View
239
Download
12
Category
Preview:
Citation preview
MARCO AURÉLIO BUTZKE
JOGOS DE EMPRESAS BASEADOS EM SIMULAÇÃO E APRENDIZAGEM
ATIVA: ANALISANDO A TOMADA DE DECISÃO EM PROCESSOS LOGÍSTICOS
Biguaçu
2015
MARCO AURÉLIO BUTZKE
JOGOS DE EMPRESAS BASEADOS EM SIMULAÇÃO E APRENDIZAGEM
ATIVA: ANALISANDO A TOMADA DE DECISÃO EM PROCESSOS LOGÍSTICOS
Tese apresentada ao Curso de Doutorado em
Administração e Turismo da Universidade do Vale do
Itajaí, como requisito à obtenção do título de Doutor
em Administração e Turismo.
Orientadora: Profa. Dra. Anete Alberton
Biguaçu (SC)
2015
MARCO AURÉLIO BUTZKE
JOGOS DE EMPRESAS BASEADOS EM SIMULAÇÃO E APRENDIZAGEM
ATIVA: ANALISANDO A TOMADA DE DECISÃO EM PROCESSOS LOGÍSTICOS
Esta projeto de tese foi julgado adequada como exame de qualificação no curso de Doutorado
em Administração e Turismo, da Universidade do Vale do Itajaí, em Biguaçu – SC.
Área de Concentração: Organizações e Sociedade
Biguaçu, 27 de abril de 2015
Prof. Dra. Rosilene Marcon
Coordenadora do Programa
Profa. Dra. Anete Alberton – UNIVALI (SC) – Orientadora
Profa. Dr. Sidnei Vieira Marinho – UNIVALI (SC)
Prof. Dra. Rosilene Marcon – UNIVALI (SC)
Prof. Dr. Jersone Tasso Moreira Silva – FUMEC (MG)
Prof. Dr. Gustavo da Silva Motta – UFF (RJ)
Prof. Dr. Fábio Alexandrini – FURB (SC)
AGRADECIMENTOS
Primeiramente, agradeço a Deus pela presença forte em minha vida e por me guiar
nos momentos difíceis.
Aos meus pais, Siegbert e Dalva, aos meus irmãos Cícero, Karla e Fabiano, e
familiares (cunhado, cunhada, sobrinhos...) pelo apoio nos momentos difíceis e pela
compreensão nos momentos de ausência.
A minha orientadora profa. Dra. Anete Alberton pela dedicação e paciência na
elaboração deste trabalho. Pelo incentivo em realizar o sanduiche no exterior e pelos contatos
viabilizados para que este fosse concretizado.
A professora Rosilene Marcon e Sidnei Vieira Marinho, que acompanharam esta
pesquisa desde o início.
Aos professores membros externos da banca, por aceitar o desafio de avaliar minha
tese.
Ao professor Raúl Poler, do CIGIP na UPV (Valência), pela recepção e
contribuições neste trabalho; aos professores Angel Ortiz Bás, Francisco Lário e Eduardo
Vicenz Salort e colegas do sanduiche: Javier, Hanzel, Solimar, Jésus, Paco (Francisco), Juan e
Francisco.
A reitoria da UNIDAVI, Célio, Alcir, Charles, Niladir e Gilberto, que foram
importantes para realização do sanduiche em Valência.
Aos professores do curso de Doutorado pelo aprendizado; a coordenação e
funcionários pelas orientações;
Aos colegas de Doutorado Jeter, Adriano, Samir, Leonardo, Ronaldo, Rafael,
Murialdo e Ana pelo convívio e troca de experiências.
RESUMO
Os processos de abastecimento, planta e distribuição são geradores de custos logísticos. A
tomada de decisão nos processos logísticos influencia na otimização do custo total e os
resultados dos custos apurados e dos trade-offs acontecem pela inter-relação dos elementos
envolvidos nas operações da logística empresarial. A utilização de modelos de simulação e
otimização podem auxiliar usuários de jogos de empresas a encontrar soluções para problemas
complexos de gestão, desenvolver habilidades de pensamento crítico e estratégico, além de
formar profissionais para o mercado de trabalho. O uso de jogos de empresas de negócios como
meio de aprendizagem ativa tem sido amplamente debatido e há um interesse contínuo na forma
como os alunos aprendem e respondem aquilo que estão estimulados. O objetivo desta pesquisa
é analisar a aplicação de jogos de empresas como metodologia ativa de ensino e a tomada de
decisão em processos logísticos em cursos de administração. O jogo de empresas ENTERSIM
foi construído com ferramentas de software e computação nas nuvens como plataformas
tecnológicas. A avaliação do jogo de empresas baseado em simulação proposto nesta pesquisa
é baseada nos trabalhos de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012). Feinstein e Cannon
(2002) apresentam um modelo com padrões de validação para auxiliar na utilização de jogos
de empresas como estratégia de ensino baseado na validade representacional e educacional.
Silva et al (2012) propõe um sistema de aprendizagem em ação no contexto do ensino de
administração que abrange cinco dimensões: ambiente de aprendizagem, estilos de
aprendizagem, estratégias de ensino, reflexão na ação e experiência docente e discente. A
aplicação do jogo de empresa foi realizada nos meses de novembro e dezembro de 2014 em
turmas de cursos de administração e a coleta de informações baseada nos questionários
desenvolvidos por Miles, Biggs e Schubert, Jennings (2002), Chang (2003), Chang et al (2005)
e Pereira (2012) analisando os fatores facilitadores na utilização de jogos de empresas, Felder
e Solomon (1991) para os estilos de aprendizagem, Davis (1989) e Ramos, Silva e Carvalho
(2013) para avaliar a qualidade de um ambiente de aprendizagem e Towler, Lean e Moizer
(2008) para a experiência discente. A análise dos resultados foi realizada através de técnicas de
Estatística Descritiva, Análise Fatorial e Análise de Variância (ANOVA). Como principais
resultados, os estilos de aprendizagem influenciaram no desempenho do aluno nos eixos de
percepção e entrada, assim como a faixa de idade apresentou diferença significante no
desempenho ao final da aplicação do jogo de empresas. O desempenho do aluno no jogo de
empresas não apresentou diferenças significantes na percepção sobre os fatores facilitadores do
aprendizado, com exceção aos aspectos relacionados ao ambiente de sala de aula. Quanto à
qualidade do ambiente de aprendizagem, não foram obtidas diferenças significativas entre os
fatores avaliado. Na qualidade de informação, a avaliação sobre as instruções foi considerada
atualizada, porém insuficiente para a realização da atividade. A continuação desta pesquisa será
baseada na inclusão de processos de logística reversa e sustentabilidade, além de rotinas de
outras áreas como financeiro, marketing e recursos humanos para complementar o processo de
tomada de decisão no aprendizado nos cursos de administração.
Palavras-chaves: Jogos de Empresas, Metodologias Ativas de Ensino, Estilos de
Aprendizagem, Processos Logísticos
ABSTRACT
The inbound, plant, and outbound processes are generators of logistics costs. Decision making
in logistics processes influences the optimization of the total cost and the results of the
calculated costs, and trade-offs occur through the interrelationship of the elements involved in
the business logistics operations. The use of Simulations and Optimization models can help
users of business games to find out solutions to complex management issues, develop skills in
critical and strategic thinking, and train professionals for the job market. The use of business
simulation as an active learning tool has been widely debated, and there is continued interest in
how students learn, and how they respond to the stimulations they receive. The objective of
this research is to analyze the application of business games as an active teaching and decision-
making method in logistics processes of management courses. The business simulation game
ENTERSIM was built using open source tools and cloud computing as technology platforms.
The evaluation of business simulation games proposed in this study is based on research
presented by Feinstein and Cannon (2002) and Silva et al (2012). Feinstein and Cannon (2002)
propose a model with validation patterns to assist in the use of business games as a teaching
strategy, based on representational and educational validity. Silva et al (2012) suggest an active
learning system in the context of business administration teaching which covers five
dimensions: learning environment, teaching styles, teaching strategies, thinking-in-action, and
experience of students and teachers. The business simulation game was applied from
November 2014 to May 2015 in undergraduate Business Administration courses, and the
information gathered was based on questionnaires developed by Miles, Biggs and Schubert,
Jennings (2002), Chang (2003), Chang et al (2005) and Pereira (2012) analyzing the facilitating
factors in the use of business games; Felder and Soloman (1991) to evaluate learning styles;
Davis (1989) and Ramos, Silva and Carvalho (2013) to evaluate the quality of a learning
environment; and Towler, Lean and Moizer (2008) to evaluate the students’ experience. The
analysis was conducted using descriptive statistics techniques, factor analysis, and analysis of
variance (ANOVA). It was found that learning style influenced the student’s performance at
the end of the application of the company game. The student’s performance in the game did
not show any significant differences in perception of the facilitating factor of learning, except
for the aspects related to the classroom environment. In terms of the quality of the learning
environment, there were no significant differences among the factors evaluated. Concerning
the quality of information, the evaluation of the instructions was considered updated, but
insufficient to perform the activity. The continuation of this research is based on the inclusion
of reverse logistics processes and sustainability, as well as routines from other areas, such as
finance, marketing and human resources, which complement the decision-making process in
learning in management courses.
Keywords: Business Simulation Games, Active Learning, Learning Styles, Logistics Process
LISTA DE FÍGURAS
Figura 1 - Avaliação dos critérios de desempenho em simulação ........................................................ 40
Figura 2 - Padrões de validação de jogos de empesas baseado em simulação .................................... 41
Figura 3 - Ciclo de Aprendizagem Vivencial ........................................................................................ 57
Figura 4 - Componentes da Logística Empresarial .............................................................................. 66
Figura 5 - Planejamento logístico ........................................................................................................ 70
Figura 6 - Modelo de Decisão na Metodologia GRAI .......................................................................... 76
Figura 7 - Dimensões de um sistema de aprendizagem em ação.......................................................... 79
Figura 8 – Modelo proposto na pesquisa para avaliação do jogo de empresas .................................. 80
Figura 9 - Construtos e hipóteses do modelo proposto ........................................................................ 86
Figura 10 - Modelo para validação da pesquisa .................................................................................. 98
Figura 11 - Modelo de simulação implementado no jogo de empresas .............................................. 108
Figura 12 - Modelo de otimização implementado .............................................................................. 111
Figura 13 - Decisões logísticas proposta no jogo de empresas baseado em simulação .................... 114
Figura 14 - Tela para localização da planta fabril ............................................................................ 114
Figura 15 - Tela com detalhes da localização da planta fabril .......................................................... 115
Figura 16 - Tela de seleção de fornecedores ...................................................................................... 116
Figura 17 - Tela de seleção de modal de transporte para abastecimento .......................................... 116
Figura 18 - Tela de seleção dos lotes de matéria-prima para abastecimento .................................... 116
Figura 19 - Tela de consulta ao estoque de matéria-prima ................................................................ 116
Figura 20 - Tela de seleção de tipo de frete para distribuição ........................................................... 117
Figura 21 - Tela para seleção do modal de transporte para distribuição .......................................... 117
Figura 22 - Tela para faturamento - entrega do pedido ..................................................................... 118
Figura 23 - Tela de consulta dos pedidos ........................................................................................... 118
Figura 24 - Tela de Consulta ao Estoque de Produtos Acabados ...................................................... 119
Figura 25 - Tela de Indicadores de Desempenhos .............................................................................. 119
Figura 26 - Tela de Ajuste no Quadro de Produção ........................................................................... 121
Figura 27 - Tela de Consulta da Produção ........................................................................................ 121
Figura 28 – Desempenho dos alunos nos estilos de aprendizagem .................................................... 123
Figura 29 - ANOVA dos estilos de aprendizagem com o desempenho no jogo de empresas baseado em
simulação ............................................................................................................................................ 125
Figura 30 - Experiência discente e desempenho no jogo de empresas baseado em simulação ......... 126
Figura 31 - ANOVA das variáveis de experiência discente e o desempenho do aluno no jogo de
empresas baseado em simulação ........................................................................................................ 128
Figura 32 - ANOVA – Fatores do construto ambiente de aprendizagem ........................................... 132
Figura 33 - ANOVA - Fatores facilitadores do aprendizado .............................................................. 139
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Dimensões de um Sistema de Aprendizagem em ação para o Ensino de Administração... 29
Quadro 2 - Métodos de aprendizagem ativa ......................................................................................... 30
Quadro 3 - Definições sobre jogos de empresas e simulações ............................................................. 33
Quadro 4 - Fases do desenvolvimento dos jogos de empresas ............................................................. 34
Quadro 5 - Estudos no Brasil na última década ................................................................................... 36
Quadro 6 - Características de jogos de empresas baseado em simulação ........................................... 42
Quadro 7 - Princípios de práticas para aprendizado em sala de aula com uso de tecnologias ........... 44
Quadro 8 - Princípios de práticas pedagógicas em um ambiente de jogo ........................................... 45
Quadro 9 - Estudos Empíricos sobre Qualidade de Ambiente Virtual ................................................. 46
Quadro 10 - Fatores Determinantes para o Aprendizado com Jogos de Empresas ............................. 48
Quadro 11 - Principais temas relacionados a forma de utilização de jogos de empresas baseados em
simulação em sala de aula .................................................................................................................... 50
Quadro 12 – Comparativo entre os instrumentos aquisição de habilidade e fatores facilitadores do
aprendizado ........................................................................................................................................... 53
Quadro 13 – Resultados das pesquisas sobre aquisição de habilidades com casos para ensino, jogos
de empresas e projeto de consultoria .................................................................................................... 54
Quadro 14 - Relação entre as etapas do ciclo de aprendizagem e os pontos fortes de aprendizagem 57
Quadro 15 - Estilos de Aprendizagem propostos por Kolb (1984) ....................................................... 58
Quadro 16 - Estratégias e comportamento dos estilos de VARK .......................................................... 59
Quadro 17 – Dimensões, tipo e características para cada estilo de aprendizagem ............................. 61
Quadro 18 - Estudo comparativo entre estilos de aprendizagem ......................................................... 63
Quadro 19 - Estudos empíricos sobre estilos de aprendizagem e jogos de empresas baseados em
simulação .............................................................................................................................................. 64
Quadro 20 - Componentes dos processos logísticos ............................................................................. 66
Quadro 21 – Modelos de Apuração de Custos Logísticos .................................................................... 68
Quadro 22 - Tipos de Simulação no Gestão de Cadeia de Suprimento ................................................ 73
Quadro 23 - Subsistemas do modelo GRAI ........................................................................................... 77
Quadro 24 - Construtos para o modelo de avaliação da aplicação com jogos de empresas ............... 79
Quadro 25 - Preparação da pesquisa: objetivos e atividades .............................................................. 90
Quadro 26 - Conjunto de Hipóteses ...................................................................................................... 92
Quadro 27 - Etapas da aplicação da pesquisa ..................................................................................... 93
Quadro 28 - Perfil dos alunos na aplicação do jogo de empresas ....................................................... 94
Quadro 29 – Instrumento de Pesquisa – Estilo de Aprendizagem ........................................................ 94
Quadro 30 - Fatores facilitadores do Aprendizado .............................................................................. 96
Quadro 31 - Qualidade do ambiente de aprendizagem ........................................................................ 97
Quadro 32 - Variáveis resultantes do processo de aplicação da pesquisa ........................................... 97
Quadro 33 - Métricas proposto na aplicação do jogo de empresas baseado em simulação .............. 101
Quadro 34 - Indices para os modelos de simulação e otimização ...................................................... 102
Quadro 35 - Conjunto de índices para os modelos de simulação e otimização ................................. 102
Quadro 36 - Parâmetros para os modelos de simulação e otimização .............................................. 102
Quadro 37 - Variáveis de decisão para os modelos de simulação e otimização ................................ 103
Quadro 38 - Requisitos tecnológicos para o desenvolvimento do jogo de empresas ......................... 104
Quadro 39 - Decisões logísticas proposta no jogo de empresas baseado em simulação ................... 113
Quadro 40 - Demonstrativo de resultado no jogo de empresas .......................................................... 120
Quadro 41 - Indicadores de desempenho no jogo de empresas. ......................................................... 120
Quadro 42 - Resumo dos resultados das hipóteses ............................................................................. 140
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Resultados do modelo de otimização ................................................................................. 112
Tabela 2 - Estilos da aprendizagem e o desempenho no jogo de empresas baseado em simulação .. 124
Tabela 3 - Experiência discente e o desempenho no jogo de empresas baseado em simulação ........ 127
Tabela 4 – Frequência das variáveis da qualidade do ambiente virtual ............................................ 129
Tabela 5 - Análise Fatorial - Qualidade do Ambiente Virtual ............................................................ 130
Tabela 6 - ANOVA - Qualidade do ambiente virtual em relação ao desempenho do aluno no jogo de
empresas .............................................................................................................................................. 131
Tabela 7 - Frequencia dos fatores na percepção dos alunos .............................................................. 134
Tabela 8 - Comparativo dos resultados com fatores facilitadores do aprendizado com a aplicação de
jogos de empresas baseados em simulação ........................................................................................ 135
Tabela 9 - Análise fatorial - fatores facilitadores do aprendizado ..................................................... 137
Tabela 10 - ANOVA - Fatores facilitadores do aprendizado .............................................................. 138
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO _______________________________________________________ 13
1.1. CONTEXTUALIZAÇÃO DA PESQUISA _______________________________ 13
1.2. OBJETIVOS DA PESQUISA _________________________________________ 16
1.2.1. Objetivo geral __________________________________________________ 16
1.2.2. Objetivos específicos ____________________________________________ 16
1.3. JUSTIFICATIVA __________________________________________________ 17
1.3.1. Justificativa de ineditismo ________________________________________ 18
1.3.2. Justificativa de não-trivialidade ____________________________________ 20
1.3.3. Justificativa de contribuição científica e social ________________________ 22
1.4. ESTRUTURA DO TRABALHO ______________________________________ 24
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA _________________________________________ 26
2.1. APRENDIZAGEM ATIVA NO ENSINO DE ADMINISTRAÇÃO ___________ 26
2.1.1. Dimensões de um sistema de aprendizagem ativa no ensino de administração 28
2.1.2. Metodologias de Aprendizagem Ativa _______________________________ 29
2.2. JOGOS DE EMPRESAS BASEADOS EM SIMULAÇÃO __________________ 32
2.2.1. Evolução dos jogos de empresas ___________________________________ 34
2.2.2. Estudos sobre Jogos de Empresas no Brasil ___________________________ 35
2.2.3. Construção de jogos de empresas baseados em simulação _______________ 39
2.2.4. Jogos de empresas e ambiente de aprendizagem _______________________ 43
2.2.5. Jogos de empresas baseados em simulação como estratégia de ensino ______ 47
2.3. ESTILOS DE APRENDIZAGEM ______________________________________ 55
2.3.1. Estilos de aprendizagem Modelo de Kolb ____________________________ 56
2.3.2. Estilos de aprendizagem Modelo de VARK __________________________ 58
2.3.3. Estilos de aprendizagem Modelo de Felder e Silverman _________________ 60
2.3.4. Estudo comparativo dos modelos de estilos de aprendizagem e suas aplicações
em jogos de empresas baseados em simulação ________________________________ 62
2.3.5. Estilos de aprendizagem e jogos de empresas baseados em simulação no Brasil
63
2.4. PROCESSOS LOGÍSTICOS __________________________________________ 65
2.4.1. Planejamento logístico e desempenho organizacional ___________________ 69
2.4.2. Simulação em processos logísticos__________________________________ 72
2.4.3. Modelos de otimização ___________________________________________ 74
2.4.4. Tomada de decisão em processos logísticos___________________________ 75
2.5. MODELO PROPOSTO PARA AVALIAÇÃO NA APLICAÇÃO DE JOGOS DE
EMPRESAS EM UM CENÁRIO DE TOMADA DE DECISÃO EM PROCESSOS
LOGÍSTICOS ___________________________________________________________ 78
2.5.1. Construto estilos de aprendizagem __________________________________ 81
2.5.2. Construto experiência discente _____________________________________ 82
2.5.3. Construto ambiente de aprendizagem________________________________ 83
2.5.4. Construto fatores facilitadores do aprendizado no jogo de empresas baseado em
simulação _____________________________________________________________ 84
2.5.5. Síntese do modelo proposto, construtos e hipóteses_____________________ 86
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS __________________________________ 88
3.1. POSICIONAMENTO PARADIGMÁTICO ____________________________ 88
3.2. ESTRATÉGIA DE PESQUISA _______________________________________ 89
3.2.1. Estrutura da pesquisa ____________________________________________ 90
3.2.2. Aplicação da pesquisa ___________________________________________ 93
3.2.3. Análise dos dados da pesquisa _____________________________________ 98
4. CONSTRUÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS BASEADO EM SIMULAÇÃO
“ENTERSIM” ____________________________________________________________ 101
4.1. REQUISITOS PARA O DESENVOLVIMENTO DO SOFTWARE __________ 104
4.2. MODELO DE SIMULAÇÃO ________________________________________ 105
4.3. MODELO DE OTIMIZAÇÃO _______________________________________ 109
4.4. TOMADA DE DECISÃO NOS PROCESSOS LOGÍSTICOS NO JOGO DE
EMPRESAS “ENTERSIM” _______________________________________________ 113
5. APLICAÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS “ENTERSIM” COMO ESTRATÉGIA DE
ENSINO: ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS CONSTRUTOS DO MODELO PROPOSTO 123
5.1. ESTILOS DE APRENDIZAGEM E O DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESAS
BASEADO EM SIMULAÇÃO ____________________________________________ 123
5.2. EXPERIÊNCIA DISCENTE E O DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESAS
BASEADO EM SIMULAÇÃO ____________________________________________ 126
5.3. DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESA BASEADO EM SIMULAÇÃO E A
PERCEPÇÃO SOBRE A QUALIDADE DO AMBIENTE VIRTUAL _____________ 129
5.4. DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESA BASEADO EM SIMULAÇÃO E A
PERCEPÇÃO SOBRE FATORES FACILITADORES DO APRENDIZADO _______ 133
5.5. SÍNTESE DOS RESULTADOS DA APLICAÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS
BASEADO EM SIMULAÇÃO ____________________________________________ 139
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS ____________________________________________ 144
6.1. CONCLUSÕES ___________________________________________________ 144
6.2. LIMITAÇÕES ____________________________________________________ 149
6.3. SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS _________________________ 149
REFERÊNCIAS __________________________________________________________ 151
APÊNDICES ____________________________________________________________ 161
13
1. INTRODUÇÃO
O presente capítulo apresenta a contextualização da pesquisa com a abordagem
sobre jogos de empresas baseados em simulação como estratégia de ensino, caracterizada como
método de aprendizagem ativa para o ensino em cursos de administração. São apresentados a
contextualização e objetivos da pesquisa e na sequência, a justificativa aborda a contribuição
científica e social, o ineditismo e a não-trivialidade. A estrutura do trabalho finaliza o capítulo.
1.1. CONTEXTUALIZAÇÃO DA PESQUISA
A aplicação de jogos de empresas baseados em simulação para dinamizar as
atividades de vincular a prática com a teoria no ensino de administração. Jogos não são apenas
para divertir, eles oferecem potencialmente poderosos ambientes de aprendizagem
(OBLINGER, 2004). Os jogos de empresas baseados em simulação têm sido utilizados em sala
de aula para auxiliar no processo de ensino aprendizagem desde a década de 50 (FARIA;
HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009). A utilização de jogos de empresas como ferramenta
de apoio pedagógico para dinamizar as aulas e a implementação de tecnologias de informação
evoluiu o processo de divulgação dos resultados simultâneos com feedback imediato. Ruben
(1999) aborda que simulações e jogos de empresas têm produzido um impacto substancial sobre
conceitos e aplicações de ensino e ajudam a superar limitações sobre metodologias tradicionais.
Bertero (2006) aborda que é necessário pensar sobre o uso de recursos tecnológico
para auxiliar no processo de ensino. Sonaglio, Godoi e Silva (2013) apontam que o uso da
tecnologia em metodologias de aprendizagem ativa está sendo adotada para o ensino de práticas
gerenciais e tomadas de decisão nas universidades. Embora o uso de jogos de empresas para
simular ambientes de negócios como meio de aprendizagem ativa tem sido debatido, há um
interesse contínuo na forma como os alunos aprendem e respondem àquilo que estão
estimulados.
A aprendizagem ativa aplicada no processo de ensino atraíram a atenção nas
faculdades em resposta às preocupações sobre como e o que os alunos estão aprendendo e são
consideradas superiores quando comparadas às metodologias tradicionais porque promovem o
desenvolvimento de competências para pensar e escrever (BONWELL; EISON, 1991;
14
BENNIS; O'TOOLE, 2005). Desta forma, o jogo de empresas baseado em simulação é
atividade que contém uma mistura de habilidade, oportunidade e estratégia para simular um
aspecto da realidade (FENG; MA, 2009) e gera interesse ao aluno para que ele se sinta desafiado
e participe da atividade de forma voluntária.
O cenário escolhido para a construção do jogo de empresas proposto nesta pesquisa
é a tomada de decisão em processos logísticos de abastecimento, planta e distribuição num
ambiente simulado em uma indústria têxtil. Feinstein e Cannon (2002) apresentam um modelo
para auxiliar na construção de jogos de empresas. No modelo apresentado pelos autores, os
jogos de empresas são definidos como um ambiente de aprendizagem que deve representar o
fenômeno modelado como a realidade do cotidiano de uma empresa em formato virtual
(validade representacional). Os autores ainda discutem a validade educacional dos jogos de
empresas que está relacionada à participação dos alunos e suas percepções sobre o aprendizado
na atividade de ensino proposta.
Silva et al (2012) apresentam um sistema de aprendizagem em ação no contexto do
ensino de administração que abrange cinco dimensões: ambiente de aprendizagem, estilos de
aprendizagem, estratégias de ensino, reflexão na ação e experiência docente e discente. Os
estilos de aprendizagem e a experiência discente, abordados como dimensão no estudo de Silva
et al (2012), podem complementar o modelo proposto por Feinstein e Cannon (2002), que não
aborda aspectos inerentes ao aluno participante da atividade. De acordo com Felder (1996), os
estilos de aprendizagem são as qualidades e preferências dos indivíduos em conduzir as
informações e os processos. É importante para o docente identificar quais fatores influenciam
no desempenho do aluno na aplicação de jogos de empresas como estratégia de ensino.
Desta forma, a compreensão dos estilos de aprendizagem e o comportamento do
aluno podem direcionar a métodos específicos ou auxiliar na adaptação de processo mais
eficientes no processo de aprendizagem (FELDER; BRENT, 2005; SOUZA et al, 2013).
Alguns estudos apresentados por Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), Motta, Melo e Paixão (2012),
Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012) e Bouzada (2013) apresentam resultados
sobre estilos de aprendizagem com a utilização de jogos de empresas. Os estudos de Feinstein
e Cannon (2002) e Silva et al (2012) serão utilizados nesta pesquisa para a proposição de um
modelo para analisar os fatores que influenciam na aplicação do jogo de empresas proposto
nesta pesquisa.
15
O planejamento da cadeia logística e a adoção de sistemas de indicadores de custos,
eficiência e responsividade para ajustar os custos e trade-offs podem auxiliar no processo de
redução e otimização dos valores agregados nos processos logísticos (CHOPRA; MEINDL,
2010; BALLOU, 2011). Faria e Costa (2010) e Singh et al (2010) abordam que os impactos das
decisões nos processos logísticos causam efeitos no desempenho organizacional. As decisões
logísticas visam melhorar o atendimento em relação ao nível de serviço desejado pelos clientes,
além da minimização dos custos ou de vantagens obtidas através trade-offs (LAMBERT;
ARMITAGE, 1979; HARRINGTON; LAMBERT; STERLING, 1992; WANKE; ZINN,
2004).
O planejamento da cadeia logística e a adoção de sistemas de indicadores de custos,
eficiência e responsividade para ajustar os custos e trade-offs podem auxiliar no processo de
redução e otimização dos valores agregados nos processos logísticos (CHOPRA; MEINDL,
2010; BALLOU, 2011). Neste sentido, as simulações podem contribuir para analisar os eventos
decorrentes das decisões logísticas e como estes influenciam os custos e seus impactos no
desempenho organizacional em um ambiente controlado para realizar experimentos sem correr
riscos ou perdas (KEYS; WOLFE, 1990, MELNYK; RODRIGUES; RAGATZ, 2008).
Tarock e Golkar (2006) citam que um dos tipos de simulação para processos que
envolvem logísticas e produção é o jogo de empresas, no qual o gestor pode atuar em um mundo
simulado de forma interativa. De acordo com Poler, Lario e Doumeingts (2002), os jogos de
empresas podem ser utilizados em treinamentos para resolver problemas na tomada de decisão
e simular sistemas de decisões. Thiers e McGinnis (2011) complementam que modelos de
otimização podem auxiliar os jogos de empresas ao produzirem as melhores respostas aos
problemas simulados em um cenário. Deling et al (2010) citam que as variáveis de decisão em
modelo de otimização servem de parâmetros ótimos para complementar o processo decisório
nas aplicações com uso de simulação. Os modelos de otimização, quando utilizados de forma
conjunta com cenários simulados, podem contribuir para o aprendizado dos alunos participantes
de um jogo de empresa.
As simulações podem auxiliar usuários de jogos de empresas a encontrar soluções
para problemas complexos de gestão, desenvolver habilidades de pensamento crítico e
estratégico, além de formar profissionais para o mercado de trabalho em ambientes de negócios
modelados com situações fictícias para representar a realidade do cotidiano de um ambiente de
negócios (LANE, 1995; DOYLE; BROWN, 2000, LEAN et al, 2006; YARSACAN, 2010).
16
Sobre o uso de simulações, Garris, Ashlers e Driskell (2002) reforçam que a utilização de
desafios e metas na construção de jogos de empresas servem para auxiliar os alunos no
envolvimento nas tarefas propostas e despertar o interesse no processo de aprendizagem. Sob
outro olhar, Sauvé et al (2007) complementam que os alunos nem sempre estão tentando ganhar,
envolver-se no conflito ou competir entre si, apenas desejam participar da atividade simulada.
A utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino tem sido discutida nas
universidades, pois colocam os alunos em situações desafiadoras baseadas em regras para
compreensão da teoria aprendida em sala de aula, além de demonstrar a complexidade na
tomada de decisão com aplicações práticas em um ambiente seguro para avaliar as
consequências de suas decisões (KEYS; WOLFE, 1990; LI; BAILLIE, 1993; ADOBOR;
DANESHFAR, 2006).
Com base na contribuição dos jogos de empresas para o processo de aprendizagem
e considerando a complexidade de um cenário para otimizar os custos e trade-offs decorrentes
na tomada de decisão em processos logísticos apresenta-se o problema da pesquisa: Qual a
relação entre aspectos de metodologias ativas de ensino e o desempenho dos alunos na
aplicação de um jogo de empresas baseado em simulação em um cenário de tomada de decisão
em processo logísticos?
1.2. OBJETIVOS DA PESQUISA
O objetivo geral e os objetivos específicos da pesquisa propostos nesta pesquisa são os
seguintes:
1.2.1. Objetivo geral
Analisar a aplicação de jogo de empresas baseado em simulação como metodologia
ativa de ensino e a tomada de decisão em processos logísticos de alunos em cursos de
administração.
1.2.2. Objetivos específicos
a) Construir um jogo de empresas baseado em simulação para tomada de decisão em
processos logísticos;
17
b) Avaliar a influência dos estilos de aprendizagem no desempenho do aluno no jogo
de empresas;
c) Averiguar como as características pessoais, acadêmica e profissional do discente
influenciam no desempenho do aluno no jogo de empresas;
d) Verificar a relação entre o desempenho do aluno no jogo de empresas com os fatores
facilitadores do aprendizado;
e) Relacionar o desempenho do aluno no jogo de empresas com os fatores que medem
a qualidade de um ambiente virtual.
1.3. JUSTIFICATIVA
A relevância dos estudos propostos nesta tese apresenta justificativas de ineditismo,
não-trivialidade e contribuição científica e social para avaliar relação entre aspectos de
metodologias ativas de ensino e o desempenho dos alunos na aplicação de um jogo de empresas
baseado em simulação em um cenário para tomada de decisão em processos logísticos. O
ineditismo aborda a construção de um jogo de empresa com modelos de simulação, otimização
e decisão para avaliar os resultados da tomada de decisão em processos logísticos que geram
custos e trade-offs e a proposição de um modelo para avaliação do uso de metodologias ativas
no processo de ensino de administração.
Na justificativa de não-trivialidade serão abordados a utilização dos jogos de
empresas como estratégia de ensino e como metodologia ativa no processo de aprendizagem na
administração, com intuito de discutir sobre a evolução tecnológica, a percepção dos alunos e
o aprimoramento de ferramentas de ensino utilizada em sala de aula ou em laboratório de
práticas gerenciais.
Como contribuição científica e social, a utilização de jogos de empresas no âmbito
escolar e na formação de futuros profissionais para o mercado de trabalho tem sua relevância
quando se consegue obter subsídios para elaborar modelos que conseguem avaliar os jogos de
empresas no processo de ensino e aprendizagem.
18
1.3.1. Justificativa de ineditismo
A utilização de modelos de simulação e otimização para auxiliar no processo de
tomada de decisão em processos logísticos pode contribuir para visualizar soluções num
ambiente de complexidade, e visam melhorar a formação de profissionais na área de
administração. Estes modelos, quando implementados em jogos de empresas, visam colaborar
para o processo de ensino aprendizagem na medida que o ambiente proposto é livre de riscos,
oferece uma carga de realismo e possibilita respostas com feedback imediato.
As relações entre os processos de abastecimento, planta e distribuição através de
atividades de armazenamento, transporte, movimentação e embalagem decorrentes da logística
podem ser consideradas complexas e envolvem os níveis estratégico, tático e operacional. A
complexidade existente nestas relações pode gerar resultados no desempenho organizacional.
Desta forma, as decisões tomadas nos processos logísticos devem ser integradas e sistemáticas
com o objetivo de reduzir custos ou gerar trade-offs (CHOPRA; MEINDL, 2010, SINGH et al,
2010; AMARAL; GUERREIRO, 2013).
Modelagem e Simulação são processos que podem auxiliar os gestores a encontrar
soluções viáveis para equilibrar os valores envolvidos nos processos logísticos e atingir um
nível de serviço esperado pelos clientes e, assim, otimizar o desempenho de toda a cadeia
logística da organização (TAROKH; GOLKAR, 2006; BALLOU, 2011). Ribeiro e Silinske
(2012) apresentaram um simulador para analisar a eficiência dos custos logísticos com foco na
redução de custos e mensuração da eficiência empresarial. Os autores concluíram que há
dificuldades para empresas operarem em seu nível máximo de eficiência nos custos logísticos
baseados na variação da demanda de mercado que gera incerteza na tomada de decisão.
Melnik et al (2008) e Thiers e McGinnis (2011) abordam que as simulações podem
reconhecer as incertezas associadas aos fatores envolvidos nos processos logísticos, analisar os
impactos das decisões sem riscos ou perdas e gerar uma imagem realista dos possíveis custos
logísticos ou trade-offs resultantes das atividades que afetam o desempenho financeiro e a
eficiência nas atividades de um ambiente organizacional. Tarokh e Golkar (2006) abordam que
existem quatro tipos de simulação para uso em Supply Chain Management: planilhas de
simulação, sistemas dinâmicos, simulação de eventos discretos e jogos de empresa. Destaca,
ainda, que o jogo de empresas é uma simulação interativa para avaliar o comportamento
humano num ambiente de cadeia de suprimento simulado.
19
A implementação de um modelo de simulação em um jogo de empresas baseado
em simulação para apresentar, de forma integrada e sistemática, os custos logísticos, os trade-
offs e indicadores de desempenho resultante do processo de tomada de decisão em processos
logísticos pode contribuir para o aprendizado no ensino de administração. A medida que o
processo envolve tecnologia de informação e os resultados são publicado de forma instantânea
também contribui para o envolvimento do aluno na atividade proposta.
Thiers e McGinnis (2011) destacam a diferença entre simulação e modelos de
otimização. Segundo os autores, simulações são utilizadas para reproduzir os comportamentos
de sistemas complexos, diagnosticar problemas e apontar possíveis soluções, enquanto que
modelos de otimização produzem a melhor resposta possível para fatos conhecidos. Desta
forma, é possível comparar os valores simulados em um ambiente de jogos de empresas com
os resultados gerados por um modelo de otimização para avaliar o desempenho dos
participantes no processo de aprendizagem.
Cannon e Burns (1999) apresentaram uma pesquisa na qual comparam o
desempenho de uma simulação na empresa e a aplicação de um jogo de empresas. O jogo de
empresa baseado em simulação deverá propor ao aluno o papel de administrador numa situação
autêntica de gestão e envolvê-lo numa experiência simulada no mundo real (GARRIS;
DRISKELL; ASHLERS, 2002). Para demonstrar simulações na área educacional com a
aplicação de jogos de empresas baseado em simulação na cadeia de suprimentos, Feng e Ma
(2009) realizaram pesquisa sobre avaliação de jogos de empresas baseado em simulação para
cursos de graduação em administração de cadeia de suprimentos, utilizando o “Supply Chain
Game” e o “Beer Game” avaliado anteriormente nos estudos de Sparling (2002).
Neste trabalho pretende-se construir um jogo de empresas baseado em simulação,
com a incorporação de desafios com metas para os indicadores de desempenho e modelo de
decisão para definir a sequência de decisões relacionados com os níveis organizacionais. Ao
final do processo, pode-se comparar os resultados das simulações com um modelo otimizado
para avaliar quão importantes foram as decisões realizadas pelos alunos participantes da
atividade no processo de aprendizagem.
