Neurofeedback e Biofeedback – Fundamentos e Prática Clínica

Caros colegas,

Em função de  questões e emails que eu venho recebendo, decidimos modificar o curso “Biofeedback na Prática Clínica” para “Neurofeedback e Biofeedback – Fundamentos e Prática Clínica” de modo a abranger questões pertinentes ao uso da técnica de neurofeedback.

http://educareinstitute.com.br/ver/curso/neurofeedback-e-biofeedback-fundamentos-e-pratica-clinica-presencial-em-sao-paulo-11-de-junho/

O biofeedback e o neurofeedback são técnicas de autorregulação psicofisiológica, que contribuem para a ampliação do estado de consciência acerca de si mesmo, facilitando a integração corpo-mente. Ambas as técnicas utilizam sensores e softwares para o monitoramento fisiológico e, através do mecanismo de retroalimentação por condicionamento operante, o paciente é capaz de aprender a autorregular diminuindo respostas disfuncionais como, por exemplo, as respostas de palpitação cardíaca, sudorese na palma das mãos ou pensamentos invasivos, tão comuns em pacientes com transtornos de ansiedade.

Nesse curso introdutório, você terá uma visão geral de ambas as técnicas de treinamento e de suas aplicações. Você aprenderá acerca dos tipos de avaliação utilizadas para o neurofeedback (introdução) e também como fazer uma avaliação acercado equilíbrio do sistema nervoso autonômico, utilizando dados da variabilidade da frequência cardíaca (atividade prática)

Ao concluir esse curso você será capaz de identificar, no seu paciente, sintomas que estejam relacionados ao desbalanço entre os sistemas simpático e parassimpático, além de conhecer ferramentas que poderão ser usadas para o manejo do paciente. Será realizada demonstração de equipamentos e orientações sobre como utilizá-los no contexto clínico.

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Carga horária: 8hs

 

Ementa:

  • Biofeedback
    • O que é?
    • Biofeedback X Neurofeedback
    • Modalidades?

 

  • O cérebro e o sistema nervoso autonômico
    • Reações fisiológicas e estados psico-emocionais: uma via de mão dupla
    • Introdução ao funcionamento do cérebro e as áreas de Brodmann
    • Conceitos EEG e ritmos corticais

 

  • Avaliação
    • QEEG X avaliação de baixo custo: vantagens e desvantagens
    • Avaliando o equilíbrio autonômico através da variabilidade da frequências cardíaca (HRV)

 

  • Aplicações e Parte prática
    • Estudo de caso
    • Demonstração

Inscrições pelo site da Educare Institute.

Aplicações do Neurofeedback, Parte 1: Infância e Adolescência

Cada vez mais profissionais e pacientes tem me questionado sobre as possíveis aplicações do neurofeedback. De certo modo, é difícil enumerar todas as possibilidades de aplicação, pois a cada dia novas pesquisas com resultados promissores vem surgindo. Porém, apresento aqui uma visão geral das intervenções mais consolidadas na infância e adolescência. Ao final, uma lista de referências (em inglês) com links (algumas vezes e possível ler apenas o abstract) de artigos nos quais eu me baseei para produzir esse post.

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Os primeiros estudos acerca da possibilidade de autoregulação biológica voluntaria datam de 1950, quando o termo biofeedback foi cunhado por Neal E. Miler. As pesquisas e os investimentos no campo variaram a cada década, sendo que nos últimos anos os avanços tecnológicos facilitaram o acesso aos equipamentos, tornando o tratamento mais acessível, e facilitaram a mensuração dos efeitos da técnica.

Dentre as intervenções realizadas para o tratamento de transtornos da infância e adolescência, têm ganhado destaque os resultados obtidos principalmente no Transtorno de Déficit de Atenção e Ansiedade (TDAH). Os artigos de revisão de literatura sobre os efeitos do neurofeedback nesse transtorno pediátrico demonstram efeitos positivo da técnica na redução dos sintomas de desatenção e impulsividade, e menores efeitos sobre a hiperatividade. Os protocolos treinados, de modo geral, envolvem a redução de ondas lentas e aumento do ritmo de 12-15hz, especialmente na região sensório motora. O tratamento para essa condição tende a durar entre 30 e 40 sessões e é atualmente reconhecido pela Associação Americana de Pediatria como uma intervenção eficaz para melhora do TDAH.

A utilização da técnica em crianças do Transtorno do Espetro Autista também tem demonstrado resultados promissores, com redução em sintomas nas escalas de autismo e melhoras cognitivas. De modo geral, o lobo frontal e a região sensório motora têm sido estimulados nesses estudos, com foco na redução das ondas lentas. No entanto, o número de estudos ainda é pequeno e salienta-se a necessidade de intervenções psicossociais para a melhora global desses pacientes.

Pacientes com Dificuldades de Aprendizagem demonstram melhoras com o tratamento, especialmente em habilidades atencionais. Após a intervenção, pesquisadores afirmam que as crianças melhoraram os escores globais e de performance na escala Wechsler de Inteligência. No tratamento da Dislexia, foi observada melhora na capacidade de soletramento das crianças que treinaram os ritmos de ondas cerebrais com neurofeedback.

 

Como funciona?

O princípio de funcionamento do neurofeedback é baseado na capacidade de associação e aprendizagem do nosso cérebro. Utilizando-se sensores capazes de captar respostas biológica cerebrais (mais comumente respostas de ativação cortical) é possível o treinamento de autoregulação, através da retroalimentação biológica. Na pratica, a resposta captada é utilizada pelo próprio paciente como informação para que ele aprenda a regular essa resposta, muitas vezes controlando um filme, um game ou produzindo notas musicais (no caso, essas mídias são controladas pelos padrões de ativação registrados).

Depois de um certo número de sessões, o organismo desenvolve a capacidade de manter essa regulação, mesmo fora do ambiente clinico, trazendo melhoras globais no funcionamento e performance do paciente.

