Post on 25-Jul-2015
Projeto II: Simulações no Ensino de
Química, Física e Biologia
Prof. Dr. Márcio Marques Martins
UFFS – Campus Cerro Largo
http://digichem.org
http://fb.com/digimarcio
SUMÁRIO
PARTE 1: Modelagem Computacional (MC)
PARTE 2: Simulação Computacional (SC)
PARTE 3: Objetos Virtuais de Aprendizagem
(OVA)
PARTE 1
Modelagem Computacional (MC)
I. O que é modelagem computacional?
II. Por que fazer MC?
III. Vantagens
IV. Como implementar
V. Ambientes de MC para ensino de ciências
• Área de conhecimento multidisciplinar.
• Desenvolve e aplica modelos matemáticos
de fenômenos e de problemas complexos.
• Presente nas engenharias, ciências
naturais e exatas, humanas, etc.
Modelagem Computacional (MC)
I.O que é modelagem computacional?
Indissociável da simulação computacional (SC).
MC
Análise do fenômeno
Descrição mecanística
Criação de modelos matemáticos
Elaboração de códigos computacionais
Testagem do código e validação dos resultados
Nas ciências, são bons alvos de MC:
Biologia dinâmica populacional, reações bioquímicas, epidemias, membranas, proteínas, ...
Química: gases, líquidos, sólidos cristalinos, reações, fármacos, ...
Física: Sistemas planetários e galáxias, corpos em movimento, sistemas quânticos, ...
Modelagem Computacional (MC)
II.Por que fazer MC?
Ganhar maior compreensão
sobre sistemas complexos
que, muitas vezes, não
podem ser estudados
amplamente pela via
experimental.
II.Por que fazer MC? Economia de tempo, insumos e $$$.
Exploração de ambientes inacessíveis.
Testagem de condições experimentais
“irreais”.
Previsão de comportamento do sistema
modelado.
Boa parte dos
modelos físicos são
consolidados.
II.Por que fazer MC?
Os resultados
esperados têm limites
de validade bem
delimitados.
II.Por que fazer MC?
Graças ao grande número de
reproduções pelo qual cada modelo já
passou.
II.Por que fazer MC?
A vantagem é que já se sabe
o que esperar do fenômeno
modelado.
III.Vantagens de fazer MC
• O professor estará lançando
mão de uma técnica segura e
inovadora para ensinar ciências.
III.Vantagens de fazer MC
• A MC no ensino de ciências cria
um espaço de aprendizagem
dinâmico, interativo e lúdico.
• E permite aos alunos viver o
método científico na prática.
III.Vantagens de fazer MC
• MC no lab de informática da escola;
• Ou no computador de casa (EaD);
• Desenvolver pensamento autônomo;
• Aprendizagem sócio-interacionista;
• É possível “errar” múltiplas vezes.
III.Vantagens para o aluno
• O mesmo fenômeno pode ser aplicado e
modelado computacionalmente em
diferentes níveis de ensino;
• alterando os níveis de interação docente-
turma e de independência na realização
da atividade.
III.Vantagens para o Professor
Tipos de Modelos
• Segundo Bliss e Ogborn (1992):
– Modelos dinâmico/estáticos
• (variável tempo)
– *Modelos quantitativos
• (descrição matemática do fenômeno, relações
causa-efeito,...)
– + comum no meio acadêmico
Tipos de Modelos
– Modelos qualitativos
• (descrição do objeto e sua relação com o
mundo a ser modelado, precisa de grafos
semi-orientados)
• + comum no dia-a-dia
– Modelos semi-quantitativos
• (descrição ordinal de objetos X aumenta,
então Z diminui)
IV.Como implementar?
Cada área tem sua definição de “modelo”.
Um “modelo” permite descrever e representar estruturas significantes
e eventos de um determinado mundo.
IV.Como implementar?
Modelos contêm um
conjunto de regras que
governam o
funcionamento de suas
partes.
IV.De modelo a simulação
Muito próximo do
conceito de modelo,
esta o conceito de
simulação.
IV.De modelo a simulação
Uma “simulação”
objetiva imitar o
comportamento de um
fenômeno através do
uso de modelos.
IV.De modelo a simulação
São usados processos
iterativos com objetivo
de recriar um
comportamento.
Em geral, ferramentas
computacionais
permitem tanto
modelar um sistema
quanto simulá-lo.