Como contribuição para o processo de ensino dos alunos em cursos de
administração, será apresentado um modelo proposto com base nos estudos de Feinstein e
Cannon (2002) e Silva et al (2012). A avaliação do jogo de empresas aplicado nesta pesquisa,
tem como base os construtos de experiência discente e estilos de aprendizagem relacionados
20
com o desempenho do aluno no jogo de empresas e as suas percepções sobre o jogo de empresas
como ambiente de aprendizagem e estratégias de ensino.
1.3.2. Justificativa de não-trivialidade
A história de jogos de empresas nos remete a 2500 anos atrás com o surgimento dos
jogos de guerra na China e a criação de jogos de tabuleiro. Os jogos de empresas modernos
tiveram sua fase embrionária na Rússia, por Maria Birshstein em 1932 e foram desenvolvidos
para treinamentos e uso em computador a partir dos anos 60 (FARIA; HUTCHINSON;
WELLIGTON, 2009). Os jogos de empresas baseado em simulação estão sendo utilizados
como estratégia de ensino nas escolas de negócios com maior intensidade (GONEN; BRILL;
FRANK, 2008; SONAGLIO; GODOI; SILVA, 2013). Bertero (2006) comenta que é preciso
pensar sobre o uso de tecnologia de informação no ensino.
De acordo com Oblinger (2004), as novas tecnologias fazem parte da vida dos
alunos e há a necessidade de construir ambientes de aprendizagem com novas possibilidades
de interação para atender ao perfil dos estudantes presentes em sala de aula. Os jogos de
empresas são processos inovadores para compreender a complexidade do processo de tomada
de decisão, além de ser um meio eficiente e agradável de aprender (TOBAIL; CROWE;
ARISHA, 2011). A evolução tecnológica é um ponto importante na discussão sobre o uso de
metodologias de aprendizagem ativa com jogos de empresas baseados em simulação nas
universidades.
Através de feedback imediato e processos de debriefing, os alunos se motivam a
participar de forma ativa no ensino e o aprendizado ocorre no desenvolvimento de habilidades
práticas em um ambiente propício para a tomada de decisão (GARRIS; ASHLERS;
DRISKELL, 2002; DOYLE; BROWN, 2000). Keys e Wolfe (1990) relatam que envolvimento
do aluno em atividades de simulação em um jogo de empresas contribui para avaliar os
impactos das decisões realizadas num ambiente experimental seguro e sem riscos decorrentes
do processo decisório. Ao utilizar tecnologia de informação, em processos de simulação, é
possível reproduzir e testar diferentes alternativas de tomada de decisão sobre cenários
possíveis para verificar o nível de otimização e robustez de uma determinada estratégia
adotadas pelos alunos participantes (TAROKH; GOLKAR, 2006).
21
Tobail, Crowe e Arisha (2011) reforçam a importância do processo de
aprendizagem com a utilização de jogos de empresas baseados em simulação ao capacitar os
alunos na compreensão dos impactos das decisões nos níveis estratégicos, táticos e operacionais
numa rede da cadeia de suprimentos. Faria, Hutchinson e Wellington (2009) abordam que a
construção de ambiente de aprendizagem como o de jogos de empresas na Internet e a sua
natureza interativa, facilitam no processo de visualização dos resultados independentemente da
localização geográfica ou horário específicos, e contribuem para o processo de ensino e
aprendizagem dos alunos participantes da atividade proposta.
O uso de tecnologia no ensino, a construção de ambientes de aprendizagem que
possibilitam ao aluno se manter motivado no processo de ensino e a visão sistêmica para a
análise das decisões em um cenário de tomada de decisão em processos logísticos tem
relevância nas discussões propostas nesta tese na aplicação de jogos de empresas em sala de
aula ou laboratórios de prática gerenciais.
A avaliação sobre as percepções dos alunos sobre jogos de empresas baseado em
simulação foi baseada nos trabalhos de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012). Feinstein
e Cannon (2002) apresentam um modelo com padrões de validação para auxiliar na utilização
de jogos de empresas como estratégia de ensino baseado na validade representacional e
educacional. Silva et al (2012) propõe um sistema de aprendizagem em ação no contexto do
ensino de administração que abrange cinco dimensões: ambiente de aprendizagem, estilos de
aprendizagem, estratégias de ensino, reflexão na ação e experiência docente e discente.
A partir da adaptação do modelo de Silva et al (2011), as hipóteses foram geradas
com base nos estudos desenvolvidos por Miles, Biggs e Schubert, Jennings (2002), Chang
(2003), Chang et al (2005) e Pereira (2012) analisando os fatores facilitadores na utilização de
jogos de empresas, Felder e Solomon (1991) para os estilos de aprendizagem, Davis (1989) e
Ramos, Silva e Carvalho (2013) para avaliar a qualidade de um ambiente de aprendizagem e
Towler, Lean e Moizer (2008) para a experiência discente.
Desta forma, será possível analisar as relações entre as características e habilidades
inerentes aos alunos e as percepções sobre aspectos de metodologias ativas de ensino com o
desempenho em um cenário de tomada de decisão em processo logísticos com jogos de
empresas, e possibilitar avaliação sobre os cinco construtos propostos por Silva et al (2011).
22
As hipóteses geradas visam avaliar o desempenho dos alunos sob a ótica de como
é influenciado pelas características pessoais (gênero e faixa de idade), acadêmicas (curso e
fase), experiência profissional e com jogos de empresas e pelo estilo de aprendizagem. Também
avaliam como os alunos, com desempenho diferenciado, percebem aspectos referentes as
estratégias de ensino e qualidade do ambiente virtual.
A intenção de utilizar um sistema de aprendizagem em ação com instrumentos e
informações já testadas de forma independente deve contribuir para o avanço das pesquisas
sobre o uso de jogos de empresas baseados em simulação como metodologia ativa de ensino.
A evolução dos métodos de validação de aprendizagem ativa no ensino de administração pode
contribuir para o aprimoramento e desenvolvimento de técnicas que possam tornar a
participação e envolvimento do aluno em atividades práticas de forma colaborativa, e auxiliar
na obtenção do conhecimento e na capacidade de tomada de decisões.
1.3.3. Justificativa de contribuição científica e social
A contribuição dos jogos de empresas para a visão do aluno no âmbito profissional
relacionando aspecto da sua formação profissional com a teoria utilizadas pelos professores em
sala de aula, pode ser considerada relevante a medida que a atividade proposta está vinculada
aos objetivos educacionais das disciplinas/curso. Assim, a cada nova aplicação de uma
metodologia ativa, pode-se perceber a evolução dos participantes e consequentemente adaptar
as proposições para evolução no processo de ensino aprendizagem e de aspectos inerentes aos
futuros profissionais de administração.
No estudo apresentado por Motta, Melo e Paixão (2012), foi possível constatar que
a percepção dos alunos a respeito dos jogos de empresas está fortemente integrada às
contribuições do mesmo para o processo de aprendizagem em administração, dentre elas
destacam-se: o auxílio no treinamento para o processo decisório, a vivência simulada das
atividades empresariais, o desenvolvimento de habilidades interpessoais para o trabalho em
equipe e a aplicação dos conhecimentos adquiridos em sala de aula. De acordo com Gonen,
Brill e Frank (2008), algumas questões podem ser discutidas sobre o uso de jogos de empresas
como metodologia ativa de ensino para aperfeiçoamento da tomada de decisão para treinamento
em processos gerenciais. Os autores questionam quais são os critérios de sucesso com a
23
utilização de jogos de empresas e as relações dos jogos de empresas com outras metodologias
de ensino.
Silva et al (2012) delimitam um sistema de aprendizagem em ação no contexto do
ensino de administração que abrange cinco dimensões integradas: ambiente de aprendizagem,
estilos de aprendizagem, estratégia de ensino em ação, reflexão na ação e experiência docente
e discente. As dimensões podem contribuir para o planejamento e as ações da aprendizagem
pelos gestores dos cursos e também pelos professores.
Miles, Biggs e Schubert (1986) apresentaram um instrumento para avaliar a
percepção dos fatores facilitadores do aprendizado com metodologias ativas de ensino. O
instrumento foi reavaliado por Jennings (2002), depois por Chang (2003) e Chang et al (2005)
e aplicados, respectivamente, no Reino Unido, em Hong Kong e na China. Como conclusão
principal que os jogos de empresas obtiveram melhores indicadores que os casos para ensino e
projetos de consultoria. Uma das proposições desta tese é comparar os resultados apresentados
nos estudos anteriormente citados e acrescentar a análise da percepção dos alunos relacionada
com o desempenho da organização simulada no jogo de empresa aplicado conforme estudos
apresentados por Adobor e Daneshfar (2006). Nos estudos de Miles, Biggs e Schubert (1986),
Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al (2005) são apresentadas elementos que
representam as dimensões de reflexão na ação e estratégia de ensino propostas no sistema de
aprendizagem em ação elaborado por Silva et al (2012)
De forma complementar, identificar os estilos de aprendizagem dos alunos e
relacionar com jogos de empresas pode contribuir para melhorar a compreensão de como os
alunos estão aprendendo e para escolher as melhores estratégias de lecionar determinados
conteúdos (ZAPALSKA; BROZIK, 2006). Valaski, Malucelli e Reinher (2011) apresentaram
uma pesquisa bibliométrica sobre diversos estudos empíricos que utilizaram a identificação de
estilos de aprendizagem em diversas metodologias de aprendizagem ativa. No levantamento
efetuado pelos autores, o modelo de Felder e Silvermann (1988) foi o mais utilizado, seguido
pelos modelos de Kolb (1984) e VARK elaborado por Flemming e Mills (1992).
Em um levantamento sobre estudos empíricos de estilos de aprendizagem em jogos
de empresas em âmbito nacional, a maior incidência foi no modelo de Kolb (1984) por Madkur,
Mrtvi e Lopes (2008), Motta, Melo e Paixão (2012) e Freitas et al (2012), o modelo de Felder
e Silverman (1988) foi utilizado por Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012) e o modelo VARK
elaborado por Flemming e Mills (1992) foi utilizado por Bouzada (2013). Como proposição,
24
pretende-se analisar os três instrumentos, sob o aspecto teórico, para identificar qual será a
melhor alternativa para identificar os estilos de aprendizagem e sua influência no aprendizado
com a utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino.
A utilização de instrumentos para avaliar a qualidade do ambiente de aprendizagem
pode contribuir para melhorar o processo de aprendizagem. Os estudos empíricos por Sun et al
(2008), Neto (2009), Neto e Takaoka (2009), Seddon e Kiew (2010) e Ramos, Silva e Carvalho
(2013) servem de base para identificar quais aspectos são relevantes na percepção do aluno e a
relação destes fatores com o desempenho apresentado na aplicação de jogos de empresas.
Neste contexto, percebe-se a importância da utilização de jogos de empresas
baseado em simulação para a formação do futuro profissional de administração. Este
profissional deverá atuar em um mercado de trabalho cada vez mais competitivo, com maior
nível de exigências em habilidades gerenciais e na prática de processos que envolvem tomadas
de decisão. Como intuito de contribuir com o desenvolvimento do processo de ensino dos
alunos em cursos de administração, será apresentado um modelo proposto com base nos estudos
de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012) para avaliar quais são os aspectos que
influenciam no desempenho com a utilização de metodologias ativas, na aplicação de jogos de
empresas como estratégia de ensino.
1.4. ESTRUTURA DO TRABALHO
Este capítulo apresentou a introdução com a contextualização, o objetivo geral e os
objetivos específicos, a justificativa de ineditismo, não-trivialidade e contribuição científica e
social deste estudo. O capítulo 2 descreve a fundamentação teórica que compreende os temas:
a aprendizagem ativa no ensino de administração e estudos sobre as dimensões que podem
influenciar o desempenho do aluno neste tipo de metodologia; os conceitos, a evolução e
modelos para a construção de jogos de empresas baseado em simulação e sua utilização como
estratégia de ensino e ambientes virtuais como ferramenta de aprendizagem; estilos de
aprendizagem e as relações com jogos de empresas; os processos logísticos e a apuração dos
custos e a geração dos trade-offs, bem como a complexidade de modelos de simulação,
otimização e uma metodologia para modelar decisões em logística. Ao final do capítulo será
apresentado o modelo proposto com seus respectivos construtos e as hipóteses para avaliar os
25
aspectos que influenciam no processo de aprendizagem com jogos de empresas baseado em
simulação.
A metodologia será apresentada no capítulo 3, que compreende o posicionamento
paradigmático e a estratégia da pesquisa com as fases de estrutura, aplicação e análise dos dados
coletados. No capítulo 4 serão apresentados os requisitos teóricos e tecnológicos para
construção do jogo de empresas chamado ENTERSIM. Também serão abordados os estudos
para elaboração dos modelos de simulação e otimização utilizados durante o processo de coleta
de dados. O modelo de simulação será utilizado em conjunto com o jogo de empresas, enquanto
o modelo de otimização será utilizado de forma complementar para determinar os melhores
resultados possíveis nas opções disponibilizadas para os alunos durante a atividade proposta.
Os capítulos 5 e 6 compreenderão respectivamente a análise dos dados, a discussão
dos resultados e a conclusão. Na análise dos dados foram utilizados métodos de estatística
descritiva e multivariada de dados com a utilização de análise fatorial e análise de variância.
Ao final, serão apresentados as referências, apêndices e anexos.
26
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Neste capítulo serão apresentadas as seções sobre aprendizagem ativa, jogos de
empresas baseados em simulação, estilos de aprendizagem, processos logísticos e o modelo
proposto para avaliar os fatores que influenciam na aplicação de jogos de empresas no processo
de ensino aprendizagem. Na seção 1 será abordada a aprendizagem ativa no ensino de
administração e estudos sobre as dimensões que podem influenciar o desempenho do aluno. A
seção 2 discute jogos de empresas como estratégia de ensino e como ambiente de aprendizagem,
além dos conceitos e da evolução histórica do processo de construção e utilização nas
universidades.
Os estilos de aprendizagem são apresentados na seção 3, através de estudos
empíricos relacionados com jogos de empresas baseados nos modelos de Kolb (1984), VARK
elaborado por Flemming e Mills (1992) e Felder e Silvermann (1988). Na seção 4 será
apresentada a abordagem sobre o planejamento, os processos e as decisões na logística para
utilização como cenário de complexidade para avaliar a tomada de decisão nos custos e trade-
offs. O uso de modelos de simulação, otimização e decisão complementam os estudos
abordados nesta seção. Ao final, na seção 5, será apresentado um modelo para validação de
jogos de empresas baseado em simulação como um sistema de aprendizagem ativa, suas
dimensões e as hipóteses geradas a partir das teorias abordadas neste capítulo.
2.1. APRENDIZAGEM ATIVA NO ENSINO DE ADMINISTRAÇÃO
A evolução do processo de ensino aprendizagem nos cursos de administração
acontece quando o aluno participa efetivamente das atividades propostas pelos professores. A
expectativa de aliar os conhecimentos teóricos adquiridos em sala de aula com a prática
profissional gera inquietude nos alunos. A participação do aluno no processo de ensino e a
adoção de metodologias de ensino que possam simular a prática com a utilização de novas
tecnologias podem auxiliar no processo de melhoria do ensino de administração.
A aprendizagem ativa é definida como qualquer estratégia que envolve os alunos
em fazer as coisas e pensar sobre as coisas que eles estão fazendo (BONWELL; EISON, 1991).
Neste contexto, a utilização de estratégias que envolvam aprendizagem ativa pode gerar um
27
processo colaborativo de ensino de administração. Transformar o ensino em algo mais
dinâmico, em que o aluno tenha uma participação ativa no processo de aprendizagem,
apresenta-se como um dos grandes desafios das escolas de negócios (FACHIN; TANURE;
DUARTE; 2007).
Bonwell & Eison (1991) argumentam que a aprendizagem ativa pode ter um grande
impacto sobre capacidade de aprendizado do aluno. Com a utilização de metodologias de
aprendizagem ativa, os professores são desafiados ao uso de tecnologia e atividades de práticas
gerenciais que auxiliam o aluno no processo de tomada de decisão e consequente formação para
o mercado de trabalho. As metodologias ativas como casos para ensino, jogos, simulações, entre
outras, vêm ganhando destaque desde a década de cinquenta nas universidades (FARIA;
HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009; SONAGLIO; GODOI; SILVA, 2013). Para Bonwell
e Eison (1991), estratégias de promoção de aprendizagem ativa são superiores à aprendizagem
passiva na promoção do desenvolvimento de competências dos alunos em pensar e escrever.
Auster e Wylie (2006) apontam que a aprendizagem ativa enfatiza a aplicação da
teoria e conceitos, envolvendo os alunos no processo de aprendizagem e propoem uma
abordagem sistemática para a criação de uma aprendizagem ativa na sala de aula. A sistemática
apresentada pelos autores envolve o melhoramento contínuo da utilização de métodos ativos,
através da preparação dos conteúdos baseado no retorno apresentado na percepção dos alunos
ao final de cada atividade.
Jackson e Mattews (2005) sugerem algumas perspectivas para resultados favoráveis
no uso de aprendizagem ativa: evitar situações (perguntas) de risco no ambiente de aprendizado;
usar técnicas de reforço ao conteúdo que está sendo abordado; ser cuidadoso com questões
morais e éticas; ao aumentar o nível de exigência e eficácia da atividade, certificar-se que há
condições favoráveis para melhorar a tomada de decisão dos participantes na atividade, reforçar
os objetivos e as tarefas durante o processo; utilizar sugestões pode influenciar nas decisões; e
não deixar a percepção que qualquer participante é invencível. Em contrapartida, Schmidt
(2003) aborda que a utilização de recursos de tecnologia de informação, como computadores
em rede e da Internet, podem facilitar a comunicação e propiciar mecanismos para a introdução
de aprendizagem colaborativa em sala de aula.
Silva et al (2012) citam que investimentos em recursos tecnológicos e audiovisuais,
introdução de laboratórios de prática gerencial, capacitação dos docentes e a identificação dos
estilos de aprendizagem são ações importantes para a introdução de um sistema de
28
aprendizagem em ação no processo de aprendizagem no ensino de administração. Os autores
discutem o processo de aprendizagem dos futuros administradores e como prepará-los para o
mundo do trabalho. Neste sentido, propõem a introdução de um sistema de aprendizagem ativa
que aproxime a teoria da prática e que torne as experiências vivenciadas pelos alunos em sala
de aula significativas, por meio da difusão de estratégias de ensino mais coerentes com o
contexto da atuação do profissional.
2.1.1. Dimensões de um sistema de aprendizagem ativa no ensino de administração
A importância de utilizar metodologias ativa de aprendizagem está condicionada à
avaliação dos fatores que influenciam no processo de ensino aprendizagem como estratégia de
ensino para a formação de futuros administradores. Bonwell e Eison (1991) afirmam que a
partir de uma perspectiva de preferência, os alunos, em geral, preferem estratégias de promoção
da aprendizagem ativa quando comparadas com aulas tradicionais ou metodologias passivas.
A evolução dos alunos nas aulas que utilizam metodologias de aprendizagem ativa
e como eles respondem às críticas sobre o tempo utilizado em sala de aula tornou-se cada vez
mais importante para escolas de negócios (BENNIS; O’TOOLE, 2005). De acordo com Silva
et al (2012), a implantação de um sistema de aprendizagem em ação em um curso de
Administração demanda a necessidade de qualificação dos docentes envolvendo perspectivas
teóricas da aprendizagem de adultos. Além da qualificação dos docentes, os autores destacam
a importância da criação de um ambiente físico, psicológico e social, que subsidie a mobilização
de recursos pessoais, e do ambiente na operacionalização de disciplinas em consonância com o
projeto pedagógico do curso.
Desta forma, Silva et al (2012) delimitam um sistema de aprendizagem em ação no
contexto do ensino de administração que abrange cinco dimensões integradas: ambiente de
aprendizagem, estilos de aprendizagem, estratégia de ensino em ação, reflexão na ação e
experiência docente e discente. As dimensões (quadro 1) podem contribuir para o planejamento
e as ações da aprendizagem pelos gestores dos cursos e também pelos professores.
No estudo apresentado por Silva et al (2012), no processo do ensino em
administração, a aprendizagem ativa introduz a necessidade de alunos aprenderem em tempo
real e perceberem a relevância do que aprendem em suas vivências, para tornar a aprendizagem
significativa e transformadora. Desta forma, é fundamental que o aluno esteja interessado em
29
participar ativamente na metodologia de aprendizagem proposta. A metodologia de
aprendizagem ativa permite que os estudantes aprendam de forma simultânea, enquanto
utilizam as informações em uma aplicação prática (CARTER; JONES, 2011).
Quadro 1 - Dimensões de um Sistema de Aprendizagem em ação para o Ensino de Administração Dimensão Descrição
Ambiente de
Aprendizagem
Considera as influências internas e externas do ambiente da formação acadêmica em
Administração, assim como as questões de espaço e tempo dos envolvidos no ambiente.
Estilos de
Aprendizagem Caracterizam as formas de aprender dos alunos e a forma de ensinar dos professores.
Experiência do
Docente e
Discente
Revela a necessidade de inserir no contexto do ensino o processo reflexivo, de modo a
levar o aluno a refletir em ação sobre o conteúdo, o processo e as premissas.
Estratégia de
Ensino em Ação
Considera a necessidade de levar os agentes envolvidos no processo a refletirem sobre
suas experiências para tornar o aprendizado significativo.
Reflexão em
Ação
Estimulam o autodirecionamento, proporcionam o trabalho em equipe, incentivam a
prática reflexiva, encorajam a troca de experiências e estimulam o debate e as discussões
sobre os problemas e processos de tomadas de decisão, que podem promover mudanças
nos seus quadros de referência e em suas perspectivas de significado.
Fonte: Silva et al (2012)
De acordo com Sonaglio, Godoi e Silva (2013), as universidades estão adotando
metodologias ativas de ensino tanto para treinamento dos alunos quanto para desenvolvimento
de estudos sobre práticas gerenciais e tomada de decisão. A utilização de metologias ativas tem
como objetivo aumentar o aproveitamento do aluno através da participação e do entusiasmo
pelos conteúdos ministrados pelo professor. Os autores complementam que as metodologias de
aprendizagem ativa exigem esforço intelectual, estimulando o pensamento racional (análise,
síntese, avaliação) e fornecem um meio para que o aluno assimile, aplique e mantenha-se na
atividade proposta.
2.1.2. Metodologias de Aprendizagem Ativa
Auster e Wylie (2006), preocupados com as críticas sobre a relevância de métodos
de ensino utilizados em sala de aula, apresentaram alternativas para aplicação de aprendizagem
ativa (Quadro 2). Porém, os autores alertam que a utilização de métodos de aprendizagem
devem seguir alguns passos importantes para o sucesso antes da sua aplicação, como o contexto,
a preparação e o processo de avaliação. No contexto é importante que o intrutor/professor
conheça os alunos, explane sobre os resultados esperados, explicite as regras e prepare o
ambiente físico; a preparação envolve o planejamento das atividades com descrição, calendário
30
e duração a serem realizadas em cada etapa do processo de aprendizagem; e o processo de
avaliação refere-se ao feedback de cada etapa para melhoramento contínuo do processo.
Quadro 2 - Métodos de aprendizagem ativa Método Implementação
Eventos atuais e
histórias da
semana
Servem para melhorar a compreensão dos alunos e demonstrar a aplicação do mundo real
nas teorias e conceitos, envolvendo os alunos em discussões sobre eventos atuais e histórias
que são relevantes para o conteúdo ensinado.
Vídeos, DVDs e
palestras com
convidados
Trazem experiência de vivência com exemplos concretos, relevância do mundo real e
conhecimentos do mundo dos negócios para a sala de aula.
Técnica de
Grupos
Nominais
Ao trabalhar em grupos, os alunos registrar seus pensamentos em pequenas anotações. Em
seguida, os alunos compartilham seus pontos de vista com o grupo e colocar suas anotações
na parede. Isso permite inserir os alunos menos participativos no processo e pode minimizar
o pensamento de grupo.
Trabalho em
Grupo
Dividir a turma em grupos menores para discutir uma questão ou analisar um caso com
tempo limitado para a elaboração de breve apresentação e compartilhar os resultados de sua
discussão com a classe.
Debates
Realizar uma discussão na qual pessoas falam sobre seu ponto de vista, mesmo que eles
podem não concordar pessoalmente com essa perspectiva.
Dramatizações Atribuir funções aos alunos e pedir-lhes para resolver uma situação específica a partir da
perspectiva da representação de papéis.
Jogos ou
Simulação
Utilizar jogos ou simulação para aplicar as teorias fundamentais e demonstrar as causas e os
efeitos das decisões gerenciais.
Casos para
Ensino
Oferecer relevância no mundo real e proporcionar uma oportunidade de se conectar à teoria
com a aplicação através da utilização de casos. Casos para ensino capacitam os alunos a
analisar os problemas enfrentados pelos gestores, identificar as questões-chave, avaliar
alternativas, tomar decisões e formular medidas de ação e planos de implementação.
Apresentações
Capacitam os alunos a assumir a liderança do processo de aprendizagem, trazem sua
experiência profissional relevante para a sala de aula e aprimoram suas habilidades de
apresentação.
Fonte: Adaptado de Auster e Wylie (2006)
Para a realização desta pesquisa, o método de apredizagem ativa escolhido foram
jogos de empresas baseados em simulação. O uso de jogos de empresas baseado em simulação
como ferramenta pedagógica no ensino de administração tornou-se popular entre as escolas de
negócios em ambos os Estados Unidos e Europa desde a década de cinquenta (GRAHAM et al,
1992; FARIA; DICKINSON, 1994). Embora o uso de jogos de empresas baseado em simulação
nos negócios como estratégia de aprendizagem ativa no ensino de administração tem sido
amplamente debatido, há um interesse contínuo na forma como os alunos aprendem e
respondem àquilo que estão estimulados. Na presente pesquisa foram levantadas algumas
evidências da utilização de jogos de empresas e simulação, com sua capacidade de facilitar a
aprendizagem dos discentes de forma diversificada no âmbito educacional e profissional.
De acordo com Faria e Dickinson (1994), jogos de empresas baseados em
simulação oferecem as seguintes vantagens: permitem a aprendizagem em todas as áreas de
gestão, desde a definição de metas, a elaboração de estratégias e a análise da tomada de decisão;
os alunos participam de forma ativa e adquirem experiência sem riscos ou perdas em
31
consequência das decisões certas ou erradas em um cenário semelhante ao mundo real; o tempo
(anos ou meses) pode ser compactado em um único dia com feedback imediato; os jogos
permitem aos participantes experimentarem na prática, resultando numa visão global dos
negócios expostos nas teoria em sala de aula. Jogos de empresas baseados em simulação é uma
atividade que contém uma mistura de habilidade, oportunidade e estratégia para simular um
aspecto da realidade (FENG; MA, 2009).
Simulações desafiam os usuários a encontrar soluções para problemas complexos
de gestão, aumentando assim o desenvolvimento de habilidades de pensamento crítico e
estratégico de usuários (LANE, 1995) e se os professores visam preparar o aluno para o
mercado de trabalho, os jogos de empresas podem contribuir para melhorar o aprendizado dos
alunos e suprir este cenário em educação (DOYLE; BROWN, 2000).
A utilização de simulações para analisar eventos e os impactos que podem
influenciar no desempenho organizacional e de forma complementar, auxiliar na realização de
experimentos controlados e na compreensão dos processos que podem ser desastrosos para a
maioria dos negócios (LAW; KELTON, 2000; KELTON; SADOWSKI; STURROCK, 2004;
MELNYK; RODRIGUES; RAGATZ, 2008).
Lean et al (2006) afirmam que uma simulação, através da utilização de jogos de
empresas, permite experimentos a partir de uma situação fictícia para demonstrar
comportamentos reais e resultados em condições possíveis, imitando um sistema, entidade,
fenômeno ou processo, representando ou prevendo aspectos a serem compreendidos. As
simulações são utilizadas para a formação de pessoas na melhoria do processo de tomada de
decisão em ambiente complexo e dinâmico com a finalidade de ganhar experiência
(YARSACAN, 2010).
Em jogos de empresas baseado em simulação, os usuários aprendem pela
participação ativa interagindo no processo através de tomada de decisão a partir da informação
contextualizada contida na dinâmica do jogo e análise de riscos, benefícios e custos (DOYLE;
BROWN, 2000). De acordo com Adobor e Daneshfar (2006), os jogos de empresas baseados
em simulação precisam ser complexos para espelhar a realidade dos negócios modernos. Ao
mesmo tempo, os autores alertam também que um nível alto de complexidade pode dificultar a
visualização das relações entre as variáveis envolvidas no processo de simulação. Entretanto,
algumas armadilhas devem ser evitadas com a finalidade de não prejudicar a utilização de jogos
de empresas. Li e Baillie (1993) aportam que armadilhas podem estar relacionadas com altos
32
níveis de complexidade que exigem que os alunos passem mais tempo para compreender o
modelo do que participando do processo de aprendizagem ou jogos que não representam a
realidade ou que não conseguem desafiar os alunos a continuar na atividade proposta.
A seguir serão apresentados os principais conceitos, a evolução e os elementos que
devem ser considerados na construção de um jogo de empresas, além dos aspectos da validação
como ambiente de aprendizagem e como estratégia de ensino.
2.2. JOGOS DE EMPRESAS BASEADOS EM SIMULAÇÃO
A adoção de jogos de empresas baseados em simulação como metodologia ativa de
ensino cria a oportunidade para os alunos vivenciarem situações reais ocorridas no mercado de
trabalho e auxiliar na prática os conhecimentos adquiridos em sala de aula no cotidiano de uma
empresa no mundo real. No quadro 3 são apresentadas algumas definições sobre Jogos de
Empresas e Simulações.
Com base nos autores citados no quadro 3, pode-se conceituar que jogos de
empresas baseados em simulação apresentam ambientes experimentais de negócios modelados
de forma simplificada (KEYS; WOLKE, 1990; DOYLE; BROWN, 2000). Estes ambientes
simulados apresentam aos alunos situações desafiadoras em um contexto educacional com
realismo e emoção (LI; BAILLIE, 1993; GARRIS; ASHLERS; DRISKELL, 2002; LEAN et
al, 2006; SAUVÉ; et al, 2007; GONEN; BRILL; FRANK, 2008).
As simulações demonstram a complexidade na tomada de decisão para desenvolver
as habilidades e oportunidade (LANE, 1995) e através dos jogos de empresas permitem a
aplicação da teoria na prática como ferramenta de aprendizagem em um ambiente realista,
agradável e livre de risco (ADOBOR; DANESHFAR, 2006; YARSACAN, 2010).
O desenvolvimento e adoção de jogos de empresas baseados em simulação tem um
grande impacto na forma de ensinar e aprender nas escolas de negócios (ALDRICH, 2004;
GONEN; BRILL; FRANK, 2008). Aldrich (2004) argumenta que o uso de jogos promove
ciclos de aprendizagem com objetivos, planos, experimentos, feedback e resultados num
ambiente seguro, flexível, com recursos e acessibilidade, auxiliados por modelos conceituais e
visuais. Gonen, Brill e Frank (2008) abordam que uma das principais contribuições dos jogos
de empresas é a formação para a tomada de decisão por meio de um ambiente simulado.
33
Quadro 3 - Definições sobre jogos de empresas e simulações Referência Definições
Keys e Wolfe
(1990)
Jogos de empresas baseado em simulação são usados para criar ambientes experimentais em
que as mudanças na aprendizagem e o comportamento dos participantes podem ser
observados. Em um ambiente experimental simulado é uma situação simplificada e artificial
que contém verossimilhanças suficientes (ilusão de realidade) para induzir respostas no
mundo real em um exercício aplicado. Para melhorar a eficiência nos ambientes operacionais
referenciais produzidos, a simulação deve eliminar detalhes irrelevantes, riscos, custos e
inconveniências para acelerar o processo de decisão.
Li e Baillie
(1993)
O jogo pode trazer mais realismo e emoção para o processo de aprendizagem e, ao mesmo
tempo, proporcionar aos alunos oportunidades para tomar decisões significativas e
inteligentes.
Lane (1995)
Simulações desafiam os usuários a encontrar soluções para problemas complexos de gestão,
aumentando assim o desenvolvimento de habilidades de pensamento crítico e estratégico de
usuários.
Doyle e Brown
(2000)
Jogo de Empresas é uma simulação baseada em computador que dá a experiência para os
participantes no desenvolvimento de estratégias, tomada de decisão, formação de equipes e
habilidades fundamentais no processo de gerenciamento.
Garris, Ashlers
e Driskell
(2002)
O objetivo de um jogo de empresa é oferecer ao aluno a oportunidade de aprender fazendo
em uma situação autêntica de possível gestão e envolvê-los em uma experiência simulada
do mundo real.
Lean, Moizer,
Towler e Abbey
(2006)
Com jogos de empresas baseado em simulação, os elementos-chave implicam na interação
dentro de um contexto pré-determinado, muitas vezes envolvendo formas de concorrência,
a cooperação, conflito ou conluio. Essas interações são limitadas por regras e procedimentos
estabelecidos.
Adobor e
Daneshfar
(2006)
Simulações empresariais permitem que os usuários decidam estratégias, aplicando os
princípios que aprendem na teoria. Podem ser utilizados como ferramenta de aprendizagem,
porque modelam aspectos da realidade em um ambiente seguro e permitem que os usuários
cometam erros sem qualquer perda de investimento.
Sauvé, Renaud,
Kaufman e
Marquis (2007)
Jogos de Empresas baseado em Simulação são regidos por regras que estruturam suas ações
com objetivo ou uma finalidade de ganhar, vitorioso ou para superar um obstáculo. Eles
devem ser integrados em um contexto educacional, e quando os objetivos de aprendizagem
são associados com o conteúdo, jogo melhora a aprendizagem nos domínios cognitivos,
afetivos e/ou psicomotor.
Gonen, Brill e
Frank (2008)
O objetivo de um jogo de empresa é oferecer aos participantes a oportunidade de aprender
fazendo para gerenciar um negócio e receber um feedback imediato sobre o resultado de
suas decisões.
Yasarcan
(2010)
Simulações em geral, e simulações de negócios, em particular, são muitas vezes utilizados
para o treinamento e educação, porque eles fornecem atividades baseadas em ações livres de
riscos, agradáveis e realistas em um ambiente de aprendizagem interativo.
Fonte: Elaborado pelo Autor
De acordo com Lovato e Santos (2007), a partir do momento que o treinamento
executivo passa a ter um caráter acadêmico e jogos de empresas baseados em simulação surgem
como uma estratégia de ensino que integra a teoria à prática, oportuniza-se aos alunos vivenciar
os conceitos aprendidos em sala de aula no formato de um ambiente no cotidiano real. A seguir
são apresentadas as fases da evolução de jogos de empresas baseado em simulação.
34
2.2.1. Evolução dos jogos de empresas
A história dos jogos de empresas pode ser rastreada desde os jogos de guerra criados
na China (Sun Tzum) há cerca de 2500 anos atrás e do uso de jogos de tabuleiros (GONEN;
BRILL; FRANK, 2008). De acordo Faria, Hutchinson e Wellington (2009), os antecessores dos
jogos de empresas são simulações de negócios com objetivo de treinar gerentes para resolver
problemas de produção elaborados por Maria Birshstein no ano de 1929 em Leningrado
(Rússia) e desenvolvidos mais de 40 exercícios simulados semelhantes nos anos entre 1932 e
1940. Porém, este estudo promissor foi interrompido pela Segunda Guerra Mundial.
A utilização de jogos de empresas baseados em simulação como ferramenta de
aprendizagem teve seu incremento nos Estados Unidos, na década de 50, com a finalidade de
treinar executivos da área financeira (GRAMIGNA, 1993). Os primeiros modelos de jogos
desenvolvidos especialmente com enfoque na estratégia militar evoluíram posteriormente para
versões cujo foco era o meio empresarial (FARIA; HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009).
No Quadro 4 constam as fases da evolução dos jogos de empresas baseado em simulação, sendo
as quatro primeiras fases criadas por Wolfe (1998) e a quinta adicionada por Faria et al (2009).
Quadro 4 - Fases do desenvolvimento dos jogos de empresas
Fase Período Desenvolvimentos
I 1955 até 1963 Criação e crescimento dos jogos com resultados calculados à mão.
II 1962 até 1968 Criação dos Jogos de Empresas que eram executados em Mainframe e
crescimento dos jogos publicados comercialmente.
III 1966 até 1985 Rápido crescimento dos jogos em Mainframe e significante crescimento na
complexidade dos jogos de empresas.
IV 1984 até 2000 Crescimento dos jogos baseado em PC e desenvolvimento de rotinas para ajudar
na tomada de decisão nos jogos de empresas.
V 1998 até o
presente
Crescimento dos jogos de empresas disponíveis na Internet e que são executados
a partir de servidores centralizados.
Fonte: Wolfe (1998) e Faria, Hutchinson e Wellington (2009)
Com base nos estudos nos estudos apresentados por Wolfe (1998) e Faria,
Hutchinson e Wellington (2009), a aplicação de jogos de empresas iniciaram com uma estrutura
simplificada em relação ao número de variáveis de decisão e limitado em relação ao feedback
aos participantes, devido ao cálculo da pontuação ser realizada de forma manual o que causava
morosidade no processo de apuração e estava sujeito a erros nos resultados. Com a aquisição
de mainframes pelas escolas de negócios, os jogos de empresas migraram para os
computadores, com a utilização de planilhas eletrônicas e ferramentas de apoio para analisar os
resultados em interfaces gráficas, houve um crescimento no uso de jogos de empresas e a
possibilidade de implementação de situações com maior complexidade. A evolução da
35
tecnologia de desenvolvimento de software para Web e a plataforma para jogos de empresas é
acrescentada através do uso da Internet.