É importante ressaltar a importância de uma boa anamnese e avalição do paciente, de modo que o protocolo seja personalizado de acordo com as necessidades e demandas individuais.

Entre em contato para saber como o neurofeedback pode ajudar!

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Artigos:

Londero I, Gomes JS. Neurofeedback hemoencefalográfico (HEG): possibilidades de aplicações no campo da saúde. Ciência e Cognição. 2014; Vol 19(3) 307-314.

Arns M, de Ridder S, Strehl U, Breteler M, Coenen A. Efficacy of neurofeedback treatment in ADHD: the effects on inattention, impulsivity and hyperactivity: a meta-analysis. Clinical EEG and neuroscience. 2009; 40(3):180-189.

Micoulaud-Franchi JA, Geoffroy PA, Fond G, Lopez R, Bioulac S, Philip P. EEG neurofeedback treatments in children with ADHD: an updated meta-analysis of randomized controlled trials. Frontiers in human neuroscience. 2014;8.

American Academy of Pediatrics. Evidence-based child and adolescent psychosocial interventions. 2012.

Coben R, Linden M, Myers TE. Neurofeedback for autistic spectrum disorder: a review of the literature. Applied Psychophysiology and Biofeedback. 2010; 35(1): 83-105.

Nazari MA, Mosanezhad E, Hashemi T, Jahan A. The effectiveness of neurofeedback training on EEG coherence and neuropsychological functions in children with reading disability. Clinical EEG and Neuroscience. 2012; 43(4):315-322.

Simkin, D. R., Thatcher, R. W., & Lubar, J. (2014). Quantitative EEG and Neurofeedback in Children and Adolescents: Anxiety Disorders, Depressive Disorders, Comorbid Addiction and Attention-deficit/Hyperactivity Disorder, and Brain Injury. Child and adolescent psychiatric clinics of North America,23(3), 427-464.

 

A Transposição de Conhecimentos da Neurociência Cognitiva para a Educação

Freqüentemente, profissionais que aplicam a bateria de avaliação cognitiva ProA (www.sina-psi.com/proa) apresentam dúvidas como “meu cliente teve baixo desempenho na tarefa de  aritmética da bateria ProA, mas as notas dele em matemática são acima da média da turma dele”, e vice-versa. Ou ainda “ok, meu cliente tem baixo desempenho na habilidade “X” da tarefa ProA, e o que eu faço agora? Isso significa que ele não é bom ou que tem um déficit?”

O artigo “Neurociência e Educação: um diálogo possível” possibilita uma excelente reflexão sobre esse tema e lê-lo me instigou a postar sobre a compreensão das dificuldades de aprendizagem em função dos resultados obtidos na bateria ProA. Um dos enfoques do artigo envolve as dificuldades de leitura; portanto, vou usar como exemplo o processo de aprendizagem da matemática.

Para o cérebro, compreender o que é um número e seu significado é diferente de estimar quantidades de objetos agrupados. Diferentes áreas cerebrais estão envolvidas nesses processos. Sabe-se que o cérebro humano apresenta uma habilidade inata de senso numérico, relacionada à percepção de conjuntos de objetos, porém a compreensão do número 50, por exemplo, requer uso de categorizações e conceitos lingüísticos específicos. Estudantes com dislexia, por exemplo, podem apresentar dificuldade na aprendizagem matemática em função da dificuldade do processamento lingüístico, e não necessariamente da compreensão da aritmética, por exemplo. Ou seja, os mecanismos cognitivos e áreas cerebrais envolvidos em suas dificuldades, incluindo as dificuldades na matemática da sala de aula, podem abranger mais aqueles ligados à linguagem e não ao processamento aritmético em si.

Deve-se considerar, ainda, que o desenvolvimento do raciocínio matemático não envolve apenas a compreensão e execução de cálculos aritméticos e nem tão somente o desenvolvimento do conceito de número ou da compreensão de problemas lógicos. A capacidade de representar as dimensões de objetos e as relações entre eles no espaço assume significativa importância nesse processo.

E, além de todas essas habilidades cognitivas “frias” que permeiam a aprendizagem matemática, existem ainda fatores motivacionais e emocionais ligados aos processos de aprendizagem, os chamados processos “quentes”, que podem virar um aliado ou um entrave no para a consolidação do conhecimento. O estresse, assim como o prazer, influencia a maneira de como o cérebro filtra e processa as informações, seja no momento em que essa está sendo passada ao aluno ou no momento em que ele precisa resgatá-la da memória e “mostrar” o quanto aprendeu. Assim, os processos envolvidos na memorização e resgate de informação, assim como os atencionais, também devem ser considerados enquanto fatores envolvidos na aprendizagem matemática.

As pesquisas realizadas com Proa apontam que a tarefa de memória de trabalho visuo-espacial possui validade preditiva (87%) de alunos com dificuldades de aprendizagem em matemática (N=348). Nessa pesquisa, isso significa que os alunos que apresentaram maior dificuldade na habilidade de memória de trabalho visuo-espacial também apresentaram as notas mais baixas em matemática. Esse achado vem ao encontro de diversos estudos científicos e deve ser levado em consideração ao analisar-se o relatório gráfico das tarefas em função do histórico e queixa do aluno.

Mas, de modo algum, o desempenho na tarefa de memória de trabalho visuo-espacial pode ser considerado isoladamente na compreensão da dificuldade ou da dinâmica de aprendizagem matemática. Um aluno que tenha excelente desempenho nas tarefas ProA, incluindo memória de trabalho e aritmética, pode ter dificuldade persistente em sala de aula na disciplina de matemática e não se pode deixar de investigar outros fatores que possam estar envolvidos. Os resultados da bateria de tarefas ProA devem ser usados como indicadores do desempenho cognitivo, mas vimos que o desenvolvimento da habilidade matemática (e suas dificuldades) envolve uma gama de processos cognitivos e, além disso,  pode estar sendo influenciada por variáveis como motivação, dificuldade na compreensão da funcionalidade desse conhecimento na própria vida, dificuldades instrucionais, entre outras.

