INTRODUÇÃO

O feedback é um componente crucial na mudança e no potencial de mudança na performance individual (WIENER 1961), na educação (HATTIE; TIMPERLEY, 2007) e em permitir a aprendizagem, como para a aprendizagem musical (WELCH, 1985a, 1985b). O feedback é provido por um professor ao aluno para melhorar sua performance5 (HUGHES, 2014; IRONS, 2007; FERRELL; GRAY, 2015) ou para alcançar uma meta específica em relação à performance (LATHAM; LOCKE, 1979). No entanto, assegurar um feedback efetivo tem sido um desafio em ambientes de aprendizagem e ensino, uma vez que sua eficácia depende “do tipo de feedback e da forma como o feedback é dado”6 (HATTIE; TIMPERLEY, 2007, p.81).

O feedback efetivo envolve um processo pelo qual informações significativas são fornecidas não apenas pelo professor (BOUD; MOLLOY, 2013b; HATTIE; TIMPERLEY, 2007), mas também pela autoavaliação dos alunos e por meio de suas próprias habilidades de autorregulação (HATTIE et al., 1996), ao lado de seu senso crítico (SADLER, 2010). O feedback é oferecido quando o desempenho atual (realizado) não corresponde ao nível de desempenho desejado (pretendido) (HATTIE; TIMPERLEY, 2007). Além disso, o feedback efetivo parece promover mecanismos de autorregulação e aumentar a autonomia do aluno (HATTIE et al., 1996).

Na aprendizagem e no ensino de instrumento e canto, incluindo a aprendizagem de piano, que é o foco desta pesquisa, a natureza do feedback é intra e interpessoal (WELCH et al., 2005). O feedback intrapessoal acontece dentro do indivíduo; o feedback interpessoal acontece entre dois ou mais indivíduos, ou entre um indivíduo e uma fonte externa, como a tecnologia. O feedback intrapessoal na aprendizagem e performance ao piano é principalmente auditivo (BANTON, 1995), visual (BANTON, 1995; BISHOP; GOEBL, 2015, 2018) e proprioceptivo, incluindo informações cinestésicas e táteis (BROWN; PALMER, 2012; WÖLLNER; WILLIAMON, 2007).

A importância do feedback visual ao tocar piano, quando o feedback auditivo está ausente ou foi removido parcialmente, foi relatada em vários estudos (BANTON, 1995; BISHOP; GOEBL, 2015, 2018). Inicialmente, o feedback visual desempenhou um papel mais importante do que o feedback auditivo na leitura por pianistas, especialmente aqueles que tinham menos experiência de leitura à primeira vista, porque precisavam observar suas mãos e o piano para obter precisão de movimento (BANTON, 1995). Da mesma forma, na ausência de feedback auditivo dos músicos primo (solistas), os pianistas secondo (acompanhadores) dependeram do feedback visual dos músicos primo, na forma dos movimentos da cabeça e do corpo, para sincronizar a performance do duo (BISHOP; GOEBL, 2015, 2018).

O feedback intrapessoal também engloba outros processos internos que desempenham um papel na aprendizagem, tais como o estado de consciência (ACITORES, 2011), o conhecimento metacognitivo (HALLAM, 2001; SCHRAW; DENNISON, 1994), as habilidades de autorregulação (NIELSEN, 2001), o estado emocional (PAPAGEORGI et al., 2007) e o senso do self (DAMASIO, 2000). Hallam (2001) argumentou que os intérpretes podem regular e controlar sua prática musical por meio da metacognição, que não está relacionada somente à prática e à performance, mas também à aprendizagem, porque se refere a “pensar sobre o pensar”7 (MCPHERSON; ZIMMERMAN, 2002, p.336). Durante a prática e a performance, os alunos do ensino superior parecem ter usado a metacognição, uma vez que autoavaliaram o progresso de suas performances comparando a performance pretendida e a performance realizada (NIELSEN, 2001). Por exemplo, o conhecimento metacognitivo pode envolver conhecimento sobre si mesmo, sobre estratégias e sobre como, por que e quando usar essas estratégias. Com base na definição de consciência, Damásio também reconheceu “[ter], dentro dessa mente [desperta e operacional], um senso de self automático, espontâneo e induzido como protagonista da experiência”8 como condição indispensável de consciência (2012, p.161, tradução nossa). Assim, esses processos internos não são apenas parte da prática da performance dos alunos de instrumentos de ensino superior, mas também são cruciais em seu processo de aprendizagem.

O feedback interpessoal no ensino e na aprendizagem de piano é provido principalmente pelo professor. Na aprendizagem do piano, o feedback do professor é geralmente oferecido para informar os alunos sobre o que pode ser melhorado em sua performance (seja em termos de técnica ou interpretação). O feedback específico é necessário para causar uma mudança positiva no comportamento do aluno, isto é, uma mudança que tenha um impacto no processo de aprendizagem e nas performances dos alunos (KOSTKA, 1984; SIEBENALER, 1997; SPEER, 1994). O feedback específico raramente é oferecido pelo próprio aluno por meio de sua autoavaliação, como, por exemplo, um comportamento verbal ou não verbal sobre parâmetros de performance musical abordados na aula, a menos que os alunos sejam especialmente convidados pelo professor a refletir sobre seu comportamento.