De acordo com Faria, Hutchinson e Wellington (2009), o desenvolvimento da
Internet tem permitido o uso de computação distribuída e maior automação nas simulações. Os
alunos podem ser convidados a realizar interações de decisão com maior frequência, que
resultam em novas experiências e oportunidades de formulação da estratégia. Com base no uso
de Internet, os participantes podem interagir com um simulador em seu próprio tempo, aprender
no seu próprio ritmo, interagir com estudantes de diferentes instituições de ensino e de
diferentes países. Desta forma, os jogos permitem uma avaliação comparativa externa das
habilidades na tomada de decisão.
Nas últimas décadas, os jogos de empresas baseado em simulação tornaram-se mais
sofisticados, realistas, abrangentes e compreensíveis com base nos seguintes fatores: a
diminuição do tamanho físico dos computadores (e seus custos); o aumento da capacidade de
armazenamento, de comunicação e acesso; o uso da Internet com recursos de imagens, áudio e
vídeos em tempo real; e a incorporação de sistemas especialistas e de inteligência artificial com
uso de agentes (FARIA; HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009). Apesar destes avanços
tecnológicos, as razões para o uso de jogos de empresas não mudaram muito, apenas em
aspectos como a formação das equipes e as atribuições dos jogos para treinar e motivar os
participantes.
Nesta pesquisa propõe-se o desenvolvimento de um protótipo de um jogo de
empresas baseado em simulação executado a partir de um servidor terceirizado e acessado pela
Internet. O processo de tomada de decisão e o acesso aos dados serão on-line pela conexão
através de login e senha do aluno participante no processo de aprendizagem. A seguir será
apresentado um panorama das pesquisas realizadas no Brasil na última década.
2.2.2. Estudos sobre Jogos de Empresas no Brasil
No Brasil, os jogos de empresas têm sido utilizados nas universidades e foram
destacados alguns estudos realizados na última década para elucidar o panorama desta
metodologia de ensino. Na pesquisa foram levantados artigos e revistas nacionais e pode-se
observar que as publicações estão baseadas em quatro abordagens: aplicação de jogos de
36
empresas nas diversas áreas em cursos de administração; a utilização de jogos de empresas nas
universidades; como componente curricular; e com estilos de aprendizagem.
Quadro 5 - Estudos no Brasil na última década
Abordagem Descrição
Aplicação ou Modelos de
jogos de empresas nas
diversas áreas em cursos
de administração
- Marketing (HEMZO; LEPSCH, 2006; SILVA; SAUAIA, 2012)
- Previsão de Demandas e Custos Logísticos (HONAISER; SAUAIA, 2008;
RIBEIRO; SILINSKE, 2012)
- Formação de Preços (SAUAIA; KALLAS, 2007)
- Tomada de Decisão (SAUAIA; ZERRENNER, 2009; ROSAS; SAUAIA,
2009)
- Indicadores de Sustentabilidade (SOUZA; LOPES, 2010)
Utilização de jogos de
empresas nas
universidades
- Coordenadores de Curso (MOTTA; QUINTELLA, 2012; GOUVEIA JÚNIOR
et al, 2014)
-Estudantes de Pós-Graduação (VERSIANI; FACHIN, 2007)
Componente curricular - Pesquisa documental (MOTTA; QUINTELLA; MELO, 2012)
Estilos de aprendizagem
- Modelo de Kolb (MADKUR; MRTVI; LOPES, 2008; MOTTA; MELO;
PAIXÃO, 2012; FREITAS et al 2012)
- Modelo VARK (BOUZADA, 2013)
- Modelo de Felder e Silvermann (DIAS; SAUAIA; YOSHIZAKI, 2012)
Fonte: Elaborado pelo Autor
Conforme o quadro 5, os jogos de empresas foram aplicados em diversas áreas de
administração. Silva e Sauaia (2012) aplicaram jogos de empresas para gestão mercadológica.
Hemzo e Lepsch (2006) utilizaram jogos de empresas com o objetivo de avaliar ferramentas
mais participativas, criativas e vivenciais com o foco no marketing estratégico. Os jogos de
empresas como ambiente de pesquisa têm muito a contribuir para os estudos empíricos na área
de Marketing (SILVA; SAUAIA, 2012).
Nos resultados apontados por Hemzo e Lepsch (2006), houve o desenvolvimento
de habilidades técnicas e decisórias nos alunos participantes. Os autores reforçam o papel do
professor neste tipo de ferramenta de ensino e sugerem a utilização de equipes
multidisciplinares para aumentar a produtividade na aplicação de jogos de empresas.
Honaiser e Sauaia (2008) aplicaram jogos de empresas em modelos de previsão de
demandas e como resultado, apresentaram melhor desempenho os períodos que utilizaram a
simulação através de jogos de empresas do que os que não utilizaram. Ribeiro e Silinske (2012)
utilizaram uma simulação logísticas para utilização em âmbito acadêmico e empresarial e
sugerem como base para a disciplina de custos.
Sauaia e Kallas (2007) realizaram um experimento adotado como método de
investigação produziu dados primários coletados num Jogo de Empresas com o intuito discutir
o dilema sempre atual enfrentado por firmas formadoras de preços. Os resultados apresentados
na cooperação e na competição, mostraram que a competição prejudicou gestores (lucros
37
negativos), governo (menos tributos) e investidores (preço das ações 23% menor). Sauaia e
Zerrenner (2009) aplicaram por meio de análise empírica de comportamentos em jogos de
empresas, para a discussão das teorias clássicas da tomada de decisão.
Ainda, na área de tomada de decisão, Rosas e Sauaia (2009) desenvolveram um
modelo conceitual para jogo de empresas que reúne as principais decisões de um empreendedor
no estágio de criação de um negócio. O modelo proposto visa estimular a prática de decisões e
de conceitos de gestão, e o uso em jogos de empresas pela efetividade deste método educacional
em comparação a outros comumente utilizados. Os autores concluem que os jogos de empresas
facilitam a transposição de conceitos para as atividades empresariais pela ênfase em tomada de
decisões.
Pretto, Filardi e Pretto (2010) realizaram uma pesquisa em duas turmas do curso de
graduação em Administração, sendo que em uma delas foi aplicado um jogo de negócios e, na
outra, não. Utilizando-se de análise qualitativa e quantitativa, foi possível concluir que os jogos
de negócios podem ser uma metodologia muito útil na simulação da realidade, na avaliação do
desempenho e no auxílio do ensino das diversas correntes da teoria das organizações. Os autores
indicaram a necessidade de continuar buscando o desenvolvimento e aperfeiçoamento de novas
metodologias que venham a auxiliar no processo de ensino-aprendizagem na Administração.
Souza e Lopes (2010) realizaram um levantamento de indicadores de
sustentabilidade para inserção em um simulador de estratégia empresarial. Os autores concluem
que o conhecimento angariado no jogo de empresas é dependente do cenário construído e da
participação e comprometimento dos participantes.
Nas pesquisas apresentadas sobre a aplicação nas áreas de administração pode-se
concluir que alguns aspectos são relevante e podem contribuir para o aumento da utilização nas
universidades brasileiras: os jogos de empresas oferecem maior realismo que outras estratégias
de ensino, mostram ao participante as consequências progressivas de suas decisões e permitem
que as atividades possam de cumprir num curto espaço de tempo, representando vários anos
(PRETTO; FILARDI; PRETTO, 2010); o papel do professor e a utilização de equipes
multidisciplinares podem aumentar a produtividade no uso de jogos de empresas como
metodologia de ensino (HEMZO; LEPSCH, 2006). A importância do cenário e da participação
e o comprometimento dos participantes na aplicação do jogo de empresas (SOUZA; LOPES,
2010).
Através de pesquisa com abordagem quantitativa realizada com 47 coordenadores
de cursos no estado da Bahia sobre a utilização de jogos de empresas nas universidades
38
brasileiras, Motta e Quintella (2012) identificaram um crescente interesse no uso de jogos de
empresas nas instituições de ensino. Dos respondentes, 63,8% apontam que o uso desta técnica
de ensino deve crescer dos próximos 5 anos. Ainda, os autores concluem que o custo de
aquisição e a oferta de simuladores são pontos críticos para o uso de jogos de empresas em
cursos de administração. Outro estudo, realizado por Gouveia Júnior et al (2014), apontou sobre
a aplicação de jogos de empresas nas instituições de ensino superior no estado do Amazonas,
onde os coordenadores de identificaram como pontos positivos: o elevado interesse dos alunos;
a relação entre teoria e prática; estímulo do pensamento sistêmico dos alunos e integração dos
conteúdos de diversas disciplinas.
Anteriormente, Versiani e Fachin (2007) apresentaram uma pesquisa exploratória
com estudantes de pós-graduação que utilizaram jogos de empresa em sua formação
profissional. Os resultados revelaram que os jogos de empresa como metodologia isolada
parecem surtir pouco efeito na aquisição de novos conceitos. Entretanto, permitem, para aqueles
que já possuem conhecimentos prévios em gestão, a integração ou consolidação dos elementos
teóricos que já foram incorporados ao repertório dos indivíduos e, até mesmo, a testagem desses
conhecimentos.
A utilização de jogos de empresas como componente curricular foi abordada no
estudo apresentado por Motta, Quintella e Melo (2012). Em uma pesquisa documental em
planos de ensino de 25 instituições de ensino brasileiras sobre jogos de empresas como
componente curricular, os autores encontraram duas abordagens: a capacitação para que se
apliquem jogos de empresas como ferramenta de ensino-aprendizagem; e a integração de
diversas disciplinas específicas de gestão. Como equívocos encontrados pelos autores foram a
concepção da disciplina e falta de identidade no uso da disciplina de jogos de empresas como
componente curricular, e alertam para que a técnica de ensino possa contribuir para a formação
de administradores. Entretanto, concluem que a aplicação de jogos de empresas tem elevado
potencial para a formação em administração e que deve ter o apoio institucional para aquisição
e desenvolvimento de recursos didáticos e da capacitação dos docentes para a adequada oferta
de jogos de empresas. A seguir serão relatados os aspectos para a construção de jogos de
empresas baseados em simulação, bem como a descrição de processos para validação e
avaliação desta metodologia no ensino de administração.
39
2.2.3. Construção de jogos de empresas baseados em simulação
As simulações objetivam analisar eventos e os impactos que podem influenciar no
desempenho organizacional e, de forma complementar, auxiliar na realização de experimentos
controlados e na compreensão dos processos que podem ser desastrosos para a maioria dos
negócios (LAW; KELTON, 2000; KELTON; SADOWSKI; STURROCK, 2004; MELNYK;
RODRIGUES; RAGATZ, 2008). Os jogos de empresas podem contribuir para melhorar o
aprendizado dos alunos e prepará-los para o mercado de trabalho através da criação de ambiente
experimentais para oferecer a oportunidade de aprender fazendo (KEYS; WOLFE, 1990;
DOYLE; BROWN, 2000; GARRIS; DRISKELL; ASHLERS, 2002).
A busca de respostas para quais são os critérios de sucesso com a utilização de jogos
de empresas e as relações com outros assuntos no ensino de administração são grandes desafios
a serem superados (GONEN; BRILL; FRANK, 2008). Sauvé et al (2007) discutem a diferença
entre jogos e simulações. Eles definem que jogos são ambientes que aprestam uma situação
fictícia e artificial nas quais os jogadores são colocados em posição de conflito. As simulações
representam modelos de realidade em um contexto de aprendizado. Os autores demonstram
adicionalmente uma estrutura de elementos essenciais para simulações, como personagens e
conflitos, quando as utilizamos como jogos para resolver situações e/ou problemas envolvendo
ambientes de empresas.
Além disto, Adobor e Daneshfar (2006) abordam que jogos de empresas baseados
em simulação devem ser construídos com interfaces que facilitam a compreensão dos
mecanismos e regras e com recursos que não distraiam os participantes. O esforço para otimizar
a eficácia no ambiente simulado é de grande importância e as simulações devem incorporar
níveis modestos de complexidade dinâmica, criar compreensão e dificuldades de aprendizagem
para desafiar os participantes (YARSACAN, 2010). Li e Baillie (1993) defendem que, os jogos
de empresas baseados em simulação devem considerar, se possível, aspectos comportamentais
no seu processo de construção, além de possibilidades de jogar individualmente ou por equipes.
Os jogos de empresas baseado em simulação devem ser construídos de forma a motivar e focar
os alunos na atividade proposta. Quando eles estão interessados e engajados, se esforçam e
persistem no processo de aprendizagem por mais tempo.
De acordo com Garris, Ashlers e Driskell (2002), o objetivo é criar um programa
de instrução que incorpore recursos e características do jogo. As reações e julgamentos dos
40
participantes são capturados durante o jogo e ao final deve haver o compromisso para validar
se os objetivos de aprendizagem foram alcançados. Cannon e Burns (1999) abordam que os
jogos de empresas baseados em simulação podem ser utilizados como método experimental de
ensino de negócios e sua validade dependerá de como os alunos estão preparados para
compreender, selecionar e utilizar de forma apropriada os elementos para desenvolver suas
habilidades gerenciais e também para avaliar as habilidades e características que já são inerentes
aos participantes no jogo de empresas. Os autores apresentam um modelo para validar jogos de
empresas baseados em simulação (Figura 1) através de desenvolvimento de escalas de
desempenho a partir de objetivos educacionais dos processos que estão sendo simulados.
Figura 1 - Avaliação dos critérios de desempenho em simulação
Fonte: Traduzido de Cannon e Burns (1999)
No modelo proposto por Cannon e Burns (1999), o jogo de empresas baseado em
simulação deve representar um ambiente para avaliar o desempenho por critérios construídos
para incentivar o aluno através de elementos desafiadores, conflitantes e que servem de apoio
ao processo de tomada de decisão (SAUVE et al, 2007; ADOBOR; DANESHFAR, 2006;
FARIA; HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009). Da mesma forma, a avaliação de
desempenho da organização que está sendo simulada deve ser medida pelos indicadores
econômicos resultantes das metas, regras e controle implementados no jogo (GARRIS;
ASHLERS; DRISKELL, 2002; SAUVE et al, 2007). Na validade convergente, os resultados
econômicos dos indicadores na organização simulada podem ser comparados com metas
propostas na simulação.
Feinstein e Cannon (2002) apresentam construtos para validação na construção de
jogos de empresas baseados em simulação: fidelidade é definida como o nível de realismo que
41
o ambiente simulado representa para aluno; verificação é o processo para avaliar se a simulação
está funcionando conforme previsto; e a validação é o processo para avaliar se os resultados
gerados na simulação proposta são semelhantes aos alcançados no mundo real. Os autores, com
base nos estudos de Cannon e Burns (1999), apresentam padrões para a construção de jogos de
empresas baseados em simulação (Figura 2).
Figura 2 - Padrões de validação de jogos de empesas baseado em simulação
Fonte: Traduzido de Feinstein e Cannon (2002)
No estudo apresentado por Feinstein e Cannon (2002) são considerados os seguintes
sistemas: o sistema de desenvolvimento aborda sobre a construção do jogo de empresa com
base no modelo de organização no mundo real através de análises de requisitos e estrutura
lógica; o sistema de validação representa a avaliação para determinar se os processos
desenvolvidos estão corretos (validade interna) e se os resultados decorrentes da simulação
estão em consonância com o processo modelado (validade externa); e para complementar, o
sistema educacional reflete os aspectos referentes à relevância dos jogos de empresas como
ferramenta de aprendizagem em um ambiente virtual. A validade representacional, abordada na
figura 2, para jogos de empresas baseados em simulação, se refere à avaliação do modelo
organizacional implementado na simulação relacionados com os aspectos de qualidade do
ambiente virtual desenvolvido.
Neste contexto, no modelo apresentado por Silva et al (2012), a validade
representacional da aplicação de um jogo de empresas coincide com a dimensão do ambiente
virtual e será detalhada no item 2.2.4. A validade educacional deve ser avaliada pela percepção
dos alunos sobre o aprendizado durante a aplicação de um jogo de empresas baseado em
42
simulação. Os aspectos relacionados também coincidem com o modelo de Silva et al (2012) na
dimensão estratégia de ensino (validade interna) e reflexão na ação (validade externa) e será
discutida no item 2.2.5. Para elucidar que critérios devem ser considerados na construção de
um jogo de empresas baseado em simulação, são apresentados no quadro 6, um conjunto de
características levantadas nos estudos de Garris, Driskell e Ashlers (2002), Adobor e Daneshfar
(2006), Sauvé et al (2007) e Faria, Hutchinson e Wellington (2009) e classificadas nos padrões
de validação, conforme modelo de Feinstein e Cannon (2002).
Quadro 6 - Características de jogos de empresas baseado em simulação Padrão de
Validação Característica Descrição
Fenômeno
Modelado
Fantasia Não tem impacto no mundo real (GARRIS; ASHLERS; DRISKELL,
2002)
Mistério Para despertar a curiosidade e criar situações inesperadas (GARRIS;
ASHLERS; DRISKELL, 2002)
Jogador Assumem o papel na tomada de decisão (SAUVÉ et al, 2007)
Personagens Para facilitar a imersão no jogo e auxiliar na compreensão e interação
com o ambiente (SAUVÉ et al, 2007)
Estrutura e
Lógica
Regras Conjunto de diretrizes e restrições necessárias para o bom
funcionamento do jogo (GARRIS; ASHLERS; DRISKELL, 2002)
Apoio à decisão Ferramentas suplementares para melhorar a dinâmica de feedback do
jogo (FARIA; HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009)
Controle Capacidade de regular e dirigir os elementos para produzir resultados
consistentes (GARRIS; ASHLERS; DRISKELL, 2002)
Design e
Execução
Facilidade de
Uso
Os alunos devem gastar o tempo em decisões relevantes e não na
operacionalização do jogo (ADOBOR; DANESHFAR, 2006; FARIA;
HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009)
Flexibilidade
Para facilitar a administração do jogo através da alteração de parâmetros
e a capacidade de acesso a um grande número de jogadores de forma
simultânea (FARIA; HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009)
Acessibilidade Facilidade de acesso e disponibilidade de resultados em qualquer parte
do mundo (FARIA; HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009)
Comunicação
Inclusão de recursos de tecnologia de informação para interação dos
membros das equipes participantes com intuito de melhorar o
desempenho no jogo e no aprendizado (FARIA; HUTCHINGTON;
WELLINGTON, 2009)
Verificação Realismo
Fidelidade com o ambiente que está sendo simulado (ADOBOR;
DANESHFAR, 2006; FARIA; HUTCHINGTON; WELLINGTON,
2009)
Participação no
Jogo
Desafios Para motivar o participante a continuar jogando (GARRIS; ASHLERS;
DRISKELL, 2002)
Meta
Objetivo predeterminado que o jogador busca atingir para o final do jogo
na qual pode-se ter a noção de vitória, ganhos ou recompensas (SAUVÉ
et al, 2007)
Cooperação Alianças entre jogadores para alcançar um objetivo comum (SAUVÉ et
al, 2007)
Conflito de
Tarefa
Membros de equipes podem ter estratégias, pontos de vistas, ideias e
opiniões diferentes (ADOBOR; DANESHFAR, 2006)
Conflito
Emocional
A cooperação e desempenho da equipe podem ser prejudicados pelos
conflitos gerados entre os membros e consequentemente abalar o
aprendizado individual (ADOBOR; DANESHFAR, 2006)
Fonte: elaborado pelo autor
43
Nos padrões de validação definidos por Feinstein e Cannon (2002), o fenômeno
modelado deve representar elementos que influenciam a participação do aluno, as regras e
controle delimitam o funcionamento através de estrutura e lógica e os aspectos de design e
execução devem facilitar e auxiliar no processo de aprendizagem. Desta forma, o jogo de
empresas deve representar o realismo com a fidelidade ao ambiente simulado, e
consequentemente, a partir dos desafios, metas, cooperação e conflitos, o aluno possa avaliá-lo
como estratégia de ensino.
Os elementos apresentados no quadro 6 e levantados a partir dos estudos de Garris,
Ashlers e Driskell (2002), Adobor e Daneshfar (2006), Sauvé et al (2007) e Faria, Hutchinton
e Wellington (2009) serão implementados no jogo de empresas baseado em simulação desta
pesquisa e serão apresentados os construtos para verificação e validação desta estratégia de
ensino apresentados no decorrer dos itens a seguir.
2.2.4. Jogos de empresas e ambiente de aprendizagem
Os jogos de empresas baseado em simulação, quando desenvolvido sobre uma
plataforma computacional, pode contribuir no processo de ensino por meio da construção de
um ambiente virtual de aprendizagem para auxiliar os alunos em processo de simulação de
situações complexas que envolvam, principalmente a tomada de decisão.
Tarokh e Golkar (2006) ressaltam a importância dos processos de verificação e
validação em simulações como atividades essenciais para determinar a precisão do modelo e
dos resultados apresentados como saídas. O processo de validação representacional citado por
Cannon e Burns (1999) e Feinstein e Cannon (2002) demonstram a preocupação do processo
de fidelidade do ambiente simulado com o mundo real e com estrutura lógica e de design e
execução da ferramenta utilizada como ambiente de aprendizagem.
Alguns estudos avaliam a qualidade de ambientes de aprendizagem e serão
relatados como base para validar o jogo de empresas como ferramenta de apoio no processo de
ensino e aprendizagem. Para avaliar o sucesso de um ambiente virtual (sistema de informação),
Delone e Mclean (1992) realizaram um estudo e criaram um modelo que apresentam seis
categorias: qualidade de informação, qualidade do sistema, usabilidade, satisfação do usuário,
impacto no indivíduo e impacto na organização. O estudo foi atualizado em 2003 para a
44
inclusão de qualidade de serviço como categoria para atender a utilização e avaliação de sites
de comércio eletrônico. Outro modelo adotado para avaliar ambientes virtuais de aprendizagem
é o TAM (Modelo de Aceitação de Tecnologia), criado por Davis (1989) com dois construtos
básicos: facilidade de uso e utilidade percebida.
Sun et al (2008) realizaram um estudo sobre os fatores que impulsionam o sucesso
com E-Learning e avaliaram as dimensões de aluno, instrutor, curso, tecnologia, design e
ambiente, que resultou como significante as seguintes variáveis: as expectativas dos alunos; a
flexibilidade e qualidade do ambiente de aprendizagem; as percepções dos alunos sobre
usabilidade e facilidade de uso; diversidade no processo de avaliação; e as atitudes dos
instrutores.
De acordo com Phillips (2005), há sete princípios de práticas para ensino e
aprendizagem na sala de aula com uso de tecnologia descritas no quadro 7: altas expectativas,
reciprocidade e cooperação, aprendizagem em ação, tempo limitado de tarefa, feedback,
interação aluno-instrutor e respeito a diversidade.
Quadro 7 - Princípios de práticas para aprendizado em sala de aula com uso de tecnologias Princípio Descrição
Altas expectativas São criadas pelo educador para que o aluno tenha metas ambiciosas para o
sucesso.
Reciprocidade e
Cooperação Encoraja os alunos a aprender a partir da interação entre pares.
Aprendizagem ativa Incentiva o aluno a participar no processo de aprendizagem, aprendendo, assim,
mais rápido e com maior retenção de conhecimento.
Tempo limitado por tarefa Garante que o aluno está gastando tempo suficiente envolvidos no conteúdo do
curso para alcançar objetivos e resultados.
Feedback Inclui interações significativas entre os alunos e colegas, educadores e tecnologia.
Interação aluno-instrutor Propõe formas estruturadas e não estruturadas para facilitar a aprendizagem,
através de processo de troca de informações e resolução de dúvidas.
Respeito à diversidade Promove a aprendizagem, enquanto alunos e educadores utilizam formas
diferentes de valores informacionais e culturais.
Fonte: Phillips (2005)
Phillips (2005) relata estratégias para serem utilizadas na aprendizagem ativa com
o uso de tecnologias. Elas devem ser incorporadas ao ambiente virtual quando for construir ou
utilizar jogos de empresas para potencializar o que os alunos aprendem. Faria, Hutchinson e
Wellington (2009) alertam para a expectativa dos alunos de jogos por ambientes inovadores
que conduzam a participarem do jogos.
Garris, Ashers e Driskell (2002) e Oblinger (2004) citam a motivação como fator
para que os alunos continuem sua participação nos jogos, auxiliem no envolvimento nas tarefas,
na avaliação e discussão dos resultados. Oblinger (2004) considera os jogos como ambientes
45
de aprendizagem em potencial, relacionando princípios de práticas pedagógicas com a
aplicação de jogos (quadro 8).
Quadro 8 - Princípios de práticas pedagógicas em um ambiente de jogo Princípio Descrição Aplicação nos Jogos
Individualização A aprendizagem é adaptada às
necessidades dos indivíduos. Jogos adaptam-se ao nível do indivíduo.
Feedback
Feedback imediato e contextual
melhora a aprendizagem e reduz a
incerteza.
Jogos fornecem feedback imediatos e
contextualizada.
Aprendizagem ativa
Aprendizagem deve envolver o aluno
na descoberta ativa e construção de
novos conhecimentos.
Jogos oferecem um ambiente ativo que leva
à descoberta de alternativas.
Motivação
Os alunos são motivados quando
apresentados com processo
significativo e gratificante.
Jogos envolvem os usuários na busca de um
objetivo.
Social A aprendizagem é um processo social e
participativo.
Jogos podem ser compartilhados com outras
comunidades ou envolvidos com usuários
interessados no mesmo jogo.
Construtivos
Os alunos são desafiados gradualmente
com maiores níveis de dificuldade em
uma progressão que permite que eles
sejam bem sucedidos em passos
incrementais.
Jogos são construídos com vários níveis e os
jogadores não podem se mover para um nível
superior até que a competência é apresentada
no nível atual.
Transferência
Os alunos desenvolvem a capacidade
de transferir o aprendizado a partir de
uma situação para outra.
Jogos permitem ao usuário formar um
contexto existente em um roteiro.
Avaliação
As pessoas têm a oportunidade de
avaliar sua própria aprendizagem e / ou
compará-la com outros.
Jogos permitem que o usuário para avaliar
sua habilidade e se comparar com os outros.
Fonte: Oblinger (2004)
Os aspectos apresentados por Oblinger (2004) contribuem para o uso de ambientes
virtuais como jogos de empresas baseado em simulação. Os jogos refletem aspectos importantes
para avaliar o conhecimento adquirido no processo de aprendizagem e interagem com os
participantes em um processo construtivo que contribuem para aspectos sociais, motivacionais
e construtivos através de aprendizagem ativa.
Os critérios de qualidade podem influenciar no resultado da aprendizagem com a
utilização de ambientes virtuais. No quadro 9 são apresentados alguns estudos empíricos sobre
a qualidade de ambientes virtuais. Os estudos realizados por Neto (2009) e Seddon e Kiew
(2010), que utilizaram o instrumento de Delone e Mclean (1992) apresentaram conclusões
similares nas dimensões qualidade de sistema, usabilidade e facilidade de uso com o estudo de
Sun et al (2008). No estudo de Neto e Takaoka (2009) sobre ambientes virtuais de
aprendizagem com código livre, as variáveis avaliadas foram: importância, intenção de uso,
utilidade, satisfação e utilização.
46
Quadro 9 - Estudos Empíricos sobre Qualidade de Ambiente Virtual Referência Proposta de Estudo Análise Conclusão
Sun et al
(2008)
Analisar os fatores críticos
que influenciam na
satisfação do aluno no
aprendizado eletrônico.
Regressão
Múltipla
Flexibilidade do Ambiente foi o item com
melhor avaliação. Qualidade do Ambiente,
e Facilidade de Uso foram consideradas
significantes e foram bem avaliados.
Neto e
Takaoka
(2009)
Avaliar a implantação de
um Ambiente Virtual de
Aprendizagem em Código
Aberto em uma IES.
Análise de
Correspondência
Os alunos avaliaram melhor a importância e
intenção de uso do ambiente implantado. A
satisfação e a utilização atual foram as
variáveis com pior desempenho.
Neto (2009)
Identificar e avaliar as
dimensões de qualidade de
Ambientes Virtuais de
Aprendizagem.
Modelo de
Equações
Estruturais
Todas as relações entre as dimensões foram
consideradas significantes com exceção da
relação entre a qualidade de informação e do
sistema.
Seddon e
Kiew (2010)
Avaliar a qualidade de
sistemas de informação pela
importância de sistema.
Modelo de
Equações
Estruturais
A dimensão de satisfação de usuário
influencia a usabilidades e a qualidade de
informação e do sistema
Ramos,
Silva e
Carvalho
(2013)
Identificar os fatores que
influenciam a adoção de um
Ambiente Virtual de
Aprendizagem segundo o
Modelo de Aceitação de
Tecnologia.
Análise Fatorial e
Regressão Linear
Múltipla
O construto utilidade percebida influencia
positivamente o uso do ambiente virtual de
aprendizagem. Ao contrário da facilidade de
uso, que não foi considerada significante.
Fonte: Elaborado pelo Autor
Na conclusão de Neto e Takaoka (2009), todas as variáveis foram significantes e as
maiores médias foram atribuídas à importância e à intenção de uso do ambiente virtual de
aprendizagem. Ramos, Silva e Carvalho (2013), em sua pesquisa, aplicou o Modelo de
Aceitação de Tecnologia (TAM) com os construtos originais (facilidade de uso e utilidade
percebida) elaborado por Davis (1989). Os autores acrescentaram outros construtos como
norma subjetiva, qualidade da informação, autoeficácia computacional e atuação do instrutor.
O estudo concluiu que a utilidade percebida influencia positivamente no uso do ambiente virtual
de aprendizagem.
Para avaliar a qualidade do ambiente virtual proposto para esta pesquisa e
comprovar a validade representacional do jogo de empresa baseado em simulação a ser aplicado
no processo de aprendizagem, serão utilizados os construtos facilidade de uso (DAVIS, 1989;
DELONE; MCLEAN, 1992; SUN et al, 2008; NETO, 2009; SEDDON; KIEW, 2010;
RAMOS; SILVA; CARVALHO, 2013), utilidade percebida (DAVIS, 1989; RAMOS, SILVA;
CARVALHO, 2013) e qualidade da informação (DAVIS, 1989; DELONE; MCLEAN, 1992;
NETO, 2009; SEDDON; KIEW, 2010; RAMOS, SILVA; CARVALHO 2013).
Os construtos apresentados por Davis (1989) e utilizados por Ramos, Silva e
Carvalho (2013) serão componentes da dimensão de ambiente de aprendizagem para validação
da aplicação do jogo de empresas que terá o desempenho do aluno como variável dependente.
47
A seguir serão abordados aspectos relevantes do uso de jogos de empresas baseados
em simulação como estratégia de ensino.
2.2.5. Jogos de empresas baseados em simulação como estratégia de ensino
De acordo com Gonen, Brill e Frank (2008), o objetivo de um jogo de empresas é
oferecer aos participantes a oportunidade de aprender fazendo para gerir uma empresa e receber
um feedback imediato sobre as suas decisões. Para Oliveira e Sauaia (2011), as estratégias
tradicionais de ensino costumam colocar os alunos em posição passiva, tornam as aulas
expositivas pouco envolventes e o desafio da educação concentra-se em propiciar um
aprendizado significativo aos educandos. Segundo os autores, o modelo tradicional de ensino
onde a figura do educador é o foco das ações parece não ser suficiente para permitir que exista
um aprendizado pleno.
Jogos de empresas baseados em simulação podem ser utilizados como estratégia de
ensino e ferramenta eficaz para testar a compreensão das teorias aprendidas durante as aulas,
desenvolver habilidades através da prática e insights teóricos em um ambiente de laboratório
(ADOBOR; DANESHFAR, 2006; LI; BAILLIE, 1993; KEYS; WOLFE, 1990). De forma
complementar, Doyle e Brown (2010) relatam que os jogos de empresas baseados em simulação
podem ser utilizados como apoio e não para substituir as aulas expositivas. Possuem intuito de
auxiliar e aprofundar a compreensão dos conteúdos, através das experiências adquiridas nas
simulações práticas incentivando a participação ativa do aluno no processo de aprendizagem.
Como estratégia de ensino, os jogos de empresas permitem que os usuários estejam aptos a
tomar decisões estratégicas através da aplicação de princípios que eles aprendem na teoria
(LANE, 1995).
Pode-se destacar que o desenvolvimento de jogos deve priorizar a possibilidade de
trocas de experiências frequentes, oportunidade de vivenciar situações reais com informações
dinâmicas e, principalmente, como isto afeta o processo de aprendizagem dos alunos (FARIA;
HUTCHINGTON; WELLINGTON, 2009). Por outro lado, é possível que os alunos aumentem
seus níveis de exigência relacionados aos jogos de empresas baseado em simulação como
ferramenta de aprendizagem. Estas ferramentas devem apresentar evolução contínua para que
continuem a serem utilizadas como estratégias ativas no ensino de administração e cumpram
48
seu papel como prática complementar em sala de aula (DOYLE; BROWN, 2000; FARIA;
HUTCHINSON; WELLINGTON, 2009).
De acordo com Doyle e Brown (2000), a aprendizagem em jogos de empresas
baseados em simulação ocorre em vários níveis e os participantes aprendem a partir da
informação contextual contida na dinâmica do jogo e do processo de jogar com incertezas,
avaliando os riscos, benefícios, custos, resultados e recompensas resultantes da tomada de
decisão.
Jogos de empresas baseado em simulação são utilizados em sala de aula para
atividades de gerenciamento e exigem que os usuários façam uma série de decisões estratégicas
num ambiente seguro sem a perda de investimentos. Neste processo de ensino e aprendizagem,
os alunos são desafiados a buscar soluções para problemas complexos, desenvolvendo
habilidades de pensamento crítico (LANE, 1995).
No quadro 10, Garris, Driskell e Ashlers (2002) apresentam fatores relevantes
apontados por alunos na utilização de jogos de empresas baseado em simulação para o processo
de aprendizagem: interesse, prazer, envolvimento, confiança, comportamento, feedback e
debriefing.
Quadro 10 - Fatores Determinantes para o Aprendizado com Jogos de Empresas Fator Característica
Interesse
O jogo de empresas baseado em simulação deve ser mais interessante do que as estratégias
de ensino tradicional com a possibilidade de oferecer um ambiente real simulado para
experimentação e vivência das teorias abordadas na disciplina.
Prazer Os jogos de empresas baseados em simulação devem ser divertidos e agradáveis,
combinando o desafio na tarefa, o aprendizado e a retenção do conhecimento.
Envolvimento na
tarefa
O envolvimento durante processo de aprendizagem resulta em maior retenção de
informação e aproveitamento do conhecimento.
Confiança
Os jogos podem proporcionar um ambiente de formação em que os usuários podem
executar tarefas sem enfrentar as consequências no mundo real de um fracasso. Devem
empregar níveis de dificuldades progressivas que permitam que o usuário possa
familiarizar-se e desenvolver habilidades em ambientes de tarefas complexas de forma
gradual. Indivíduos com maior confiança em suas capacidades nas tarefas são mais
resistentes às dificuldades enfrentadas ao aplicar as habilidades aprendidas em um
ambiente do mundo real e permanecem no jogo pelo tempo necessário.
Comportamento
Os participantes que dedicam mais tempo nas tarefas e participam ativamente de forma
comprometida têm um comportamento e envolvimento sustentado e persistente. Eles
exercem um esforço intenso, voltam para o jogo espontaneamente e conseguem melhores
níveis de concentração.
Feedback
O retorno no desempenho que o participante está obtendo no jogo é fundamental para
avaliar o progresso, gerar motivação para mantê-lo jogando, despender mais esforço, a
persistir no processo e conduzir com atenção a tarefa proposta.
Debriefing
A discussão e a análise dos eventos ocorridos durante o jogo podem gerar ações corretivas
pela verificação dos erros e acertos e podem ser o elo fundamental entre as experiências
de jogo e de aprendizagem.
Fonte: Garris, Ashlers e Driskell (2002)
49
Garris, Ashlers e Driskell (2002) concluem que um jogo de empresas baseado em
simulação deve ser divertido, interessante e envolvente, e que além do aprendizado devem ser
considerados como entretenimento que gera confiança e a participação espontânea do aluno.
De acordo com Oblinger (2004), jogos não são apenas para se divertir, eles oferecem
potencialmente poderosos ambientes de aprendizagem.
Os estudantes de hoje cresceram com jogos de computador. Além disso, a sua
exposição constante à Internet e outras mídias digitais moldou como recebem
informações e como eles aprendem. Há muitos atributos de jogos que os fazem soar
pedagogicamente ambientes de aprendizagem. Um número crescente de professores
utilizam os jogos como melhorias para o ambiente de aprendizagem tradicional, com
resultados animadores. Enquanto a interatividade e engajamento dos jogos são
altamente positivos, uma série de questões permanece sobre como os jogos serão
desenvolvidos, implantados e aceitos no ensino superior (OBLINGER, 2004, p. 1).
Em pesquisa realizada por Faria e Wellington (2004), as principais razões para
seleção de jogos de empresas baseado em simulação como estratégia de ensino foram: a
simulação é apropriada para o conteúdo ensinado; a simulação está contida no material da
disciplina; é a melhor opção de simulação para o conteúdo ensinado; o jogo de empresas
baseado em simulação deve ter facilidade para ser administrado; o jogo de empresas baseado
em simulação tem bom suporte.
Em revisão realizada em 304 artigos sobre simulação de negócios como estratégia
de ensino, Faria, Hutchinson e Wellington (2009) mostram que as principais motivos para a
escolha de jogos de empresas são: a experiência adquirida através de jogos de empresas; os
aspectos sobre estratégia presente nos jogos de empresas; a experiência na tomada de decisão
adquirida na utilização de jogos de empresas; os resultados da aprendizagem apresentado pelos
jogos de empresas; e a experiência do trabalho em equipe nos jogos de empresas.