A transposição de um conhecimento teórico para a prática vai além da compreensão do conceito em si: envolve a compreensão da dinâmica de cada indivíduo. Nesse momento, não me refiro mais ao aluno que, em seu processo de aprendizagem formal, possa não vincular o conteúdo da sala de aula ao seu dia a dia. Me refiro aos profissionais que (assim como eu) são requisitado, em seu próprio processo de aquisição do conhecimento, a transpor resultados numéricos de desempenho a contextos educacionais e ao repertório de comportamentos do aluno.

Os avanços nos estudos sobre o funcionamento do cérebro têm trazidos informações preciosas sobre os mecanismos cognitivos e emocionais envolvidos nos processos de aprendizagem. Porém, transpor esse conhecimento para a prática da sala de aula ou de metodologias educacionais é um passo muito além de pesquisar processos básicos e, em muitas situações, pode encontrar diversas barreiras. Questiono-me se, em algum grau, essa dificuldade não é análoga aquela do aluno que decora a tabuada, por exemplo, mas não vê sentido prático de usá-la no dia a dia; então, ele “decora conceitos” que pensa que não serão usados além do ditado e da prova. Espero que essa seja uma idéia ultrapassada, e que os conhecimentos obtidos a partir dos estudos sobre o funcionamento do cérebro sejam compreendidos, cada vez mais, à luz prática e não memorizados e decorados como “modismos”.

Há 10 anos esses questionamentos me levaram ao Laboratório de Neurociência do Esporte e Exercício (atual Laboratório de Educação Cerebral) da Universidade Federal de Santa Catarina, coordenado pelo professor Dr. Emílio Takase onde folheei os primeiros livros sobre neurociência cognitiva. Hoje, a bateria ProA representa apenas o primeiro passo da Sina-Psi e do Laboratório de Educação Cerebral no desenvolvimento de tecnologias para Educação Cerebral.

O diálogo entre Neurociência e Educação não é apenas possível, mas necessário e promissor!

PROA: SOFTWARE COM VALIDADE PREDITIVA DE ALUNOS COM DIFICULDADES DE APRENDIZAGEM EM MATEMÁTICA.

O resumo a seguir recebeu Menção Honrosa no congresso COMPUTER ON THE BEACH, realizado entre 29 de abril de 2011 e 01 de maio. Nesse post apresento o resumo premiado. Vocês podem obter mais informções sobre o software no sitewww.sina-psi.com/proa.

Parabéns ao prof. Dr. Emílio Takase, do Laboratório de Educação Cerebral (LEC) do Departamento de Psicologia – Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) – Florianópolis – SC, e à equipe Sina-Psi, composta po mim (July Silveira Gomes), Daniel Priori e Caroline Di Bernardi Luft por todo o esforço desenvolvido com foco na Educação Cerebral!

Você pode visitar o site do congresso pelo endereço: http://www.computeronthebeach.com.br/2011/

ProA: software com validade preditiva de alunos com dificuldades de aprendizagem em matemática.

Ma. July S. Gomes1,2, Ma.Caroline Di Bernardi Luft1,2, Daniel Priori2, Dr. Emílio Takase1

1Laboratório de Educação Cerebral (LEC) – Departamento de Psicologia – Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) – Florianópolis – SC – Brasil

2 Sina-Psi – Serviço Integrado de Neurociência Aplicada e Psicologia -Florianópolis – SC – Brasil

july@sina-psi.com, caroluft21@yahoo.com.br, danpriori@sina-psi.com, takase@educacaocerebral.com

1. Resumo Expandido

O uso de jogos computadorizados, enquanto instrumentos para aprendizagem educacional, tem sido enfatizado nos últimos anos [Silveira, 1998; Moratori, 2003], porém, o uso para avaliação ainda é incipiente. Tarefas e testes computadorizados vêm ganhando evidência, e apresentam diversas vantagens em relação às avaliações em formato “lápis e papel”, como: maior fidedignidade nos dados obtidos; ampliação da capacidade de aleatorização dos estímulos, de medidas repetidas e do controle do período de apresentação; possibilidade de mensuração de intervalos de tempo em unidades milimetricamente fracionadas; facilidade na tabulação e armazenamento dos dados e aumento da fidedignidade para obtenção de variações entre sujeitos, e não apenas entre grupos [Parsons, Silva, Pair, & Rizzo, 2008]. Quanto às dificuldades de aprendizagem, diferentes autores têm enfatizado o papel da memória de trabalho enquanto mecanismo básico para o desenvolvimento da habilidade matemática, assim como um componente geral da aprendizagem escolar [Alloway, Gathercole, 2009].

O objetivo desse trabalho é apresentar as características do sistema de avaliação cognitiva ProA, uma bateria computadorizada composta por 4 tarefas cognitivas capazes de diferenciar alunos com dificuldades e facilidade em matemática [Luft et al 2010]. As tarefas avaliam os seguintes domínios cognitivos: atenção seletiva, memória de trabalho, habilidade visuo-espacial e habilidade aritmética. O sistema apresenta formato jogo e é aplicado online, em um ambiente amigável, possibilitando avaliação em larga escala.