Os tipos de feedback providos pelo professor comumente referenciados na literatura de ensino e aprendizagem de piano são verbais e não verbais. Diversos estudos relataram vários tipos de feedback verbal do professor, tais como dar instruções, fazer perguntas, fornecer informações, dar feedback verbal (positivo, negativo ou neutro), escrever na partitura e fazer comentários sobre tópicos não relacionados ao conteúdo das aulas (BENSON; FUNG, 2005; BRYAN, 2004; BURWELL, 2010; KOSTKA, 1984; SIEBENALER, 1997; SPEER, 1994; WELCH et al., 2005). Os mesmos estudos também abordaram o feedback não verbal do professor, tais como tocar junto com o aluno, modelar9 (tocando ou cantando), imitar a performance realizada pelo aluno, usar gestos com as mãos, reger (conduzir) ou bater o ritmo, dar feedback não verbal e outros comportamentos não verbais, como, por exemplo, sorrir, rir, assentir (balançar a cabeça concordando), balançar a cabeça discordando e usar expressão facial. O feedback específico entre professor e aluno em aulas de piano no ensino superior parece ser significativo quando os comportamentos verbais e não verbais estão relacionados com parâmetros da performance musical, tais como dinâmica, precisão melódica e rítmica e articulação (HAMOND, 2013).

As análises de performances musicais têm sido conduzidas por meio de dados MIDI 10 erados por tecnologia, que apresentaram ter uma relação com parâmetros específicos da performance musical (BERNAYS; TRAUBE, 2014; BRESIN; BATTEL, 2000). Nestes estudos, os dados MIDI foram usados para analisar as performances de piano gravadas de forma quantitativa, relacionando a articulação, o timing (variação do tempo), a dinâmica ou o uso do pedal aos parâmetros MIDI, como, por exemplo, a velocidade de ataque de tecla,11 intervalo inter-onset (IOI),12 tempo de sobreposição de tecla (KOT13) e tempo de desligamento de tecla (KDT),14 variáveis que revelam dados sobre a atividade da tecla e do uso do pedal pelo pianista (BERNAYS; TRAUBE, 2014; BRESIN; BATTEL, 2000; PALMER, 1989; REPP, 1996). As performances de piano também podem ser analisadas qualitativamente por meio da visualização do piano roll, das cores e tamanhos das notas MIDI e relacionando-as a parâmetros de performance musical específicos, como, por exemplo, dinâmica e precisão rítmica.

Embora o paradigma de aula individual de instrumento vise atender às necessidades específicas de cada aluno, muitos exemplos são encontrados em uma relação mestre-aprendiz, com um professor dominante e um aluno dependente da orientação do professor (HALLAM, 1998; JØRGENSEN, 2000). Os resultados de um estudo-piloto anterior (HAMOND, 2013) sugerem que professores e alunos não compartilham necessariamente a mesma perspectiva sobre as prioridades de ensino e aprendizagem, mesmo que ambos tenham trabalhado lado a lado extensivamente.

O feedback interpessoal também pode ocorrer entre a tecnologia e o indivíduo. Vários estudos na área de controle motor e aprendizagem motora, por exemplo, têm usado a tecnologia para aumentar o feedback dado aos atletas. O atleta aprendiz pode se beneficiar ao observar um vídeo ou uma representação gráfica de seu desempenho junto com o feedback fornecido por um treinador (MAGILL, 1989; SCHMIDT; LEE, 2011). Na área da educação musical, a tecnologia pode melhorar a qualidade da apren- dizagem (HIMONIDES, 2012), como nos estúdios de música de ensino superior (KING, 2008) ou na sala de aula de música (SAVAGE, 2007). Existem evidências de que o uso da tecnologia pode promover uma mudança na aprendizagem de uma abordagem pedagógica tradicional para uma abordagem pedagógica transformativa (SAVAGE, 2007), estimulando um ambiente mais colaborativo entre os indivíduos que estão usando a tecnologia (KING, 2008), especialmente com alunos que cada vez mais incorporam a tecnologia em suas vidas (ZHUKOV, 2013).

Na aprendizagem e no ensino de instrumento e de canto, o feedback mediado por tecnologia também pode ser obtido utilizando metrônomo e gravação de áudio ou de vídeo – tanto em tempo real quanto após o evento, como, por exemplo, quando é provido por um professor. O feedback visual em tempo real (Real-time visual feedback – RTVF) tem sido aplicado na aprendizagem de canto de nível avançado (WELCH et al., 2005), na aprendizagem e na imitação de ritmos em instrumentos de percussão (BRANDMEYER, 2006) e na improvisação ao piano (FRANÇOIS et al., 2007). Vários tipos de tecnologia têm sido investigados em estudos de aprendizagem e performance ao piano, incluindo o uso de gravação de vídeo (DANIEL, 2001), gravação de áudio (ZHUKOV, 2010) e por meio de visualização de performance por meio do piano roll (RILEY, 2005). No entanto, o uso pedagógico de tecnologias digitais em aulas de piano individuais ainda precisa ser investigado sistematicamente.

Alunos de instrumento e canto no ensino superior, incluindo os alunos de piano, relataram benefícios significativos do uso de tecnologia em seu estudo individual: eles se tornaram mais conscientes de suas performances, desenvolveram a autoavaliação e o pensamento autocrítico foi aprimorado (CAREY; GRANT, 2014; DANIEL, 2001; RILEY, 2005; ZHUKOV, 2010). Além disso, os alunos geralmente usam várias formas de tecnologia para seu estudo individual (ZHUKOV, 2013), uma vez que já estão envolvidos com tecnologias em suas vidas pessoais fora do contexto acadêmico (PRENSKY, 2001). Consequentemente, tem-se argumentado que é preciso uma mudança na metodologia de ensino, abrangendo uma aprendizagem voltada para uma maior utilização da tecnologia para auxiliar a aprendizagem e o ensino do piano.

OBJETIVO

Esta pesquisa teve como objetivo compreender a natureza do feedback no ensino e aprendizagem de piano no ensino superior usando tecnologia digital. O objetivo específico foi investigar como a tecnologia pode ser usada sistematicamente em aulas de piano do ensino superior para melhorar a aprendizagem.