Quando for bem projetado, um jogo pode facilitar o aprendizado de conceitos
específicos e habilidades através da solução de problemas com tomadas de decisão. O quadro
11 demonstra os temas que devem ser discutidos quando os educadores utilizam um jogo de
empresa baseado em simulação em sala de aula. De acordo com os temas expostos por Faria,
Hutchinson e Wellington (2009), os últimos 40 anos têm se caracterizado pela evolução das
tecnologias na qual os jogos de empresas baseados em simulação foram desenvolvidos com
novas formas de interação e discussão, possibilidade de resultados mesmo sem a atuação do
instrutor, maior complexidade e a melhora no uso de estratégias para a tomada de decisão.
50
Quadro 11 - Principais temas relacionados a forma de utilização de jogos de empresas baseados
em simulação em sala de aula Tema Características
Trabalho em
Equipe
Embora o principal foco de pesquisa de jogos há 40 anos foi determinar o tamanho (número
de participantes) de equipes de simulação para tomada de decisões eficaz e como as equipes
devem ser formadas, essas questões não são de grande interesse atual.
Natureza
Interativa
Formas interativas de jogos permitem que as equipes possam agendar suas reuniões com
maior facilidade e de escolher o momento correto para tomar decisões. Além disso, como
os jogos se tornaram mais complexos por causa dos avanços na capacidade de computação,
a necessidade de discussão em grupo e tomada de decisão para compreender e gerir esta
complexidade tornou-se maior. O uso de jogos interativos transferiu a responsabilidade de
aprendizagem de jogos de empresas para os alunos que participam do jogo, diminuindo a
dependência e manipulação do instrutor.
Complexidade
O aumento do poder de computação, o advento da Internet, e o aumento da interatividade
têm habilitado o desenvolvimento de jogos de empresas com maior complexidade. Isto
possibilita um número maior de interações entre as variáveis de decisão de negócios e com
as operações assíncronas de jogos de empresas mais decisões podem ser tomadas durante
qualquer competição de simulação. Como modelos de jogos de empresas se aproximam de
simular a complexidade dos negócios reais, os pesquisadores de educação de negócios estão
mais interessados em saber como a crescente complexidade dos jogos afeta a aprendizagem
do aluno.
Exercícios
Funcionais
Inicialmente, os jogos de empresas foram desenvolvidos de forma simples e não permitiam
a elaboração de estratégias para o negócio, jogos atuais são projetados especificamente para
esta finalidade. O resultado é que os administradores do jogo são capazes de adicionar
exercícios, como o desenvolvimento de planos de negócios para a tomada de decisão.
Debriefing
O Debriefing tem crescido muito como um tema de interesse na pesquisa de simulação nas
últimas décadas. A discussão sobre a intenção de aprendizagem de exercícios de simulação,
juntamente com o feedback dos alunos sobre o que eles experimentam e aprendem sempre
foi uma parte central da empresa de pesquisa de jogos de empresas baseados em simulação.
Utilização de
Internet
A Internet como um veículo, combinada com a hospedagem de baixo custo e serviços de
armazenamento de memória, tem permitido o uso de computação distribuída e prevê um
gerenciamento local flexível e até mesmo alcance internacional.
Habilidades
Quantitativas
A disponibilidade de sofisticadas ferramentas de software de análise combinada com fácil
manipulação de dados e de intercâmbio significa que os resultados das simulações de
negócios podem ser avaliados com maior facilidade pelos alunos nos jogos de empresas
baseados em simulação.
Fonte: Faria, Hutchinson e Wellington (2009)
Na pesquisa realizada por Faria e Wellington (2004) foram relatados os motivos
para interromper a utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino e divididos em
duas categorias: mudanças no ambiente de ensino e a insatisfação com aspectos no ambiente
utilizado. Na primeira, as mudanças no ambiente de ensino relatadas somaram 47% e não tem
relação com a insatisfação do jogo de empresa aplicado. Foram atribuídas alterações nos
currículos e conteúdos ensinados ou motivos particulares como troca de residências ou de
escola.
A segunda categoria abordada por Faria e Wellington (2004) relata sobre aspectos
relacionados diretamente com a aplicação de jogos de empresas como estratégia de ensino. Em
ordem de importância foram listados: a relação negativa entre o tempo de jogo e os benefícios
derivados no processo de aprendizagem; a simulação não foi satisfatória para os objetivos
51
educacionais propostos; a complexidade do software; alunos que não gostam de jogar; a
obsolescência do jogo aplicado; problemas de administração do ambiente; fragilidade no
suporte e a percepção dos alunos por outras estratégias de ensino mais eficientes.
Algumas pesquisas (PEIXOTO, VELOSO; LOPES, 2003; LEAN et al, 2006;
MOTTA; MELO; PAIXÃO, 2012) alertam sobre fatores limitadores, fragilidades e obstáculos
da utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino. Para Peixoto, Veloso e Lopes
(2003), os fatores limitadores dos jogos de empresas baseados em simulação com estratégia de
ensino são: a duração adequada para a realização da atividade; há necessidade por parte dos
docentes de profundo conhecimento do jogo e de suas etapas; e por se tratar de um método
construtivista do conhecimento, tem-se a necessidade dos alunos estarem altamente motivados
e interessados, uma vez que o trabalho deve ser inteiramente realizado por eles.
Motta, Melo e Paixão (2012) indicam fragilidades em estudos que tentam
comprovar a validade dos jogos enquanto prática educacional capaz de contribuir para a
formação de estudantes. Os autores observam que há um pressuposto de que todos os alunos
que participam em jogos de empresas têm o mesmo nível de envolvimento nas atividades. Para
os autores, ao se assumir tal posição, nega-se a variedade de habilidades e interesses entre os
diversos aprendizes, o que implica diretamente no desempenho, tanto individual quanto do
grupo.
Na pesquisa apresentada por Lean et al (2006) foram identificados os principais
obstáculos para utilização de jogos de empresas baseados em simulação: o tempo limitado, os
recursos utilizados e o suporte precário. Apesar das restrições apontadas, isto não impediu que
os alunos continuassem a utilizar jogos de empresas baseado em simulação em sala de aula e
17,2% dos ex-usuários indicaram que jamais utilizariam um jogo de empresas. Mais de um
terço dos ex-usuários utilizariam jogos de empresas novamente se os objetivos educacionais
fossem readequados. Além disso, outro um terço dos ex-usuários estão prontos para adotar um
jogo de empresas, se houver outro mais apropriado (FARIA; WELLINGTON, 2004).
De acordo com Lean et al (2006), o fato de que a maioria dos usuários que nunca
utilizaram jogos de empresas ou simulações não descartaria seu uso no futuro, más sugere que
há espaço para maiores níveis de adoção de abordagens semelhantes no futuro. Apesar das
considerações apontadas nas pesquisas, Ruben (1999) traça a evolução do uso de jogos e
simulações como abordagens de aprendizagem experiencial dos anos 1960 e confirma que esta
estratégia de ensino apresenta limitação quando comparada a outras abordagens de ensino.
52
Porém, ele identifica o seu valor na abordagem nas questões de aprendizagem cognitiva e
afetiva, na facilidade de interatividade e colaboração e a participação ativa do aluno no processo
de aprendizagem.
Faria e Wellington (2004) abordam que a eficácia dos jogos de simulação no ensino
e aprendizagem contra outras estratégias de ensino tem sido uma preocupação constante dos
usuários de jogos de simulação desde o início da ABSEL1. Em pesquisa realizada pela ABSEL
nos anos de 1975 a 1977 em nove estudos, sete apresentaram jogos de simulação com
desempenho superior alcançado pelos alunos participantes comparados com aula tradicional,
palestras ou casos para ensino. Os outros dois estudos não apresentaram diferenças. O estudo
de Li e Baillie (1993) apresentou o uso de combinado do método de caso e jogos de empresas,
e concluiu que apesar de ambos apresentarem suas próprias forças e fraquezas, a melhor
estratégia poderia ser a de integrá-los para obter um melhor resultado. No item 2.1 são relatadas
algumas publicações em revistas e periódicos na última década no Brasil.
Miles, Biggs e Schubert (1986) elaboraram um instrumento de pesquisa
denominado skill acquisition questionnaire que utilizou 28 questões em sua pesquisa nos
Estados Unidos. O estudo comparou casos para ensino e simulações em jogos. Cada questão
utilizou escala numérica de discordância e concordância, na qual os valores variam de 1
(concordo totalmente) a 7 (discordo totalmente). Jennings (2002) reformulou o instrumento o
instrumento com 22 questões e criou os seguintes grupos: conhecimento (obtenção e
integração); resolução de problemas e tomada de decisão; planejamento e implementação;
trabalhar de forma independente; conscientização dos sentimentos e convicções; trabalhar com
outras pessoas; mudança de comportamento próprio; gestão (perspectiva, eu como um gerente);
adicionar realismo ao curso e clarificar os interesses de carreira.
O estudo de Jennings (2002) foi aplicado nos Reino Unido, comparando casos para
ensino, simulação em jogos e projetos de consultoria. O instrumento de pesquisa foi reavaliado
posteriormente nos estudos de Chang (2003) e Chang et al (2005) e foi aplicado em Hong Kong
e China, respectivamente.
No Brasil, Pereira (2012) acrescentou 8 questões ao instrumento de pesquisa tendo
chamado de fatores facilitadores do aprendizado e foi aplicado apenas para casos para ensino.
No quadro 12 são apresentadas as questões e e ordem de aplicação em cada uma das pesquisas
1 Association for Business Simulation and Experiential Learning (absel.org)
53
realizadas por Miles, Biggs e Schubert (1986), Jennings (2002), Chang (2003), Chang et al
(2005) e Pereira (2012).
Quadro 12 – Comparativo entre os instrumentos aquisição de habilidade e fatores facilitadores
do aprendizado
Seq. Questão
Miles,
Biggs e
Schubert
(1986)
Jennings
(2002)
Chang
(2003) e
Chang et
al (2005)
Pereira
(2012)
01 Proporciona novos conhecimentos sobre a operação de uma empresa.
07 01 01 01
02 Proporciona maior aprofundamento do conteúdo em relação a
outras metodologias de ensino - - - 02
03 Auxilia na aquisição de informações - - - 03
04 Ajuda a conservar as informações a longo prazo - - - 04
05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas: (Contab.,
Finanças, Marketing, etc.). 02 02 03 05
06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas gerenciais. 01 03 04 06
07 Favorece à análise de um problema sob diferentes pontos de
vista, na discussão do grupo - - - 07
08 Aumenta a compreensão para usar as informações na resolução
de problemas. 13 04 07 08
09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações
incompletas. 10 05 06 09
10 Aumenta a confiança na habilidade para resolver problemas
práticos. 06 06 05 10
11 Aumenta a competência para o planejamento das operações de
negócios. 04 07 08 11
12 Aumenta a capacidade para implementar suas ideias e planos. 05 08 09 12
13 Auxilia na revisão de políticas e práticas organizacionais - - - 13
14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar
independentemente. 08 09 10 14
15 Aumenta a consciência sobre suas atitudes administrativas 18 10 11 15
16 Aumenta a consciência sobre as atitudes dos colegas - 11 12 16
17 Auxilia a lidar com a insegurança - - - 17
18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de problemas em grupo.
14 12 13 18
19 Motiva o trabalho em grupo. 15 13 14 19
20 Ajuda nas resoluções de conflitos. 16 14 15 20
21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus colegas. 17 15 16 21
22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os colegas. 09 16 17 22
23 Proporciona experimentar um comportamento que conhecia e
ainda não havia vivenciado. 19 17 19 23
24 Propicia a adoção de novos comportamentos administrativos. 20 18 20 24
25 Amplia a sua visão de Gestor sobre o funcionamento de uma empresa.
3 19 2 25
26 Permite aprender algo sobre você como gerente. 11 20 18 26
27 Ajuda a associar a teoria à prática gerencial - - - 27
28 Agrega realismo organizacional ao ensino. - 21 21 28
29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática
profissional. 12 22 22 29
30 Estimula a criatividade - - - 30
Fonte: Elaborado pelo autor
No quadro 13 será apresentado os resultados das pesquisas que compararam jogos
de empresas baseado em simulação com outras metodologias ativas de ensino, como casos para
ensino e projetos de consultoria. Os resultados apresentados na aplicação do instrumento de
pesquisa de Miles, Biggs e Schubert (1986) apresentaram que os casos para ensino foram
superiores ao jogo de empresa baseado em simulação em quase todos as questões avaliadas
54
com exceção de uma questão (Aumenta a competência para o planejamento das operações de
negócios). Na replicação do instrumento de pesquisa realizada por Jennings (2002), comparando
jogos de simulação, projeto de consultoria e caso para ensino no Reino Unido, das 22 questões
avaliadas, os jogos de empresas baseado em simulação foram superiores ou igual em relação
ao caso para ensino em 20. Em relação ao projeto de consultoria, foram superiores em todas as
questões avaliadas.
Quadro 13 – Resultados das pesquisas sobre aquisição de habilidades com casos para
ensino, jogos de empresas e projeto de consultoria
Seq.
Miles, Biggs e
Schubert
(1986)
Jennings (2002) Chang (2003) Chang et al (2005)
CS BS CS BS PC CS BS PC CS BS PC
1 2,53 3,14 2,66 2,17 2,85 2,65 2,12 3,90 2,10 2,00 3,50
2 - - - - - - - - - - -
3 - - - - - - - - - - -
4 - - - - - - - - - - -
5 2,59 2,89 2,81 1,93 3,55 2,78 1,76 4,80 2,50 1,25 4,50
6 1,98 2,97 2,37 2,27 3,18 2,46 2,58 4,10 2,18 2,20 4,00
7 - - - - - - - - - - -
8 2,53 3,05 2,51 2,20 3,29 2,55 2,10 4,00 2,20 1,95 3,80
9 2,34 2,67 2,70 2,24 2,85 2,29 1,98 3,90 2,00 1,34 3,70
10 2,42 2,92 2,48 2,58 3,11 2,37 2,67 4,00 2,00 2,25 3,80
11 2,84 2,80 2,88 2,24 3,48 3,29 2,12 4,00 3,00 1,95 3,80
12 2,89 2,92 2,92 2,35 3,29 3,20 2,33 4,00 3,00 1,95 3,80
13 - - - - - - - - - - -
14 2,89 3,28 2,77 2,37 2,96 3,09 2,47 3,90 2,90 2,15 3,50
15 3,02 3,31 2,48 2,35 2,88 2,84 2,50 2,84 2,60 2,25 2,55
16 - - 2,25 1,92 2,92 2,19 1,80 3,80 2,00 1,50 3,30
17 - - - - - - - - - - -
18 2,67 3,11 2,74 1,96 3,00 2,76 2,27 3,80 2,45 2,00 3,30
19 3,20 3,45 3,07 2,71 3,03 3,50 2,93 3,50 3,25 2,55 3,25
20 3,19 3,47 3,25 2,96 3,03 3,50 2,93 3,50 3,20 2,55 3,20
21 2,86 2,98 2,55 2,46 2,59 2,27 2,27 3,20 2,10 2,10 3,00
22 2,66 2,88 2,44 2,44 2,66 2,36 2,57 3,20 2,15 2,20 3,00
23 3,03 3,30 2,96 2,22 3,33 3,57 2,47 3,60 3,35 2,00 3,40
24 3,02 3,48 2,92 2,17 3,11 3,38 2,67 3,28 3,15 2,00 3,00
25 2,59 3,02 2,66 2,79 3,96 2,70 2,78 4,20 2,10 2,35 4,00
26 2,59 3,28 2,55 2,20 3,07 2,84 2,22 3,80 2,55 1,80 3,60
27 - - - - - - - - - - -
28 - - 1,85 1,73 2,40 1,84 1,83 2,75 1,55 1,15 2,50
29 3,77 4,21 3,48 2,92 3,85 4,29 3,37 4,50 3,90 2,80 4,00
30 - - - - - - - - - - -
Fonte: Elaborado pelo Autor
Na pesquisa apresentada por Chang (2003) aplicada em Hong Kong, os jogos de
empresas baseados em simulação foram superiores em todas as questões em relação ao projeto
de consultoria e em 18 das 22 questões quando comparados aos casos para ensino. No estudo
de Chang et al (2005) aplicados na China, os jogos de empresas apresentaram resultados
similares ao estudo de Chang (2003). Pelas pesquisas avaliadas, conclui-se que os alunos
55
participantes das experiências com jogos de empresas baseado em simulação quando
compararam com outras metodologias ativas de ensino, na sua maioria, avaliaram de forma
positiva a adoção desta estratégia de ensino e preferem participação ativa no processo de
aprendizagem.
Sob outro aspecto, mas relacionado à aprendizagem dos alunos, considera-se que é
preciso compreender as diferenças entre os alunos sobre aspectos da sua motivação, atitude e
respostas aos diversos estímulos do ambiente de sala de aula e práticas adotadas pelo professor
(FELDER; BRENT, 2005). Sonaglio, Godoi e Silva (2013) citam que o professor deve
reconhecer que há diferentes estilos em um mesmo ambiente de aprendizagem. Os autores
abordam que a ação docente deve ser balizada pela identificação de que conhecimentos,
habilidades e comportamentos, que precisam ser desenvolvidos ou potencializados e definir
quais estratégias devem ser utilizadas para reflexão da necessidade de modificar o
comportamento diante de uma nova experiência.
2.3. ESTILOS DE APRENDIZAGEM
Um estilo de aprendizagem é definido como a preferência ou predisposição de um
indivíduo para perceber e processar a informação de uma maneira particular ou em uma
combinação de formas (ZAPALSKA; BROZIK, 2006). Desde que um estilo específico de
aprendizado represente uma preferência individual de apenas um ou dois dos quatro modos do
ciclo de aprendizagem, sua eficácia é limitada às situações de aprendizagem, que envolvem a
aquisição e a transformação (SILVA et al, 2012).
Estilos de aprendizagem são, portanto, modos especializados de adaptação,
reforçados pela escolha permanente de situações em que um estilo é bem-sucedido (KOLB;
KOLB, 2005). Representa não o que a pessoa aprende, mas sim o modo como ela se comporta
durante o aprendizado. São as qualidades e preferências nos modos dos indivíduos em conduzir
as informações e os processos (FELDER, 1996).
Zapalska e Brozik (2006) abordam a importância de ter em mente que mesmo se
um determinado aluno aprende melhor de uma certa maneira, ele ou ela deve ser exposto a uma
variedade de experiências de aprendizagem para se tornar um aluno mais versátil. Quando
56
estilos de aprendizagem dos alunos são identificados, é possível definir um contexto apropriado
da aprendizagem.
Kolb (1984) assinala a importância do papel de um professor na identificação dos
diferentes estilos de aprendizagem, além do estabelecimento de um processo de intervenção
quando necessário, para potencializar a ocorrência da aprendizagem. De acordo com Zapalska
e Brozik (2006), é muito importante para os instrutores compartilharem informações com os
alunos sobre seus estilos de aprendizagem e as estratégias de ensino preferenciais para
acomodar esses estilos.
Ao compartilhar informações sobre estilos de aprendizagem, os professores
auxiliam os alunos a ganhar poder e controle sobre seus estilos pessoais de aprendizagem e o
processo de aprendizagem. Entretanto, Wynd e Bozman (1996) alertam para a dificuldade dos
professores em adotar práticas que atendam aos diferentes estilos de aprendizagem. Isso porque
uma sala de aula existe uma heterogeneidade de estilos. Seguindo a linha de raciocínio dos
autores, Felder e Brent (2005) sugerem que se o professor consegue alcançar certo nível de
adaptação, os alunos poderão aprender de forma mais eficiente, principalmente quando se
explora os diversos estilos de aprendizagem.
Valaski, Malucelli e Reinehr (2011) apresentaram uma pesquisa bibliométrica
sobre diversos estudos empíricos internacionais no período de janeiro de 2005 a janeiro de 2011
com foco na identificação de estilos de aprendizagem no uso de metodologias ativas. No
levantamento efetuado pelos autores, o modelo de Felder e Silverman foi o mais utilizado,
seguido pelos models de Kolb e VARK. A seguir são apresentados os modelos do ciclo de
aprendizagem de Kolb e os estilos de aprendizagem de Fleming e Mills (VARK) e Felder e
Silverman.
2.3.1. Estilos de aprendizagem Modelo de Kolb
Segundo Kolb (1984), a aprendizagem vivencial considera o aprendizado como um
processo, no qual o conhecimento é produzido através da transformação da experiência. Dessa
forma, é possível extraírem-se três aspectos fundamentais da aprendizagem vivencial.
Inicialmente, observa-se uma ênfase no processo e na aprendizagem, em oposição à ênfase no
conteúdo e no resultado, característicos do ensino tradicional. Segundo, o conhecimento é visto
como um processo de transformação que é continuamente criado e recriado, em lugar de um
57
produto acabado que deve ser adquirido ou transmitido. Finalmente, a aprendizagem vivencial
reconhece que os indivíduos aprendem de diferentes formas e respondem distintamente a um
mesmo estímulo. O modelo desenvolvido por Kolb (1984) possui quatro habilidades que a
pessoa necessita para efetivar seu aprendizado, que são apresentadas no quadro 14.
Quadro 14 - Relação entre as etapas do ciclo de aprendizagem e os pontos fortes de aprendizagem Habilidade Pontos fortes na aprendizagem
Experiência
Concreta (EC)
Aprendizagem como resultado dos sentimentos: aprender como resultados de experiências
específicas; relaciona-se com as pessoas; ser sensível aos sentimentos e às pessoas.
Observação
Reflexiva (OR)
Aprendizagem por meio da Observação e da Audição: observar cuidadosamente antes de
fazer um juizo; ver as coisas de diferentes perspectivas; buscar o significado das coisas.
Conceituação
Abstrata (CA)
Aprendizagem por meio do raciocínio: analisar com lógica as ideias; planificar
sistematicamente; atuação baseada na compreensão intectual da uma situação.
Experimentação
Ativa (EA)
Aprendizagem por meio da Ação: Habilidade para cumprir tarefas; envolver riscos;
influenciar pessoas e acontecimentos por meio da ação.
Fonte: Kolb (1984)
De acordo com Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), no ciclo de aprendizagem que idealizou,
Kolb identificou duas dimensões de aprendizagem distintas: percepção e processamento. A
primeira se refere à forma “como percebemos” a informação e a segunda, à forma “como
processamos” a informação. Neste sentido, constata-se que algumas pessoas percebem melhor
a informação através de experiências concretas (como por exemplo, tocar, ver, ouvir), enquanto
outras percebem melhor a informação abstratamente, lançando mão de conceitos mentais ou
visuais.
Figura 3 - Ciclo de Aprendizagem Vivencial
Fonte: Adaptado de Kolb (1984)
58
Na dimensão percepção, opõem-se Concreto versus Abstrato (EC – CA). Após a
informação ser percebida, passa-se à fase de processamento. Aqui, o sistema de opostos é a
Ação versus Reflexão (EA – OR). Os eixos idealizados por Kolb (1984) estão representados na
figura 3.
No estudo de Kolb (1984), enquanto alguns indivíduos processam melhor a
informação através da experimentação ativa (fazendo alguma coisa com a informação), outros
preferem a observação reflexiva (pensando sobre as coisas). Estas duas dimensões podem ser
combinadas para identificar as quatro categorias de estilos de aprendizagem: Divergente (EC –
OR); Assimilador (OR – CA); Convergente (CA – EA); e Acomodador (EA – EC). No quadro
15 são descritos os estilos de aprendizagem proposto no ciclo de aprendizagem de Kolb.
Quadro 15 - Estilos de Aprendizagem propostos por Kolb (1984)
Estilo Habilidades
PREDOMINANTES Características
Convergente Conceituação Abstrata e
Experimentação Ativa
Raciocínio hipotético-dedutivo, concentração em
problemas específicos. Preferem lidar com coisas a pessoas,
tendem a se especializar em ciências naturais.
Divergente Experiência Concreta e
Observação Reflexiva
Forte capacidade de imaginação, melhor desempenho em situações
de geração de ideias. Interessam-se por pessoas, tendem a ser
imaginativos e emotivos, estilo característico dos gerentes de
pessoal.
Assimilador Conceituação Abstrata e
Observação Reflexiva
Raciocínio indutivo, forte capacidade de criar modelos teóricos,
assimilar observações desencontradas e transformá-las numa
explicação integrada, estilo característico dos departamentos de
pesquisa e planejamento.
Acomodador Experiência Concreta e
Experimentação Ativa
Realizar coisas, executar planos e experimentos. Tendem a
arriscarem-se mais e a se sobressairem em situações nas quais
precisem adaptar-se a circunstâncias imediatas específicas, estilo
característico das áreas de marketing ou vendas.
Fonte: Cordeiro e Silva (2011)
Kolb (1984) desenvolveu um instrumento chamado LSI (Learning Stile Inventory) que
consiste em identificar os estilos predominantes dos estudantes por meio de características
comuns para avaliar e melhorar o método de ensino que está sendo utilizado.
2.3.2. Estilos de aprendizagem Modelo de VARK
O modelo para identificar o estilo de aprendizagem VARK foi publicado por
Fleming e Mills (1992) com o título Not Another Inventory. Antes do trabalho de Fleming e
Mills (1992), VAK era de uso comum e, provavelmente, remonta aos gregos. Fleming dividiu
a dimensão Visual (o V em VAK) em duas partes: simbólico como Visual (V) e um texto como
leitura/gravação (R). Isto criou um quarto modo, de leitura/gravação e trouxe a palavra VARK
59
para um novo conceito, uma abordagem de aprendizagem preferências, um questionário e
materiais de apoio (www.vark-learn.com). O uso efetivo do instrumento VARK e de seus
conteúdos definidos para cursos em ambientes virtuais pode resultar em uma experiência de
aprendizagem que pode ser apropriado para todos os tipos de alunos (ZAPALSKA; BROZIK,
2006). Ambos estudantes e professores, geralmente exibem uma forte preferência por um modo
particular, ao mesmo tempo que podem ter uma relativa fraqueza ou força em alguns outros
modos, conforme apontado no Quadro 16.
Quadro 16 - Estratégias e comportamento dos estilos de VARK Tipo e Características Estratégias de Ensino Comportamento
Auditivos (A)
Abstrata e concreta,
analítica, seqüencial,
reflexivo, independente,
orienado a memória
competitivo, perceptual,
conceitual, habilidade
orientada.
Palestra, instruções orais, discussões,
tarefas independentes, apresentações
orais e objetiva e prática, ensino
programado, tarefas com respostas
específicas, memorização, classificação
verbal, apresentação sequencial, tempo
para pensar, questionamento verbal,
focando questões / diretiva,
continuaram partilha verbal,
reformulação verbal.
Necessitam de tempo amplo processo,
interagir com a informação por via oral,
solicitar repetições orais, reformular e
desenvolver temas, solicitar
informações adicionais, deve primeiro
entender os fatos e entender todo o
conceito.
Visual (V)
Abstrato e concreto
aleatória, concreta, ativa,
eficaz, campo sensível,
campo-dependente,
holística conceito
orientado, perceptivo e
imaginativo.
Formatos visuais, influências
ambientais, grupo de aprendizagem,
organizadores gráficos, modelagem,
manifestações, role-playing,
apresentações dos alunos, viagens
arquivados, contas ou histórias
motivacionais, instrução apoiada por
computador, atividades que permitam a
liberdade e enfatizar a criatividade,
perguntas abertas, ensinando aos
sentidos.
Preferem aprender sobre um conceito
antes de tentar entender suas partes,
repetição, imagem visual, não prestando
atenção, o tempo de espera, delineando,
exigem ajudas visuais (gráficos,
diagramas, desenhos e esboços), a fim
de dar sentido a algo de novo.
Cinestésico (K)
Dependente e
independente, concreto
sequencial, aleatório
concreto, criativo,
comportamentais,
necessidade de interação,
por natureza física,
sensorial, aprende
fazendo, ativo, concreto.
Completando materiais comerciais com
componentes de manipulação,
concentrando-se técnicas que incluem
interação com os objetos, questionando
com base em interações físicas com
objetos; manifestações de estágio,
viagens de campo, o contacto directo,
aprendizagem experiencial, simulação,
jogos
Como aprender fazendo, a necessidade
de algo para entender e dominar,
dependem de interação física durante o
processo de aprendizagem, gostaria de
ser participantes ativos e dinâmica, a
fim de compreender e aprender,
requerem exploração e tempo de
experimentação, a interação com
recursos e materiais, em preparação
aplicação antecipada, de conceito,
experiência em primeira mão, a
participação.
Leitores/Escritores (R)
Resumo e concreto
aleatória, concreta, ativa
e efetiva, campo sensível
campo-dependente,
conceito orientado.
Focando técnicas de escrita, o foco
perguntas por escrito, os estímulos
visuais, diagramas e gráficos; formatos
visuais, modelagem, demonstrações,
atividades que permitam a liberdade e
enfatizar a criatividade, perguntas
abertas, ensinando aos sentidos.
Prefere levar informações de forma
mais eficiente a partir de títulos de
leitura, listas de definição, de aulas de
notas e livros didáticos, gosto de
escrever idéias e princípios em outras
palavras, escrever as palavras de novo e,
novamente, organizar e transformar
qualquer diagrama, gráfico e simulação
em palavras.
Fonte: Traduzido de Zapalska e Brozik (2006).
60
O instrumento de pesquisa elaborado por Flemming e Mills (1992) contém 16 itens
de avaliação e o respondente pode escolher, em cada questão, uma ou mais opções de respostas
para os tipos visual (V), aural (A), leitores/escritores (R) ou cinestésicos (K). O estilo do
respondente será determinado pela maior soma no número de respostas em cada tipo.
De acordo com o modelo apresentado por Flemming e Mills (1992), nenhum
estudante ou professor é restrito a apenas um dos quatro tipos: V, A, R, ou K. Desta forma, o
respondente pode ser identificado no estilo Multimodal (M), que é considerado híbrido. O
respondente ainda pode ser classificado em dois ou mais estilos do Modelo VARK e consegue se
adequar melhor a diversas situações já que sua adaptabilidade para um método de ensino é
flexível.
2.3.3. Estilos de aprendizagem Modelo de Felder e Silverman
Segundo Felder e Silvermann (1988), os estudantes apresentam forte tendência e
preferência a determinadas dimensões, que definem as formas de receber, processar, perceber
e organizar a informação. Os autores definiram 4 dimensões para identificar o estilo de
aprendizagem do aluno: processamento, percepção, entrada e organização que são apresentados
no quadro 17.
A partir do estudo de Felder e Silvermann (1988) foi criado o índice de Estilo de
Aprendizagem (Index of Learing Style – ILS) por Felder e Soloman (1991). O índice de estilo
de aprendizagem foi disponibilizado na Internet em 1996 e continua sendo respondido por
milhões de pessoas por ano.
O instrumento de pesquisa contém 44 questões utilizadas para identificar os estilos
de aprendizagem preferenciais dos aprendizes nas quatro dimensões de aprendizagem que
compreendem o modelo de Felder e Silverman (1988): Ativo/Reflexivo; Sensorial/Intuitivo;
Visual/Verbal; Sequencial/Global. As respostas têm alternativas a ou b e são 11 questões para
cada dimensão. A quantidade de respostas no tipo e na dimensão determinará o posicionamento
de acordo com a intensidade. O modelo de Felder e Silverman (1988) pode ser considerado
complementar ao estudos realizados por Kolb (1984) e Flemming e Mills (1992).
61
Quadro 17 – Dimensões, tipo e características para cada estilo de aprendizagem Dimensão Tipo Características
Processamento
Ativo
- tendem a reter e compreender melhor a informação participando ativamente de
alguma atividade, discutindo, aplicando ou explicando para outros;
- gostam do trabalho em grupo; são rápidos, mas podem ser precipitados.
Reflexivo
- preferem refletir calmamente sobre a informação;
- podem ser mais lentos para iniciar uma atividade gostam do trabalho
individual ou em dupla.
Percepção
Sensorial
- gostam de resolver problemas através de procedimentos bem estabelecidos e
não apreciam complicações e surpresas;
- são pacientes com detalhes;
- memorizam fatos com facilidade;
- apreciam trabalhos de manipulação, experimentais, repetitivos (laboratório);
- tendem a ser práticos e cuidadosos;
- não gostam de disciplinas que não têm uma conexão aparente com o mundo
real.
Intuitivo
- frequentemente preferem descobrir possibilidades e interrelações;
- gostam de inovação e não apreciam a repetição;
- sentem-se confortáveis com abstrações e formulações matemáticas;
- são rápidos e criativos;
- não apreciam as disciplinas que envolvem muita memorização e cálculos
rotineiros; apreciam a variedade.
Entrada
Visual
- lembram-se mais do que viram; substituem as palavras por símbolos;
- preferem as representações visuais – diagramas, quadros, cronogramas,
gráficos, filmes e demonstrações;
- reconstroem imagens de diferentes modos.
Verbal
- tiram mais proveito das explanações escritas e faladas;
- gostam de ouvir e de tomar notas; materiais de apoio impressos são úteis
para eles;
- repetem as palavras, falando ou escrevendo;
- fazem a leitura de suas notas em silêncio; transformam diagramas em
palavras.
Organização
Sequencial
- avançam com entendimento parcial;
- ganham entendimento em passos lineares, com cada passo derivado do
anterior;
- tendem a seguir caminhos lógicos e graduais na solução de um problema;
- têm facilidade para explicar;
- enfatizam a análise, os detalhes.
Global
- aprendem em grandes saltos, absorvendo o material quase que aleatoriamente,
sem enxergar conexões, e repentinamente compreendem tudo;
- precisam do contexto, do grande quadro;
- são hábeis para resolver rapidamente problemas complexos;
- têm facilidade para juntar elementos, de maneiras novas, uma vez que tenham
enxergado o grande quadro, mas podem ter dificuldade para explicar como
fizeram isso;
-o foco está na síntese, no pensamento sistêmico, holístico.
Fonte: Traduzido de Felder e Silvermann (1988)
De acordo com Felder e Silvermann (1988), a intensidade na escala pode ser leve,
moderada ou forte para um ou outro estilo na dimensão. Isto significa que o aluno com estilo
levemente ativo pode ter dificuldades em lidar com a aprendizagem de forma ativa. No
posicionamento dos autores, na intensidade leve, a preferência do aluno por aprender ou, ainda,
sua dificuldade para aprender é equilibrada para qualquer um dos tipos definidos na dimensão.
Neste caso pode ser considerada ambas as preferências nesta dimensão/eixo.
62
2.3.4. Estudo comparativo dos modelos de estilos de aprendizagem e suas aplicações
em jogos de empresas baseados em simulação
Na elaboração desta pesquisa foram avaliados os modelos de Kolb (1984),
Flemming e Mills (1992) e Felder e Silverman (1988), para verificar se os estilos de
aprendizagem influenciam o desempenho do aluno em um jogo de empresas baseado em
simulação como ferramenta de aprendizagem. A proposta é a identificação individual dos
estilos de aprendizagem dos participantes e suas relações no processo de aprendizagem.
De acordo com Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Felder e Silvermann (1988)
construíram duas de suas dimensões do modelo de identificação de estilos de aprendizagem
com base nos estudos de Kolb (1984).
A primeira dimensão é a de processamento, que no modelo de Kolb apresenta um
eixo que avalia a transformação via extensão (experimentação ativa) versus intenção
(observação reflexiva), no modelo de Felder e Silvermann (1988) identifica como o aluno
prefere processar as informações: de forma ativa com engajamento físico e discussões ou
reflexiva através da introspecção.
Na segunda dimensão, ambos os modelos avaliam que tipo de informação o aluno
recebe preferencialmente. Na dimensão de percepção, proposta por Felder e Silvermann (1988),
as duas formas propostas são: sensorial, através de dados experimentais e fatos; intuitiva com
teorias, informação simbólica ou modelos matemáticos. Assim, o eixo apresentado por Kolb
(1984) avalia a experiência concreta (sentir) versus conceituação abstrata (pensar).
As outras duas dimensões propostas por Felder e Silvermann (1988), entrada e
organização, apresentam semelhanças com os tipos apresentados nos estudos de Flemming e
Mills (1992).
A dimensão de entrada de Felder e Silvermann (1988) apresenta características
coincidentes com os tipos V (Visual), A (Auditivos) e R (Leitores e Escritores), apresentados
no modelo VARK. Da mesma forma, o tipo K (Cinestésicos) do modelo VARK pode ser
comparado com o tipo global da dimensão de organização no modelo de Felder e Silvermann
(1988). Esta dimensão, identifica como o aluno prefere progredir durante o processo de ensino
63
aprendizagem. No quadro 18 é apresentado um esquema comparativo entre as dimensões e os
tipos de modelos estudados nesta pesquisa.
Quadro 18 - Estudo comparativo entre estilos de aprendizagem
Modelo de KOLB (1984) Modelo de Felder e Solomon
(1991)
Modelo de Flemming
e Mills (1992) - VARK
Acomodativo Divergente Processamento
Visual (V)
Ativo Reflexivo
Percepção Aural/Auditivo (A)
Sensorial Intuitivo
Convergente Assimilativo
Entrada Leitor/Escritor (R)
Visual Verbal
Organização
Cenestésico (K) Sequencial Global
Fonte: Elaborado pelo Autor
Nos três modelos para identificação dos estilos de aprendizagem aplicados com
jogos de empresas baseados em simulação por Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), Motta, Melo e
Paixão (2012), Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012) e Bouzada (2013), os
modelos de Kolb (1984) e VARK, elaborado por Flemming e Mills (1992) apresentam
dimensões e tipos coincidentes com o modelo apresentado por Felder e Silvermann (1988).
A seguir são apresentados estudos empíricos com a identificação de estilos de
aprendizagem com jogos de empresas como estratégia de ensino. Portanto, nesta pesquisa será
utilizado o estudo elaborado por Felder e Silvermann (1988), por combinar as dimensões/eixos
com os modelos de Kolb (1984) e VARK, elaborado por Flemming e Mills (1992).