Rastrear as habilidades cognitivas relacionadas à aprendizagem de um grande número de alunos, com fidedignidade e mantendo-os concentrados na tarefa, é uma inovação no campo da avaliação cognitiva. A finalidade de tal rastreamento é identificar alunos com maior risco de desenvolver baixo desempenho escolar. No entanto, para identificar tais dificuldades com base no desempenho cognitivo nas tarefas da bateria ProA, foi necessário inspecionar-se os escores (velocidade de resposta e acurácia) em cada tarefa de cada aluno individualmente. Considerando que as relações entre habilidades cognitivas e desempenho escolar não são lineares, uma rede neural artificial supervisionada (multilayer perceptron com três camadas) foi treinada com os dados de 348 alunos de uma escola, a fim de identificarem-se aqueles com baixo desempenho em matemática (com base nas notas bimestrais). Utilizando 60% dos dados para treinamento, 15% validação e 15% teste, a rede obteve uma acurácia geral de 87.1% (treinamento), 82% (validação) e 87% (teste). Esses são resultados preliminares de um projeto que envolverá o desenvolvimento de um sistema que integre a rede aos jogos e funcione online, em tempo real. Assim, uma vez identificado o risco, maior atenção poderá ser dada ao aluno, ou mesmo encaminhamento a profissionais especializados, a fim de evitar frustração e preconceito devido ao baixo desempenho escolar.

A opção por um sistema online deu-se com o propósito de facilitar a distribuição, manutenção e utilização do mesmo para seus usuários que, por sua vez, não têm o trabalho de instalá-lo em seus computadores. O software foi desenvolvido em plataforma Adobe Flash para recursos do sistema como os jogos e elementos gráficos nos relatórios de avaliação cognitiva. Para processamento dos dados que estão armazenados em banco de dados MySQL e na geração da interface do cliente foi utilizado a plataforma PHP em servidor Linux de alta capacidade e largura de banda. Assim, suporta facilmente a demanda do tráfego de dados online entre o computador cliente e o servidor. A comunicação entre os dois é realizada em ambiente criptografado, garantindo a segurança e sigilo dos dados.

Referências

Alloway T. P., Gathercole S.E., Kirkwood H. and Elliott J. (2009). The cognitive and behavioral characteristics of children with low working memory. Child development, 80(2):606-21

Luft, C. B., Gomes, J. S., Priori, D., Takase, E. (2010). Desempenho cognitivo de estudantes com dificuldade e facilidade em português e matemática: um estudo de validade ecológica. In: I Congresso Internacional de Neuropsicologia e Neuropsiquiatria, 2010, Goiânia. Dementia & Neuropsychologia. São Paulo, 4:90-91.

Moratori, P. B. (2003) Porque utilizar jogos educativos no processo de ensino aprendizagem. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Disponível em: http://www.nce.ufrj.br/ensino/posgraduacao/strictosensu/ginape/publicacoes/trabalhos/PatrickMaterial/TrabfinalPatrick2003.pdf

Parsons, T. D., Silva, T. M., Pair, J., & Rizzo, A. A. (2008). Virtual environment for assessment of neurocognitive functioning: virtual reality cognitive performance assessment test. Stud Health Technol Inform, 132, 351-356.

Rotzer S, Loenneker T, Kucian K, Martin E, Klaver P, von Aster M. (2009) Dysfunctional neural network of spatial working memory contributes to developmental dyscalculia. Neuropsychologia, 47(13):2859-65

Silveira, S. R. Barone, D. A. C. (1998). Jogos Educativos Computadorizados utilizando a Abordagem de Algoritmos Genéticos. In: IV Congresso RIBIE, Brasília. Disponível em: http://www.url.edu.gt/sitios/tice/docs/trabalhos/151.pdf

As funções executivas e desempenho escolar em matemática

Ah, esse cérebro que funciona tão bem para algumas coisas e nem tanto para outras…

Ele é capaz de fazer cálculos maravilhosos instantaneamente! Por exemplo, na hora de atravessar a rua, é possível perceber a velocidade do carro que está vindo, calcular a distância entre o carro e o nosso corpo, imaginar nossa velocidade de caminhada, juntar tudo isso e, numa fração de segundos, tomarmos nossa decisão de atravessar, ou não, a rua. E esse processo é quase instantâneo. Basta olhar e já temos um palpite sobre atravessar ou não.

O cérebro está apto para fazer certos tipos de “cálculos” automaticamente, desde muito cedo. Se você colocar um conjunto de 20 biscoitos de chocolate em um lado de uma mesa, e colocar um conjunto com 10 do outro lado e perguntar para uma criança, que ainda não tenha aprendido a falar, qual ela prefere, ela será capaz de discriminar qual tem mais e fará sua escolha baseada nessa percepção.

Mas ao iniciarem a fase escolar, algumas crianças apresentam muito mais dificuldades que outras para acompanharem a turma. Essa dificuldade pode ser generalizada ou pode estar mais relacionada a algumas disciplinas. Para algumas crianças e adolescentes, com o passar dos anos, essa dificuldade pode ficar mais específica e evidente. Outras crianças, no entanto, conseguem superá-las.

Mas qual habilidade cerebral influencia no desempenho escolar?

A resposta a essa pergunta é bem complexa, e deve considerar uma série de fatores, que podem ser específicos à criança ou mais gerais, em função da faixa etária, diagnóstico e ambiente educacional.

Vou me deter aqui aos achados que a equipe Sina-Psi obteve através de uma pesquisa que está sendo realizada junto ao Colégio Salesiano, Itajaí-SC , relacionando as notas dos 5 alunos com  melhor rendimento e dos 5 com maiores dificuldade (menores notas) na disciplina de matemática, em todas as turmas a partir do 5º. ano, e o desempenho desses alunos nas tarefas cognitivas do sistema ProA.

Verificou-se que as principais variáveis do ProA juntas, conseguem predizer aproximadamente 90% dos casos com dificuldade e facilidade. Ou seja, os alunos com as melhores notas, tiveram bom-excelente desempenho nas tarefas ProA e os alunos com mais dificuldades, tiveram o desempenho prejudicado principalmente nas duas tarefas de funções executivas (atenção seletiva e memória de trabalho).

Isso mesmo!!! Das 4 tarefas que compõem o sistema ProA – atenção seletiva, memória de trabalho, habilidade visuo-espacial e habilidade aritmética – as que mais apresentaram correlação com o desempenho em matemática foram atenção seletiva e memória de trabalho, seguidas da habilidade visuo-espacial. O desempenho na tarefa de aritmética foi o que menos teve correlação com as notas escolares em matemática.