MÉTODOS

O presente estudo foi baseado no pressuposto de que o uso da tecnologia, juntamente com o feedback provido pelo professor nas aulas de piano, tem o potencial de melhorar a aprendizagem do aluno. A pesquisa adotou uma metodologia de caso-ação, que pode ser definida como uma “intervenção em pequena escala com entendimento profundo do contexto”15 (BRAA; VIDGEN, 1999, p.8, tradução nossa). Esta metodologia híbrida engloba elementos do estudo de caso (interpretação/compreensão do ensino e aprendizagem de piano no ensino superior) e da pesquisa-ação (intervenção/mudança por meio da aplicação de feedback mediado por tecnologia).

PARTICIPANTES

Três duplas de professor-aluno durante o ensino e a aprendizagem de piano no ensino superior no Brasil foram o foco principal deste estudo, que examinou o uso pedagógico do feedback mediado por tecnologia em aulas de piano no ensino superior. Os participantes nos estudos de caso A, B e C eram adultos.16 Para selecionar os participantes, a “estratégia bola de neve”,17 proposta por Flick (2009, p.110), foi usada para contatar os professores de piano.

Três critérios foram adotados na seleção das duplas de professores de piano e seus alunos do ensino superior. O primeiro critério foi escolher participantes que estivessem trabalhando juntos em uma instituição de ensino superior – isso foi baseado em estudos anteriores que sugeriram os benefícios do uso da tecnologia neste contexto. O segundo critério foi escolher duplas de professor-aluno que tivessem trabalhado juntos em aulas individuais regulares semanais durante pelo menos um semestre (dez semanas). Esse critério foi escolhido para garantir que o uso exploratório da tecnologia não interferisse em seus relacionamentos ou comprometimento com um objetivo definido, tal como a performance do aluno; no entanto, constatou-se que todos os participantes já trabalhavam juntos por mais de dois anos. O terceiro critério estava relacionado à noção de que as peças para piano deveriam ser memorizadas para avaliar o uso do feedback visual em tempo real enquanto os alunos tocavam a peça; isso mostrou que, se o aluno não tivesse memorizado a peça escolhida, seria mais desafiador (para a pesquisadora) avaliar se ele estava olhando para a tela do computador ou para a partitura.

PROCEDIMENTOS ÉTICOS

O presente estudo foi conduzido de acordo com as diretrizes éticas para pesquisa educacional publicadas pela British Education Research Association (BERA, 2011) e foi aprovado pelo comitê de ética em pesquisa da UCL18 Institute of Education. Os participantes do estudo receberam um material informativo com os objetivos, o foco e os métodos usados nesta pesquisa e tiveram a oportunidade de fazer perguntas. A participação foi voluntária; os participantes foram informados de que tinham o direito de desistirem de participar da pesquisa a qualquer momento, sem dar nenhuma justificativa e sem penalidade. Além disso, os participantes foram convidados a preencher (e assinar) um termo de consentimento para ser entregue com antecedência ou no próprio dia da coleta de dados para o estudo.

Os dados coletados de vídeo, entrevista e MIDI foram tratados de forma confidencial. As respostas individuais dos participantes foram anonimizadas a fim de proteger seus dados pessoais. Os dados foram armazenados de forma segura em um computador pessoal protegido por senha. Os participantes foram informados de que os resultados desta pesquisa poderiam ser divulgados, por exemplo, em apresentações em conferências e publicações acadêmicas, mas que os dados pessoais seriam alterados para esses fins.

COLETA DE DADOS E MATERIAIS

A coleta de dados foi realizada entre o final de dezembro de 2013 e fevereiro de 2014 em uma instituição brasileira de ensino superior que foi tornada anônima, por meio de um projeto pedagógico que permitiu o acesso às suas instalações. Três fontes de dados foram coletadas: observação de aulas registradas em vídeo (n = 6), entrevistas com os participantes (n = 12) e dados MIDI gerados pela tecnologia. Embora a pesquisa original (HAMOND, 2017) tenha contado com coleta de dados de vídeo, entrevista e dados MIDI, este artigo tratará somente dos resultados das análises qualitativas de dados registrados em vídeo com componentes quantitativos, observando a natureza do feedback entre professores e alunos nas aulas de piano. Os resultados da pesquisa em que um parâmetro da performance musical específico era o foco principal de trabalho das duplas de professor-aluno foram relatados em outro artigo em termos de como a dinâmica e o equilíbrio entre as dinâmicas estão relacionados a aspectos dos parâmetros MIDI, como cores de notas MIDI e velocidade de ataque de tecla19 exibidos na tela do computador (para uma discussão mais detalhada das análises de dados de vídeos, entrevistas e dados MIDI combinados, vide HAMOND et al., 2019).

Os dados de vídeo foram coletados por meio da gravação de duas aulas de piano das duplas de professor-aluno regulares trabalhando em uma peça de piano memorizada escolhida previamente, com a tecnologia sendo manipulada pela primeira autora (a pesquisadora). As três duplas de professor-aluno regulares escolheram trabalhar em movimentos de sonatas clássicas da cultura ocidental durante as duas aulas. O Quadro 1 mostra detalhes de cada um dos três estudos de caso, de acordo com suas respectivas peças para piano escolhidas e a duração das aulas, com professores e alunos, registradas em vídeo.

Quadro 1
Duração de cada aula de piano observada por estudo de caso.
Adaptado de Hamond (2017, p.162).

O material utilizado na pesquisa teve uma dupla função, tanto de coleta de dados quanto de uma tecnologia mediadora para oferecer feedback visual e auditivo adicional nas aulas de piano. Havia duas câmeras digitais, dois tripés para as câmeras digitais, um gravador de voz e um piano digital, cabos MIDI, um notebook (computador portátil) rodando o DAW20 software Cockos’ REAPER (Rapid Environment for Audio Production, Engineering, and Recording - http: //www.reaper.fm/) por meio de uma interface MIDI,21 uma tela extra de computador e um cabo VGA. Professores e seus alunos trabalharam em uma peça memorizada (um movimento de uma sonata clássica) tirada de seu repertório de estudo em duas aulas de piano. A pesquisadora principal (primeira autora) desempenhou o papel de facilitadora ao manipular a tecnologia nas aulas de piano.