2.3.5. Estilos de aprendizagem e jogos de empresas baseados em simulação no Brasil
Para identificar os modelos utilizados no Brasil, no quadro 19 são apresentados estudos
empíricos nacionais sobre estilos de aprendizagem relacionados a jogos de empresas baseado em
simulação e estilos de aprendizagem.
Sentir
Refletir
Pensar
Agir
64
Quadro 19 - Estudos empíricos sobre estilos de aprendizagem e jogos de empresas baseados em
simulação Referência Proposta Modelo Análise Resultados
Madkur,
Mrtvi e
Lopes
(2008)
Analisar os estilos de
aprendizagem nos jogos
de empresa
Kolb
(1984)
Estatística
Descritiva
Uma equipe homogênea com estilo
divergente apresentou
comportamento diferenciado.
Motta, Melo
e Paixão
(2012)
Analisar a percepção
dos jogos de empresas
em administração
Kolb
(1984)
Análise do
Discurso
Coletivo
Os estilos de aprendizagem foram
utilizados para a formação das
equipes.
Dias, Sauaia,
Yoshizaki
(2012)
Analisar a relação entre
o aproveitamento do
estudante e o estilo de
aprendizagem
Felder e
Silverman
(1988)
Estatística
Descritiva
O estilo de aprendizagem influencia
no aproveitamento escolar. O
melhor rendimento foi atribuído ao
estilo ativo-reflexivo.
Freitas et al
(2012)
Analisar os jogos de
empresas relacionados
com estilos de
aprendizagem para
desenvolver
competências,
habilidades e atitudes
KOLB
(1984)
Análise de
Cluster,
ANOVA 1-
way e
Correlação de
Pearson
Entre os estilos de aprendizagem
não foram encontradas diferenças
significativas.
Bouzada
(2013)
Avaliar se os estilos
diferentes influenciam
no aprendizado com
metodologias
alternativas como jogos
de empresas
VARK
(1992)
ANOVA 1-
way
Os estilos de aprendizagem
apresentaram resultados iguais a
10% de nível de significância. O
melhor desempenho foi apresentado
pelo estilo visual.
Fonte: Elaborado pelo Autor
No quadro 19, na pesquisa realizada por Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), os estilos
de aprendizagem foram utilizados para determinar a formação das equipes no processo de
aprendizagem com a utilização de jogo de empresas. Como conclusão, o comportamento das
equipes no processo de análise e tomada de decisão, não resultou importantes diferenças entre
os estilos de aprendizagem. Apenas os divergentes parecem trabalhar com alguma lateralidade,
sem muita organização da empresa em áreas funcionais, mas atentos ao tempo utilizado.
No estudo apresentado por Bouzada (2013), houve diferença de média entre os
estilos Leitor/Escritor e Visual, quando utilizado nível de significância em 10%. Em nível de
significância de 5%, as conclusões coincidiram com os estudos de Motta, Melo e Paixão (2012)
e Freitas et al (2013) não apresentaram diferenças entre os estilos de aprendizagem na aplicação
de jogos de empresas.
O estudo apresentado por Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012) avaliou o desempenho
dos estudantes na utilização de um jogo de empresas das quatro dimensões propostas pelo
modelo de Felder e Silverman (1988): Sensorial-Intuitivo; Visual-Verbal; Ativo-Reflexivo;
Sequencial-Geral. Como conclusão, o único estilo em que se observa diferença de desempenho
65
associado à preferência de aprendizagem foi o estilo Ativo-Reflexivo. Nesse estilo notou-se
uma tendência de aumento no aproveitamento no sentido do Reflexivo.
Nesta pesquisa, a identificação do estilo de aprendizagem no jogo de empresas
baseado em simulação será realizada pelo modelo proposto por instrumento elaborado por
Felder e Soloman (1991) com base nos estudos apresentados por Felder e Silvermann (1988).
A seguir, será apresentado o cenário para aplicação do jogo de empresas baseado
em simulação proposto nesta pesquisa. As decisões logísticas visam melhorar o atendimento
em relação ao nível de serviço desejado pelos clientes. A tomada de decisão em processos de
abastecimento, planta e distribuição num ambiente simulado geram impactos causam efeitos no
desempenho organizacional.
O planejamento da cadeia logística e a adoção de sistemas de indicadores de custos,
eficiência e responsividade para analisar os custos e trade-offs podem auxiliar no processo de
redução e otimização dos valores agregados nos processos logísticos. A escolha do tema com
base na tomada de decisão nos processos logísticos se dá pela complexidade envolvida nestes
processos e pela utilização de modelos de simulação e otimização para redução dos impactos
dos custos logísticos no desempenho organizacional.
2.4. PROCESSOS LOGÍSTICOS
De acordo com Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP), a
Gestão Logística é a parte do gerenciamento da cadeia de abastecimento que planeja,
implementa e controla o fluxo de mercadorias de forma eficiente e eficaz e do armazenamento
de bens e serviços entre o ponto de origem e o ponto de consumo, a fim de atender às exigências
dos clientes. A gestão logística interpreta cada atividade na cadeia de suprimento como
contribuinte do processo de agregação de valor. O valor da logística é manifestado em termos
de tempo e lugar. Produtos e serviços não têm valor, a menos que estejam em poder dos clientes
quando e onde eles pretendem consumi-los (BALLOU, 2011).
Christopher (1999) defende que a logística é o processo de gerenciar
estrategicamente a aquisição, movimentação e armazenagem de materiais, peças e produtos
acabados (e os fluxos de informações correlatas) através da organização e seus canais de
marketing, de modo a poder maximizar as lucratividades presente e futura através do
66
atendimento dos pedidos a baixo custo. Na figura 4 são apresentados os componentes da
Logística Empresarial, que são geradores de custos que nem sempre estão claros nos processos
de gerenciamento do abastecimento e da distribuição física.
Figura 4 - Componentes da Logística Empresarial
Fonte: Ballou (2011, p. 31)
Os processos logísticos de abastecimento, planta e distribuição são geradores dos
custos logísticos pelas operações físicas de embalagens, transportes, armazenagem e
movimentação entre as fábricas e pelos valores inerentes ao funcionamento da cadeia como a
manutenção de inventário, tecnologia de informação, tributação e falhas (FARIA; COSTA,
2010). No quadro 20 são demonstrados os processos que geram custos logísticos em uma
empresa.
Quadro 20 - Componentes dos processos logísticos
Processo Logístico Custos dos Elementos e Operações Físicas
Abastecimento
Embalagens e
Dispositivos Transportes Armazenagem
Movimentação nas
fábricas Planta
Distribuição
Custos inerentes ao
funcionamento da cadeia
Manutenção de Inventário
Tecnologia de Informação
Custos Tributários
Custos das Falhas
Fonte: Faria e Costa (2010).
A gestão logística interpreta cada atividade na cadeia de suprimento como
contribuinte do processo de agregação de valor. Os custos logísticos são significativos e podem
67
agregar valor. A minimização destes custos pode ser repassada como benefícios aos clientes e
aos acionistas da empresa (BALLOU, 2011). De acordo com SINGH et al (2010), a gestão da
cadeia de abastecimento eficaz tornou-se uma forma potencial nos dias de hoje para melhorar
o desempenho organizacional através de práticas de fornecimento e vantagens competitivas no
mundo competitivo.
De acordo com Ballou (2011), os custos que as empresas agregam no
abastecimento físico dos suprimentos e de distribuição física dos produtos acabados
determinam a frequência com que seu sistema logístico precisa ser replanejado. De acordo
com Faria e Costa (2010), os custos logísticos são definidos como todos os valores de uma
empresa incorrentes no fluxo de materiais e bens entre fornecedores à fabricação, no processo
de produção e na entrega ao cliente com o objetivo de minimizar os custos envolvidos e
melhorando os níveis de serviços aos consumidores.
Para Faria e Costa (2010), o foco da gestão empresarial está voltado para os
processos e a logística é definida como um macroprocesso composto de processo básicos:
Abastecimento engloba os custos para colocar materiais aos sistemas logísticos e de produção,
ou seja, trazê-los dos fornecedores à planta; Planta envolve as atividades desde o recebimento
das matérias-primas, todo o suporte logístico à fabricação e a entrega dos produtos acabados
para a expedição. A distribuição engloba, entre outras atividades: previsão de demanda,
quantificação e localização de estoques de produtos e administração de recursos. Além dos
custos dos processos logísticos, existem os custos que são relativos as cadeias e são
classificados como manutenção de inventário, tecnologia de informação, tributários, níveis de
serviços e falhas logísticas.
De acordo com Bio, Faria e Robles (2002), para melhorar o desempenho e
mensurar a eficiência da cadeia logística, os processos logísticos devem ser conhecidos e os
gestores de logística devem identificar os custos referentes a cada processo com o objetivo de
reduzir o impacto destes nos resultados econômicos da organização e obter vantagem
competitiva. Os processos logísticos de abastecimento, planta e distribuição são geradores dos
custos logísticos pelas operações físicas de embalagens, transportes, armazenagem e
movimentação entre as fábricas e pelos valores inerentes ao funcionamento da cadeia como a
manutenção de inventário, tecnologia de informação, tributação e falhas (FARIA; COSTA,
2010).
68
Lambert, Stock e Valentine (1998) reiteram que a análise do custo total envolve a
otimização das atividades de transporte, armazenagem, inventário, processamento de pedidos
e sistemas de informação e do custo decorrente de lotes; ao mesmo tempo, tem como
perspectiva os resultados econômicos como um sistema que se esforça para minimizar os
custos totais, enquanto alcança um nível desejado ao cliente.
De acordo com Alves et al (2011), uma das principais razões da dificuldade na
adoção de um método integrado de apuração de custos logísticos ainda é a falta de informação
apropriada sobre custos. Os autores relatam que os sistemas contábeis convencionais
geralmente não contribuem para a identificação dos impactos dos custos relativos à logística,
pois, com freqüência, alocam-nos em outras áreas. No quadro 21 são apresentados modelos de
apuração de custos logísticos.
Quadro 21 – Modelos de Apuração de Custos Logísticos Modelo Fórmula de Cálculo
Uelze (1974) Custo logístico (L) resulta do somatório de custo de transporte (T) mais o custo de
armazenagem (A) mais o custo de manuseio do item (M) mais o custo de obsolescência
(O), considerando o período em que o produto estiver armazenado e no transporte, mais o
custo do dinheiro (D), levando em consideração o tempo estocado e o tempo utilizado para o
transporte do produto.
Dias (1996) Custo total (CT) é resultado da soma do custo total de armazenagem (CTA) e o custo total
de pedido (CTP). Para o referido autor, a teoria de dimensionamento e controle de
suprimentos é baseada em minimizar o custo total.
Christopher
(2007)
Custo total de uma rede de distribuição (CT) é composto pelo custo de transporte de
materiais (CTr), custo de estocagem (CE), custo de depósitos (CD), custo de entregas locais
(CEL) e custo de processamento de pedidos (CPP).
Borba &
Gibbon (2009)
Custo logístico (CLog) é o somatório dos custos de suprimento (CS), que compreendem os
gastos com aquisição e armazenagem de insumos; custos de distribuição (CD), que
abarcam os gastos com a comercialização e armazenagem de produtos prontos; e outros
custos (OC), um termo aleatório que absorve os custos que necessariamente não estão
juntos aos custos de suprimento nem aos de distribuição, mas que são identificados como
relevantes para a logística das organizações. Os autores não incluem os custos de produção,
pois indicam que tais custos já são avaliados por outras formas de mensuração.
Faria e Costa
(2010)
O custo Logístico Total será encontrado pelo somatório dos Custos de Armazenagem e
Movimentação de Materiais, Custo de Transporte, Custo de Embalagens, Custos de
Manutenção de Inventário e Custos inerentes ao funcionamento da Cadeia.
Kussano e
Batalha (2012)
O custo logístico é o somatório dos custos de transporte (frete, perda, oportunidade e estadia)
mais custos de armazenagem, estoque, transbordo, portuários e tributários.
Fonte: Adaptado de Alves et al (2011).
Os custos logísticos podem ser apurados por processos logísticos de abastecimento,
planta e distribuição conforme relata Borba e Gibbon (2009) e por atividades abordadas nos
estudos de Uelze (1974), Christopher (2007) e Kussano e Batalha (2012). O modelo de Borba
e Gibbon (2009) mostra que custo logístico total é o somatório dos custos de abastecimento
(que compreendem os gastos com aquisição e armazenagem de insumos), dos custos de
distribuição (que abarcam os gastos com a comercialização e armazenagem de produtos
69
prontos) e dos outros custos (que necessariamente não estão juntos aos custos de suprimento
nem aos de distribuição, mas que são identificados como relevantes para a logística das
organizações). Os autores não incluem os custos de planta, pois indicam que tais custos já são
avaliados por outras formas de mensuração. A elaboração da apuração dos valores relacionados
aos custos logísticos propostas no simulador do jogo de empresas baseados em simulação são
apresentadas no capítulo 4.
O planejamento da cadeia logística e adoção de um sistema de métricas para ajustar
os custos logísticos podem ajudar na redução e otimização dos valores agregados pelos
processos logísticos. Entretanto, a complexidade e as relações existentes nos diversos níveis
dificultam as decisões que devem ser tomadas de forma sistemática e integrada para o sucesso
do funcionamento da logística empresarial e gerenciamento da cadeia de suprimento
(BALLOU, 2011; CHOPRA; MEINDL, 2010).
2.4.1. Planejamento logístico e desempenho organizacional
O nível de serviço ao cliente é um dos focos da Logística e, portanto, constata-se
ser necessário que seja levado em consideração o impacto das exigências de cada cliente no
resultado econômico da empresa (FARIA; COSTA, 2010). De acordo com Ballou (2011), os
níveis de serviço aos clientes, a localização das instalações, o estoque e os transportes são das
mais importantes áreas em matéria de planejamento, em face dos impactos que as decisões
tomadas em cada uma delas acabam tendo sobre a lucratividade, o fluxo de caixa e o retorno de
investimento.
O planejamento logístico busca sempre responder perguntas sobre o que, quando
e como, e se desenvolve nos níveis estratégico, tático e operacional, e procura resolver quatro
grandes áreas de problemas (Figura 5). O planejamento agregado da cadeia de suprimento pela
coordenação da gestão de oferta e demanda sincronizada com níveis de estoque em resposta a
variabilidade previsível para tomar decisões sobre preços e promoções para adaptar-se aos
fatores de participação no mercado (CHOPRA; MEINDL, 2010).
De acordo com Lambert e Pohlen (2001), um sistema de métricas bem elaborado
pode aumentar a chance de sucesso através da obtenção de vantagem competitiva com a oferta
de serviços diferenciados, custos mais baixos e segmentação de mercados mais rentáveis.
Porém, as medidas adotadas geralmente são focalizadas internamente e abordam aspectos
70
financeiros, ignorando aspectos importantes do negócio e a eficácia da cadeia de suprimento
em relação ao nível de serviço prestado ao cliente.
Figura 5 - Planejamento logístico
Fonte: Elaborado com base em Ballou (2011)
Johnson e Templar (2009) indicam que a cadeia de suprimento é um facilitador e
não um impedimento para o desempenho organizacional superior, e concluem que o
desempenho da cadeia de suprimento leva a um melhor desempenho financeiro. Este estudo
demonstra os mesmos resultados obtidos pelas pesquisas de Capkun et al (2009) em indústria
de manufaturas e por Prototappa-Sieke e Seifert (2009) que detectou a interrelação operacional
e financeira nas medidas de níveis de estoque, nível de serviço, retorno sobre o investimento,
fluxo de caixa e capital de giro.
González-Benito (2010) indica que um melhor desempenho financeiro está mais
relacionado a flexibilidade e menos a forma relativa a eficiência logística. A relação entre o
desempenho da cadeia de suprimento e financeiro não foi encontrado por Singh et al (2010).
Nesta pesquisa houve a relação entre as práticas da cadeia de suprimento com a vantagem
competitiva. De acordo com Lambert e Pohlen (2001), a cadeia de abastecimento tem o objetivo
de aumento crescente disponibilidade e ao mesmo tempo reduzir custos. Mas também podem
71
ocorrer maiores custos com o aumento da disponibilidade ou vice-versa, que são considerados
como trade-offs de custos logísticos.
Os trade-offs de custos logísticos são trocas compensatórias entre os custos e o nível
de serviço prestado ao cliente e interferem no desempenho econômico-financeiro da empresa
(LAMBERT; ARMITAGE, 1979). De acordo com Amaral e Guerreiro (2013), os profissionais
sabem que os trade-offs de custos logísticos existem, mas não têm com clareza a ideia que o
custo total é determinado por eles.
Para atingir um equilíbrio entre responsividade e eficiência, com intuito de gerar
um melhor suporte à estratégia competitiva da empresa, Chopra e Meindl (2010) indicam
examinar os fatores chaves de desempenho da cadeia de suprimentos que são divididos em:
logísticos (Instalações, Estoque e Transportes) e interfuncionais (Informação, Contratação e
Precificação). Além dos fatores chaves de desempenho, o processo de previsão de demanda
futuras e como essas previsões afetam a tomada de decisão e o planejamento das operações e
vendas na empresa.
De acordo com CSCMP (2013), os atributos de medição de desempenho incluem
as seguintes características: medir apenas o que é importante; ser visível e de fácil
compreensão; apresentar resultado imediatos e demonstrar claramente o que está sendo
medido; ser compreendidos pelas partes-chave (interna e externas); e demonstrar progresso da
produtividade e dos trade-offs; e relacionar os efeitos causais no desempenho da organização.
Para o desenvolvimento desta tese, serão utilizadas as métricas elaboradas a partir
dos autores Lambert e Pohlen (2001), Chopra e Meindl (2010) e Ballou (2011) e apresentados
no capítulo 4.
De acordo com Wanke e Zinn (2004), dos dados sobre produtos, das operações e
demandas podem ser uteis para a tomada de decisões estratégicas para gerir a incerteza sobre o
nível de serviço aos clientes e aos custos envolvidos no processo. O uso de simulação para
auxiliar no processo de decisões estratégicas e táticas para avaliar o impacto financeiro que
implicam sobre produtos, clientes, áreas geográficas e canais de distribuição para, de forma
mais eficientes, resolver problemas de grande escala no planejamento logístico
(HARRINGTON; LAMBERT; STERLING, 1992).
Melnik, Rodrigues e Ragatz (2008) complementam que a utilização de um ambiente
simulado, sem correr riscos e perdas no processo decisório, pode contribuir para analisar
72
eventos e seus respectivos impactos que influenciam no desempenho organizacional. A seguir
será abordada a utilização de simulação em processos logísticos.
2.4.2. Simulação em processos logísticos
De acordo com Bateman et al (2013), a simulação é a experimentação de um
sistema real através de modelos. Os autores ressaltam que a possibilidade de criar e simular
fenômenos desejados permite conferir quão representativas seriam as mudanças, colaborando,
dessa forma, com a tomada de decisão. Na área de logísticas, as empresas têm realizado
investimento no uso de tecnologia de informação para encontrar novas alternativas para
melhorar o desempenho de suas atividades operacionais.
Como observado por diversos pesquisadores, simulação em computador oferece
aos pesquisadores várias vantagens importantes (KELTON; SADOWSKI; STURROCK,
2004). A evolução tecnológica proporciona vantagens por serem mais rápidas, mais confiáveis
e com menor custo, gerando melhor eficiências nos processos. Um dos pilares do uso de
tecnologia de informação nas empresas é a possibilidade de modelagem e simulação.
De acordo com Lean et al (2006), a simulação pode permitir experimentos a serem
realizados dentro de uma situação fictícia para mostrar os comportamentos reais e os resultados
em condições possíveis, imitando um sistema, entidade, fenômeno ou processo, representando
ou prevendo aspectos a serem estudados. Simulações são utilizadas para a formação de pessoas
para melhorar o processo de tomada de decisão em ambiente complexo e dinâmico com a
finalidade de ganhar experiência (YARSACAN, 2010).
Simulação é o processo de experimentação com um modelo detalhado de um
sistema real para determinar como o sistema responderá à mudança em sua estrutura, ambiente
ou condições (BATEMAN et al, 2013). O uso de simulações possibilita a participação ativa no
processo de experimentação e os testes podem ser realizados em configurações diferente. As
simulações permitem ao pesquisador estudar evento que seria potencialmente desastroso para
a maioria das empresas e para avaliar e compreender os processos que levariam muito tempo
para ser concluído e que seria potencialmente confundida por fatores externos, como a
intervenção humana (KELTON, SADOWSKI; STURROCK, 2004).
73
A compreensão de um processo de modelagem para simulação deve compreender
que a construção deverá estar baseada em responder questões importantes para propiciar
respostas rápidas e com custo mais baixo, resultando em uma ferramenta útil e poderosa. A
análise de impacto é um diferencial no processo de simulação.
De acordo com Melnik, Rodrigues e Ragatz (2008), a simulação de eventos não é
apresentada como um substituto para a pesquisa empírica, mas sim como um complemento e
através da análise de impacto que os administradores investigam abordagens alternativas e
experimentam ambiente com as condições necessárias e com as políticas de gestão para auxiliar
na tomada de decisão.
No quadro 22 são apresentados os tipos de simulação para aplicações no
gerenciamento da cadeia de suprimento conforme Tarokh e Golkar (2006). As simulações na
área de logística, principalmente no gerenciamento da cadeia de suprimento têm sido aplicadas
ao longo do tempo. O jogo Beer Game serve para ajudar os alunos a gerenciar uma cadeia de
suprimentos eficiente e solucionar problemas. O jogo foi evoluindo na sua aplicação, desde
aplicado com escores calculados manualmente até a possibilidade de jogar de forma interativa
na Internet em qualquer parte do mundo.
Quadro 22 - Tipos de Simulação no Gestão de Cadeia de Suprimento Tipo Descrição
Planilha de
Simulação
A estrutura da tabela de planilhas permite que o desenvolvedor possa organizar os
cálculos e os resultados de uma forma natural e intuitiva. Planilhas são onipresentes e
formatos de arquivo são padronizados. Como resultado, os desenvolvedores e os
usuários podem facilmente migrar os modelos de simulação e por estas razões, a
planilha torna-se uma plataforma atraente.
Sistemas
Dinâmicos
A abordagem utiliza uma perspectiva baseada no feedback de informação e na
resolução de problemas complexos com foco na análise de políticas e projetos para a
compreensão do comportamento dinâmico de sistemas físicos, biológicos e sociais
complexos.
Sistemas de
Eventos Discretos
Permite a avaliação do desempenho operacional antes da implementação de um
sistema, levando-os a melhores decisões de planejamento, a comparação de várias
alternativas sem interromper o funcionamento do sistema real e a compressão do tempo
para que as decisões sobre políticas possam ser avaliadas.
Jogos de Empresas Simulação interativa cujo objetivo é deixar que os gestores se desenvolvam dentro do
"mundo" simulado, que podem consistir de uma cadeia de suprimentos e seu ambiente.
Fonte: Tarokh e Golkar (2006)
Reconhecer os benefícios da gestão da cadeia de suprimento, reforçando os
conceitos-chaves, compreender os desafios e encontrar soluções para a gestão de inventário e
produção foram objetivos plenamente alcançados na aplicação do jogo para alunos de
graduação e pós-graduação (SPARLING, 2002).
74
De acordo com Feng e Ma (2009), a aplicação de jogos de simulação on-line para
o ensino da gestão da cadeia de suprimentos permite aos alunos participem ativamente do
processo de aprendizagem visualizando os impactos de suas decisões na aplicação de atividades
no gerenciamento da cadeia de suprimentos, com a melhor compreensão dos conceitos e
gerando ideias para serem aplicadas no mundo real.
Desta forma, a modelagem e a simulação são as ferramentas apropriadas para aferir
os reduzir custos, potencializar ganhos entre cada passo dado, medir os efeitos dessas relações
prevendo os possíveis resultados antes da implementação de um novo processo. Com este
objetivo, a modelagem e a simulação objetivam de identificar pontos de melhoria visando a
otimizá-los. A seguir será abordado como um modelo de otimização pode contribuir no
aprendizado com a aplicação de jogos de empresas baseado em simulação.
2.4.3. Modelos de otimização
De acordo com Vicens, Ortiz e Guarch (1997), a otimização descreve o curso de
ação que o gestor seguiria para conseguir os objetivos mais eficientes. Goldbarg e Luna (2005)
relatam que modelos quantitativos permitem a ampliação da capacidade de abordar
racionalmente aquilo que assim pode ser feito. Os modelos quantitativos são poderosos
instrumentos para que o gestor possa ampliar seu sentido e sua percepção, economizando
energias e aproveitando oportunidades.
De acordo com Chwif e Medina (2007), os sistemas reais, geralmente, apresentam
maior complexidade, devido, principalmente, a sua natureza dinâmica (que muda seu estado ao
longo do tempo) e a sua natureza aleatória (que é regida por variáveis aleatórias). Modelos de
otimização são ferramentas de suporte à tomada de decisão na área logística das empresas
(DELING et al, 2010). Assim, as simulações podem contribuir para analisar os eventos
decorrentes das decisões logísticas, como influenciam os custos e seus impactos no desempenho
organizacional em um ambiente controlado para realizar experimentos sem correr riscos ou
perdas (KEYS; WOLFE, 1990, MELNYK; RODRIGUES; RAGATZ, 2008). Entretanto,
Thiers e McGinnis (2011) abordam que modelos de otimização podem auxiliar ao produzirem
as melhores respostas aos problemas simulados em um cenário, e Deling et al (2010) citam que
as variáveis de decisão em modelo de otimização servem de parâmetros ótimos para
complementar o processo decisório nas aplicações com uso de simulação.
75
Uma alternativa ótima é aquela que se pode demonstrar que é a melhor de todas as
alternativas possíveis. E para encontrar a melhor alternativa, é necessária examinar todas e
selecionar qual é a melhor (VICENS; ORTIZ; GUARCH, 1997). Os modelos quantitativos não
tomam as decisões, mas podem torná-las muito mais claras e fáceis (GOLDBARG; LUNA,
2005).
Os modelos de otimização, quando utilizados de forma conjunta com cenários
simulados podem contribuir para o aprendizado dos alunos participantes de um jogo de
empresa. Tarock e Golkar (2006) citam que um dos tipos de simulação para processos que
envolvem logísticas e produção é o jogo de empresas, no qual o gestor pode atuar em um mundo
simulado de forma interativa. No capítulo 4, são apresentadas as fórmulas desenvolvidas para
o modelo de otimização desta pesquisa.
De acordo com Poler, Lário e Dougmeingts (2002), os jogos de empresas podem
ser utilizados para treinamentos para resolver problemas na tomada de decisão e simular
sistemas de decisões. A seguir será discutido o processo de tomada de decisão com a aplicação
de jogos de empresas baseado em simulação.
2.4.4. Tomada de decisão em processos logísticos
De acordo com Wanke e Zinn (2004), dos dados sobre produtos, das operações e
demandas podem ser úteis para a tomada de decisões estratégicas para gerir a incerteza sobre o
nível de serviço aos clientes e aos custos envolvidos no processo. O papel crítico de estrategistas
corporativos inclui a identificação das necessidades dos clientes, a seleção de mercados-alvo, e
no desenvolvimento de estratégias para posicionar os produtos da empresa para uma vantagem
competitiva sustentável (LAMBERT; SHARMA, 1990).
Harrington, Lambert e Sterling (1992) relatam que o uso de simulação para auxiliar
no processo de decisão estratégicas e táticas para avaliar o impacto financeiro que implicam
sobre produtos, clientes, áreas geográficas e canais de distribuição para, de forma mais
eficiente, resolver problemas de grande escala no planejamento logístico. Segundo Christopher
(1999), a fonte de vantagem competitiva é encontrada, primeiramente, na capacidade da
organização diferenciar-se de seus concorrentes aos olhos do cliente e, em segundo lugar, pela
sua capacidade de operar a baixo custo e, portanto, com lucro maior. As decisões estão
implementadas no jogo de empresas e as respectivas telas são apresentadas no capítulo 4.
76
A simulação dos resultados do processo de tomada de decisão para auxiliar os
alunos no processo de aprendizagem ou no treinamento de profissionais para o mercado de
trabalho, pode ocorrer através de aplicação de jogos de empresas. Desta forma, um sistema
baseado em modelo de decisão pode ser utilizado para facilitar a visualização e organização do
processo de tomada de decisão. Entretanto, os autores citam que as relações existentes, tanto
operacional como informacional, entre os níveis hierárquicos podem gerar dificuldades no
processo decisório. Neste cenário de complexidade, as decisões devem ser tomadas de forma
sistemática e integrada.
Dougmeingts (1984) introduziu um esquema que engloba um sistema de produção
com a visão de um modelo de decisão através da metodologia GRAI2 que visa fornecer uma
descrição genérica de um sistema de produção, com foco no ponto de vista de controle. O
controle de um sistema de produção será representado a partir de um ponto de vista global, a
nível Centro de decisão.
O Desenvolvimento do Modelo GRAI começou a partir de uma base teórica. No
plano conceitual, o modelo é composto por três sistemas: o sistema físico, a decisão do sistema
e sistema de informação (Figura 6).
Figura 6 - Modelo de Decisão na Metodologia GRAI
Fonte: Opakua e Poler (2006)
A decisão do sistema é dividida em níveis de tomada de decisão ao longo das linhas
de várias abordagens, cada uma compreendendo um ou mais centros de decisão. Duas partes
podem ser distinguidas no sistema de decisão: uma superior, que é orientada a períodos; e outra
2 Graphs with Results and Activities Interrelated
77
inferior, que é a interface com o sistema físico e é orientada a eventos (POLER; LARIO;
DOUGMEINGTS, 2002). Os subsistemas constantes do modelo GRAI estão apresentados no
Quadro 23.
Quadro 23 - Subsistemas do modelo GRAI Subsistema Descrição
Sistema Físico
Consiste de todos os componentes de um sistema como máquinas, os trabalhadores e
técnicas que estão envolvidos na transformação de material e de fluxo. Isto é similar aos
sistemas de recursos descritos em outras arquiteturas.
Sistema de Decisão
Representa a hierarquia de tomada de decisão de acordo com os níveis hierárquicos e,
em seguida, dividindo os níveis em funções e os Centros Decisionais podem ser
identificados. A identificação e modelagem desses centros de decisão constitui em uma
parte importante da Metodologia GRAI. Um centro de decisão representa, portanto, as
decisões tomadas dentro de uma função e em um nível hierárquico.
Sistema de
Informação
Constitui um elo entre o físico e o sistema de decisão, bem como entre estes sistemas e
seu ambiente. Este sistema destina-se a transformar e memorizar dados.
Visão Funcional
O papel funcional do ponto de vista é a criação de uma representação simplificada de
todo o sistema. Esta representação simplificada mostra as principais funções dentro do
sistema, assim como as interações entre estas funções. O ponto de vista funcional, por
conseguinte, não só contribui para a criação de uma representação simplificada do
sistema real, mas também desempenha um papel importante na definição dos limites do
domínio de estudo.
Fonte: Traduzido de Reid e Preez (1998)
Considerando os subsistemas presentes no modelo GRAI, é possível identificar as
principais decisões para serem considerados em qualquer nível, a fim de executar o impacto
em qualquer centro de decisão do modelo de tomada de decisão (HERNANDEZ et al, 2009).
Nesta pesquisa, o sistema de informação utilizado é o jogo de empresas baseado em simulação.
No desenvolvimento do jogo, foi aplicado o diagrama de grid para a construção do menu de
opções para os alunos operacionalizarem suas decisões nos níveis estratégico, tático e
operacional.
De acordo com Harrington, Lambert e Sterling (1992), o uso de simulação deve
auxiliar no processo de decisão estratégicas e táticas para avaliar o impacto financeiro que
implicam sobre produtos, clientes, áreas geográficas e canais de distribuição para, de forma
mais eficientes, resolver problemas de grande escala no planejamento logístico. Amaral e
Guerreiro (2013) alertam que a não utilização de simuladores pode ser um dos obstáculos para
a compreensão da influência dos trade-offs e impedem que a otimização do custo total logístico
seja alcançada.
A construção de uma ferramenta para o auxílio na aprendizagem baseado em jogos
de empresas deve ser complementada por processo de validação para avaliar a percepção do
78
aluno e como os jogos de empresas influenciam no ensino. A seguir será apresentado um
modelo para validade da aplicação de jogos de empresas como estratégia de ensino.
2.5. MODELO PROPOSTO PARA AVALIAÇÃO NA APLICAÇÃO DE JOGOS DE
EMPRESAS EM UM CENÁRIO DE TOMADA DE DECISÃO EM PROCESSOS
LOGÍSTICOS
Cannon e Burns (1999), abordam que como método experimental de ambiente de
negócios, os jogos de empresas fornecem elementos para desenvolver suas habilidades
gerenciais, além das habilidades inerentes aos participantes. De acordo com Doyle e Brown
(2000), a aprendizagem em jogos de empresas baseados em simulação ocorre em vários níveis
e são utilizados em sala de aula para atividades de gerenciamento e exigem que os usuários
devem realizar séries de decisões estratégicas num ambiente seguro sem o risco de perda dos
investimentos.
De acordo com Faria, Hutchinson e Wellington (2009), os jogos de empresas devem
possibilitar a trocas de experiências frequentes e oportunidade de vivenciar situações reais com
informações dinâmicas e avaliar como evolui o processo de aprendizagem dos alunos. Para
utilização de jogos de empresas como estratégia de ensino foram avaliados os modelos: Silva
et al (2012), que sugerem cinco dimensões para avaliar metodologias ativas aplicadas no
processo de ensino; e Feinstein e Cannon (2002), que abordam três construtos para validação
de jogos de empresas.
O estudo elaborado por Silva et al (2012) apresenta um sistema de aprendizagem
em ação no contexto do ensino de administração que abrange cinco dimensões integradas e que
podem contribuir para o planejamento e as ações da aprendizagem pelos gestores dos cursos e
também pelos professores. No quadro 1 foram apresentadas a descrição de cada dimensão e a
a Figura 7 apresenta o modelo com as dimensões que integram o sistema de aprendizagem em
ação.
Feinstein e Cannon (2002) apresentam modelos com padrões de validação para
auxiliar na construção de jogos de empresas. Conforme o modelo apresentado, a validade
educacional de jogo de empresas está relacionada com a participação no jogo, percepção e
aprendizado do aluno no processo de ensino. Além disto, o processo de aprendizagem através
jogo de empresas deve também apresentar validade representacional, na qual o fenômeno
79
modelado e a estrutura lógica do jogo devem ser desenvolvidos para apresentar a realidade do
cotidiano de uma empresa.
Figura 7 - Dimensões de um sistema de aprendizagem em ação
Fonte: Silva et al (2012)
Em uma avaliação comparativa entre os modelos pesquisados, podemos considerar
que a validade representacional e educacional proposta por Feinstein e Cannon (2002)
equivalem a dimensão de ambiente de aprendizagem e estratégia de ensino em ação e reflexão
em ação do sistema de aprendizagem em ação de Silva et al (2012) respectivamente, conforme
apresentado no Quadro 24.
Quadro 24 - Construtos para o modelo de avaliação da aplicação com jogos de empresas
Construtos Dimensão em Silva et
al (2012)
Modelo de Feinstein e
Cannon (2002) Referências
Ambiente de
Aprendizagem
Ambiente de
Aprendizagem
Validade
Representacional
Sun et al (2008), Neto (2009), Neto
e Takaoka (2009), Seddon e Kiew
(2010), Ramos, Silva e Carvalho
(2013)
Estilos de
Aprendizagem
Estilos de
Aprendizagem ---
Kolb (1984), Felder e Solomon
(1991), Flemming e Mills (1992),
Dias; Sauaia; Yoshizaki (2012)
Experiência
Discente
Experiência do
Docente e Discente ---
Adobor e Danhfar (2006), Towler,
Lean e Moizer (2008)
Fatores
Facilitadores do
Aprendizado
Estratégia de Ensino Validade Educacional Miles, Biggs e Schubert (1986),
Jennings (2002), Chang (2003),
Chang et al (2005), Adobor e
Daneshfar (2006) Reflexão em Ação Validade Educacional
Fonte: Elaborado pelo Autor
80
O modelo de Feinstein e Cannon (2002) não apresenta construto equivalentes aos
estilos de aprendizagem e experiência discente, que serão abordados nesta pesquisa com base
no estudo elaborado por Cannon e Burns (1999), que avaliaram aspectos como habilidades e
características inerentes ao aluno participante do jogo de empresas.
Desta forma, a avaliação da aplicação do jogo de empresas baseado em simulação
em um cenário de tomada de decisão em processos logísticos será realizada nos construtos
elaborados a partir dos construtos apresentados no quadro 24, através do modelo propostos na
figura 8. O estudo apresentado por Adobor e Daneshfar (2006), utilizou o desempenho no jogo
como fator para a percepção dos fatores facilitadores do aprendizado com os construtos
realismo, facilidade de uso, conflitos nas tarefas e conflitos emocionais. Desta forma, pretende-
se nesta pesquisa analisar a influência do desempenho do aluno nos fatores facilitadores do
aprendizado e na qualidade do ambiente virtual de aprendizagem baseado num jogo de
empresas.
O desempenho no jogo de empresas baseado em simulação foi baseado no resultado
percentual dos custos logísticos em relação a receita bruta e comparado ao resultado, também
percentualmente, gerado pela aplicação do modelo de otimização com as simulações dos
indicadores de performance e custos. O resultado otimizado foi apresentado para os alunos
como meta a ser alcançada no processo de tomada de decisões nos processos logísticos.