Veja os indicadores gerais de desempenho de um aluno, como exemplo:

a) Aluna da 6ª. série, 12 anos. Ela apresenta baixo desempenho em matemática.

Nas tarefas ProA, seu desempenho em aritmética está dentro do esperado para a faixa etária ( seu escore foi 0,37; a referência de esperado é -1 ou +1 desvio padrão em relação à média). Já nas tarefas de atenção e memória de trabalho, seu desempenho está abaixo da média para a sua faixa etária (-1,90 e -1,72 desvios padrões, respectivamente).

Desempenho geral de aluna 12 anos nas tarefas ProA

Por que as funções executivas influenciaram mais o desempenho em matemática que a habilidade aritmética?

As funções executivas (FE) são funções desempenhadas pelos lóbulos frontal e pré-frontal do nosso cérebro e que facilitam nossa adaptação diária. Possibilitam o planejamento e organização do comportamento, inibindo respostas ou atrasando recompensas. As FEs são consideradas processos cognitivos superiores de controle e regulação, responsáveis pela interação contínua entre mecanismos comportamentais automatizados (que implicam “baixo” processamento cognitivo) e comportamentos orientados para meta (considerados de “alto” processamento cognitivo). A atenção seletiva e a memória de trabalho são FE básicas, e são consideradas a base para o desenvolvimento das FE superiores, como tomada de decisão e pensamento estratégico.

A atenção seletiva é a capacidade de selecionar um estímulo ao qual focar atenção em detrimento de outro(s), e a tarefa de cores e palavras de Stroop é considerado um experimento clássico para verificar o desempenho da atenção seletiva. Veja abaixo o experimento original de Stroop e a tarefa de atenção seletiva ProA.

Tarefa clássica Stroop

Tarefa de atenção seletiva ProA

A memória de trabalho é a capacidade de armazenar e manipular informações em função de alguma meta ou objetivo e envolve processos como reter a informação por um breve período de tempo e resgatar essas informações para serem utilizadas. Veja abaixo a tarefa de memória de trabalho ProA.

Tarefa de memória trabalho ProA

O lobo frontal, que é a região mais requisitada em tarefas de funções executivas e seu processo de amadurecimento ocorre até o final da adolescência e início da fase adulta. Sendo assim, é normal e esperado que, quanto mais jovem for a criança, maior a dificuldade em ter “comportamentos executivos”.

Voltando ao exemplo da criança e dos biscoitos de chocolate, comentado acima: Se você chegar para um adolescente e perguntar se ele prefere os 20 biscoitos imediatamente ou se ele prefere esperar para comer apenas 1 biscoito após a janta e assim ganhar uma quantia em dinheiro (reforço), ele provavelmente escolherá a segunda opção, enquanto que a criança muito nova permanecerá com a primeira opção.

Para a criança é muito mais difícil ter esse controle inibitório. Na situação descrita, entendemos que o adolescente já adquiriu a noção do valor do dinheiro e que a criança ainda não e, por isso, para ele é mais fácil aguardar para receber a recompensa. Mas mesmo que você proponha para um criança 1 biscoito agora ou 5 após a janta, dependendo da idade ela vai querer o biscoito agora {e muito provável que queira os outros 5 também (risos)}.

A relação entre as FE e a aprendizagem matemática tem sido apontada por diferentes autores (veja a lista de referência abaixo). Para o aluno ter um bom desempenho escolar em matemática, seu raciocínio precisa ir além da noção de quantidade (onde te mais biscoitos) e também além da compreensão aritmética (2+2=4).

Ele precisa acompanhar o raciocínio do professor, selecionar as partes da explicação que são mais importantes, relacionar aquilo que o professor está falando com informações que já existem na sua memória, construir abstrações sobre os números e suas relações, sem que aparentemente essas informações tenham aplicabilidade prática na sua vida…. ufa

Você pode estar pensando que todos nós passamos por tudo isso em diversas situações de aprendizagem… e para o jovem em idade escolar esses processos são necessários em outras disciplinas também.

Eu concordo. E o que a pesquisa realizada pela equipe Sina-Psi destaca é que as FE executivas são fundamentais nos processos de aprendizagem escolar, inclusive na matemática, e que o baixo desempenho em tarefas executivas, como as propostas pela ProA, tem papel um papel muito forte no desempenho escolar do aluno. Mesmo que ele compreenda a aritmética básica, mesmo que ele saiba que “4+7-2=9”, para realizar esses cálculos mentalmente, para realizar operações matemáticas mais complexas, para resolver problemas e desenvolver o raciocínio matemático, ele requisita as FE.

Assim, é interessante que o profissional que lide com educação conheça os processos cerebrais envolvidos na aprendizagem de sua disciplina, a fim de desenvolver diferentes técnicas para ensinar da forma como o aluno aprende melhor.

ProA não fornece diagnóstico e não é uma avaliação psicológica. Ele é um sistema que reúne tarefas computadorizadas que ajuda os profissionais a compreenderem os processos cognitivos dos alunos a fim de permitir uma intervenção educativa mais eficaz para as suas características. Por exemplo: se um aluno tem dificuldade na memória de trabalho, ele possivelmente poderá apresentar problemas na matemática por não conseguir recordar os passos na hora em que está fazendo o cálculo (o aluno perde tempo “voltando” no raciocínio).  O professor que sabe isso, pode ajudar o aluno utilizando técnicas que facilitem recordar na hora em que é executado. Se o aluno tem boa habilidade visuo-espacial, pode utilizar enfatizar dimensões, organizar as informações em fluxogramas para facilitar para o aluno.  Também é interessante exercícios que reforcem essa função cognitiva.