Figura 1a
Sonata para piano de Mozart nº 16 em Dó maior, K. 545, fragmento, segundo movimento, compassos 14-16.

Figura 1b
Captura de tela do DAW software mostrando os dados registrados correspondentes aos compassos 14-16 executados pelo aluno22 da Sonata para Piano de Mozart nº 16 em Dó Maior, K. 545, fragmento, segundo movimento.
Hamond (2017, p.264).

Os dados MIDI gerados pela tecnologia foram gravados enquanto a peça escolhida era tocada por um dos participantes; esses dados podiam ser acessados posteriormente por meio de playback (feedback auditivo adicional). A visualização da tela do computador foi disponibilizada na forma de um piano roll (feedback visual adicional); a tecnologia oferecia dois tipos de feedback adicionais ao professor e ao aluno: o visual e o auditivo, que podiam ser usados em tempo real ou tempo posteriori (playback). Os tipos adicionais de feedback visual-auditivo forneceram informações sobre os parâmetros MIDI, por exemplo: (1) tamanhos e espaços notados na visualização das notas MIDI que podem ser associados à precisão rítmica (ver exemplos nas Figuras 1a e 1b); (2) assincronia de notas MIDI associada à articulação; (3) a presença ou ausência de notas MIDI associadas à precisão melódica e (4) cores de notas MIDI associadas às dinâmicas (intensidades).

ANÁLISE DE DADOS

O presente estudo foi essencialmente uma pesquisa social qualitativa com aspectos quantitativos em que a postura de um paradigma construtivista é adotada para compreender o fenômeno, ou seja, a aplicação da tecnologia na aprendizagem e ensino do piano no ensino superior. As análises de dados foram conduzidas usando o programa de computador para análise de dados qualitativos (Computer-Assisted Qualitative Data Analysis – CAQDA) chamado NVivo10 QRS International (http://www.qsrinternational. com/what-is-nvivo).

A análise qualitativa dos dados registrados em vídeo para feedback verbal e não verbal sobre parâmetros da performance musical abrange a análise de dados qualitativos com um componente quantitativo. Uma análise temática de dados (BRAUN; CLARKE, 2008) envolveu a observação e a interpretação de categorias de comportamentos verbais e não verbais dos participantes e o uso pedagógico de feedback mediado por tecnologia em duas aulas de piano registradas em vídeo. Esse método foi utilizado em cada estudo de caso para ilustrar as suas respectivas particularidades, diferenças e semelhanças. A tese de doutorado na qual este artigo se baseia (HAMOND, 2017) relatou a duração e a frequência de cada tipo de comportamento observado por participante; esta análise estava de acordo com pesquisas anteriores (BENSON; FUNG, 2005; BURWELL, 2010; WELCH et al., 2005). Neste estudo, a duração descreveu o tempo gasto em segundos e a porcentagem de tempo que cada tipo de comportamento codificado ocorreu no tempo total de aula. A frequência descreveu o número de vezes que cada tipo de comportamento codificado foi observado em cada aula. Neste artigo, entretanto, focaremos apenas nos resultados da pesquisa relacionados à duração de cada comportamento observado (em segundos e porcentagem). Embora um enorme volume de dados quantitativos tenha sido gerado, as análises estatísticas não foram realizadas devido ao pequeno número de aulas de piano observadas (n = 6), ao contrário do maior número de aulas observadas em estudos anteriores (CREECH, 2012).

A análise qualitativa de dados de vídeo abordou três categorias principais: fala, prática e feedback. A categoria de fala abrangeu a soma de todas as subcategorias do comportamento verbal, como o professor fornecendo informações, dando direção, oferecendo feedback geral, comentando sobre tópicos não relacionados ao conteúdo das aulas, dando respostas emocionais, fazendo perguntas, respondendo, comentando sobre experiências anteriores, fornecendo respostas monossilábicas e outras verbalizações. A categoria de prática envolveu várias subcategorias relacionadas a tocar piano, como imitação,23 modelagem24 e prática em si,25 dentre outras categorias selecionadas de todos os comportamentos não verbais. A categoria de feedback englobou tipos de informações (verbais e não verbais) geradas a partir de uma tabulação cruzada entre as categorias de comportamentos (verbais e não verbais) e as categorias de parâmetros de performance musical.26

O primeiro enfoque das análises de feedback nos estudos de caso envolveu a investigação da soma dos padrões de comportamento de ambos os participantes (aluno e professor) para a fala, prática e feedback. O segundo enfoque envolveu a investigação dos comportamentos da fala, da prática e do feedback para cada participante, ou seja, para aluno e professor separadamente. O terceiro e último enfoque da análise progressiva concentrou-se exclusivamente na natureza do feedback. Esta análise investigou os tipos de feedback verbal e não verbal específicos oferecidos por professores e alunos.

Os tipos específicos de feedback observados nas aulas em vídeo abordaram aspectos relacionados a uma das três áreas a seguir: música, performance ou tecnologia. O feedback verbal ou não verbal (1) na música comunicou algum tipo de informação sobre a notação musical (a partitura); (2) na performance, ofereceu informações sobre, por exemplo, dinâmica, articulação, precisão rítmica e melódica e uso do pedal, e, (3) na tecnologia, focou na tela exibindo parâmetros MIDI, tais como tamanho, cor e posição das notas MIDI na representação em piano roll.