Figura 8 – Modelo proposto na pesquisa para avaliação do jogo de empresas
Fonte: Elaborado pelo Autor
81
Na figura 8, os construtos do modelo proposto para a avaliação da aplicação do jogo
de empresas estão em dois blocos e ambos são relacionados ao desempenho do aluno ao final
da atividade. O bloco referente às habilidades e características dos alunos participantes
influenciam no desempenho, conforme abordagem de Cannon e Burns (1999) e os instrumentos
de pesquisa referentes ao estilo de aprendizagem e experiência do discente podem ser utilizados
para a coleta de dados na fase de pré-jogo da aplicação. As percepções relacionadas com o
ambiente de aprendizagem (validade representacional) e fatores facilitadores do aprendizado
(validade educacionais) foram aplicados no pós-jogo, conforme sugere o estudo de Feinstein e
Cannon (2002). Desta foram, os dados coletados nesta pesquisa abrangem os padrões de
validação e sistemas propostos no estudo de Feinstein e Cannon (2002) e as dimensões
sugeridas no estudo de Silva et al (2012).
A seguir serão detalhados os construtos avaliados no modelo e a elaboração das
hipóteses propostas nesta pesquisa.
2.5.1. Construto estilos de aprendizagem
Kolb (1984) assinala a importância do papel do docente na verificação do estilo de
aprendizagem dos seus alunos para potencializar a ocorrência da aprendizagem. Desde que um
estilo específico de aprendizado represente uma preferência individual de apenas um ou dois
dos quatro modos do ciclo de aprendizagem, sua eficácia é limitada às situações de
aprendizagem, que envolvem a aquisição e a transformação (SILVA et al, 2012).
A aprendizagem experiencial pode ser utilizada na prática educativa, uma vez que
para cada estilo de aprendizagem identificado, sejam sugeridas atividades e estratégias
específicas de ensino, que apresentam uma visão holística de como as pessoas crescem e se
desenvolvem (KOLB; KOLB, 2005). Silva et al (2012) consideram que, quando docentes e
discentes reconhecem seus estilos de aprendizagem e a experiência vivenciada na estratégia de
ensino fomentam a integração entre ação, reflexão e aprendizagem, e que podem potencializar
a utilização de um sistema de aprendizagem em ação.
Nos estudos realizados por Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), Motta, Melo e Paixão
(2012), Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012) e Bouzada (2013) pela aplicação
de jogos de empresas baseado em simulação, apresentam-se evidências da influência dos estilos
de aprendizagem no desempenho dos alunos. Com base em Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012),
82
que utilizaram o modelo de Felder e Silvermann (1988), foram elaboradas as seguintes
hipóteses:
H1a - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem ativo e reflexivo no
desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação;
H1b - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem sensorial e intuitivo no
desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação;
H1c - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem visual e verbal no
desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação;
H1d - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem sequencial e global no
desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação.
As hipóteses H1a, H1b, H1c e H1d geradas com base nos eixos de processamento,
percepção, entrada e organização do modelo de Felder e Silvermann (1988) para o construto de
estilos de aprendizagem e serão analisadas pela técnica de análise de variância com cada eixo
representando o fator como variável categórica e o desempenho do aluno no jogo de empresas
baseado em simulação como variável dependente.
2.5.2. Construto experiência discente
Segundo Silva et al (2012), um meio de viabilizar a articulação teoria-prática, por
meio da vivência de experiências que sejam significativas, envolve a adoção de estratégias de
ensino em ação. Os autores abordam que a experiência não é necessariamente o que se faz, mas,
refere-se ao que acontece na vida das pessoas e traz algum significado para elas. Fomentar a
troca de experiências no ambiente de aprendizagem é um desafio para os docentes, que pode
ser viabilizado por meio do uso de estratégias de ensino, que fomentem a interação entre alunos
e docentes, além de tornar a experiência de aprender significativa e transformadora.
No estudo de Towler, Lean e Moizer (2008), a experiência dos alunos com a
utilização de jogos de empresas anteriormente foi testada e não houve diferenças significantes
no desempenho dos alunos. Também foram testados outros fatores como gênero, idade e a fase
do curso. Nos estudos de Adobor e Daneshfar (2006) foram testadas a influência do gênero,
idade e experiência profissional e não apresentaram diferenças significantes. Além destes
83
fatores, será acrescentado o curso que o aluno frequenta. Com base nos estudos de Adobor e
Daneshfar (2006) e Towler, Lean e Mizer (2008) foram elaboradas as seguintes hipóteses:
H2a – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação ao
gênero do aluno;
H2b – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação ao curso
do aluno;
H2c – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação à fase
do curso do aluno;
H2d – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação à faixa
de idade do aluno;
H2e – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação às
experiências anteriores com jogos de empresas;
H2f – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas em relação à
experiência profissional do aluno.
As hipóteses H2a, H2b, H2c, H2d, H2e e H2f foram geradas com base na
experiência pessoal, acadêmica, profissional e com jogos de empresas do aluno participante
para o construto de experiência discente e serão analisadas pela técnica de análise de variância
com cada variável representando o fator como variável categórica e o desempenho do aluno no
jogo de empresas baseado em simulação como variável dependente.
2.5.3. Construto ambiente de aprendizagem
De acordo com Silva et al (2012), o ambiente de aprendizagem do ensino em
administração pode favorecer o uso de diferentes estratégias de ensino e proporcionar ao aluno
um aprendizado por meio de situações de trabalho da vida real e da troca de experiências entre
professor e aluno. Os autores complementam que a utilização de estratégias de ensino mais
adequadas ao contexto do ambiente virtual, pode-se desenvolver no aluno a responsabilidade
pela sua própria aprendizagem e permitir que eles sejam desafiados a solucionar problemas em
tempo real.
84
Nos estudos realizados por Davis (1989), Delone e Mclean (1992), Sun et al (2008)
e Ramos, Silva e Carvalho (2013) apontaram que os fatores relacionados a facilidade de uso,
utilidade percebida e qualidade de informação com o desempenho do aluno em um ambiente
de aprendizagem quando utilizados no formato virtual. Desta forma, o uso de ambientes
virtuais, desenvolvidos como jogos de empresas baseado em simulação, apresentam
contribuições no processo de ensino aprendizagem e o desempenho do aluno quando utilizados
como estratégia de ensino em ação pode influenciar na percepção sobre os fatores relacionados
com a qualidade do ambiente virtual.
Nesta pesquisa, foram elaboradas as seguintes hipóteses para avaliar a influência
dos fatores relacionados ao ambiente de aprendizagem com o desempenho do aluno na
aplicação de um jogo de empresas baseado em simulação:
H3a - O desempenho do aluno influencia na percepção da facilidade de uso na
aplicação do jogo de empresas baseado em simulação;
H3b - O desempenho do aluno influencia na percepção da utilidade percebida pelo
aluno no jogo de empresas baseado em simulação;
H3c: O desempenho do aluno influencia na percepção da qualidade de informação
no jogo de empresas baseado em simulação.
As hipóteses H3a, H3b, e H3c foram geradas com base nas categorias dos
instrumentos de pesquisa sobre qualidade de ambientes virtuais para o construto de experiência
discente e serão analisadas pela técnica de análise fatorial: para compor fatores que servirão de
variáveis dependentes no processo de análise de variância com cada variável classe do
desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação representando o fator como
variável categórica.
2.5.4. Construto fatores facilitadores do aprendizado no jogo de empresas baseado
em simulação
Silva et al (2012) ressaltam a importância da utilização de estratégias de ensino que
promovam a relação entre a teoria e a prática, a reflexão e a ação, em um ambiente de
aprendizagem que incorpore uma visão sobre a atuação no mercado de trabalho. De acordo com
os autores, uma análise das práticas pedagógicas utilizadas na educação em administração
85
indica a existência de quatro estratégias de ensino em ação como método de casos,
aprendizagem baseada em problemas, simulações e jogos de empresas). Estas metodologias são
alternativas para conduzir o processo de aprendizagem articulado com a ação, e por
apresentarem similaridades com os pressupostos da aprendizagem em ação.
As pesquisas avaliadas pelo instrumento de pesquisa aquisição de habilidades
elaborado por Miles, Biggs e Schubert (1986) e reavaliados por Jennings (2002), Chang (2003)
e Chang et al (2005), concluíram que os alunos participantes das experiências com jogos de
empresas baseado em simulação comparado com outras abordagens, na sua maioria avaliaram
de forma positiva a adoção desta estratégia de ensino e preferem participação ativa no processo
de aprendizagem. O estudo apresentado por Adobor e Daneshfar (2006), também utilizou o
instrumento de pesquisa aquisição de habilidades utilizado por Jennings (2002) e avaliou em
um dos fatores, a influência da utilização dos jogos de empresas para melhorar a habilidade na
resolução de problemas. Neste contexto pode-se criar a hipótese:
H4a: O desempenho do aluno influencia na percepção sobre a habilidade na
resolução de problemas na utilização do jogo de empresas baseado em
simulação.
Ainda sobre os estudos elaborados por Silva et al (2012) sobre sistema de
aprendizagem em ação, a reflexão atua como uma dimensão integradora para as outras
dimensões, uma vez que é necessário considerar o contexto e os estilos de aprendizagem,
utilizar as estratégias de ensino que incentivem a reflexão e que o processo fomente uma
experiência significativa para os alunos e para os professores.
Nos estudos que utilizaram o instrumento de pesquisa elaborado por Miles, Biggs
e Schubert (1986) e reavaliados por Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al (2005), foram
avaliados os construtos: comportamento como gerente; realismo; e profissão. Estes construtos
fomentam o aluno a refletir sobre comportamento, ideias e sentimentos na atuação na área de
administração e das perspectivas para um futuro mercado de trabalho. No estudo apresentado
por Adobor e Daneshfar (2006), um dos fatores avaliados foi a percepção sobre o
comportamento gerencial do aluno participante na utilização de jogos de empresas. Com base
nestes construtos elaborou-se a seguinte hipótese:
H4b: O desempenho do aluno influencia na percepção sobre o comportamento
gerencial do aluno na utilização do jogo de empresas baseado em simulação.
86
As hipóteses H4a e H4b foram geradas com base nas categorias dos instrumentos
de pesquisa sobre metodologias ativas de ensino para o construto de fatores facilitadores do
aprendizado e serão analisadas pela técnica de análise fatorial: para compor fatores que servirão
de variáveis dependentes no processo de análise de variância com cada variável classe do
desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação representando o fator como
variável categórica.
2.5.5. Síntese do modelo proposto, construtos e hipóteses
O modelo proposto para validação do jogo de empresas apresentado na figura 9 foi
construído com cinco construtos: Estilos de Aprendizagem, Experiência Discente, Fatores
facilitadores do Aprendizado, Ambiente de Aprendizagem e Desempenho.
Figura 9 - Construtos e hipóteses do modelo proposto
Fonte: Elaborada pelo Autor
Na relação entre o construto Estilo de Aprendizagem e Desempenho foram
elaboradas as hipóteses H1a, H1b, H1c e H1d representando, respectivamente, os eixos de
processamento, percepção, entrada e organização do instrumento de pesquisa com base no
estudo de Felder e Soloman (1991).
87
O construto de experiência discente apresenta as hipóteses H2a, H2c, H2d e H2F
foram elaborados a partir do estudo de Towler, Lean e Moizer (2008) e representam,
respectivamente, gênero, fase, idade e experiência anterior com jogos de empresas. As hipóteses
H2b e H2e, que representam o curso e a experiência profissional foram incluídas pelo autor
nesta pesquisa.
As hipóteses H3a, H3b e H3c representam a facilidade de uso, a utilidade percebida
e a qualidade da informação do construto Ambiente de Aprendizagem e foram elaboradas a
partir dos estudos de Sun et al (2008), Neto (2009), Neto e Takaoka (2009), Seddon e Kiew
(2010), Ramos, Silva e Carvalho (2013). Os fatores faciltadores do aprendizado representam a
estratégia de ensino e a reflexão em ação, dimensões do estudo de Silva et al (2012), e
correspondem as hipóteses H4a e H4b.
No próximo capítulo são apresentados os procedimentos metodológicos da
pesquisa.
88
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Neste capítulo são apresentados os procedimentos metodológicos propostos
nesta pesquisa. Na seção 1 são apresentados os aspectos relacionados ao posicionamento
paradigmático e os pressupostos oncológicos, epistemológicos, de natureza humana e
metodológicos. Na sequência é apresentada a classificação da pesquisa em relação ao objetivo,
processo, lógica e resultados. Ao final, na seção 2, são apresentados a estratégia de pesquisa
separadas nas fases de estrutura, aplicação e análise dos dados. Na fase de estrutura,
demonstram-se as teorias utilizadas e as hipóteses elaboradas para cada objetivo da pesquisa.
A utilização do jogo de empresas construído e os instrumentos de pesquisa elaborados para a
coleta de dados são demonstrados na fase de aplicação da pesquisa. Na fase de análise dos
dados, apresentam-se as técnicas utilizadas para analisar os resultados das informações através
dos dados coletados com os alunos participantes deste experimento.
3.1. POSICIONAMENTO PARADIGMÁTICO
O estudo proposto nesta tese pode ser enquadrado no paradigma funcionalista.
Segundo Burrell e Morgan (1979), o paradigma funcionalista ocorre pela visão e natureza
objetiva da ciência e enxerga a sociedade como regulada. O fenômeno do estudo, jogos de
empresas baseados em simulação como metodologia ativa, foi analisado de maneira objetiva e
é necessário que a condução da pesquisa seja realizada pela coleta, análise e interpretação dos
resultados.
Burrell e Morgan (1979) e Bryman e Bell (2011) definem que uma pesquisa deve
ser classificada com os pressupostos oncológicos, epistemológicos, de natureza humana e
metodológicos. O pressuposto oncológico desta pesquisa é considerado de realidade objetiva,
caracterizada pela realização do estudo pela natureza externa do indivíduo. Considerando o
pressuposto epistemológico a característica desta pesquisa é positivista, onde o conhecimento
se demonstra de forma sólida, real e tangível.
Nesta pesquisa, os indivíduos participantes do experimento respondem de forma
determinística a situações encontradas no mundo exterior, o que define como pressuposto da
natureza humana, a relação entre os seres humanos e seu ambiente. A natureza objetiva desta
89
pesquisa, com a aplicação de jogos de empresa, caracteriza o pressuposto da metodologia, na
qual o mundo social é considerado um mundo natural (real e externo).
De acordo com Collis e Hussey (2005), as pesquisas podem ser classificadas de
acordo com o objetivo, o processo, a lógica e o seu resultado. O estudo apresentado, quanto ao
seu objetivo, é considerado como uma pesquisa exploratória, onde busca-se procurar padrões,
ideias ou hipóteses e avaliar teorias e conceitos existentes que podem ser aplicados ao problema
ou para o surgimento de novas teorias e conceitos.
O processo utilizado nesta pesquisa foi quantitativo, que envolveu o processo de
coleta e análise de dados com a aplicação de técnicas estatísticas, na qual os instrumentos foram
elaborados a partir de teorias existentes. Quanto à lógica, a pesquisa se classifica como aplicada
por utilizar suas descobertas a problemas existentes através da aplicação de jogos de empresas
baseado em simulação em cenário de tomada de decisão.
Quanto ao resultado, pode-se classificar a pesquisa como dedutiva, pois foi
desenvolvido um modelo a partir de teorias e conceitos existentes e os testes são realizados pela
observação empírica, através de instrumentos (surveys) aplicados com os alunos participantes
do experimento.
3.2. ESTRATÉGIA DE PESQUISA
A pesquisa foi operacionalizada em três fases: estrutura, aplicação e análise dos dados
gerados para avaliar a relação entre aspectos de metodologias ativas de ensino e o desempenho
dos alunos na aplicação de um jogo de empresas baseado em simulação em um cenário de
tomada de decisão em processo logísticos. Na fase de estrutura, o levantamento bibliográfico
sobre aprendizagem ativa, jogos de empresas baseados em simulação, estilos de aprendizagem,
custos logísticos e tomada de decisão em processos logísticos, resultaram na construção das
hipóteses desta tese.
Na fase de aplicação são detalhadas as atividades para a pesquisa de campo envolvendo
a utilização de um jogo de empresas, os instrumentos de pesquisa para a coleta dos dados e o
detalhamento da amostra do estudo proposto. Ao final são apresentados o modelo, as variáveis
e as técnicas de análise estatísticas e multivariadas para validação da pesquisa apresentada.
90
3.2.1. Estrutura da pesquisa
A metodologia para preparação da pesquisa proposta, bem como o aporte teórico
utilizado para fundamentação e construção das hipóteses estão descritas no quadro 25. Utilizou-
se o método qualitativo exploratório através do levantamento bibliográfico para a construção
das hipóteses fundamentadas pela teoria.
Quadro 25 - Preparação da pesquisa: objetivos e atividades
Objetivo Atividades Aporte Teórico ou Técnica de Análise
Construir um jogo de
empresas baseado em
simulação para
tomada de decisão
em processos
logísticos.
Revisar a Teoria sobre Custos Logísticos
(Processos, Planejamento e Decisões).
Lambert (2001), Faria e Costa (2010),
Chopra e Meindl (2010), Ballou (2011).
Metodologias ativas no ensino de
administração.
Bonwell e Eison (1991), Bennis e
O´Toole (2005), Sonaglio, Godói e Silva
(2011), Silva et al (2012).
Avaliar Modelos de Decisões para
aplicação em Jogos de Empresas
baseados em Simulação.
Dougmeints (1984); Poler, Lário e
Dougmeingts et al (2002); Opakua e
Poler (2006); Hernández et al (2010).
Avaliar o uso de modelagem e
simulações na área de Logística.
Sparling (2002); Feng e Ma (2009);
Chwif e Medina (2010), Bateman et al
(2013).
Implementar Modelo de Otimização para
uso no cálculo do desempenho do jogo.
Golbarg e Luna (2005), Alemany et al
(2008), Vicenz, Ortiz e Guarch (1997).
Revisar a utilização de elementos como
desafio e metas em Jogos de Empresas
baseado em Simulação.
Garris, Ashlers e Driskell (2002),
Adobor e Daneshfar (2006), Sauvé et al
(2007), Faria, Hutchinson e Wellington
(2009).
Avaliar o uso de modelo de decisão
baseado na metodologia GRAI no jogo
de empresas baseado em simulação.
Poler, Lário e Dougmeingts (2002);
Hernandez et al (2010).
Verificar os requisitos necessários e
padrões de validação para construção
para a construção do jogo de empresas
baseado em simulação.
Burns e Cannon (1999), Feinstein e
Cannon (2002), Garris, Ashlers e
Driskell (2002), Adobor e Daneshfar
(2006), Sauvé et al (2007), Faria,
Hutchinson e Wellington (2009).
Verificar Dimensões para Utilização de
Metodologias Ativas no Ensino. Silva et al (2012).
Avaliar a influência
dos estilos de
aprendizagem no
desempenho do aluno
no jogo de empresas;
Revisar os estudos sobre Estilos de
Aprendizagem.
Kolb (1984), Felder e Silverman (1988),
Felder e Soloman (1991), Flemming e
Mills (1992).
Avaliar os estudos empíricos sobre a
influência dos estilos de aprendizagem
nos jogos de empresas.
Madkur, Mrtvi e Lopes (2008), Motta,
Melo e Paixão (2012), Freitas et al
(2012), Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012),
Bouzada (2013).
Analisar os dados e verificar o conjunto
de Hipóteses H1
Estatística Descritiva e Análise de
Variância (ANOVA).
91
Averiguar como as
características
pessoais, acadêmica e
profissional do
discente influenciam
no desempenho do
aluno no jogo de
empresas;
Revisar os estudos sobre a Experiência
Discente nos Jogos de Empresa.
Adobor e Daneshfar (2006), Towler,
Lean e Moizer (2008).
Analisar os dados e verificar o conjunto
de Hipóteses H1 e H2.
Estatística Descritiva e Análise de
Variância (ANOVA).
Verificar a relação
entre o desempenho
do aluno no jogo de
empresas com os
fatores facilitadores
do aprendizado.
Revisar os estudos empíricos
relacionados com a utilização de jogos
de empresas como estratégia de ensino
em ação.
Li e Baillie (1993), Doyle e Brown
(2000), Oblinger (2004), Faria,
Hutchinson e Wellington (2009),
Yarsacan (2010).
Avaliar instrumentos para determinar os
fatores que influenciam no aprendizado
com jogos de empresas em cursos de
administração.
Miles, Biggs e Schubert (1986), Jennings
(2002), Chang (2003), Chang et al
(2005), Adobor e Daneshfar (2006),
Pereira (2012) e Dalfovo (2013).
Analisar os dados e verificar o conjunto
de Hipóteses H4.
Análise Fatorial e Análise de Variância
(ANOVA).
Relacionar o
desempenho do aluno
no jogo de empresas
com os fatores que
medem a qualidade de
um ambiente virtual.
Revisar estudos empíricos e instrumentos
para avaliar os fatores que influenciam
na qualidade de um ambiente virtual.
Sun et al (2008), Neto (2009), Neto e
Takaoka (2009), Seddon e Kiew (2010),
Ramos, Silva e Carvalho (2013)
Avaliar os instrumentos para determinar
as categorias e variáveis para validar o
ambiente de aprendizagem
Davis (1989), Delone e McLean (1992),
Sun et al (2008), Ramos, Silva e
Carvalho (2013).
Analisar os dados e verificar o conjunto
de Hipóteses H3.
Análise Fatorial e Análise de Variância
(ANOVA).
Fonte: Elaborado pelo Autor
Após a realização do levantamento bibliográfico foram geradas as proposições de
solução ou respostas (hipóteses) dos problemas de pesquisas apresentados. Como resultado da
fase de preparação, a construção das hipóteses está demonstrada no quadro 26.
Além da construção das hipóteses, o levantamento bibliográfico também resultou na
análise de requisitos para o desenvolvimento do jogo de empresas. No capítulo 4 constam os
requisitos tecnológicos para o desenvolvimento do jogo de empresas abordando as fases de
análise (diagramas, projeto de banco de dados e padrão de desenvolvimento) e a definição de
tecnologias (banco de dados, linguagem de programação, framework para desenvolvimento e
ambiente de hospedagem).
De forma complementar, foram analisadas as informações necessárias e definidas
as rotinas e os processos que serão utilizados pelos alunos e que estão detalhados na etapa de
aplicação da pesquisa. O software desenvolvido foi chamado de ENTERSIM e o detalhamento
das rotinas e processos para a tomada de decisão com a sequência das telas e instruções, além
da construção dos modelos de simulação e otimização para aplicação da pesquisa são
92
apresentadas no capítulo 4. No apêndice I constam o formulário disponibilizado para os alunos
com as instruções para a participação neste experimento.
Quadro 26 - Conjunto de Hipóteses
Construto Referência Hipóteses
Estilo de
Aprendizagem
Kolb (1984), Felder e
Soloman (1991), Dias;
Sauaia; Yoshizaki
(2012)
H1a - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem
ativo e reflexivo no desempenho do aluno no jogo de
empresas baseado em simulação.
H1b - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem
sensorial e intuitivo no desempenho do aluno no jogo de
empresas baseado em simulação.
Felder e Soloman
(1991), Flemming e
Mills (1992), Dias;
Sauaia; Yoshizaki
(2012)
H1c - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem
visual e verbal no desempenho do aluno no jogo de empresas
baseado em simulação.
H1d - Não há diferenças entre os estilos de aprendizagem
sequencial e global no desempenho do aluno no jogo de
empresas baseado em simulação.
Experiência
Discente Towler, Lean e Moizer
(2008)
H2a – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas
em relação ao gênero do aluno. H2b – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas
em relação ao curso do aluno.
H2c – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas
em relação à fase do curso do aluno.
H2d – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas
em relação a faixa de idade do aluno.
H2e – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas
em relação a experiências anteriores com jogos de empresas.
H2f – Não há diferenças no desempenho no jogo de empresas
em relação a experiência profissional do aluno.
Ambiente de
Aprendizagem
Sun et al (2008), Neto
(2009), Neto e Takaoka
(2009), Seddon e Kiew
(2010), Ramos, Silva e
Carvalho (2013)
H3a - O desempenho do aluno influencia na percepção da
facilidade de uso na aplicação do jogo de empresas baseado
em simulação.
H3b - O desempenho do aluno influencia na percepção da
utilidade percebida pelo aluno no jogo de empresas baseado
em simulação.
Neto (2009), Seddon e
Kiew (2010), Ramos,
Silva e Carvalho
(2013)
H3c: O desempenho do aluno influencia na percepção da
Qualidade de Informação no jogo de empresas baseado em
simulação.
Fatores
Facilitadores do
Aprendizado
Miles, Biggs e
Schubert (1986),
Jennings (2002), Chang
(2003), Chang et al
(2005), Adobor e
Daneshfar (2006)
H4a: O desempenho do aluno influencia na percepção sobre a
habilidade na resolução de problemas na utilização do jogo de
empresas baseado em simulação.
H4b: O desempenho do aluno influencia na percepção sobre o
comportamento gerencial do aluno na utilização do jogo de
empresas baseado em simulação.
Fonte: Elaborado pelo Autor
O cenário escolhido para a aplicação do jogo de empresas foi a simulação de um
ambiente de uma indústria têxtil sobre a ótica da análise e a influência dos custos logísticos
baseado nos processos de abastecimento, planta e distribuição. A utilização de modelos de
simulação, otimização e de decisão no jogo de empresas serve para auxiliar os alunos no
93
processo de ensino e aprendizagem para a tomada de decisão. A complexidade que envolve os
custos e trade-offs nos processos logísticos geram indicadores de desempenho que servirão de
base para treinamento para a formação de novos gestores.
3.2.2. Aplicação da pesquisa
A fase de aplicação da pesquisa proposta está detalhada no quadro 27, que representa as
etapas da aplicação da pesquisa com coletas de dados, bem como cita os instrumentos que foram
utilizados para complementar a aplicação do jogo de empresas baseado em simulação para
análise da tomada de decisão em processos logísticos.
Quadro 27 - Etapas da aplicação da pesquisa Etapa Atividade Instrumento
1 Habilitar os alunos participantes no jogo e registrar as
características pessoais.
Módulo de Cadastro do
ENTERSIM.
2
Efetuar treinamento aos alunos para participar do jogo através
de instrução para realizar as operações básicas no jogo de
empresas.
Instruções do Jogo.
3 Aplicar os inventários para mensuração dos estilos de
aprendizagem. Felder e Soloman (1991).
4 Aplicar jogo de empresa baseado em simulação. Jogo de Empresas ENTERSIM.
5 Aplicar o instrumento de pesquisa dos fatores facilitadores de
aprendizagem. Pereira (2012).
6 Aplicar instrumento para validar a qualidade do ambiente de
aprendizagem.
Davis, 1989, Sun et al (2008),
Ramos, Silva e Cordeiro (2013).
7 Gerar dos dados obtidos na aplicação do jogo. Módulo Resultado Final do
ENTERSIM.
Fonte: Elaborado pelo Autor
A processo de aplicação desta pesquisa ocorreu em um laboratório de informática
previamente reservado na instituição de ensino participante. Os alunos receberam um
formulário com as principais instruções, complementados com login e senha para acesso ao
jogo de empresas.
A aplicação foi realizada na UNIDAVI nos cursos de administração (com 95
alunos) e comércio exterior (com 27 alunos) nas disciplinas de administração de materiais, na
4ª fase, e administração de sistemas de informação gerencial, na 7ª fase.
O processo de aplicação ocorreu nos meses de novembro e dezembro de 2014 e
abril de 2015 e totalizou 122 amostras validadas para análise dos dados. O perfil dos alunos
está descrito no quadro 28.
94
Quadro 28 - Perfil dos alunos na aplicação do jogo de empresas
Curso Fase Gênero Faixa de Idade
Feminino Masculino 18-20 21-24 24-..
ADM 4 e,7 53 42 50 29 16
CEX 4 e7 12 15 15 10 2
Total - 65 57 65 39 18
Fonte: Elaborado pelo Autor
No formulário com as instruções, também foi disponibilizado o instrumento para
coleta de dados para a pesquisa. No quadro 29 estão descritas as questões do instrumento
elaborado por Felder e Soloman (1991). Estas informações foram utilizadas para a identificação
do estilo de aprendizagem do participante deste experimento.
Quadro 29 – Instrumento de Pesquisa – Estilo de Aprendizagem Eixo Questão
Processamento
1. Entendo algo melhor depois de: a) testar; b) pensar sobre.
5. Quando estou aprendendo algo novo, isso me ajuda: a) a falar sobre; b) a pensar sobre.
9. Em um grupo de estudos, trabalhando em um material difícil, é mais provável que eu: a)
participe e contribua com ideias; b) fique sentado escutando.
13. Nas aulas que já tive: a) conheci muitos dos alunos; b) raramente conheci muitos dos
alunos.
17. Quando começo uma tarefa da faculdade em casa, sou mais propenso a: a) trabalhar na
solução imediatamente; b) tentar compreender o problema, primeiramente.
21. Prefiro estudar: a) em grupo; b) sozinho.
25. Prefiro primeiro: a) testar as coisas; b) pensar sobre como vou realizar alguma coisa.
29. Lembro-me com mais facilidade: a) de algo que fiz; b) de algo que tenho pensado
muito a respeito.
33. Quando tenho de fazer trabalhos em grupo, prefiro: a) fazer um brainstorming
(tempestade de ideias) com o grupo, onde todos contribuem com ideias; b) fazer um
brainstorming (tempestade de ideias) individual e, em seguida, discutir com o grupo para
compará-las.
41. A ideia de fazer tarefas da faculdade em grupos, com uma nota única para todo o
grupo: a) me agrada; b) não me agrada.
Percepção
2. Considero-me: a) realista; b) inovador.
6. Se eu fosse um professor, eu teria preferência em ensinar um curso: a) que abordasse
fatos e situações da vida real; b) que abordasse ideias e teorias.
10. Acho que é mais fácil: a) aprender fatos; b) aprender conceitos.
14. Na leitura de não-ficção, eu prefiro: a) passam um monte de diagramas no quadro; b)
algo que me dê novas ideias para pensar.
18 . Prefiro a ideia de: a) certeza; b) teoria.
22. É mais provável que eu seja considerado: a) cuidadoso com os detalhes do meu
trabalho; b) criativo sobre como faço meu trabalho.
26. Quando estou lendo por lazer, gosto que os escritores: a) digam claramente o que
querem dizer; b) digam as coisas de maneira criativa e interessante.
30. Quando tenho que realizar uma tarefa, prefiro: a) especializar-me em uma forma de
fazê-la; b) encontrar novas maneiras de realizá-la.
34. Considero um grande elogio chamar alguém de: a) sensato (com bom senso); b)
imaginativo.
38. Prefiro cursos que enfatizam: a) material concreto (fatos, dados); b) material abstrato
(conceitos, teorias).
42. Quando estou fazendo cálculos longos: a) repito passo a passo e verifico o que fiz
cuidadosamente; b) acho cansativo verificar o que fiz, mas me sinto obrigado a verificá-lo.
Entrada
3. Quando penso sobre o que fiz ontem, é mais provável que eu: a) pense em uma imagem; b) pense
em palavras.
7. Prefiro obter novas informações a partir de: a) imagens, diagramas, gráficos ou mapas;
b) orientações por escrito ou informações verbais.
95
11. Em um livro com muitas fotos e gráficos, eu provavelmente: a) examino as imagens e
gráficos com cuidado; b) me concentro no texto escrito.
15. Eu gosto de professores que: a) passam um monte de diagramas no quadro; b) que
passam bastante tempo explicando.
19. Lembro-me melhor do que: a) vejo; b) ouço.
23. Quando recebo orientações para chegar a um lugar novo, prefiro: a) um mapa; b)
orientações por escrito.
27. Quando vejo um diagrama ou esquema em sala de aula, sou mais propenso a lembrar:
a) da figura; b) do que o professor disse sobre isto.
31. Quando alguém está me mostrando dados, prefiro: a) as tabelas ou gráficos; b) o texto
que resume os resultados.
35. Quando encontro pessoas em uma festa, sou mais propenso a lembrar: a) da aparência
delas; b) do que disseram de si próprias.
39. Para entretenimento, prefiro: a) assistir TV; b) ler um livro.
43. Descrevo lugares que fui: a) de forma fácil e precisa; b) com dificuldade e sem muitos
detalhes.
Organização
4. Costumo: a) compreender os detalhes de um assunto, mas posso me confundir no
entendimento de sua estrutura global; b) compreender a estrutura global, mas posso me
confundir para entender os detalhes.
8. Uma vez que entendo; a) todas as partes, entendo o todo; b) o todo, entendo como as
partes se encaixam.
12. Quando resolvo problemas de matemática: a) geralmente trabalho do meu jeito em
busca das soluções, um passo de cada vez; b) geralmente apenas vejo as soluções, mas
depois tenho que me esforçar para descobrir os passos para chegar até elas.
16. Quando estou analisando uma história ou um romance: a) penso nos incidentes e tento
agrupá-los para descobrir os temas; b) só descubro os temas quando concluo a leitura e,
então, tenho que voltar para encontrar os incidentes que os representam.
20. Para mim é mais importante que um professor: a) esquematize seu material em etapas
sequencias e de forma clara; b) dê uma visão geral de seu material e o relacione com
outros assuntos.
24. Aprendo: a) a um ritmo bastante regular. Se estudar bastante “me dou bem”; b) de
forma irregular. Inicialmente fico totalmente confuso e, de repente, tudo se encaixa.
28. Ao considerar um conjunto de informações, sou mais propenso a: a) me concentrar nos
detalhes e perder a visão do todo; b) tentar entender a ideia geral antes de entrar nos
detalhes.
32. Ao elaborar um trabalho relacionado ao curso, sou mais propenso a: a) elaborar
(pensar sobre ou escrever) o início e ir avançando; b) elaborar (pensar sobre ou escrever)
diferentes partes do texto para, em seguida, ordená-las.
36. Quando eu estou aprendendo um assunto novo, prefiro: a) manter o foco naquele
assunto, aprendendo o máximo que eu posso sobre ele; b) tentar fazer conexões entre
aquele assunto e outros temas relacionados a ele.
40. Alguns professores iniciam suas aulas com uma visão geral do que vai ser visto. Essa
visão geral: a) é pouco útil para mim; b) é muito útil para mim.
44. Quando resolvo problemas em um grupo, é mais provável que eu: a) pense nas etapas e
no processo de solução; b) pense nas possíveis consequências ou possíveis aplicações da
solução em diversas áreas.
Fonte: Traduzido a partir de Felder e Soloman (1991)
Em seguida, ao acessar ao jogo de empresas, o aluno pode acessar as opções para
realizar a tomada de decisão em processos logísticos: localização da planta da fábrica, quadro
de produção, seleção de fornecedores, modal, rotas e lotes para aquisição de matéria-prima,
faturamento dos pedidos e modal, rotas e forma de distribuição dos pedidos. O jogo de empresas
calculará os indicadores de desempenho nos processos logísticos de abastecimento, planta e
96
distribuição classificados por custo, eficiência e responsividade descritos no capítulo 4. O aluno
poderá verificar o desempenho obtido a cada decisão tomada nos processos logísticos.
Ao finalizar o jogo de empresas baseado em simulação, o aluno respondeu aos
instrumentos de avaliação dos fatores facilitadores do aprendizado (quadro 30), validado por
Pereira (2012), e do ambiente de aprendizagem (quadro 31), utilizados por Ramos, Silva e
Carvalho (2013).
Quadro 30 - Fatores facilitadores do Aprendizado Sigla Questão
FDA01 Proporciona novos conhecimentos sobre a operação de uma empresa.
FDA02 Proporciona maior aprofundamento do conteúdo em relação a outras metodologias de ensino.
FDA03 Auxilia na aquisição de informações.
FDA04 Ajuda a conservar as informações a longo prazo.
FDA05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas: (Contabilidade, Finanças, Marketing, etc.).
FDA06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas gerenciais.
FDA07 Favorece à análise de um problema sob diferentes pontos de vista, na discussão do grupo.
FDA08 Aumenta a compreensão para usar as informações na resolução de problemas.
FDA09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações incompletas.
FDA10 Aumenta a confiança na habilidade para resolver problemas práticos.
FDA11 Aumenta a competência para o planejamento das operações de negócios.
FDA12 Aumenta a capacidade para implementar suas ideias e planos.
FDA13 Auxilia na revisão de políticas e práticas organizacionais.
FDA14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar independentemente.
FDA15 Aumenta a consciência sobre suas atitudes administrativas.
FDA16 Aumenta a consciência sobre as atitudes dos colegas.
FDA17 Auxilia a lidar com a insegurança.
FDA18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de problemas em grupo.
FDA19 Motiva o trabalho em grupo.
FDA20 Ajuda nas resoluções de conflitos.
FDA21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus colegas.
FDA22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os colegas.
FDA23 Proporciona experimentar um comportamento que conhecia e ainda não havia vivenciado.
FDA24 Propicia a adoção de novos comportamentos administrativos.
FDA25 Amplia a sua visão de Gestor sobre o funcionamento de uma empresa.
FDA26 Permite aprender algo sobre você como gerente.
FDA27 Ajuda a associar a teoria à prática gerencial.
FDA28 Agrega realismo organizacional ao ensino.
FDA29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional.
FDA30 Estimula a criatividade.
Fonte: Elaborado pelo autor
Os fatores facilitadores do aprendizado foram utilizados para a verificação da
validade educacional do jogo de empresa, enquanto a avaliação do ambiente de aprendizagem
(validade representacional) através dos construtos do modelo de aceitação de tecnologia.
Ao final, o aluno respondeu as questões sobre características pessoais, acadêmicas,
experiência profissional e sobre jogos de empresas.
97
Quadro 31 - Qualidade do ambiente de aprendizagem Sigla Questão
QAV01 Eu achei o jogo de empresas fácil de usar.
QAV02 Minha interação com o jogo de empresas foi clara e compreensível.