Referências:

Alvarez, J. A., & Emory, E. (2006). Executive function and the frontal lobes: a meta-analytic review. Neuropsychol Rev, 16(1), 17-42.

Ardila, A. (2008). On the evolutionary origins of executive functions. Brain Cogn, 68(1), 92-99.

Baddeley, A. (1992). Working memory. Science, 255(5044), 556-559.

Baddeley, A. (1998). Recent developments in working memory. Curr Opin Neurobiol, 8(2), 234-238.

Baddeley, A. (2003). Working memory: looking back and looking forward. Nat Rev Neurosci, 4(10), 829-839.

Baddeley, A. (2010). Working memory. Curr Biol, 20(4), R136-140.

Butterworth, B. (2005). The development of arithmetical abilities. J Child Psychol Psychiatry, 46(1), 3-18.

Chan, R. C., Shum, D., Toulopoulou, T., & Chen, E. Y. (2008). Assessment of executive functions: review of instruments and identification of critical issues. Arch Clin Neuropsychol, 23(2), 201-216.

Dehaene, S., Molko, N., Cohen, L., & Wilson, A. J. (2004). Arithmetic and the brain. Curr Opin Neurobiol, 14(2), 218-224.

Dehaene, S., Spelke, E., Pinel, P., Stanescu, R., & Tsivkin, S. (1999). Sources of mathematical thinking: behavioral and brain-imaging evidence. Science, 284(5416), 970-974.

Falleti, M. G., Maruff, P., Collie, A., & Darby, D. G. (2006). Practice effects associated with the repeated assessment of cognitive function using the CogState battery at 10-minute, one week and one month test-retest intervals. J Clin Exp Neuropsychol, 28(7), 1095-1112.

Garavan, H., Ross, T. J., Li, S. J., & Stein, E. A. (2000). A parametric manipulation of central executive functioning. Cereb Cortex, 10(6), 585-592.

Gilbert, S. J., & Burgess, P. W. (2008). Executive function. Curr Biol, 18(3), R110-114.

Jonides, J., Lacey, S. C., & Nee, D. E. (2005). Processes of Working Memory in Mind and Brain. Current Directions in Psychological Science, 14(1).

Macleod, C. M. (1992). The Stroop Task: The “Gold Standard” of Attentional Measures. Journal of Experimental Psychology: General, 121(1), 12-14.

MacLeod, C. M. (2005). The Stroop Task in Cognitive Research. Cognitive methods and their application to clinical research. In A. Wenzel & D. Rubin (Eds.), Cognitive methods and their application to clinical research. (pp. 17-40). Washington, DC, US: American Psychological Association.

MacLeod, C. M., Dodd, M. D., Sheard, E. D., Wilson, D. E., & Bibi, U. (2003). In Opposition to Inhibition. In B. H. Ross (Ed.), The psychology of learning and motivation: Advances in research and theory. (Vol. 43, pp. 163-214). New York, NY, US.: Elsevier Science.

Tanji, J., & Hoshi, E. (2008). Role of the lateral prefrontal cortex in executive behavioral control. Physiol Rev, 88(1), 37-57.

Como posso utilizar ProA na minha profissão?

 Aritmética

Tarefa de Atenção Seletiva da bateriaProA

Atenção Seletiva

Memória Trabalho

Visuo-Espacial

ProA é um sistema de monitoramento cognitivo com foco na identificação do desempenho cognitivo nas seguintes

habilidades: atenção seletiva, memória de trabalho, habilidade visuo-espacial e habilidade aritmética.

Os resultados obtidos através da aplicação do software ProA podem ser utilizados de diferentes forma. Abaixo, exemplificamos um estudo de caso de como os indicadores do relatório ProA podem ser utilziados na identificação e monitoramento cognitivo na área clínica da psicologia, neuropsicologia ou psicopedagogia.

ESTUDO DE CASO:
O caso apresentado é sobre um cliente de 10 anos de idade, com dificuldades no aprendizado da matemática. Associada a essa dificuldade, foi relatado que a criança tem dificuldade em prestar atenção, nem sempre conseguindo completar as tarefas por não entendê-las. Não apresenta problemas de relacionamento com colegas e familiares. Observe no gráfico dos indicadores gerais indícios de que a memória de trabalho está prejudicada, uma vez que ele está 2.2 desvios-padrão abaixo da média de referência da sua idade. A habilidade aritmética também está abaixo da média, o que justifica sua dificuldade, vinculada às operações aritméticas básicas. A sua atenção seletiva também está um pouco abaixo da média, mas ainda assim está dentro do esperado. A habilidade visuo-espacial está acima da média, o que reforça ainda mais a hipóteses de que a dificuldade no raciocínio aritmético pode estar ocorrendo em função da baixa eficiência na memória de trabalho.

Gráfico 12. Gráfico de desempenho geral tarefas ProA – estudo de caso.

Observando-se os indicadores de tendência cognitiva, verifica-se que, apesar de o desempenho no teste de atenção seletiva estar abaixo da média nos indicadores gerais, o cliente apresenta velocidade e estabilidade dentro do considerado normal, mas a acurácia de resposta prejudicada. Esses resultados sugerem que esse cliente apresentou dificuldade em responder corretamente nas tarefas de atenção seletiva e memória de trabalho, o que pode ser um indicativo de dificuldade nessas habilidades em si, característico de transtorno do déficit de atenção, com ou sem hiperatividade (TDA ou TDAH).

Tabela 3: Tendências Cognitivas Gerais: Velocidade, Acurácia e Estabilidade

Considerando-se que os indicadores de tendência são obtidos a partir dos dados das duas primeiras tarefas, é interessante observar mais atentamente o desempenho dos indicadores nas tarefas específicas. A partir do desempenho geral, temos a variável relacionada à atenção seletiva está abaixo da média, e acurácia muito abaixo do esperado. Observe o gráfico, com base no que você aprendeu na explicação do manual, e tente interpretar os resultados na atenção seletiva.