IV.De modelo a simulação
V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• Easy Java Simulations
http://youtu.be/YJVYf-oRcdE
V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• Easy Java Simulations
http://youtu.be/maZ1dNhMRhM
V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• Modellus/WxMaxima/GNU Octave
V.Ambientes de MC para ensino de
ciências • NetLogo
http://youtu.be/YJVYf-oRcdE
V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• Small Basic
V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• OSP Tracker
V.Ambientes de MC para ensino de
ciências • OSP Tracker
V.Ambientes de MC para ensino de
ciências • OSP Tracker
V.Ambientes de MC para ensino de
ciências • OSP Tracker
PARTE 2
Simulação computacional (SC)
I. O que é simulação computacional?
II. Como pode ajudar no ensino de ciências?
III. Ambientes e aplicativos para SC
I.O que é simulação computacional?
• Computador+instruções+INPUTs
• Programa+INPUTs = OUTPUTs
Os outputs são analisados e
fornecem uma descrição de que
ocorre com o sistema estudado.
I.O que é simulação computacional?
• Dependendo da complexidade
de descrição mecanística do
sistema, os outputs podem ser
mais ou menos realistas.
I.O que é simulação computacional?
I.O que é simulação computacional?
II.Como pode ajudar no ensino de
Ciências
• O ideal seria simular algo
que integrasse a Física, a
Química e a Biologia em um
único e grande projeto de
pesquisa-ensino.
• Biomoléculas é uma boa resposta!
• Líquidos é outra!
• Soluções aquosas de biomoléculas é melhor ainda!
II.Como pode ajudar no ensino de
Ciências
III.Ambientes e aplicativos para SC
• PhET
http://youtu.be/n0zN57l23HE
• PhET
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=yCczdJ5TPis
• Molecular Workbench
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=_vL61l_1uT4
• Easy Java Simulations
• Também serve para fazer simulação, só
que exige programação dos modelos
matemáticos.
III.Ambientes e aplicativos para SC
• NetLogo
• Exige programação, mas já vem com
vários modelos pré-programados e
classificados por área do conhecimento.
III.Ambientes e aplicativos para SC
• Small Basic
• Necessita programação, mas é muito
simples e fácil de aprender.
III.Ambientes e aplicativos para SC
• Scratch
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=MRkDTKnObzY
• Chem Collective Virtual Chemistry Lab
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=IUNNSK-30_E
• Solar System Scope
III.Ambientes e aplicativos para SC
• PHUN
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=d8SWm2RViuA
• WebMo/YASARA/ArgusLab
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=5NRxvHDx1Wc
Modelagem de uma molécula
Campo de Força
ETOTAL = Eestiramento + Edef angular +
Eestir-def ang + Etorsional +
EvdW + Eeletrostática
Modelagem de uma molécula
Energia de estiramento da ligação
Modelagem de uma molécula
Energia de deformação angular
Modelagem de uma molécula
Energia de estiramento-deformação angular
Modelagem de uma molécula
Energia de torsão
Modelagem de uma molécula
• Energia de interações de VdW
Modelagem de uma molécula
Energia de interações de VdW
http://chemistry.gsu.edu/Glactone/modeling/MMintro.html
Docking Molecular
Técnica de simulação
computacional que busca
encontrar a melhor
configuração ligante/proteína
tanto em termos energéticos
quanto espaciais.
Docking Molecular
A técnica não faz uso de formalismo
mecânico-estatístico.
Além do CF, uma nova função é
introduzida: Função de Score
Função de Score
DGligação = DGvdw
+ DGhidrofóbico
+ DGlig-H
+ DGH-bond (chg)
+ DGdeformação
+ DG0
Aplicando o Docking Molecular
Vamos o ArgusLab
para estudar a enzima glicolítica
hexoquinase (1dgk).
Aplicando o Docking Molecular
Aplicando o Docking Molecular
Resultados Molécula Fórmula estrutural Geometria otimizada
a-D-alopiranose
a-L-alopiranose
b-D-alopiranose
b-L-alopiranose
Resultados Molécula Fórmula estrutural Geometria otimizada
a-D-galactopiranose
a-L-galactopiranose
b-D-galactopiranose
b-L-galactopiranose
Resultados Molécula Fórmula estrutural Geometria otimizada
a-D-glicopiranose
a-L-glicopiranose
b-D-glicopiranose
b-L-glicopiranose
Resultados Molécula Fórmula estrutural Geometria otimizada
a-D-manopiranose
a-L-manopiranose
b-D-manopiranose
b-L-manopiranose
Resultados
ENERGIA (unids.