RESULTADOS

Na primeira etapa, os resultados da análise qualitativa de dados de vídeo com componentes quantitativos examinaram a soma dos comportamentos de todos os participantes; ou seja, nenhuma diferenciação foi feita entre os comportamentos do professor e do aluno. A quantidade total das categorias fala, prática e feedback foi investigada em relação à duração (porcentagem do tempo total da aula) nos três estudos de caso (Figura 2). Muito tempo foi gasto na categoria da fala nos três estudos de caso. Tempo gasto na fala em ambas as aulas, e variou de 49% a 54% do tempo total de aula em todas as seis aulas (M27 = 51%). A principal diferença entre os estudos de caso foi em termos do tempo despendido na prática (M = 37%). O tempo médio gasto na prática foi menos observado no estudo de caso A (M = 20%) quando comparado com os outros dois estudos de caso B (M = 43%) e C (M = 46%). O feedback, tanto verbal quanto não verbal, representou uma duração de tempo relativamente alta em todos os estudos de caso, com uma média de 37% em todas as seis aulas, com uma variação entre 33% e 40%.

Na segunda etapa, as categorias de fala, prática e feedback foram analisadas por cada participante separadamente, ou seja, pelo professor e pelo aluno (Figura 3). A maior parte do tempo da aula em todos os estudos de caso foi dedicado à fala do professor, à prática dos alunos e ao feedback do professor. O tempo médio de fala do professor foi responsável por 42% do tempo total da aula em todas as seis aulas, com pequenas diferenças entre os estudos de caso. O tempo médio de prática foi contabilizado principalmente pelos alunos, com 30% do tempo total de aula em todas as seis aulas. No entanto, o tempo médio de prática do aluno foi diferente entre os estudos de caso, representando 19%, 42% e 28% do tempo total da aula nos estudos de caso A, B e C, respectivamente. As diferenças observadas no tempo de prática do aluno sugerem que cada estudo de caso demonstra um estilo pedagógico particular do professor. O feedback, tanto verbal quanto não verbal, foi predominantemente provido pelo professor, respondendo por 33% do tempo total das aulas em todas as seis aulas, com pequenas diferenças entre os estudos de caso (variação de 28% a 38%).

Figura 2
Tempo gasto (segundos e porcentagem) em fala, performance e feedback (verbal e não verbal) por estudo de caso e por aula.
Adaptado de Hamond (2017, p.185).

Figura 3
Tempo gasto (segundos e porcentagem) em fala, performance e feedback por participante e por estudo de caso.
Adaptado de Hamond (2017, p.188).

Por outro lado, um tempo mínimo foi gasto na fala dos alunos, na prática28 do professor e no feedback do aluno nos três estudos de caso. O tempo médio de fala do aluno foi responsável por 10% do tempo total em todas as seis aulas. O tempo médio de fala do aluno no estudo de caso A representou 14% durante as aulas, sugerindo que esse aluno em particular estava fazendo mais comentários nas aulas do que os demais alunos dos outros dois estudos de caso. O tempo médio de prática do professor também foi mínimo, representando 1% nos estudos de caso A e B. No entanto, o tempo de prática do professor foi substancialmente maior no estudo de caso C, onde representou 18% do tempo total da aula. Isso sugere que esse professor em particular estava modelando um comportamento musical desejado, assim como a fala, comprovando a existência de diferentes estilos de ensino, conforme foi comentado anteriormente. O tempo médio de feedback do aluno foi mínimo nos estudos de caso, representando 4% do tempo total das aulas em todas as seis aulas. O tempo de feedback do aluno no estudo de caso A foi responsável por aproximadamente 7% do tempo nas duas aulas, sugerindo que esse aluno em particular estava autoavaliando sua performance nas aulas.

Finalmente, os tipos de feedback verbal e não verbal, que foram abordados em relação aos parâmetros de performance musical nas três áreas principais do foco das aulas, a saber, música, performance e tecnologia, foram investigados em três estudos de caso (Figura 4).

Os três estudos de caso demonstraram padrões diferentes de feedback verbal e não verbal, embora houvesse algumas semelhanças. O feedback verbal tendeu a ser relativamente distribuído uniformemente nas três categorias de música, performance e tecnologia nos estudos de caso A e B, mas mostrou uma tendência para a categoria performance no estudo de caso C. Neste último estudo de caso, o professor C gastou muito menos tempo focado na tecnologia (M = 2%) quando comparado com os professores A (M = 7%) e B (M = 7%). O professor C dedicou aproximadamente o dobro do tempo aos aspectos de performance (M = 16%) quando comparado com os professores A (M = 8%) e B (M = 8%). Houve uma diferença significativa no feedback verbal do aluno sobre tecnologia nos estudos de caso. Os alunos A e B dedicaram 2% e 1% do tempo da aula à tecnologia, respectivamente, enquanto o aluno C não comentou nada. No que diz respeito ao feedback não verbal, o comportamento de cada professor tendeu para aspectos relacionados à performance. Os professores A e C gastaram 8% do tempo de aula nas duas aulas para fornecer feedback não verbal sobre a performance, enquanto o professor B dedicou 13% nas duas aulas. Os parágrafos a seguir relatam a natureza do feedback dentro de cada um dos três estudos de caso com relação ao tempo despendido em cada categoria.

No que diz respeito aos estilos individuais de ensino, o professor A ofereceu muito mais feedback não verbal na segunda aula (M = 17%) do que na primeira (M = 5%). A média dos feedbacks verbal e não verbal do professor sobre a performance foi predominante em ambas as aulas, correspondendo a 16% do tempo total da aula, com o feedback verbal e o feedback não verbal respondendo por 8% cada. O feedback verbal médio do professor enfatizou a performance, seguido de música, correspondendo a 8% e 6% do tempo total da aula, respectivamente. O feedback verbal do professor sobre a tecnologia foi consistente, representando 6% do tempo total das aulas ao longo das aulas. Os feedbacks verbal e não verbal do aluno ocorreram para todos os tipos de feedback, exceto o feedback verbal sobre a performance. O feedback médio do aluno sobre tecnologia foi de 3% do tempo total de aula. O tempo total de feedback do aluno foi responsável por 7%. Isso indica que o aluno A estava apoiando o professor, fazendo comentários sobre a tecnologia na aula 1. O professor A adotou um estilo de ensino colaborativo, o que provavelmente facilita um processo de aprendizagem mais dinâmico. No estudo de caso A, as oportunidades foram oferecidas para o aluno interagir com comportamentos verbais e não verbais e, possivelmente, desenvolver um estilo de aprendizagem mais independente e autônomo.