Gráfico 13.
Desempenho cognitivo nos níveis da tarefa Atenção Seletiva – estudo de caso

Como você pode observar, o desempenho no nível 1 foi dentro do esperado, o que indica que a velocidade de resposta e nomeação da cor estão normais (lembre-se, o nível 1 serve como uma linha de base da velocidade de resposta do sujeito à uma tarefa simples, que consiste em visualizar uma cor e nomeá-la clicando no botão com o respectivo nome). No nível 2 o sujeito deve inibir leitura da palavra e realizar a mesma tarefa de nomeação da cor, e é justamente nesse nível que se observa uma queda no desempenho desse cliente. Observe que o efeito stroop está 1.03 desvios-padrão abaixo da média, o que indica uma dificuldade na habilidade de inibir um estímulo e selecionar outro, relevante à tarefa.
Ressalta-se também que as respostas foram bastante estáveis (sua velocidade de reposta foi similar em todas as tentativas), o que indica uma dificuldade específica ao filtro do estímulo e não necessariamente na consistência entre as tentativas. No nível 3, com pressão, o cliente continuou com o efeito stroop abaixo da média, mas dentro do esperado, 0.49 desvios-padrão abaixo da média. Os demais indicadores melhoraram, o que indica um efeito positivo da pressão no seu desempenho. Ressalta-se que pessoas com níveis de ativação muito baixos têm maior probabilidade de melhorar o desempenho quando são pressionadas, considerando a teoria sobre a relação entre ativação e desempenho do U invertido (Arent & Landers, 2003).

O gráfico e a tabela de erros, a seguir, mostram seu desempenho na memória de trabalho. Tente agora analisar os resultados do próximo gráfico a partir da explicação e do exemplo fornecido anteriormente. Você consegue interpretar esses resultados?

Gráfico 14. Desempenho cognitivo nos níveis da tarefa Memória de Trabalho – estudo de caso.

Tabela 4: Erros na tarefa Memória de Trabalho – estudo de caso.

No nível 1, o cliente apresentou desempenho dentro do esperado, em todos os indicadores. No entanto, os seus resultados no nível 2 indicam que ele está -2.20 desvios-padrão abaixo da média para a sua idade (gráfico) e que o seu número de erros foi bastante elevado para a sua idade (9 erros, referência para “prejudicado” é mais de dois erros). No nível 3 o seu desempenho melhorou um pouco, mas o número de erros (olhar na tabela), continua elevado para a faixa etária.
Se você comparar os resultados da tarefa de atenção seletiva com os resultados da memória de trabalho, perceberá que ele teve um desempenho pior na memória de trabalho em relação à atenção seletiva. Hoje em dia, sabe-se que um dos principais fatores para aprender matemática é a memória de trabalho (Berg, 2008; Hitch, 1978; Imbo, Duverne, & Lemaire, 2007). Um estudo (McLean & Hitch, 1999) com crianças com dificuldade na aprendizagem da matemática demonstrou que a memória de trabalho visuoespacial (que é mensurada no ProA) é a principal variável que diferencia as crianças que tem facilidade e dificuldade na realização de operações aritméticas, de forma que o grupo com dificuldade em matemática foi o que teve o pior desempenho em memória de trabalho visuo-espacial. O interessante é que esses grupos não apresentaram diferenças em relação a outros tipos de memória de trabalho.

A seguir temos o gráfico com os resultados desse cliente para a tarefa de habilidade visuo-espacial. Analise-o, procurando interpretar seu desempenho nos três níveis dessa tarefa.

Gráfico 15. Desempenho cognitivo nos níveis da tarefa Visuo-Espacial  – estudo de caso.

Observa-se que o desempenho do cliente nos níveis 1, 2 e 3 está acima da média, especialmente nas variáveis desempenho geral e velocidade. A acurácia melhora no nível três, o que reforça os achados anteriores de que a pressão exerce uma influência positiva na sua acurácia. No entanto, para melhorar a acurácia no nível três o cliente precisou responder mais devagar, dada a queda na sua velocidade de resposta. Alguns estudos (Grabner, et al., 2009; Ward, Sagiv, & Butterworth, 2009) demonstram que a habilidade visuo-espacial é essencial para realizar operações aritméticas com eficiência. No entanto, a habilidade visuo-espacial não está prejudicada nesse cliente e, portanto, não é algo que esteja afetando sua aprendizagem em matemática. Essa análise ajuda a identificar, também, que uma das formas eficazes de processamento de informações, realizada por esse cliente, é visuo-espacial, e isso pode contribuir na seleção de estratégias de ensino que o ajudem a utilizar esse recurso para realizar cálculos.

Os resultados desse cliente para a tarefa de habilidade aritmética são apresentados a seguir.

Gráfico 16. Desempenho cognitivo nos níveis da tarefa Aritmética – estudo de caso

Como você deve ter observado no gráfico, seu desempenho foi ruim na tarefa de aritmética, pois os valores nos três indicadores estão mais de um desvio-padrão abaixo da média. No nível 2, quando a dificuldade da tarefa aumenta, o desempenho cai bastante, o que indica a dificuldade específica em organizar mentalmente os cálculos, o que é evidenciado pelo indicador com o maior valor negativo: a eficiência.
Esse resultado indica que o cliente está realizando muitas operações para cálculos que exigiriam poucos cliques, ou seja, está com dificuldade em realizar os cálculos mentalmente, antes de executá-lo na tarefa. Uma hipótese é que a principal estratégia que ele esteja usando seja a tentativa e erro, e não a elaboração mental do raciocínio aritmético. Adicionalmente, pode-se notar que o cliente melhorou no nível três, quando foi pressionado pela bomba e marcador de tempo. Da mesma forma que nas outras tarefas, a pressão exerceu um efeito positivo no seu desempenho. Esses resultados na aritmética confirmam a dificuldade do aluno em aprender matemática, que parece também estar associada à sua baixa habilidade de fazer operações aritméticas mentalmente, de forma eficaz.
Através do gráfico de desempenho por tentativas da tarefa de atenção seletiva, é possível observar que o desempenho foi mais estável no nível 1 (resposta de identificação simples). No nível 2 (em azul), o sujeito apresentou grandes oscilações de velocidade de resposta e cometeu dois erros, um na oitava tentativa e outro na décima quinta. No nível 3, sob pressão, ele reduziu os tempos de resposta e manteve maior estabilidade, sem errar. Esses dados reforçam que esse cliente reage bem sob pressão.