QAV03 Interagir com jogo de empresas não requereu muito esforço mental.
QAV04 Usar jogos de empresas melhora o meu desempenho acadêmico.
QAV05 Usar jogos de empresas torna o meu aprendizado mais produtivo.
QAV06 Usar jogos de empresas melhora a eficácia do meu aprendizado.
QAV07 Achei que o jogo de empresa foi útil para o meu aprendizado
QAV08 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram completas.
QAV09 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram de fácil compreensão.
QAV10 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram relevantes.
QAV11 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram precisas.
QAV12 As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas eram atualizadas.
Fonte: Elaborado a partir de Ramos, Silva e Carvalho (2013)
Ao final da aplicação do jogo de empresas foram gerados os dados obtidos na
aplicação do jogo de empresas descritos no quadro 32. As variáveis foram coletadas pelo
formulário de instrução de participação no jogo e digitadas posteriormente em formulários no
GoogleDocs. As variáveis referentes ao desempenho do aluno serão geradas a partir do sistema
de controle do jogo de empresas.
Quadro 32 - Variáveis resultantes do processo de aplicação da pesquisa Variável Descrição/Categoria/Medida Construto
Jogador Código Login do Jogo.
Experiência
discente
Experiência
Profissional
0 – Não Trabalha; 1 – Trabalha fora da área de gestão; 2 –
Trabalha na área de gestão; 3 – Trabalha na área de logística.
Experiência com
Jogos de Empresas
0 – Nunca utilizei jogos de empresas; 1 – Já utilizei Jogos de
empresas em outras disciplinas; 2 – Cursei disciplinas de Jogos de
Empresas.
Curso Sigla do Curso.
Gênero Masculino e Feminino.
Fase do Curso Fase do Curso (0..8).
Idade Idade do Acadêmico.
AR2 Eixo Processamento: Ativo; Ambas Preferências; Reflexivo.
Estilos de
Aprendizagem
SI2 Eixo Percepção: Sensorial; Ambas Preferências; Intuitivo.
VV2 Eixo Entrada: Visual; Ambas Preferências; Verbal.
SG2 Eixo Organização: Sequencial; Ambas Preferências; Global.
Qualidade do
Ambiente Virtual
QAV01 a QAV12 com escala de 1..7 (1 – Concordo Totalmente
até 7 Discordo Totalmente).
Ambiente de
Aprendizagem
Estratégia de Ensino
e Reflexão na Ação
FDA01 a FDA30 com escala de 1..7 (1 – Concordo Totalmente
até 7 Discordo Totalmente).
Fatores
facilitadores do
Aprendizado
Resultado Percentual relativo ao desempenho otimizado do jogo (0 a 100%)
Desempenho Classificação
Resultado Categorizado: Muito Bom (> 90%); Bom ( > 80%);
Regular (> 70%); Ruim (< 70%).
Fonte: Elaborado pelo Autor
Ao gerar as tabelas com o conteúdo coletado de cada variável, encerra-se o processo
de aplicação e inicia-se o processo de análise dos dados da pesquisa proposto neste estudo.
98
3.2.3. Análise dos dados da pesquisa
A partir das variáveis coletadas e da definição dos construtos, os dados foram
validados pelo modelo proposto, elaborado a partir das dimensões elaboradas por Silva et al
(2012) e dos padrões de validação discutidos para a construção de jogos de empresas no modelo
apresentados por Feinstein e Cannon (2002) e representado na Figura 10.
No modelo proposto, os construtos de Estilos de Aprendizagem e Experiência
Discente influenciam o Desempenho do aluno no jogo de empresas. O Desempenho do aluno
pode influenciar na percepção do aluno sobre os Fatores Facilitadores do Aprendizado e
ambiente aprendizagem.
Figura 10 - Modelo para validação da pesquisa
Fonte: Elaborada pelo Autor
Os formulários preenchidos pelos alunos foram digitados no GoogleDocs e geradas
em planilhas eletrônicas Microsoft Excel. Na validação do modelo proposto forma utilizados a
Estatística Descritiva e Análise de Variância (ANOVA) para verificar a existência de diferença
entre os construtos. Nos construtos fatores facilitadores do aprendizado e ambiente virtual
utilizou-se a Análise Fatorial. O software utilizado nesta fase foi o SPSS 22.0.
No processo de análise dos dados foi utilizada estatística descritiva para calcular
médias das variáveis para calcular desempenho. Para as variáveis de escala nos instrumentos
de pesquisa do ambiente de aprendizagem e dos fatores facilitadores do aprendizado foram
utilizados o método da área de impacto sugerido por Pereira (2004) para transformação de
99
variáveis categóricas em percentual. Neste processo, as escalas de 1 (concordo totalmente) a 7
(discordo totalmente) resultaram no percentual relativo a área de impacto a partir do ponto
médio (4). O percentual gerado foi concordância, quando negativo, ou discordância, quando
positivo, para cada variável constante nos instrumentos de pesquisas. As demais variáveis para
análise das hipóteses foram classificadas como categórica.
Os métodos multivariados utilizados para analisar os dados desta pesquisa foram
Análise de Variância e Análise Fatorial. A análise de variância foi utilizada para verificar a
existência de diferenças significativas entre variáveis ou grupos, com valores significativos com
p<0,05, em nível de significância de 95%, recomendados por autores como Hair et al (2009) e
Virgillito et al (2010).
A análise fatorial tem por objetivo determinar a composição de interrelações de um
número significativo de variáveis, resultando em um menor conjunto de fatores (HAIR et al,
2009). Nesta pesquisa serão utilizadas as cargas fatoriais com fator acima de 0,55, com a rotação
varimax normalizada e serão considerados grupos com autovalor > 1. A confiabilidade dos
fatores gerados foi estimada pelo Alpha de Cronbach. Segundo Virgilitto (2010), valores
superiores a 0,6, na dimensão gerada, considera-se que a amostra é confiável e o instrumento
tem consistência.
Após a análise dos resultados, surgiu a necessidade de averiguar de forma qualitativa
alguns pontos que apresentaram os melhores e os piores resultados nas respostas obtidas nos
instrumentos. Os pontos de necessitavam de aprofundamento foram: os fatores facilitadores do
aprendizado, nas dimensões de estratégia de ensino e reflexão em ação; e, também, na qualidade
da informação no instrumento que avaliou o ambiente de aprendizagem. Para este processo
foram selecionados alunos que utilizaram do curso de administração, com melhores e piores
desempenhos no jogo de empresas aplicado, num total de quinze alunos. Dos alunos
convidados, oito aceitaram participar de uma coleta de informações através de questões
subjetivas, através de depoimentos sobre o experimento ao qual haviam participado.
Nesta etapa foi elaborado um roteiro de entrevista para coletar depoimentos dos
alunos sobre as questões que apresentaram maior relevância com objetivo de melhorar a
compreensão de forma subjetiva. O roteiro contou com as seguintes questões: 1 - Você utilizaria
novamente um jogo de empresas? O tempo para a realização da atividade foi suficiente? 2 - O
jogo de empresas contribui para o seu aprendizado? O jogo de empresas associa a teoria à
prática? 3 - Quanto às instruções fornecidas, você acredita que elas possam melhorar? 4 - O
100
jogo de empresas proporcionou conhecimento para melhorar o seu conhecimento sobre a
operação de uma empresa ou na resolução de problemas? 5 - O jogo de empresas auxiliou nas
discussões dos problemas e na resolução de conflitos no grupo? 6 - O jogo de empresas pode
contribuir para melhorar o meu aprendizado sobre tomada de decisão? As respostas são
apresentadas no apêndice IV.
A seguir, no capítulo 4 apresenta-se o jogo de empresas “ENTERSIM”, criado para
a aplicação desta pesquisa e são apresentados os requisitos tecnológicos, as fórmulas dos
modelos de simulação e otimização e ao final, um roteiro com as rotinas e telas implementadas
na ferramenta de aprendizagem.
101
4. CONSTRUÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS BASEADO EM SIMULAÇÃO
“ENTERSIM”
O jogo de empresas ENTERSIM foi projetado para ser utilizados como um
simulador de ambientes dentro de uma empresa, que envolve as funções empresarias e os
níveis organizacionais. Nesta pesquisa será apresentado uma parte de projeto que envolve a
tomada de decisão em processos logísticos, análise dos custos e trade-offs gerados e as
métricas (indicadores de desempenho) envolvidos na aplicação desta metodologia ativa de
ensino.
O cenário escolhido para a construção do jogo de empresas foi a simulação de um
ambiente de uma média empresa do ramo têxtil. A empresa pretendia se instalar em território
brasileiro e atender a demandas nas 27 capitais de cada estado, com 6 produtos nas categorias
calças jeans masculinas e femininas; e com três categorias de matéria-prima (tecido, linha e
acessórios). A instalação fabril deveria ser instalada em uma das capitais e a complexidade
envolvendo os custos logísticos seriam analisadas para a decisão da localização da unidade
fabril.
Os alunos com base nos dados simulados, deveriam optar pela localização da
instalação fabril e dos aspectos logísticos referentes à aquisição de matéria-prima e entrega dos
pedidos anteriormente demandados, além dos ajustes necessários no quadro de produção. Com
base nos autores Lambert e Pohlen (2001), Chopra e Meindl (2010) e Ballou (2011), no quadro
33 são apresentadas as métricas definidas para cálculos de custos logísticos de abastecimento
e distribuição, de locação de instalação e de aquisição de matéria-prima. Além dos níveis,
eficiência e tempo de entrega de estoque de matéria-prima e produtos acabados,
complementados pela entrega dos pedidos faturados.
Quadro 33 - Métricas proposto na aplicação do jogo de empresas baseado em simulação Métrica Fator-Chave Atributo Unidade
Instalação
Custo de Locação de Instalação Custo % da receita
Nível de Ocupação MP Eficiência %
Nivel de Ocupação PA Eficiência %
Transporte
Custo de Aquisição de Matéria-prima Custo % da receita
Custo Logístico de Abastecimento Custo % da receita
Tempo de Entrega de MP Responsividade dias
Custo Logístico de Distribuição Custo % da receita
Tempo de Entrega de PA Responsividade dias
Entrega de Pedidos Eficiência pedidos
Estoque Eficiência. Estoque de MP Eficiência %
Eficiência Estoque de PA Eficiência %
Fonte: Elaborado pelo Autor
102
A elaboração dos modelos de simulação e otimização para serem aplicados nesta
pesquisa foram desenvolvidos com base nos estudos de Alemany, Mula e Lário (2010). A
seguir são apresentados os índices (quadro 34), os conjuntos de índices (quadro 35), os
parâmetros dos modelos (quadro 36) e as variáveis de decisão (quadro 37) necessários para
implementação do modelo de otimização e para elaboração da simulação dentro do jogo de
empresas ENTERSIM.
Quadro 34 - Indices para os modelos de simulação e otimização Índice Descrição
p Produtos Acabados (p=1..P).
c Localização (cidade) de Clientes ou Fornecedores ou Centro de Distribuição(c=1..C).
d Tempo (dia) para identificar o período (d=1,...,D).
u Unidades de Produção (u=1,...,U).
m Modais de Transporte (m=1,...,M).
t Matéria-prima (t=1,...,T).
i Mês (i=1,...,I).
Fonte: Elaborado pelo Autor
Quadro 35 - Conjunto de índices para os modelos de simulação e otimização Conjunto Descrição
Prod(p) Conjunto de Produto Acabado para Distribuição.
City(c) Conjunto de Cidades de Fornecedores ou Clientes.
Dias(d) Conjunto de Dias para identificar os períodos para abastecimento, produção e distribuição.
Unid(u) Conjunto de Unidades de Produção.
Mode(m) Conjunto de Modais de Transporte para abastecimento e distribuição.
Mtpr(t) Conjunto de Matéria-prima.
Fonte: Elaborado pelo Autor
Os índices e conjunto de índices representam as entidades que compõem o modelo,
como produtos, cidades, dias uteis, unidades de produção, modais de transporte e matérias-
primas, que serão objetos para a tomada de decisão. Os parâmetros são informações alimentadas
no processo de simulação e relacionadas com as entidades que foram processadas pelas
fórmulas descritas nos itens 4.2 e 4.3.
Quadro 36 - Parâmetros para os modelos de simulação e otimização Parâmetro Descrição
𝑁𝑒𝑐𝑠𝑡 Quantidade Mensal de Matéria-Prima t para Abastecimento.
𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡 Volume de um lote da Matéria-Prima t no processo de Abastecimento.
𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 Quantidade de Matéria-Prima t em um lote no processo de Abastecimento.
𝑁𝑣𝑚𝑝𝑡 Nível diário de Matéria-Prima t.
𝑇𝑝𝑚𝑥𝑡 Tempo (dias) máximo para Abastecimento da Matéria-Prima t.
𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡 Valor Unitário do Lote de Matéria-Prima t oferecida por Fornecedor c.
𝑇𝑝𝑒𝑛𝑐𝑡 Tempo (Dias) para entrega do Lote de Matéria-Prima t oferecida por Fornecedor c.
𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑 Quantidade de Matéria-Prima t disponível pelo Fornecedor c para entrega no período d.
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑑𝑡 Quantidade de Matéria-Prima t a ser adquirida no processo de abastecimento que será
consumida no período d para a Produção.
𝑄𝑡𝑚𝑝𝑝𝑡 Quantidade de Matéria-Prima t que compõe o Produto p.
𝐶𝑚𝑜𝑑𝑢 Custo Mão de Obra Diário da Unidade de Produção u.
𝐶𝑓𝑖𝑥𝑢 Custo Fixo Diário da Unidade de Produção u.
𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢 Quantidade de Horas trabalhadas por turno na Unidade de Produção u.
103
𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢 Quantidade de Produtos p produzidos por hora na Unidade de Produção u.
𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚 Capacidade de Carga em lotes do Modal de Transporte m.
𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚 Custo por Km para entrega de mercadorias do Modal de Transporte m.
𝐼𝑐𝑚𝑠𝑐 Imposto sobre Mercadoria por Fornecedor c.
𝑃𝑟𝑐𝑣𝑝 Preço de Venda do Produto p.
𝑉𝑙𝑝𝑟𝑝 Volume do Lote de Produto p para Distribuição.
𝑄𝑙𝑝𝑟𝑝 Quantidade de produto p por lote para distribuição.
𝐶𝑠𝑚𝑝𝑝 Custo de Matéria-Prima do Produto p.
𝐷𝑚𝑛𝑑𝑝 Demanda do Produto p.
𝑄𝑡𝑝𝑎𝑝 Quantidade de Estoque de Produto p.
𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑 Quantidade de Produto p a ser distribuído para o Cliente c no período d através do Modal
de Transporte m.
𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝 Quantidade no pedido de produto p por cliente c.
𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚 Distancia em Km da cidade c utilizando o Modal de Transporte m.
𝑇𝑝𝑣𝑔𝑐𝑚 Tempo de Viagem (em dias) para entrega de mercadorias da cidade c utilizando o Modal
de Transporte m.
𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝 Demanda solicitada por cliente c do produto p.
𝐷𝑑𝑒𝑛𝑐𝑝 Dia da Entrega para o cliente c do produto p.
𝑇𝑥𝑒𝑚𝑚 Taxa de Embarque de cada lote pelo modal de transporte m.
𝐶𝑑𝑞𝑡𝑝𝑐𝑑 Quantidade a ser distribuída aos Centros de Distribuição do produto p para o centro c no
período d.
𝑅𝑒𝑐𝑡𝑝 Receita bruta do produto p.
𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡 Custo de Aquisição da matéria-prima t.
𝑉𝐼𝑚𝑝𝑡 Valor inicial do estoque da matéria-prima t.
𝐸𝐼𝑚𝑝𝑡 Estoque inicial da matéria-prima t.
𝐸𝑓𝑚𝑝𝑡 Estoque final da matéria-prima t.
𝑉𝑚𝑚𝑝𝑡 Valor médio de estoque inicial da matéria-prima t.
𝑉𝑀𝑚𝑝𝑡 Valor médio do estoque final da matéria-prima t.
𝑉𝐶𝑚𝑝𝑡 Valor do consumo da matéria-prima t.
𝑉𝐸𝑚𝑝𝑡 Valor do Estoque final da matéria-prima t.
𝐶𝑃𝑚𝑜𝑢 Custo de mão-de-obra na unidade de produção u.
𝐶𝑃𝑓𝑥𝑢 Custo fixo de produção na unidade de produção u.
𝑉𝑙𝑚2𝑐 Valor m2 para locação de instalação na cidade c.
𝐶𝐿𝑑𝑠𝑝 Custo de Distribuição do produto p.
𝑉𝐹𝑝𝑎𝑝 Valor final do estoque de produto acabado p.
𝐸𝐹𝑝𝑎𝑝 Quantidade em estoque de produto acabado p.
Fonte: Elaborado pelo Autor
Quadro 37 - Variáveis de decisão para os modelos de simulação e otimização Variável Descrição
𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢 Total dos Custos Totais de Planta para a Produção do produto p para atender ao cliente c
no período d utilizando a unidade de produção u.
𝑃𝑟𝑑𝑐𝑝𝑐𝑑𝑢 Variável Binária com o valor 1 para a produção do produto p do cliente c no período d na
unidade de produção u.
𝐴𝑐𝑒𝑠𝑐𝑚 Variável Binária com o valor 1 para o acesso do modal de transporte m para a cidade c.
𝑄𝑇𝑃𝑟𝑑𝑎𝑝𝑐𝑚 Quantidade de Produto p em Estoque Inicial a ser distribuído para o cliente c pelo modal
de transporte m.
𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 Total dos Custos de Abastecimento das matérias-primas t obtidas pelo fornecedor c no
período d pelo modal de transporte m.
𝐼𝑛𝑣𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 Estoque final para aquisição da matéria-prima t do fornecedor c no período d pelo modal
de transporte m.
𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚 Total dos Custos de Distribuição dos produtos p para o cliente c no período d pelo modal
de transporte t.
𝐶𝑇𝐶𝑑𝑐𝑑𝑝𝑐𝑑𝑚 Total dos Custos de Distribuição considerando a Estrutura de um Canal de Distribuição
por produto p para o centro c no período d pelo modal de transporte m.
𝑇𝑅𝑒𝑐𝑖 Receita bruta no período i.
104
𝐶𝑇𝑎𝑞𝑖 Custo de aquisição de matérias-primas no período i.
𝐶𝑇𝑎𝑏𝑖 Custo logístico de abastecimento no período i.
𝑇𝐸𝑚𝑝𝑖 Valor de estoque de matéria-prima no período i.
𝐶𝑇𝑚𝑜𝑖 Custo de mão-de-obra no período i.
𝐶𝑇𝑓𝑥𝑖 Custo fixo no período i.
𝐶𝑇𝑙𝑐𝑖 Custo logístico de locação de instalação no período i.
𝐶𝑇𝑑𝑠𝑖 Custo logístico de abastecimento no período i.
𝑇𝐸𝑝𝑎𝑖 Valor de estoque de produto acabado no período i.
Fonte: Elaborado pelo Autor
Os resultados da aplicação das fórmulas foram gerados nas variáveis de decisão
apresentadas no quadro 36, que serviram como base para a tomada de decisão no processo de
simulação do jogo de empresas e na geração dos resultados do modelo de otimização executado
para encontrar a melhorar solução entre as possibilidades do cenário apresentado. Após a
definição dos requisitos de informação, necessários para a elaboração dos modelos de
simulação e otimização, serão apresentados os requisitos tecnológicos para a construção do
jogo de empresas baseado em simulação.
4.1. REQUISITOS PARA O DESENVOLVIMENTO DO SOFTWARE
A construção do jogo de empresas ENTERSIM foi realizada com base na fase V do
estudo apresentado por Faria, Hutchinson e Wellington (2009). O software está desenvolvido
na Internet em um servidor centralizado, em Cloudy Computing (Computação em Nuvem) da
empresa Jelastic (Quadro 38).
Quadro 38 - Requisitos tecnológicos para o desenvolvimento do jogo de empresas
Recurso Descrição Referências
Diagramas Elaborado através de UML (Unified Molelling
Language).
Booch, Rumbaugh e Jacobson
(2005)
Projeto de Banco de
Dados
Utilizada Análise Relacional e Diagramas de
Entidade-Relacionamento. Elmasri e Navathe (2011)
Banco de Dados Sistema Gerenciador de Banco de Dados
PostgreSQL. www.postgresql.org
Padrão de
Desenvolvimento
Para auxiliar o desenvolvimento foi utilizado o
Padrão MVC (Model-View-Control). Pressman (2011)
Linguagem de
Programação Linguagem Java com biblioteca Prime Faces. Deitel e Deitel (2010)
Framework para
Desenvolvmento
Como ambiente de Desenvolvimento foi utilizado
o software Netbeans 7.2. www.netbeans.org
Ambiente de
Hospedagem
Utilizado recursos de Cloudy Computing no
espaço com o domínio
www.jelasticlw.com/EnterSim.
www.jelastic.com
Fonte: Elaborado pelo Autor
105
A análise do software foi elaborada conforme os requisitos definidos conforme
Pressman (2011), que aborda sobre engenharia de software: os diagramas foram elaborados
através de UML (BOOCH; RAMBAUGH; JACOBSON, 2005); o banco de dados relacional
foi projetado na ferramenta Power Architect 1.0 e os dados foram armazenados no sistema
gerenciador de banco de dados PostgreSQL.
A construção do jogo de empresas ENTERSIM foi implementado em Linguagem
de Programação Java com a interface baseada na biblioteca Primefaces e o ambiente de
desenvolvimento utilizado foi NetBeans 7.2. As ferramentas utilizadas durante o processo de
desenvolvimento são software livre. Após o desenvolvimento foi contratado um espaço virtual
no servidor Jelastic para disponibilização do jogo de empresas ENTERSIM, com recursos de
banco de dados PostgreSQL e o servidor de aplicação Glassfish.
4.2. MODELO DE SIMULAÇÃO
O modelo de simulação elaborado no jogo de empresas ENTERSIM segue os
princípios defendidos por Lean et al (2006) e Yarsacan (2010). O modelo de simulação permite
experimentos em uma situação fictícia e são utilizados para a formação de pessoas para
melhorar o processo de tomada de decisão em ambientes complexos e dinâmicos, com o
objetivo de ganhar experiência para atuar no mercado de trabalho.
A elaboração da apuração dos valores relacionados aos custos logísticos propostas
no simulador do jogo de empresas da tese são: Receita Bruta (1), Custo de Aquisição de
Matéria-Prima (2), Custo Logístico de Abastecimento (3), Valor do Estoque de Matéria-Prima
(4), Custo de Mão de Obra (5), Custo Fixo de Produção (6), Custo de Locação de Instalação
(7), Custo Logístico de Distribuição (8) e o Valor do Estoque de Produto Acabado (9). Os
índices, conjuntos e parâmetros utilizados nas fórmulas foram descritos nos quadros 33, 34 e
35.
𝑇𝑅𝑒𝑐𝑖 =∑(𝑅𝑒𝑐𝑡𝑝) ∀ 𝑝 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (1)
𝐶𝑇𝑎𝑞𝑖 =∑(𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (2)
106
𝐶𝑇𝑎𝑏𝑖 =∑(𝐶𝐿𝑎𝑏𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (3)
𝑇𝐸𝑚𝑝𝑖 =∑(𝑉𝐸𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (4)
𝐶𝑇𝑚𝑜𝑖 =∑(𝐶𝑃𝑚𝑜𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (5)
𝐶𝑇𝑓𝑥𝑖 =∑(𝐶𝑃𝑓𝑥𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (6)
𝐶𝑇𝑙𝑐𝑖 =∑(𝑉𝑙𝑚2𝑐 ∗ 1500) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (7)
𝐶𝑇𝑑𝑠𝑖 =∑(𝐶𝐿𝑑𝑠𝑝)∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (8)
𝑇𝐸𝑝𝑎𝑖 =∑(𝑉𝐹𝑝𝑎𝑝) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (9)
O valor da receita de cada produto (10) foi calculado pela quantidade distribuída no
faturamento por cliente, modal e dia multiplicado pelo preço de venda dos produtos. Os valores
referentes ao processo de abastecimento são o custo de aquisição de matéria-prima e o custo
logístico de abastecimento. O custo de aquisição de matéria-prima foi determinado pela
quantidade oferecida pelo fornecedor em um determinado dia e modal multiplicado pelo valor
unitário do fornecedor para a matéria-prima (11). O custo logístico de abastecimento de cada
matéria-prima (12) foi calculado pela quantidade de matéria-prima adquirida de um fornecedor
somada ao valor do imposto do local do fornecedor, mais o valor da multiplicação da distância
e custo por km rodado e adicionada a taxa de embarque de cada carga calculada pelo modal
escolhido.
𝑅𝑒𝑐𝑡𝑝 =∑∑∑(𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚 ∗ 𝑃𝑟𝑐𝑣𝑝)
𝑚𝑑𝑐
∀ 𝑝 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (10)
𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡 = ∑ ∑ ∑ (𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 ∗ 𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)𝑚𝑑𝑐 (11)
107
𝐶𝐿𝑎𝑏𝑡 = ∑(∑∑∑𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐
∗ ((𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡 ∗ 𝐼𝑐𝑚𝑠𝑐) + ((𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚 ∗ 𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚)
(𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚))
+ (𝑇𝑥𝑒𝑚𝑡 ∗ (𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚)))) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)
(12)
Os custos logísticos de planta são calculados pelo custo de mão de obra (13) e custo
fixo (14) através do valor determinado para cada dia e unidade de produção. E, ainda, o custo
de locação de instalações (15) foi calculado pela área determinada para a instalação fabril e o
valor do metro quadrado no local (cidade) escolhido. O custo logístico de distribuição de
produtos acabados de cada cliente (16) foi calculado pela quantidade de produto acabado em
cada pedido multiplicado pelos valores das cargas gerados pela distância e custo por km rodado
mais a taxa de embarque somados ao valor do imposto do local de entrega.
𝐶𝑃𝑚𝑜𝑢 =∑(𝐶𝑀𝑜𝑑𝑢) ∀ 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑), 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (13)
𝐶𝑃𝑓𝑥𝑢 =∑(𝐶𝐹𝑖𝑥𝑢) ∀ 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑), 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (14)
𝐶𝑇𝑙𝑐𝑖 =∑(𝑉𝑙𝑚2𝑐 ∗ 1500) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (15)
𝐶𝐿𝑑𝑠𝑝 =∑(((∑ ∑ ∑ 𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐
𝑄𝑙𝑝𝑟𝑝∗𝑉𝑙𝑝𝑟𝑝𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚
) ∗ (𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚 ∗ 𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚))
+ (∑ ∑ ∑ 𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐
𝑄𝑙𝑝𝑟𝑝∗𝑉𝑙𝑝𝑟𝑝
𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚∗ 𝑇𝑥𝑒𝑚𝑚)) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝)
(16)
Os valores referentes ao custo do inventário referem-se ao estoque de matéria-prima
e produtos acabados. O estoque de matéria-prima (20) foi calculado pelos valores do estoque
inicial (17) com a quantidade multiplicada pelo valor médio de cada matéria-prima, pelo valor
médio das aquisições (18) e pelo consumo de matéria-prima no processo de produção (19). O
108
estoque de produto (21) foi calculado pelo estoque final de produto acabado pelo preço de
venda.
𝑉𝐼𝑚𝑝𝑡 = (𝐸𝑖𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝑉𝑚𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (17)
𝑉𝑀𝑚𝑝𝑡 = ((𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡 + 𝑉𝐼𝑚𝑝𝑡)/(𝐸𝑖𝑚𝑝𝑡 +∑∑∑𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐
)) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (18)
𝑉𝐶𝑚𝑝𝑡 =∑(𝐶𝑜𝑛𝑠𝑑𝑡 ∗ 𝑉𝑀𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑) (19)
𝑉𝐸𝑚𝑝𝑡 = (𝑉𝐼𝑚𝑝𝑡 + 𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡 − 𝑉𝐶𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (20)
𝑉𝐹𝑝𝑎𝑝 = (𝐸𝐹𝑝𝑎𝑝 ∗ 𝑃𝑟𝑐𝑣𝑝 ) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (21)
O modelo implementado no jogo de empresas para simular a tomada de decisão em
processos logísticos está apresentado na figura 11.
Figura 11 - Modelo de simulação implementado no jogo de empresas
Fonte: Elaborado pelo Autor
109
Modelo de simulação desenvolvidos para áreas de logísticas já haviam sido
utilizados nos estudos de Sparling (2002) e Feng e Ma (2009). Deling et al (2010) e Thiers e
Mcginnis (2011) abordam que o uso de modelos de otimização pode contribuir para gerar
melhores resultados na simulação de um cenário. A seguir será apresentado o modelo de
otimização elaborado para utilização paralela ao jogo de empresas ENTRESIM.
4.3. MODELO DE OTIMIZAÇÃO
Os modelos de otimização podem auxiliar na tomada de decisão para encontrar a
melhor alternativa, através de modelos quantitativos que examinam todas as combinações e
demonstram qual é a melhor (VICENZ; ORTIZ; GUARCH, 1997, DELING et al (2010). No
jogo de empresas construído para esta pesquisa, o modelo de otimização foi elaborado para
determinar qual capital brasileira apresentará os menores custo a partir de um cenário simulado.
A seguir são apresentadas as fórmulas desenvolvidas para o modelo de otimização
desta pesquisa. O modelo de otimização foi implementado na linguagem Python com a
utilização da biblioteca Gurobi. A construção do modelo de otimização iniciou-se pelo processo
logístico de planta, no qual foi determinado a quantidade de produto a ser produzida no dia e
por unidade de produção. No processo de otimização foram consideradas a fórmula objetivo
(22) e as restrições de demanda (23), de pedidos (24), da entrega (25), da produção diária por
produto (26) e unidade (27), da quantidade de produto por unidade de produção (28) e da
quantidade de horas de produção no turno (29).
𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢 = 𝑀𝑖𝑛 ∑ ∑ ∑ ∑ (𝐶𝑠𝑚𝑝𝑝 + (𝐶𝑚𝑜𝑑𝑢
𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢∗ 𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢) + (
𝐶𝑓𝑖𝑥𝑢
𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢∗ 𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢))𝑢𝑑𝑐𝑝
(22)
∑ ∑∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑢𝑑𝑐
≥ 𝐷𝑚𝑛𝑑𝑝 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (23)
∑ ∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑢𝑑
≥ 𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐) (24)
𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢 ≥ 𝑃𝑟𝑑𝑐𝑝𝑐𝑑𝑢 ∗ 𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑), 𝑢
∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (25)
∑ ∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑢𝑐
≥ ∑(𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢 ∗ 𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑)
𝑝
(26)
110
∑ ∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑝𝑐
≥ ∑(𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢 ∗ 𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑)
𝑢
(27)
∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑐
≥ (𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢 ∗ 𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑), 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢) (28)
∑ ∑𝐶𝑇𝑃𝑙𝑛𝑡𝑝𝑐𝑑𝑢𝑝𝑐
𝑥 (1
𝑄𝑡ℎ𝑟𝑝𝑢) ≤ 𝐻𝑟𝑡𝑟𝑢 ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑)
(29)
Ao final a rotina de otimização do processo logístico de planta resultou na
necessidade de matéria-prima e dos dias que os pedidos dos clientes poderiam ser entregues.
Desta forma, o modelo de otimização para o processo logístico de abastecimento foi elaborado
através da função objetivo (30), da variável de controle do estoque de matéria-prima (31) e das
restrições de necessidade da matéria-prima (32), do nível de segurança (33), da disponibilidade
do modal de transporte (34) e da oferta pelo fornecedor (35). O modelo do processo logístico
de distribuição foi elaborado com a fórmula objetivo (36), com as restrições de demanda (37),
de quantidade de produtos por dia e cidade do cliente (38) e disponibilidade do modal de
transporte (39).
𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 =
𝑀𝑖𝑛 ∑ ∑
𝑐
∑∑
(
𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡 + (𝑉𝑙𝑢𝑛𝑐𝑡 ∗ 𝐼𝑐𝑚𝑠𝑐) + (
(𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚 ∗ 𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚)
(𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗ 𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚))
𝑚𝑑𝑡
+(𝑇𝑥𝑒𝑚𝑚
(𝑄𝑙𝑚𝑝𝑡 ∗𝑉𝑙𝑚𝑝𝑡𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚
))
)
(30)
𝐼𝑛𝑣𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 = 𝐸𝑓𝑚𝑝𝑑𝑡 + 𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑 − 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑑𝑡 (31)
∑ ∑∑𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐
≥ 𝑁𝑒𝑐𝑠𝑡 ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡) (32)
𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 ≤ 𝐴𝑐𝑒𝑠𝑐𝑚 ∗ 𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑 ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑),𝑚∈ 𝑀𝑜𝑑𝑒(𝑚)
(33)
𝐼𝑛𝑣𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 ≥ 𝑁𝑣𝑚𝑝𝑡 ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑),𝑚 ∈ 𝑀𝑜𝑑𝑒(𝑚) (34)
∑𝐶𝑇𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑𝑚 ≤ 𝐴𝑏𝑠𝑡𝑡𝑐𝑑 ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑)
𝑚
(35)
111
𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚 = 𝑀𝑖𝑛 ∑ ∑ 𝑐 ∑ ∑ (((𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑
𝑄𝑙𝑝𝑟𝑝∗𝑉𝑙𝑝𝑟𝑝
𝐶𝑎𝑝𝑐𝑚) ∗
(𝐷𝑖𝑠𝑡𝑐𝑚∗𝐶𝑠𝑘𝑚𝑚)
𝑄𝑡𝑝𝑑𝑐𝑝))𝑚𝑑𝑝 (36)
∑ ∑∑𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚𝑚𝑑𝑐
≥ 𝐷𝑚𝑛𝑑𝑝 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝) (37)
∑𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚𝑚
≥ 𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑) (38)
𝐶𝑇𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑𝑚 ≤ 𝐴𝑐𝑒𝑠𝑐𝑚 ∗ 𝐷𝑠𝑡𝑟𝑝𝑐𝑑 ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝), 𝑐 ∈ 𝐶𝑖𝑡𝑦(𝑐), 𝑑 ∈ 𝐷𝑖𝑎𝑠(𝑑),𝑚
∈ 𝑀𝑜𝑑𝑒(𝑚) (39)
No modelo de otimização construído utilizou-se os indicadores de custo nas
fórmulas objetivo e os indicadores de eficiência e responsividade serviram para a elaboração
das variáveis de controle e das restrições. Na figura 12 está representada a implementação do
modelo de otimização.
Figura 12 - Modelo de otimização implementado
Fonte: Elaborado pelo Autor
112
Após a execução dos modelos de otimização para cada processo logístico, os
resultados foram aplicados no modelo de simulação e os custos logísticos de planta,
abastecimento e distribuição foram calculados e descritos no item 4.2.
Os resultados da aplicação dos modelos de simulação e otimização para cada capital
são apresentados na Tabela 1.
Tabela 1 - Resultados do modelo de otimização
Cidade
Custo
Logístico
Planta
Custo
Logístico
Abastecimento
Custo
Logístico
Distribuição
Custo
Logístico
Total
Receita %
POA 19.500,00 26.801,00 58.504,00 104.805,00 988.250,00 10,61%
FLO 18.000,00 25.748,00 53.616,00 97.364,00 1.010.400,00 9,64%
CTB 24.000,00 27.218,00 50.305,00 101.523,00 989.550,00 10,26%
SPO 27.000,00 26.611,00 47.414,00 101.025,00 824.400,00 12,25%
RJN 27.000,00 25.831,00 50.016,00 102.847,00 962.000,00 10,69%
VIT 19.500,00 24.728,00 48.884,00 93.112,00 1.027.000,00 9,07%
BHO 19.500,00 28.596,00 51.984,00 100.080,00 943.800,00 10,60%
CGR 15.000,00 30.414,00 61.030,00 106.444,00 1.032.650,00 10,31%
CUI 15.000,00 29.894,00 69.496,00 114.390,00 1.029.850,00 11,11%
BRA 31.500,00 24.896,00 59.192,00 115.588,00 1.013.150,00 11,41%
GOI 15.000,00 24.611,00 59.297,00 98.908,00 1.031.950,00 9,58%
SLV 18.000,00 23.461,00 61.497,00 102.958,00 967.950,00 10,64%
ARA 15.000,00 25.300,00 64.356,00 104.656,00 1.034.275,00 10,12%
MAC 15.000,00 22.549,00 64.658,00 102.207,00 1.030.975,00 9,91%
REC 21.000,00 22.309,00 64.129,00 107.438,00 998.650,00 10,76%
JPE 15.000,00 24.173,00 64.674,00 103.847,00 1.028.675,00 10,10%
NAT 18.000,00 21.437,00 65.500,00 104.937,00 1.027.700,00 10,21%
FOR 16.500,00 22.209,00 65.865,00 104.574,00 1.001.250,00 10,44%
TRS 16.500,00 25.479,00 65.663,00 107.642,00 1.030.975,00 10,44%
SLU 16.500,00 21.590,00 68.272,00 106.362,00 1.011.150,00 10,52%
PAL 15.000,00 27.291,00 68.683,00 110.974,00 1.037.875,00 10,69%
BEL 15.000,00 24.834,00 70.991,00 110.825,00 1.006.200,00 11,01%
MAN 15.000,00 31.110,00 75.119,00 121.229,00 1.027.325,00 11,80%
MCP 13.500,00 26.283,00 79.796,00 119.579,00 1.039.275,00 11,51%
BOA 13.500,00 33.972,00 76.301,00 123.773,00 1.039.275,00 11,91%
PVL 15.000,00 36.400,00 75.648,00 127.048,00 1.035.875,00 12,26%
RBR 18.000,00 33.225,00 74.363,00 125.588,00 1.038.575,00 12,09%
Fonte: Elaborado pelo Autor
O modelo de otimização aplicado com os dados simulados para aplicação do jogo
de empresas ENTERSIM, geraram os menores custos logísticos para a capital Vitória. A seguir
são apresentadas as opções para a tomada de decisão no jogo de empresas.