No estudo de caso B, embora o professor tenha usado mais feedback verbal do que não verbal, 15% do tempo total da aula foi gasto com feedback não verbal. O feedback verbal do professor B foi distribuído de maneira relativamente uniforme ao longo das aulas, enfatizando a performance, a tecnologia e a música, correspondendo a 8%, 6% e 5% do tempo total da aula, respectivamente. De modo similar ao professor A, o professor B ofereceu feedback não verbal sobre performance, representando 13%. No entanto, o professor B gastou pouco tempo fornecendo feedback não verbal sobre música (M = 1%) e sobre tecnologia (M = 1%). Houve uma ausência quase total de feedback do aluno no estudo de caso B. O feedback verbal do aluno sobre a tecnologia representou 1% do tempo total da aula ao longo das aulas. O aluno B não gastou tempo nos tipos de feedback não verbal observados. Esta evidência sugere um modelo mestre-aprendiz de ensino sólido, com o comportamento verbal do professor dominante.

No estudo de caso C, o professor também enfatizou o feedback verbal sobre performance, que correspondeu a 16% em cada aula. No entanto, o professor C gastou menos tempo oferecendo feedback verbal sobre música e tecnologia, respondendo por 7% e 2%, respectivamente. Além disso, o aluno C não despendeu tempo nas formas observadas de feedback não verbal. Semelhante aos professores A e B, o professor C forneceu feedback não verbal sobre performance, respondendo por aproximadamente 8%. O aluno contribuiu com apenas 3% do tempo médio de feedback não verbal sobre performance. Conforme estava implícito na distribuição de dados, o professor A adotou um estilo de ensino mais colaborativo, enquanto os professores B e C demonstraram um modelo mestre-aprendiz de ensino e aprendizagem de piano mais marcante. O professor B domina verbalmente, enquanto o professor C despende mais tempo tocando (prática do professor), e os alunos B e C contribuem principalmente para as aulas tocando (prática do aluno).

Figura 4
Tempo gasto (segundos e porcentagem) no feedback (verbal e não verbal) por participante por estudo de caso para os três focos (música, performance, tecnologia).
Adaptado de Hamond (2017, p.193).

Os tipos específicos de feedback verbal eram principalmente na forma de fornecer informações e dar instruções nos três estudos de caso. O ato de fazer perguntas foi observado apenas nos estudos de caso A e B. O feedback verbal foi provido pelos professores ou pelos alunos sobre: (1) música, tal como a estrutura musical, harmonia e tonalidade da peça escolhida; (2) performance, tal como dinâmica, tempo, articulação, precisão rítmica, fraseado, uso de pedal, técnica, questões de controle motor e dedilhado, e (3) tecnologia, tal como tamanhos de notas MIDI, cores das notas MIDI, assincronia entre notas MIDI e a velocidade de ataque de tecla. Exemplos de tipos de feedback verbal são mostrados no Quadro 2.

Da mesma maneira, os tipos de feedback não verbal específico foram providos pelos professores e pelos alunos nos três estudos de caso. Os tipos de feedback não verbal foram autoexplicativos; eles eram relacionados à música, performance e tecnologia. Eles tiveram a forma principalmente de movimentos com a cabeça e com o corpo para o andamento, tais como balançar a cabeça (denotando sim) ou movimentando o corpo durante a prática do aluno ao piano, apontando para a partitura para aspectos da estrutura musical, tocando para demonstrar aspectos de harmonia e tonalidade e usando gestos para aspectos de andamento. Diferenças nos tipos de feedback não verbal foram observadas nos estudos de caso. Por exemplo, tocar exemplos para demonstrar a articulação e usar o toque físico29 para demonstrar questões de controle motor foram percebidos nos estudos de caso A e C. Do mesmo modo, apontar para a tela do computador para demonstrar aspectos relacionados aos parâmetros de MIDI e usar gestos para demonstrar aspectos de técnica e questões de controle motor foram observados nos estudos de caso A e B. Outras formas de feedback não verbal foram observadas em estudos de caso específicos, tais como tocar para demonstrar aspectos de técnica e de tempo, e cantar para aspectos de precisão rítmica no estudo de caso C. O uso de gestos como um tipo de feedback não verbal foi notado no estudo de caso C, ao estalar os dedos e bater as mãos ou pés, para demonstrar aspectos de precisão rítmica. O uso de gestos também foi percebido no estudo de caso B para fraseado, articulação e dinâmica. Exemplos mostrando imagens paradas dos registros em vídeo de feedback não verbal sobre música, performance e tecnologia entre os estudos de caso são ilustrados no Quadro 3. Deve-se observar que, para assegurar o anonimato, as imagens selecionadas não mostram os rostos dos participantes.

Quadro 2
Exemplos de feedback verbal sobre música, performance e tecnologia fornecidos pelo professor e pelo aluno por estu- do de caso e por aula.
Adaptado de Hamond (2017, p. 201).

Quadro 3
Exemplos de feedback não verbal sobre música, performance e tecnologia fornecidos pelo professor e pelo aluno por estudo de caso e por aula.
Adaptado de Hamond (2017, p. 202).

