia). Atualmente, é editor assistente da Acta Scientiae (ULBRA) e revisor desse e dos periódicos International Journal of Physical Sciences, Journal of Virtual Worlds Research, Revista Nupem (Unespar). Tem experiência na área de Ensino, com ênfase em Ensino-Aprendizagem e TIC, atuando atualmente em aplicações do Big Data no aprendizado de Ciências e Matemática.

Downloads

Publicado

2017-12-08

Edição

Seção

Pesquisa em Ensino de Física