Um detalhe quase invisível pode decidir se um vídeo aula instrucional vai ajudar você a aprender ou apenas te cansar. Em um experimento recente, participantes que assistiram a uma versão mal desenhada de um conteúdo multimídia relataram maior carga mental e, ao final, tiveram pior desempenho em um teste de recordação, quando comparados a quem viu a versão organizada com base em estratégias que promovam maior retenção atencional e otimização dessa atenção para os pontos relevantes do conteúdo. A diferença não ficou só no questionário, ela também apareceu nos olhos.
Essa discussão dialoga diretamente com o que já exploramos no artigo “Distração cognitiva ao volante: quando pensar demais vira um risco”, da Bittar Neurociência, ao mostrar que o excesso de estímulos e a má organização da informação consomem recursos mentais que deveriam estar direcionados à tarefa principal. Seja dirigindo ou aprendendo por meio de vídeos, quando o cérebro precisa “procurar demais” onde está o que importa, o desempenho tende a cair.
Essa é a aposta de um estudo publicado na PLOS ONE. A hipótese e de que, se aprender por vídeos depende de como a informação é organizada, então os sinais fisiológicos do olhar como padrões de fixação, pequenos movimentos involuntários e variações na pupila podem funcionar como um termômetro do esforço cognitivo durante a aprendizagem. Em tempos de aulas gravadas, cursos online e treinamentos corporativos em formato de vídeo, a ideia é medir, com objetividade, quando o material está ajudando o cérebro e quando está atrapalhando.
Por que o desenho da vídeo aula importa
A promessa dos recursos multimídia é combinar áudio, texto e imagens para tornar conteúdos complexos, mais claros. Mas há um preço. A mente tem capacidade limitada de processamento, e um vídeo que mistura elementos irrelevantes, distancia a legenda do que ela descreve ou não sinaliza o que é importante, pode consumir memória de trabalho com buscas visuais e distrações. O resultado é um menor foco no essencial e maior esforço para navegar na bagunça, justamente o oposto do que se pretende em educação.
Para enfrentar esse problema, designers educacionais costumam recorrer a um conjunto de recomendações que tentam reduzir carga cognitiva desnecessária e guiar a atenção, através de estratégias audiovisuais que permitam maior controle do engajamento de quem assiste.
A pesquisa, por dentro
Os pesquisadores criaram duas versões de uma apresentação multimídia voltada ao aprendizado de língua inglesa. Uma seguia estratégias para aumentar o controle atencional e o foco, e a outra os desconsiderava. Os participantes foram distribuídos aleatoriamente entre essas duas condições, enquanto seus movimentos oculares eram registrados por um rastreador ocular.
Depois do vídeo, veio a checagem em duas camadas. A primeira foi subjetiva, pois os participantes responderam ao NASA-TLX, um questionário muito utilizado para estimar carga de trabalho percebida. Na segunda camada, os participantes fizeram um teste de recordação (recall) do conteúdo. Em paralelo, os autores analisaram métricas do olhar calculadas em janelas de tempo associadas a trechos do vídeo.
O que foi descoberto
O primeiro resultado foi o esperado, a versão que desconsiderou as estratégias para otimizar o aprendizado multimídia foi percebida como mais pesada. Os participantes, nessa condição, reportaram carga de trabalho significativamente maior no NASA-TLX. Além disso, no teste de recordação, quem viu a versão com estratégias que promoviam o aprendizado teve desempenho significativamente melhor. Em outras palavras, o vídeo menos organizado cobrou mais e entregou menos.
O estudo se torna mais interessante quando os autores conectam desempenho e esforço mental a padrões específicos do olhar. Em análises de regressão, as medidas oculares dentro dos trechos críticos do vídeo se associaram tanto ao NASA-TLX quanto ao desempenho, ou seja, mais exploração visual e movimentos maiores encaminham para maior carga percebida e pior resultado, enquanto um olhar menos disperso e errático se relaciona a melhor performance. Isso reforça a ideia de que quando o material sinaliza bem o que é relevante, o cérebro gasta menos energia procurando onde está a informação.
Nas janelas de tempo analisadas, os autores observaram padrões de mudança pupilar no conteúdo sem as estratégias de aprendizado multimídia e destacaram que as diferenças não pareciam ser explicadas por brilho do vídeo, sugerindo uma relação com carga cognitiva e engajamento mental. A análise temporal mostrou picos e supressões em janelas de milissegundos, com diferenças estatísticas robustas entre as duas versões de conteúdo.
As microssacadas também entraram como indicador. Ao comparar as condições dentro das janelas de tempo, os autores relataram que a taxa de microssacadas foi menor na condição menos organizada em relação à versão que fez uso de estratégias para otimizar o aprendizado, com diferenças significativas na maior parte das janelas testadas. Como a literatura sugere relações distintas dessas microflutuações com carga visual e carga mental, o estudo discute esse achado com cautela e aponta a necessidade de mais validação nesse contexto específico.
Design instrucional pode ser medido, não só opinado
O estudo não está dizendo que um rastreador ocular vai substituir avaliação pedagógica. Mas propõe que a qualidade do design pode deixar marcas fisiológicas detectáveis, e isso abre caminho para uma educação baseada não apenas em impressão do aluno, mas também em evidências do processo. Se existem maneiras de conduzir o olhar ao que importa, é plausível imaginar ferramentas que testem versões de um mesmo vídeo e identifiquem trechos que aumentam busca visual e sobrecarga, antes de o material ir ao ar, por exemplo.
A mensagem final é clara. Quando o vídeo é projetado para reduzir ruído e guiar o foco, o aluno ou espectador não só sente menos carga como também lembra mais, e os olhos ajudam a contar essa história, quadro a quadro.
O artigo “Cognitive load and visual attention assessment using physiological eye tracking measures in multimedia learning.” é de autoria de Fatemeh Shahnabati, Atefeh Sabourifard, Hamid Amiri, Alireza Bosaghzadeh e Reza Ebrahimpour.