Ao lado dos tipos de feedback verbal e não verbal específicos nos estudos de caso, o feedback geral do professor foi classificado como uma subcategoria da fala, uma vez que a fala incorporava a soma de todos os comportamentos verbais. Por outro lado, o feedback geral do professor é fornecido apenas em termos de feedback positivo, negativo ou ambíguo. O feedback geral do professor, positivo ou negativo, dá aos alunos uma ideia de como foi sua performance, se foi boa ou se precisa ser aprimorada. Em outras ocasiões, é difícil avaliar o que o professor está querendo comunicar, pois as evidências registradas parecem ambíguas. A investigação do feedback geral acrescenta entendimento ao contexto de cada estudo de caso, permitindo que as diferenças e semelhanças entre os casos sejam vistas com mais clareza. Exemplos das três formas de feedback geral – positivo, negativo e ambíguo – que foram providos pelo professor em cada estudo de caso são ilustrados no Quadro 4. Em geral, observou-se que, relativamente, pouco tempo foi despendido no feedback geral.

Quadro 4
Exemplos de feedback geral do professor em cada estudo de caso.
Hamond (2017, p.203).

Figura 05
Tempo gasto (segundos e porcentagem) no feedback geral do professor por aula em cada estudo de caso.
Adaptado de Hamond (2017, p.204).

A Figura 5 ilustra a distribuição do tempo relacionado ao feedback geral do professor em cada um dos três estudos de caso. O tempo médio gasto no feedback geral foi maior para os dois professores nos estudos de caso B (M = 2%) e C (M = 3%), enquanto, para o professor A, o feedback geral foi virtualmente nulo (M = 0%). O tempo de feedback geral foi consistente nos estudos de caso A e B, mas aumentou ligeiramente no estudo de caso C, variando de 2% a 3% entre as aulas 1 e 2. Esta evidência pode indicar que o feedback geral é mais observado nos estilos de ensino mestre-aprendiz do que nos estilos de ensino colaborativo. Embora o feedback específico, em vez do feedback geral, tenha sido o foco deste estudo, o feedback geral foi relatado porque oferece o contexto geral da quantidade de feedback por estudo de caso. Este estudo focou no feedback específico, já que está diretamente relacionado aos parâmetros da performance musical sob aspectos de música, performance e tecnologia, em vez de focar em comentários comuns do professor sobre os resultados de performance dos alunos, sejam esses por meio da aprovação, desaprovação ou ambiguidade.

DISCUSSÃO

Apesar da disponibilidade de tecnologia neste estudo, ainda assim as características das aulas de piano tradicionais foram observadas. Os principais comportametos verbais e não verbais dos participantes que foram observados neste estudo foram agrupados em três categorias principais: fala do professor, prática do aluno e feedback do professor. A fala do professor foi predominante nos três estudos de caso, mesmo quando a tecnologia foi aplicada nas aulas, como foi evidenciado em estudos anteriores em aulas de piano convencionais (BENSON; FUNG, 2005; BRYAN, 2004; KOSTKA, 1984; SIEBENALER, 1997; SPEER, 1994). Nos estudos de caso A e B, a prática do aluno foi predominante. No entanto, no estudo de caso C, o professor usou muito a modelagem por meio de tocar piano; aqui, o professor dominou a aula tanto tocando quanto falando. Os resultados sugerem que a prática do aluno ocorre em resposta ao feedback do professor. Essa evidência tem implicações em uma provável relação circular ou de dependência entre professor e aluno, algo que se alinha com os resultados de pesquisas anteriores (BURWELL, 2010).

As características das aulas de piano tradicionais estão principalmente relacionadas ao uso da partitura musical como uma fonte para interpretação, onde professores e alunos comumente discutem sobre isso fazendo associações entre notação musical e performance musical (BAUTISTA et al., 2009; HULTBERG, 2002). Tipos de feedback que foram observados neste estudo também podem ser encontrados em aulas de instrumento convencionais com estilos de ensino mestre-aprendiz. O feedback verbal (por exemplo, fornecer informações, fazer perguntas) e o feedback não verbal (por exemplo, movimentar o corpo e a cabeça, apontar para a partitura) neste estudo foram ligados à música e à performance e foram fornecidos pelo professor, conforme foi relatado em pesquisas sobre ensino e aprendizagem convencional de piano, no que diz respeito à dinâmica, andamento, articulação e estrutura musical (BRYAN, 2004; CHAFFIN; IMREH, 2002; KEITHLEY, 2004). As associações entre notação musical e performance musical sugerem abordagens pedagógicas tradicionais (HALLAM, 1998; JØRGENSEN, 2000).

Por outro lado, quando a tecnologia é aplicada em um contexto de aula de piano, a tecnologia oferece meios alternativos para diálogo entre professor e aluno por meio de associações entre tecnologia e notação musical, e associações entre tecnologia e performance musical. Esse diálogo pode acontecer por meio de comportamentos verbais ou não verbais, como, por exemplo, fornecer informações e apontar para a tela do computador para discutir quais informações visuais os participantes podem ver e compreender. Esses resultados sugerem que os participantes fizeram associações entre a tecnologia e os outros parâmetros (música ou performance), como, por exemplo, a velocidade de ataque de tecla dos dados MIDI e dinâmica, e o intervalo IOI e as variações de tempo, que estão de acordo com os resultados de estudos experimentais anteriores (BERNAYS; TRAUBE, 2014; BRESIN; BATTEL, 2000; PALMER, 1989; REPP, 1996). O feedback sobre a tecnologia (particularmente os parâmetros MIDI) foi diferente dos tipos de feedback encontrado nas metodologias de ensino tradicionais (onde o feedback tem ênfase na música e na performance) e podia ser também fornecido tanto pelo professor quanto pelo aluno, sugerindo metodologias pedagógicas transformadoras (CAREY; GRANT, 2015; CREECH; GAUNT, 2012).

O feedback interpessoal foi percebido como extrínseco a cada participante individual deste estudo, seja ele provido pelo professor ou pela tecnologia. Os resultados deste estudo se alinham a pesquisas anteriores que abordaram a noção de que uma aprendizagem e um ensino de piano eficazes acontecem na presença de feedback específico (KOSTKA, 1984; SIEBENALER, 1997; SPEER, 1994) quando um comportamento verbal ou não verbal é combinado com um parâmetro (música, performance ou tecnologia), a fim de tornar mais claro para o próprio aluno qualquer aspecto da sua aprendizagem ou sua performance ao piano; isso pode, por sua vez, melhorar a autonomia do aluno (CREECH, 2012).