Gráfico 17. Desempenho por tentativa nos níveis da tarefa Atenção Seletiva – estudo de caso

Conforme esperado devido à observação dos gráficos anteriores, o gráfico de desempenho por tentativas da tarefa de memória de trabalho demonstra que o cliente errou bastante na tarefa de memória de trabalho. Note que a observação e a análise dos níveis, nesse gráfico, ficam dificultadas devido à sobreposição das linhas e ao excesso de marcadores de erro. Para melhorar a visualização, o ideal é selecionar o nível que deseja visualizar, um por vez. Como esse manual apresenta as figuras estáticas, foram selecionadas as imagens de cada nível separadamente.

Gráfico 18. Desempenho por tentativa nos níveis da tarefa Memória de Trabalho

Observe que no gráfico do nível 1 do jogo de memória houve só um erro, cometido no início da bateria, na segunda tentativa.

Gráfico 19. Desempenho por tentativa no nível 1 da tarefa Memória de Trabalho – estudo de caso

No nível dois, onde o número de itens aumenta para quatro, se observa um maior número de erros, que não estão localizados nem no fim nem no inicio da bateria, sugerindo um problema na memória de trabalho que não está relacionado com aprendizagem da tarefa, nem com fadiga de execução da bateria.

Gráfico 20. Desempenho por tentativa no nível 2 da tarefa Memória de Trabalho – estudo de caso

No nível 3, com a pressão, observa-se uma melhora do desempenho do cliente, que comete menos erros, concentrados no início da bateria (com exceção de um na tentativa 14). Isso reforça os outros indicadores que a resposta do cliente melhora sob pressão, que parece contribuir positivamente para a sua performance.

Gráfico 21. Desempenho por tentativa no nível 3 da tarefa Memória de Trabalho – estudo de caso

Ao analisar-se os gráficos por tentativa na habilidade visuo-espacial, pode-se notar que ele teve praticamente o mesmo número de erros em cada nível, 4 nos dois primeiros e 3 no último. Observa-se também que os tempos de resposta oscilaram mais no nível 1, estabilizaram até a tentativa 7 do nível dois e subiram no nível 3, que foi o nível com menos erros. Como observamos nos gráficos anteriores desse cliente, a habilidade visuo-espacial pode ser considerada o ponto forte das funções cognitivas mensuradas e, dessa forma, menos energia será gasta na interpretação dessa parte do relatório.

Gráfico 22. Desempenho por tentativa, separados por níveis, da tarefa Visuo-Espacial

A seguir, pode-se analisar o desempenho apenas no nível 3, sob pressão. Observa-se que o desempenho nas tarefas de atenção e memória de trabalho (executivas) melhorou bastante sobre pressão, enquanto as outras duas permaneceram semelhantes. Uma possibilidade que explica esse resultado seria que, em função de esse cliente ter o nível de ativação cortical (arousal) muito baixo, sob pressão ele consegue ativar-se e desempenhar melhor na tarefa, o que costuma ser verificado em crianças com TDA (Brennan & Arnsten, 2008).
A análise de todos os resultados desse cliente indica que a sua dificuldade na aprendizagem da matemática está vinculada principalmente à memória de trabalho. A atenção seletiva também mostrou um funcionamento abaixo do esperado, o que também indica que há necessidade de ficar atento a essa função. A habilidade visuo-espacial é o forte desse cliente, e por isso, algumas estratégias de ensino podem utilizar-se dessa habilidade para facilitar a aprendizagem da matemática nesse cliente.

Referências
Arent, S. M., & Landers, D. M. (2003). Arousal, anxiety, and performance: a reexamination of the Inverted-U hypothesis. Res Q Exerc Sport, 74(4), 436-444.
Berg, D. H. (2008). Working memory and arithmetic calculation in children: the contributory roles of processing speed, short-term memory, and reading. J Exp Child Psychol, 99(4), 288-308.
Brennan, A. R., & Arnsten, A. F. (2008). Neuronal mechanisms underlying attention deficit hyperactivity disorder: the influence of arousal on prefrontal cortical function. Ann N Y Acad Sci, 1129, 236-245.
Chen, M. C., & Lin, H. J. (2009). Self-efficacy, foreign language anxiety as predictors of academic performance among professional program students in a general English proficiency writing test. Percept Mot Skills, 109(2), 420-430.
Grabner, R. H., Ischebeck, A., Reishofer, G., Koschutnig, K., Delazer, M., Ebner, F., et al. (2009). Fact learning in complex arithmetic and figural-spatial tasks: the role of the angular gyrus and its relation to mathematical competence. Hum Brain Mapp, 30(9), 2936-2952.
Hitch, G. J. (1978). The role of short-term working memory in mental arithmetic. Cognitive Psychology, 10(3), 302-323.
Imbo, I., Duverne, S., & Lemaire, P. (2007). Working memory, strategy execution, and strategy selection in mental arithmetic. Q J Exp Psychol (Colchester), 60(9), 1246-1264.
McLean, J. F., & Hitch, G. J. (1999). Working memory impairments in children with specific arithmetic learning difficulties. J Exp Child Psychol, 74(3), 240-260.
Ward, J., Sagiv, N., & Butterworth, B. (2009). The impact of visuo-spatial number forms on simple arithmetic. Cortex, 45(10), 1261-1265.