Atômicas - ua)
ENERGIA(AQ)
(au)
MOMENTO DIPOLO
(Debye) ÁREA (Å2) PSA(Å2) VOLUME(Å3)
a-D-alopiranose -687,14586 -687,169821 2,73 180,8 96,6 157,74
a-L-alopiranose -687,134464 -687,15962 4,09 184,69 103,629 158,44
b-D-alopiranose -687,138827 -687,163505 3,7 181,62 99,881 157,99
b-L-alopiranose -687,137669 -687,16138 3,25 183,27 101,999 158,33
a-D-galactopiranose -687,145249 -687,167196 2,78 183,88 101,304 158,15
a-L-galactopiranose -687,144727 -687,176586 1,88 176,44 93,939 156,98
b-D-galactopiranose -687,1427 -687,165857 4,78 184,62 102,072 158,2
b-L-galactopiranose -687,136902 -687,161527 3,47 176,62 95,212 157,36
a-D-glicopiranose -687,145499 -687,169378 0,69 185,4 103,39 158,41
a-L-glicopiranose -687,13997 -687,16293 4,2 180,13 98,957 157,84
b-D-glicopiranose -687,143649 -687,168646 2,51 187,75 103,698 158,37
b-L-glicopiranose -687,142292 -687,165999 2,54 177,73 95,655 157,48
a-D-manopiranose -687,149004 -687,172007 1,69 184,44 101,915 158,24
a-L-manopiranose -687,132219 -687,157243 3,25 184,2 103,47 158,55
b-D-manopiranose -687,149377 -687,169549 3,25 183,3 100,248 157,93
b-L-manopiranose -687,139737 -687,163599 2,79 180,54 98,73 158,07
Resultados/Docking Moléculas MolDock Score Rerank Score Hbond
a-D-alopiranose -65,3923 -71,7574 -14,3161
a-L-alopiranose -78,631 -76,2144 -14,3058
beta-D-alopiranose -72,9312 -61,3759 -8,10678
beta-L-alopiranose -71,9327 -75,9491 -14,5005
a-D-galactopiranose -74,985 -79,6437 -14,1873
a-L-galactopiranose -76,1342 -73,2098 -13,2078
beta-D-galactopiranose -82,7519 -80,9194 -16,1615
beta-L-galactopiranose -71,0916 -74,2167 -14,4604
a-D-glicopiranose -85,0704 -85,842 -18,6305
a-L-glicopiranose -82,4353 -79,1487 -15,4612
beta-D-glicopiranose -87,3181 -81,9659 -16,2363
beta-L-glicopiranose -72,4453 -77,307 -15,2419
a-D-manopiranose -80,8761 -83,972 -17,0952
a-L-manopiranose -151,342 -138,164 -21,9009
beta-D-manopiranose -86,5222 -88,024 -17,5411
beta-L-manopiranose -71,4598 -77,4335 -11,4605
Aplicando o Docking Molecular
Resultados
Complexo a-D-glicopiranose/hexoquinase
Complexo a-L-manopiranose/hexoquinase
Conclusão
Complexo a-D-glicopiranose/hexoquinase Complexo a-L-manopiranose/hexoquinase
A a-D-glicose e a
a-D-manose são
os ligantes
preferenciais da
hexoquinase.
Exatamente
como
observado
experimental
mente.
PARTE 3
Objetos Virtuais de Aprendizagem
Segundo o Learning Standards Technologies Comittee, um OVA é
“qualquer entidade digital ou não digital, auto-contida e reutilizável, com um objetivo
educacional claro, contendo pelo menos três componentes externos e editáveis: conteúdos, atividades de aprendizagem e elementos de
contexto”.
I.Características dos OVA
•São auto-contidos: cada
OVA pode ser usado de
forma independente.
I.Características dos OVA
• São Reutilizáveis: pode ser
usado em múltiplos
contextos/propósitos, ou seja,
pode ser usado de mais de
uma forma diferente da
originalmente pretendida.