O feedback intrapessoal foi percebido como intrínseco a cada participante deste estudo, seja ele acessado pelo professor ou pelo aluno ao fazer a autoavaliação. O feedback intrapessoal está relacionado ao feedback sensorial, como, por exemplo, o feedback visual, auditivo e proprioceptivo, e associações entre os mesmos (BISHOP; GOEBL, 2015, 2018; BROWN; PALMER, 2012; HALWANI et al., 2011; MOORE et al., 2016). Neste estudo, quando a tecnologia digital foi usada em aulas de piano, ela gerou feedback adicional junto ao feedback do professor. O feedback intrapessoal dos alunos foi aumentado por meio do feedback adicional mediado por tecnologia em termos de feedback visual, como, por exemplo, as informações disponíveis na tela do computador em tempo real e posteriori, e feedback auditivo posteriori, uma vez que os dados gravados podiam ser reproduzidos (por meio de playback) para os participantes em qualquer momento da aula. Esse feedback intrapessoal aumentado pode ter tido um impacto na aprendizagem e na performance ao piano dos alunos, quando combinado com o feedback interpessoal entre professor e aluno.

Em uma aula de piano que usa feedback mediado pela tecnologia, não é apenas o professor que se torna responsável por fornecer feedback; os alunos podem oferecer feedback sobre suas próprias performances por meio de feedback verbal e não verbal, já que seu feedback intrapessoal visual e auditivo foi aumentado. Os resultados deste estudo estão alinhados com os resultados de pesquisas anteriores (HATTIE; TIMPERLEY, 2007; MAGILL, 1989; SCHMIDT; LEE, 2011; WELCH et al., 2005), que reconheceram que o feedback também depende dos processos internos dos alunos. O uso da tecnologia pode gerar uma mudança na aprendizagem por meio da adoção de uma metodologia pedagógica transformadora (CAREY; GRANT, 2014). Isso pode ser ilustrado pela metodologia colaborativa e transformadora observada no estudo de caso A em comparação com as metodologias de ensino mestre-aprendiz e normalmente mais convencionais, como as observadas nos estudos de caso B e C. Esta metodologia baseada em tecnologia auxilia e amplia o ensino tradicional, pela coexistência de algumas semelhanças – em termos de música e performance – e algumas diferenças – em termos de tecnologia e associações com parâmetros convencionais – no contexto de aulas de piano; o que está de acordo com os resultados de pesquisas anteriores (SAVAGE, 2007).

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A aplicação da tecnologia em aulas de piano no ensino superior pode ter um impacto no feedback inter e intrapessoal. Em primeiro lugar, a tecnologia digital teve um efeito no feedback interpessoal entre professor e aluno, uma vez que os feedbacks verbal e não verbal sobre tecnologia foram adicionais e diferentes dos tipos de feedback comumente encontrados nas aulas de piano convencionais. O feedback adicional sobre tecnologia auxiliou nas associações entre os parâmetros tecnologia, música e performance, o que tornou o foco da aula mais claro. Em segundo lugar, a tecnologia digital aumentou o feedback intrapessoal de cada participante, aumentando o feedback sensorial e a consciência de seus processos de aprendizagem. Isso ocorreu quando o feedback gerado pela tecnologia era fornecido como: (1) feedback visual em tempo real e posteriori e (2) feedback auditivo posteriori. As inter-relações entre os três tópicos de discussão da aula (tecnologia, música e performance) parecem corroborar para um aumento na aprendizagem e na performance do aluno com mais objetividade e com um foco da aula mais claro, conforme foi relatado. Em conclusão, um ambiente de ensino e aprendizagem de piano usando tecnologia digital pode envolver metodologias semelhantes às das aulas tradicionais de instrumento e metodologias diferentes, as quais podem ser usadas para aprimorar a aprendizagem e contribuir para uma abordagem pedagógica transformadora em aulas de piano no ensino superior.

O ponto principal de pesquisas futuras pode ser investigar as potenciais aplicações deste sistema tecnológico em um ambiente de ensino e aprendizagem a distância, como aulas de piano síncronas ou assíncronas no ensino superior. Outro ponto para pesquisas futuras pode ser a possível aplicação desse tipo de tecnologia em outros níveis de expertise do piano, como, por exemplo, com alunos de nível elementar ou intermediário, e também com alunos de níveis avançados com outros tipos de repertório. Este sistema tecnológico permite que professores e alunos compartilhem os seus dados referentes às suas performances por meio da internet (on-line) e que discutam o feedback visual correspondente aos aspectos da performance ao piano de uma forma bastante detalhada. Será útil aos professores e alunos tomarem conhecimento que esse sistema tecnológico também pode complementar as gravações de vídeo e áudio das performances que eles compartilham. O uso de feedback visual como ferramenta complementar na aprendizagem e no ensino de piano on-line no ensino superior pode, portanto, melhorar a experiência de aprendizagem e ensino, tornando tanto os alunos quanto os professores mais conscientes dos movimentos executados e de todas as ações realizadas no teclado, incluindo o uso do pedal através da presença, da ausência e de assincronias de parâmetros MIDI. Em geral, o uso de feedback adicional tem o potencial de aumentar a experiência de aprendizagem on-line e de auxiliar professores e alunos a explorarem a tecnologia que está à sua disposição.

Agradecimentos

Os autores agradecem aos professores e aos alunos participantes desta pesquisa. A pesquisa foi realizada com aprovação ética formal.

Este estudo foi financiado parcialmente pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código Financeiro 001.

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Notas

Autor notes