I.Características dos OVA
• Objetivos educacionais claros:
conteúdos tradicionais
comportam diversas horas-
aula, um OVA representa uma
unidade didática comportada
em um período de 2 a 15
minutos-aula.
I.Características dos OVA • Podem ser agregados.
• Conteúdos digitais com objetivos didáticos
variados podem ser agrupados em
repositórios virtuais (sites criados
especificamente com essa finalidade) ou
incorporados em pacotes (livros
eletrônicos, hipermídias, etc), podendo
compor uma biblioteca virtual de suporte a
um curso.
I.Características dos OVA • Metadados: um OVA deve possuir
uma estrutura externa de
informação, que facilite sua
identificação, armazenamento e
recuperação por ferramentas de
busca da web
II.Estrutura dos OVA
• Conteúdo
• Os elementos que serão utilizados
para proporcionar a experiência
de aprendizagem assistida por
computador.
II.Estrutura dos OVA
• Atividades de aprendizagem
• A sucessão de conteúdos,
elementos de hipermídia,
exercícios, jogos, questões,
etc, incorporados no OVA.
II.Estrutura dos OVA
•Elementos de contexto
• Ou metadados palavras ou
associações curtas de palavras
e breves descrições incluídos
no OVA que facilitam sua
recuperação pelos mecanismos
de pesquisa da Web.
III.Repositórios
• Em língua portuguesa
• Fábrica Virtual MEC/RIVED
III.Repositórios
• Portal do Professor MEC
III.Repositórios
• Dia a dia educação
III.Repositórios
• Dia a dia educação
III.Repositórios
• LAPEF USP
III.Repositórios
• Ciência a mão - USP
III.Repositórios
• Laboratório Virtual USP
III.Repositórios • Micro & Gene – Biologia USP
III.Repositórios • Soft Ciências
III.Repositórios • CopyLeft Pearson
III.Repositórios • Domínio Público
III.Repositórios • CESTA – Coletânea de Entidades de Suporte ao Uso
da Tecnologia na Aprendizagem
III.Repositórios • Molecular Workbench
III.Repositórios Outros repositórios em língua estrangeira
Merlot – Online Learning Material
http://www.merlot.org/merlot/index.htm
Science Netlinks
http://sciencenetlinks.com/collections/
Wisc Online
http://www.wisc-online.com/
Profetic – Intégration des TIC et nouvelle
pédagogie universitaire
http://www.profetic.org/spip.php?rubrique19
Atividades
PARTE 4
Atividades práticas
I. OVA
a) Escolha um OVA de um dos repositórios
apresentados e explore-o.
b) Realize algumas capturas de tela com a ajuda
do Jing (instalado nos computadores do Lab).
c) Crie uma micro-aula no Google Docs
envolvendo o uso desse OVA.
Atividades práticas
II.NET LOGO
a) Execute o NetLogo instalado no computador
do laboratório.
b) Execute “File > Open > Models Library”.
c) Escolha uma das categorias abaixo: • Biology: Sugestões AIDS, Cooperation, Muscle
Development, Termites, Tumor, Wolf Ship Predation
• Chemistry & Physics: Sugestões Buffer, Enzime
Kynetics, Crystalization basic, Gas Lab, Heat (boiling),
Mechanics (Random balls), Radioactivity (Decay),
Waves (Wave machine)
Atividades práticas
II.NET LOGO
d) Selecione e execute uma simulação.
e) Elabore uma apresentação curta contendo
capturas de tela das simulações e dos
gráficos.
f) Discuta o signifcado dos resultados obtidos.
g) Tente correlacionar a simulação com uma ou
mais unidades didáticas de Ciências.
Atividades práticas
III.OSP TRACKER
a) Para essa tarefa, vou publicar alguns vídeos
de experimentos de Física filmados por mim.
Vocês poderão acessá-los no MOODLE.
b) Leiam esse tutorial e tentem baixar e instalar o
Xuggle e o Tracker nos seus computadores
pessoais.
c) Reproduzam os procedimentos descritos no
tutorial.
Atividades práticas
III.OSP TRACKER
d) Aqui vou dar duas opções:
1) Eu forneço um vídeo similar ao já analisado
e vocês devem refazer as análises segundo
os procedimentos já descritos.
2) Vocês criam um novo vídeo e o analisam.
e) Gere uma apresentação no Google Docs
contendo os resultados e conclusões obtidas.
FIM