113
4.4. TOMADA DE DECISÃO NOS PROCESSOS LOGÍSTICOS NO JOGO DE
EMPRESAS “ENTERSIM”
O processo de tomada de decisão em logística, que envolvem o abastecimento,
planta, distribuição e influenciam no inventário e gerado por dados dos produtos, dos clientes,
das áreas geográficas e dos canais de distribuição. Segundo Harrington, Lambert e Sterling
(1992), o uso de simulação pode auxiliar nas decisões estratégicas e táticas para melhorar o
desempenho financeiro.
Com base nos estudos propostos por Lambert e Sharma (1990), Christopher (1999)
e Faria e Costa (2010), são apresentadas as decisões logísticas que foram implementadas no
jogo de empresas ENTERSIM (quadro 39).
Na implementação da organização do processo de tomada de decisão no jogo de
empresas ENTERSIM, utilizou-se a Metodologia GRAI conforme os estudos elaborados por
Doumeingts (1984), Poler, Lario e Dougmeingts (2002) e Hernandez et al (2009).
Quadro 39 - Decisões logísticas proposta no jogo de empresas baseado em simulação
Processo
Logístico Decisão Descrição
Abastecimento
Seleção de Fornecedores O aluno poderá escolher três fornecedores para aquisição de
matéria-prima.
Modais de Transporte O aluno deverá selecionar um modal (rodoviário, ferroviário,
aeroviário ou marítimo) para o transporte da matéria-prima.
Lotes para Aquisição de
Matéria-Prima
Serão apresentadas as quantidades (lotes) ofertadas pelos
fornecedores selecionados. Há a possibilidade de consulta dos
estoques de matéria-prima.
Planta
Localização da Planta
Fabril
O aluno deverá escolher a localização da planta fabril entre as
27 capitais dos estados brasileiros. A capital escolhida terá sua
receita ignorada no cálculo dos indicadores.
Quadro de Produção O aluno poderá definir o produto vinculado a cada unidade de
produção no dia útil.
Distribuição
Tipos de Fretes O aluno poderá optar pelo tipo CIF e FOB para entrega dos
pedidos em cada capital.
Modais de Transporte
O aluno deverá selecionar um modal (rodoviário, ferroviário,
aeroviário ou marítimo) para o transporte dos produtos
acabados.
Faturamento dos Pedidos O aluno definirá o dia de saída para entrega dos pedidos, com
a respectiva baixa no estoque de produtos acabados.
Inventário
Estoque de Matéria-
Prima
O aluno poderá consultar como estão os níveis de estoque de
cada matéria-prima (entradas e saídas) diariamente.
Estoque de Produto
Acabado
O aluno poderá consultar como estão os níveis de estoque de
cada produto (entradas e saídas) diariamente.
Fonte: Elaborado pelo Autor
114
Na figura 13 destaca-se a tela de entrada do jogo desenvolvido com as decisões
logísticas organizadas por processo nas colunas e por nível hierárquico nas linhas. A
metodologia GRAI sugere ainda que os eventos sejam organizados por período, o que não foi
implementado nesta versão.
Figura 13 - Decisões logísticas proposta no jogo de empresas baseado em simulação
Fonte: Acervo do Autor
O aluno, após acessar o jogo de empresas pelo login e realizar a leitura das
instruções no jogo (Apêndice II), deverá acessar a opção Localização das Instalações. Neste
momento será apresentado um mapa do território brasileiro com as 27 capitais como opções
para seleção da instalação da unidade fabril para simulação, conforme figura 14.
Figura 14 - Tela para localização da planta fabril
Fonte: Acervo do Autor
115
Ao clicar no link localizado na sigla de cada capital, serão visualizados o valor do
metro quadrado (m2) para locação e as informações sobre as distâncias em quilômetros,
quantidade de dias para entrega e a alíquota de imposto para cada capital em cada modal de
transporte selecionado no menu superior (figura 15).
Figura 15 - Tela com detalhes da localização da planta fabril
Fonte: Acervo do Autor
Ao confirmar a escolha da cidade da localização da planta fabril será calculado o
custo de locação da instalação no processo logísticos de planta. A cidade escolhida será
utilizada como ponto de destino para abastecimento de matéria-prima e de origem para a
distribuição dos pedidos.
O processo de tomada de decisão no processo logístico de abastecimento ocorre em
três fases para cada matéria-prima (tecido, linha e acessórios) nos níveis hierárquicos. No nível
estratégico (figura 16), o aluno deverá escolher três fornecedores entre os disponíveis. Após
selecionar os fornecedores, o aluno deverá escolher o modal de transporte para cada um, no
nível tático (figura 17).
Ao final, serão visualizados os lotes disponíveis para aquisição em cada dia (figura
18). Ao clicar no lote será calculado o custo logístico de abastecimento e será realizada a
atualização do estoque da matéria-prima adquirida. Nesta tela, permanecem disponíveis a
consulta de estoque de matéria-prima (figura 19) e uma opção para consultar todas as aquisições
de matéria-prima realizada.
116
Figura 16 - Tela de seleção de fornecedores
Fonte: Acervo do Autor
Figura 17 - Tela de seleção de modal de transporte para abastecimento
Fonte: Acervo do Autor
Figura 18 - Tela de seleção dos lotes de matéria-prima para abastecimento
Fonte: Acervo do Autor
Figura 19 - Tela de consulta ao estoque de matéria-prima
Fonte: Acervo do Autor
117
No processo logístico de distribuição, o aluno também realizará três etapas
conforme o nível hierárquico da decisão. Na tela de seleção de tipo de frete no nível estratégico
(figura 20) estarão disponíveis as opções de CIF e FOB para cada pedido que será entregue. No
nível tático, o aluno deverá optar pelo modal de transporte disponível para a distribuição (figura
21).
Figura 20 - Tela de seleção de tipo de frete para distribuição
Fonte: Acervo do Autor
Figura 21 - Tela para seleção do modal de transporte para distribuição
Fonte: Acervo do Autor
118
Figura 22 - Tela para faturamento - entrega do pedido
Fonte: Acervo do Autor
Ao final, o aluno definirá o dia da entrega (figura 22), realizando a operação de
faturamento, que gerará o custo logístico de distribuição e será atualizado o estoque de produto
acabado conforme figura 23 e os pedidos distribuídos conforme figura 24.
Figura 23 - Tela de consulta dos pedidos
Fonte: Acervo do Autor
119
Figura 24 - Tela de Consulta ao Estoque de Produtos Acabados
Fonte: Acervo do Autor
O aluno pode consultar a cada decisão, seja no processo de abastecimento ou de
distribuição, os custos gerados e os indicadores de desempenho conforme apresentado na figura
25.
Ao analisar os valores, qualquer tomada de decisão pode ser alterada ou excluída,
recalculando os custos e indicadores de desempenho do jogo, demonstrando, assim, a
interatividade no processo de tomada de decisão.
Figura 25 - Tela de Indicadores de Desempenhos
Fonte: Acervo do Autor
120
Os valores referentes aos indicadores foram calculados conforme as fórmulas
demonstradas no quadro 40, com os valores referentes aos custos envolvidos nos processos
logísticos, as despesas, os valores do inventário do estoque e da receita bruta. No quadro 41 são
apresentados os cálculos dos indicadores de desempenho classificados por processo logísticos
(FARIA; COSTA, 2010), fator-chave (BALLOU, 2011) e atributo (FARIA; COSTA; 2010,
CHOPRA; MEINDL, 2011).
Quadro 40 - Demonstrativo de resultado no jogo de empresas
Item Fórmula
Receita bruta no período i 𝑇𝑅𝑒𝑐𝑖 =∑(𝑅𝑒𝑐𝑡𝑝) ∀ 𝑝 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝)
Custo de aquisição de
matérias-primas no período i 𝐶𝑇𝑎𝑞𝑖 =∑(𝐶𝐴𝑞𝑠𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)
Custo logístico de
abastecimento no período i 𝐶𝑇𝑎𝑏𝑖 =∑(𝐶𝐿𝑎𝑏𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)
Valor de estoque de matéria-
prima no período i 𝑇𝐸𝑚𝑝𝑖 =∑(𝑉𝐸𝑚𝑝𝑡) ∀ 𝑡 ∈ 𝑀𝑡𝑝𝑟(𝑡)
Custo de mão-de-obra no
período i 𝐶𝑇𝑚𝑜𝑖 =∑(𝐶𝑃𝑚𝑜𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢)
Custo fixo no período i 𝐶𝑇𝑓𝑥𝑖 =∑(𝐶𝑃𝑓𝑥𝑢) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢)
Custo logístico de locação de
instalação no período i 𝐶𝑇𝑙𝑐𝑖 =∑(𝑉𝑙𝑚2𝑐 ∗ 200) ∀ 𝑢 ∈ 𝑈𝑛𝑖𝑑(𝑢)
Custo logístico de
abastecimento no período i 𝐶𝑇𝑑𝑠𝑖 =∑(𝐶𝐿𝑑𝑠𝑝) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝)
Valor de estoque de produto
acabado no período i 𝑇𝐸𝑝𝑎𝑖 =∑(𝑉𝐹𝑝𝑎𝑝) ∀ 𝑝 ∈ 𝑃𝑟𝑜𝑑(𝑝)
Fonte: Elaborado pelo Autor
Quadro 41 - Indicadores de desempenho no jogo de empresas.
Processo
Logístico Fator-Chave Atributo Indicador Unidade
Abastecimento
Instalação Eficiência Nível de Ocupação MP %
Estoque Eficiência Eficiência. Estoque de MP %
Transporte
Custo Custo Logístico de Abastecimento % da receita
Custo Custo de Aquisição de Matéria-
prima % da receita
Responsividade Tempo de Entrega dias
Planta Instalação Custo Custo de Locação % da receita
Distribuição
Instalação Eficiência Nível de Ocupação PA %
Custo Canal de Distribuição % da receita
Estoque Eficiência Eficiência. Estoque de PA %
Transporte
Custo Custo Logístico de Distribuição % da receita
Responsividade Tempo de Entrega dias
Eficiência Pedidos pedidos
Fonte: Elaborado pelo Autor
No jogo de empresas ENTERSIM, foi desenvolvida uma rotina para ajustar o
quadro de produção por dia e unidade de produção (figura 26). Ao alterar um determinado
121
produtos, são automaticamente atualizados os estoques de produtos acabados e a necessidade
de entrada no estoque de matéria-prima. Na figura 27, pode-se visualizar os valores da produção
conforme o quadro de produção atual.
Figura 26 - Tela de Ajuste no Quadro de Produção
Fonte: Acervo do Autor
Figura 27 - Tela de Consulta da Produção
Fonte: Acervo do Autor
122
Ao relatar as opções disponíveis para os alunos no jogo de empresas baseado em
simulação ENTERSIM, apresenta-se a análise dos dados coletados através dos instrumentos de
pesquisa aplicados nas fases pré-jogo e pós-jogo relacionado com os resultados do desempenho
obtido pelos participantes.
123
5. APLICAÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS “ENTERSIM” COMO ESTRATÉGIA
DE ENSINO: ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS CONSTRUTOS DO MODELO
PROPOSTO
Neste capítulo apresenta-se a análise dos dados coletados na pesquisa de campo.
Inicialmente foram analisados a relação dos estilos de aprendizagem no desempenho do aluno
no jogo de empresas baseado em simulação e depois com a experiência discente, utilizando a
estatística descritiva e análise de variância. Em seguida foram analisados os dados da percepção
dos alunos sobre os fatores facilitadores do aprendizado e na qualidade do ambiente virtual, a
partir do desempenho do aluno, com a utilização da estatística descritiva, análise fatorial e
análise de variância.
5.1. ESTILOS DE APRENDIZAGEM E O DESEMPENHO NO JOGO DE
EMPRESAS BASEADO EM SIMULAÇÃO
Na análise descritiva dos dados coletados, considerando 122 participantes no
experimento, a média de resultado (percentual relativo ao resultado otimizado) dos alunos na
aplicação do jogo de empresa baseado em simulação resultou em 78,94%. Em relação ao
desempenho apresentado, os estilos de aprendizagem, dentro dos grupos nos eixos definidos
por Felder e Silvermann (1988), pode-se destacar que: os alunos considerados verbais no eixo
de entrada e intuitivos no eixo de percepção com 73,46% e 73,01%, respectivamente, obtiveram
menor desempenho (Figura 28).
Figura 28 – Desempenho dos alunos nos estilos de aprendizagem
Fonte: Dados da Pesquisa
79,98% 79,53%
75,14%
79,79% 78,96%
73,46%
81,98%80,46%
73,01%
79,82% 79,39%
75,62%
68,00%70,00%72,00%74,00%76,00%78,00%80,00%82,00%84,00%
Ati
vo
Am
bas
pre
ferê
nci
as
Ref
lexi
vo
Sen
sori
al
Am
bas
pre
ferê
nci
as
Intu
itiv
o
Vis
ual
Am
bas
pre
ferê
nci
as
Ver
bal
Seq
uen
cial
Am
bas
pre
ferê
nci
as
Glo
bal
Processamento Percepção Entrada Global
Desempenho Médio
124
Na figura 26 pode-se avaliar, também, que os melhores desempenhos foram obtidos
alunos com estilo Visual (81,98%). O estilo Visual, no eixo de processamento do modelo de
Felder e Silvermann (1988), obteve melhor desempenho no estudo realizado por Bouzada
(2013), utilizando a ferramenta VARK. Entre os piores desempenhos, estão o tipo Verbal do
eixo de entrada com 73,01% e Intuitivo do eixo de percepção com 73,46%.
Tabela 2 - Estilos da aprendizagem e o desempenho no jogo de empresas baseado em simulação
Eixo Tipo Quantidade Percentual p-value
Processamento
Ativo 55 79,98%
0,127 Ambas Preferências 45 79,53%
Reflexivo 22 75,14%
Percepção
Sensorial 84 79,79%
0,023* Ambas Preferências 25 78,96%
Intuitivo 13 73,46%
Entrada
Visual 50 81,98%
0,002* Ambas Preferências 37 80,46%
Verbal 35 73,01%
Organização
Sequencial 57 79,82%
0,265 Ambas Preferências 44 79,39%
Global 21 75,62%
Fonte: Dados da Pesquisa
A análise entre os estilos definidos por Felder e Silvermann (1988) nos eixos de
processamento, percepção, entrada e organização foi realizada através de análise de variância.
Os resultados são apresentados na tabela 2 (coluna p-value). No processo de análise foi
considerada o tipo ANOVA 1-way e buscou-se identificar a existência de diferença significativa
(p<0,05) entre os grupos de respondentes.
Os resultados dos valores p-value, que constam na tabela 1, demonstram que não
houve diferença significante nos eixos de processamento e de organização e houve diferença
nos eixos de percepção e entrada, quando avaliados na aplicação do jogo de empresas baseado
em simulação. No eixo de processamento, a diferença entre o tipo ativo e ambas as preferências
foi menor que 1% e o p-value gerado foi de 0,127. O resultado dos alunos classificados como
reflexivo, obtiveram um desempenho menor, acima de 4%, porém não sendo significante. No
eixo de percepção, os resultados apresentaram diferenças significantes (p=0,023), com
diferença de 6,5% entre os tipos sensorial e intuitivo. Neste eixo, os alunos classificados como
ambas preferências colocaram-se entre os tipos sensorial e intuitivos com tendência para
resultados mais próximos aos sensoriais. O eixo de entrada apresentou-se com o tipo visual com
melhor desempenho (81,98%) e os alunos classificados como ambas preferências com valor
125
próximo em 80,46%. Desta forma, com o resultado do p-value em 0,002 considera-se que houve
diferença significativa com o valor de 73,01% alcançado pelo tipo verbal. No eixo de
organização, o tipo sequencial com melhor desempenho (79,82%) e os alunos classificados
como ambas preferências com valor próximo em 79,39%. Entretanto, com o resultado do p-
value em 0,265 considera-se que não houve diferença significativa com o valor de 75,62%
alcançado pelo tipo global.
Na figura 29 são apresentados, em forma de gráfico, os resultados do processo de
análise de variância do desempenho de cada eixo dos estilos de aprendizagem utilizados nesta
pesquisa.
Figura 29 - ANOVA dos estilos de aprendizagem com o desempenho no jogo de empresas baseado
em simulação
Fonte: Dados da Pesquisa
Nos resultados apresentados na tabela 2 e na figura 27, pode-se considerar que os
estilos de aprendizagem influenciaram significativamente no desempenho dos alunos na
aplicação do jogo de empresas baseado em simulação. Esta pesquisa resultou em conclusões
diferentes aos estudos apresentados por: Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), que utilizou o
instrumento criado por Felder e Soloman (1991); Freitas et al (2012) que utilizou os estilos
126
definidos de Kolb (1984); e Bouzada (2013) que utilizou o estilo VARK criado por Flemming
e Mills (1992). Desta forma, pode-se aceitar as hipóteses H1a (eixo de processamento) e H1d
(eixo de organização) e rejeitar as hipóteses H1b (eixo de percepção, H1c (eixo de entrada).
5.2. EXPERIÊNCIA DISCENTE E O DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESAS
BASEADO EM SIMULAÇÃO
A experiência discente nesta pesquisa está composta pelas variáveis de
características pessoais (gênero e idade), pedagógicas (curso e fase) e profissionais (área de
trabalho, além da experiência com jogos de empresas.
Os resultados coletados nesta pesquisa (Figura 30) demonstram que os melhores
resultados (acima de 80%) foram obtidos por alunos que cursam a sétima fase, que trabalham
fora da área de gestão ou trabalham na área de logística e utilizou jogos de empresas em outras
disciplinas ou cursou disciplinas de jogos de empresas.
Figura 30 - Experiência discente e desempenho no jogo de empresas baseado em simulação
Fonte: Dados da Pesquisa
78,38%
79,58%79,42%
77,26%77,87%
80,08%
79,75%
77,69%
78,72%
73,42%
80,41%
78,79%
80,27%
77,73%
80,10%
80,58%
68,00%
70,00%
72,00%
74,00%
76,00%
78,00%
80,00%
82,00%
Fem
inin
o
Mas
culin
o
AD
M
CEX 4 7
18
-20
21
-24
24
-..
Não
Tra
bal
ha
Trab
alh
a fo
ra d
a ár
ea
de
gest
ão
Trab
alh
a n
a ár
ea d
e g
estã
o
Trab
alh
a n
a ár
ea d
e lo
gíst
ica
Nu
nca
Uti
lize
i Jo
gos
de
Emp
resa
s
Uti
lizei
Jo
gos
de
Emp
resa
s e
m o
utr
asd
isci
plin
as
Já c
urs
ei d
isci
plin
as d
e jo
gos
de
emp
resa
s
Gênero Curso Fase Faixa de Idade Experiência Profissional Experiência comJogos
Desempenho Médio
127
Os piores resultados foram obtidos pelos alunos do curso CEX (Administração –
Habilitação Comércio Exterior), os que não trabalham e também que nunca utilizaram jogos de
empresas. A análise das diferenças entre cada uma das variáveis foi realizada através da análise
de variância (ANOVA) e são apresentadas na tabela 3. Nas variáveis gênero, fase e experiência
com jogos não houve diferença significativa.
Na variável faixa de idade, o p-value é inferior a 0,05, sendo 0,036. Desta forma,
considera-se que houve uma diferença significativa nos resultados dos alunos e, portanto, a
faixa de idade influencia no desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação.
Tabela 3 - Experiência discente e o desempenho no jogo de empresas baseado em simulação
Categoria Tipo Quantidad
e Desempenho p-value
Gênero Feminino 65 78,38%
0,768 Masculino 57 79,58%
Curso ADM 95 79,42%
0,787 CEX 27 77,26%
Fase 4 63 77,87%
0,604 7 59 80,08%
Faixa de
Idade
18-20 65 79,75%
0,036* 21-24 39 77,69%
24-.. 18 78,72%
Experiência
Profissional
Não trabalha 12 73,42%
0,335
Trabalha fora da área de gestão 41 80,41%
Trabalha na área de gestão 58 78,79%
Trabalha na área de logística 11 80,27%
Experiência
com Jogos
Nunca Utilizei Jogos de Empresas 62 77,73%
Utilizei Jogos de Empresas em outras disciplinas 48 80,10% 0,382
Já cursei disciplinas de jogos de empresas 12 80,58%
Fonte: Dados da Pesquisa
* nível de significância a 5%
** nível de significância a 10%
Ao analisar os resultados, rejeitar pode-se aceitar as hipóteses H2a, H2b, H2c, H2e
e H2f, referentes a não haver diferença significante com nível de 5% nas variáveis curso,
gênero, fase do curso, experiência profissional e experiência anterior com jogos de empresas.
No estudo apresentado por Towler, Lean e Moizer (2008) foi rejeitada a hipótese relacionada
ao gênero e aceita a hipótese de igualdade entre fase do curso e experiência anterior com jogos
de empresas. No estudo de Adobor e Daneshfar (2006), estas variáveis também não
apresentaram diferenças significativas.
Na figura 31 são apresentados os resultados da técnica de análise de variância da
experiência discente relacionado ao resultado do aluno no jogo de empresas.
128
Figura 31 - ANOVA das variáveis de experiência discente e o desempenho do aluno no jogo de
empresas baseado em simulação
Fonte: Dados da Pesquisa
Ao analisar a variável faixa de idade, nesta pesquisa a hipótese H2d foi rejeitada e
coincidiu com os resultados de Towler, Lean e Moizer (2008) foi a faixa de idade. No estudo
apresentado por Adobor e Daneshfar (2006) também não apresentou diferença significativas
para a idade do aluno participante do experimento.
Considerando o construto experiência discente, pode-se afirmar que as variáveis
analisadas não apresentaram diferença significativa, com exceção da faixa de idade e, portanto
pode-se considerar que a experiência docente não apresenta influência sobre o desempenho dos
alunos na aplicação de jogos de empresas baseados em simulação.
129
5.3. DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESA BASEADO EM SIMULAÇÃO E A
PERCEPÇÃO SOBRE A QUALIDADE DO AMBIENTE VIRTUAL
A qualidade de um ambiente virtual de aprendizagem foi tema de estudos empíricos
e nesta pesquisa foi caracterizado pelo uso de 12 variáveis em 3 categorias (facilidade de uso,
utilidade percebida e qualidade da informação) cujos resultados são demonstrados na tabela 4.
A variável QAV12 (as instruções fornecidas durante a aplicação eram atualizadas), da categoria
qualidade de informação, obteve o índice de concordância de 52,73%, sendo o melhor valor
entre todas as variáveis avaliadas. As outras variáveis da categoria qualidade de informação
obtiveram índice entre 35% e 40% de concordância. Em seguida, os melhores resultados foram
obtidos pelas variáveis da categoria utilidade percebida.
As variáveis da categoria utilidade percebida obtiveram os seguintes índices de
concordância: achei que o jogo de empresas foi útil para o meu aprendizado (QAV07), 50,55%;
usar jogos de empresas melhora a eficácia do meu aprendizado (QAV06), com 50%; usar jogos
de empresas torna o meu aprendizado mais produtivo (QAV05), com 49,45%; e usar jogos de
empresas melhora o meu desempenho acadêmico (QAV04), com 46,45%. A categoria
facilidade de uso obteve os seguintes indicadores: minha interação com o jogo de empresas foi
clara e compreensível, com 17,76% de concordância; eu achei o jogo de empresas fácil de usar,
com 10,11% de concordância; e Interagir com jogos de empresas não requereu muito esforço
mental, com 14,21 de discordância.
Tabela 4 – Frequência das variáveis da qualidade do ambiente virtual
Item
Concordo Discordo
Impacto Médio Área de Impacto 1 2 3 4 5 6 7
N % N % N % N % N % N % N %
QAV12 41 33 33 27 19 15 20 16 5 4 2 1 2 1 2,42 -52,73
QAV07 40 32 31 25 24 19 16 13 5 4 2 1 4 3 2,48 -50,55
QAV06 35 28 35 28 30 24 11 9 4 3 3 2 4 3 2,50 -50,00
QAV05 31 25 37 30 33 27 12 9 3 2 2 1 4 3 2,52 -49,45
QAV04 30 24 35 28 29 23 18 14 4 3 3 2 3 2 2,61 -46,45
QAV10 33 27 31 25 19 15 22 18 5 4 7 5 5 4 2,80 -39,89
QAV08 32 26 29 23 17 13 25 20 6 4 8 6 5 4 2,90 -36,61
QAV11 26 21 30 24 24 19 24 19 9 7 5 4 4 3 2,93 -35,79
QAV09 23 18 26 21 20 16 29 23 7 5 7 5 10 8 3,26 -24,59
QAV02 13 10 26 21 35 28 17 13 14 11 4 3 13 10 3,47 -17,76
QAV01 18 14 19 15 27 22 16 13 18 14 8 6 16 13 3,70 -10,11
QAV03 8 6 15 12 20 16 16 13 24 19 15 12 24 19 4,43 14,21
Fonte: Dados da Pesquisa
130
Na categoria facilidade de uso, os indicadores obtiveram a menor pontuação e pode
ser atribuído a complexidade que o jogo de empresas deve abordar, conforme estudos de Lane
(1995), Faria, Hutchinson e Wellington (2009) e Yarsacan (2010).
O desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação deve ser
relacionado com os fatores que mensuram a qualidade de um ambiente virtual. Nesta pesquisa,
foi utilizada a análise fatorial para verificar os conjuntos de variáveis correlacionadas e foram
gerados fatores para efeito de comparação com os resultados no jogo de empresas. Os resultados
da Análise Fatorial utilizada com a opção de rotação varimax normalizada e emergiram 3
fatores sem a perda de nenhuma das variáveis (Tabela 5). Os três fatores gerados apresentaram
o autovalor > 1 e alpha de Cronbach > 0,6.
Tabela 5 - Análise Fatorial - Qualidade do Ambiente Virtual
Variável Fator 1: Qualidade Informação Fator 2:Utilidade Percebida Fator 3: Facilidade Uso
Alpha de Cronbach = 0,920 Alpha de Cronbach = 0,905 Alpha de Cronbach = 0,788
QAV01 0,266 0,352 0,779
QAV02 0,225 0,496 0,678
QAV03 0,015 -0,059 0,850
QAV04 0,478 0,654 0,022
QAV05 0,237 0,888 0,101
QAV06 0,283 0,877 0,194
QAV07 0,302 0,778 0,262
QAV08 0,847 0,256 0,237
QAV09 0,654 0,407 0,416
QAV10 0,812 0,311 0,154
QAV11 0,856 0,243 0,205
QAV12 0,822 0,219 -0,065
AutoValor 6,694 1,514 1,186
% Variância 0,557810 0,126150 0,098860
Fonte: Dados da Pesquisa
A análise fatorial aplicada confirmou as categorias originais do instrumento de
pesquisa elaborado através dos estudos de Davis (1989), Delone e McLean (1992), Sun et al
(2008) e Ramos, Silva e Carvalho (2013). Desta forma, os fatores gerados para análise
comparativa ao desempenho do aluno no jogo de empresas foram definidos: Fator 1 como
Qualidade de Informação; Fator 2 como Utilidade Percebida; e Fator 3 como Facilidade de Uso.
Após a definição dos fatores, foi utilizada a Análise de Variância com cada um dos
fatores da qualidade do ambiente virtual e os resultados são apresentados na Tabela 6. Nos
fatores Facilidade de Uso e Utilidade Percebida, não houve diferença significativa em relação
ao desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação, resultado contrário no
131
fator Qualidade de Informação, na qual houve significância de p = 0,0173. Então as hipóteses
H3a, H3b e H3c foram rejeitadas e o desempenho do aluno não influencia na percepção sobre
a facilidade de uso, a utilidade percebida e a qualidade de informação.
Tabela 6 - ANOVA - Qualidade do ambiente virtual em relação ao desempenho do aluno no jogo
de empresas
Fator Descrição p-value
Fator 3
Facilidade
de Uso
QAV01 - Eu achei o jogo de empresas fácil de usar
0,246 QAV02 - Minha interação com o jogo de empresas foi clara e compreensível
QAV03 - Interagir com jogo de empresas não requereu muito esforço mental
Fator 2
Utilidade
Percebida
QAV04 - Usar jogos de empresas melhora o meu desempenho acadêmico
0,755 QAV05 - Usar jogos de empresas torna o meu aprendizado mais produtivo
QAV06 - Usar jogos de empresas melhora a eficácia do meu aprendizado
QAV07 - Achei que o jogo de empresa foi útil para o meu aprendizado
Fator 1
Qualidade
da
Informação
QAV08 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram
completas
0,630
QAV09 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram de
fácil compreensão
QAV10 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram
relevantes
QAV11 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram
precisas
QAV12 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas eram
atualizadas
Fonte: Dados da Pesquisa
Os resultados desta pesquisa apresentaram-se diferentes aos estudos de Sun et al
(2008), Neto (2009), Seddon e Kiew (2010) e Ramos, Silva e Carvalho (2013). No estudo de
Neto (2009), todas as dimensões avaliadas foram significantes e a qualidade da informação foi
uma das exceções no resultado. No estudo de Ramos, Silva e Carvalho (2013) não houve
significância na facilidade de uso, coincidindo com esta pesquisa, porém houve significância
na utilidade percebida.
No estudo apresentado por Seddon e Kiew (2010) houve significância quanto a
usabilidade e a qualidade de informação. No fator relacionado a qualidade de informação não
coincide com esta pesquisa. A facilidade de uso foi considerada significante no estudo de Sun
et al (2008) não coincidindo com esta pesquisa.
Na figura 32 são apresentados os resultados dos escores fatoriais para cada categoria
de desempenho do aluno no jogo de empresas classificadas como ruim, regular, bom e muito
bom.
132
Figura 32 - ANOVA – Fatores do construto ambiente de aprendizagem
Fonte: Dados da Pesquisa
133
Na figura 32 pode-se observar que os alunos desempenho classificado como muito
bom avaliaram melhor a qualidade da informação do que as outras categorias. Isto pode ser
relacionado com a interpretação das instruções oferecidas e maior esclarecimento e volume de
informação para atingir a meta determinada no jogo.
No fator utilidade percebida (FACTOR2 - figura 32), os alunos que obtiveram um
desempenho ruim avaliaram pior a pontuação que as outras categorias, que mantiveram
indicadores similares. Na figura 32, no fator facilidade de uso (FACTOR3), pode-se perceber
que os alunos que obtiveram desempenho muito bom, bom e ruim, avaliaram melhor os
indicadores e de forma similar. A categoria regular também avaliou de forma similar, porém
com indicadores piores quando comparados às outras categorias.
Desta forma, pode-se relatar que os alunos sinalizaram por uma melhora no
conteúdo e na qualidade de informações disponibilizadas nas instruções e treinamento durante
a aplicação do jogo de empresas baseado em simulação. Perceberam, também, que esta
atividade tem utilidade no processo de ensino para os cursos de gestão.
5.4. DESEMPENHO NO JOGO DE EMPRESA BASEADO EM SIMULAÇÃO E A
PERCEPÇÃO SOBRE FATORES FACILITADORES DO APRENDIZADO
Os fatores facilitadores do aprendizado utilizados nesta pesquisa foram inicialmente
utilizados nos estudos de Miles, Biggs e Schubert (1986), modificados e replicados por Jennings
(2002), Chang (2003) e Chang et al (2005) para avaliar comparativamente casos para ensino,
simulações empresariais e projetos de consultoria. No Brasil, o instrumento de pesquisa foi
utilizado em pesquisas com casos para ensino; dentre eles, pode-se citar os estudos de Pereira
(2002) e Dalfovo (2013).
Para a avaliação do instrumento aplicado com os alunos no jogo de empresas
baseado em simulação, utilizou-se análise de frequência com o impacto médio e a área de
impacto, sugerido por PEREIRA (2004). Na tabela 7, pode-se observar que 23 das 30 variáveis
avaliadas, obtiveram concordância maior ou igual a 50%. De acordo com os resultados
apresentados, as variáveis com melhor pontuação na área de impacto calculada foram: Ajuda a
conhecer as atividades pertinentes à prática profissional (FDA29), com 63,93%; estimula a
criatividade (FDA30), com 63,93%; proporciona novos conhecimentos sobre a operação da
134
empresa (FDA01), com 63,66%; e ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas (FDA05),
com 63,39%.
As variáveis com piores pontuações na pesquisa obtiveram percentual na faixa entre
35% e 40%: auxilia a tomar decisões com informações incompletas (FDA09), com 36,89%;
aumenta a confiança de trabalhar na habilidade de trabalhar independentemente (FDA14), com
39,89%; e auxilia na revisão de práticas e políticas organizacionais (FDA13), com 37,98%.
Tabela 7 - Frequencia dos fatores na percepção dos alunos
Item
Concordo Discordo
Impacto Médio Área de Impacto 1 2 3 4 5 6 7
N % N % N % N % N % N % N %
FDA29 52 42 36 29 20 16 6 4 5 4 0 0 3 2 2,08 -63,93
FDA30 61 50 17 13 28 22 9 7 4 3 2 2 1 1 2,08 -63,93
FDA01 45 36 37 30 27 22 10 8 3 2 0 0 0 0 2,09 -63,66
FDA05 51 41 34 27 21 17 11 9 2 1 1 1 2 2 2,10 -63,39
FDA27 46 37 39 31 19 15 13 10 3 2 1 1 1 1 2,14 -62,02
FDA03 44 36 39 31 25 20 9 7 2 1 2 1 1 1 2,15 -61,75
FDA06 50 40 30 24 26 21 11 9 2 1 1 1 2 2 2,15 -61,75
FDA28 45 36 38 31 19 15 10 8 7 5 1 1 2 2 2,24 -58,74
FDA12 39 31 42 34 26 21 8 6 3 2 1 1 3 2 2,25 -58,20
FDA15 37 30 49 40 17 14 13 10 2 1 0 0 4 3 2,26 -57,92
FDA23 43 35 38 31 23 18 8 6 5 4 4 4 1 1 2,26 -57,92
FDA10 42 34 34 27 29 23 10 8 3 2 1 1 3 2 2,29 -57,10
FDA24 34 27 45 36 28 22 9 7 3 2 1 1 2 2 2,29 -57,10
FDA02 38 31 39 31 25 20 16 13 1 1 1 1 2 1 2,30 -56,83
FDA11 36 29 43 35 25 20 12 9 1 1 2 2 3 2 2,32 -56,01
FDA25 44 36 29 23 28 22 12 9 7 5 0 0 2 2 2,32 -56,01
FDA08 38 31 42 34 20 16 12 9 5 4 0 0 5 4 2,38 -54,10
FDA26 44 36 30 24 21 17 15 12 7 2 3 2 2 2 2,41 -53,01
FDA07 37 30 39 31 26 21 11 9 1 1 0 0 8 7 2,44 -51,91
FDA19 38 31 32 26 26 21 18 14 3 2 2 1 3 3 2,46 -51,37
FDA18 32 26 37 30 34 27 9 7 6 4 1 1 3 3 2,47 -51,09
FDA16 38 31 29 23 31 25 12 9 8 6 2 1 2 2 2,48 -50,55
FDA22 31 25 39 31 31 25 10 8 7 5 2 2 2 2 2,48 -50,55
FDA21 34 27 32 26 32 26 14 11 5 4 1 1 4 3 2,53 -48,91
FDA04 30 24 34 27 31 25 18 14 3 2 3 2 3 3 2,60 -46,72
FDA20 36 29 33 27 15 12 24 19 8 6 1 1 5 4 2,66 -44,81
FDA17 30 24 36 29 23 18 19 15 6 4 5 4 3 3 2,69 -43,72
FDA14 26 21 38 31 26 21 12 9 12 9 2 1 6 5 2,80 -39,89
FDA13 25 20 34 27 26 21 22 18 5 4 5 4 5 4 2,86 -37,98
FDA09 23 18 31 25 34 27 20 16 4 3 4 3 6 5 2,89 -36,89
Fonte: Dados da Pesquisa
Os resultados comparativos desta pesquisa com as pontuações obtidas nos estudos
dos autores que exploraram os fatores facilitadores do aprendizado são apresentados na tabela
8.
135
Tabela 8 - Comparativo dos resultados com fatores facilitadores do aprendizado com a aplicação
de jogos de empresas baseados em simulação
Item Descrição Impacto
Médio
Miles,
Biggs e
Schubert
(1986)
Jennings
(2002)
Chang
(2003)
Chang
et al
(2005)
FDA29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática
profissional. 2,08 4,21 2,92 3,37 2,8
FDA30 Estimula a criatividade 2,08
FDA01 Proporciona novos conhecimentos sobre a operação de
uma empresa. 2,09 3,14 2,17 2,12 2
FDA05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas:
(Contab., Finanças, Marketing, etc.). 2,10 2,89 1,93 1,76 1,25
FDA27 Ajuda a associar a teoria à prática gerencial 2,14
FDA03 Auxilia na aquisição de informações 2,15
FDA06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas
gerenciais. 2,15 2,97 2,27 2,58 2,2
FDA28 Agrega realismo organizacional ao ensino. 2,24 1,73 1,83 1,15
FDA12 Aumenta a capacidade para implementar suas ideias e
planos. 2,25 2,92 2,35 2,33 1,95
FDA15 Aumenta a consciência sobre suas atitudes
administrativas 2,26 3,31 2,35 2,5 2,25
FDA23 Proporciona experimentar um comportamento que
conhecia e ainda não havia vivenciado. 2,26 3,3 2,22 2,47 2
FDA10 Aumenta a confiança na habilidade para resolver
problemas práticos. 2,29 2,92 2,58 2,67 2,25
FDA24 Propicia a adoção de novos comportamentos
administrativos. 2,29 3,48 2,17 2,67 2
FDA02 Proporciona maior aprofundamento do conteúdo em
relação a outras metodologias de ensino 2,30
FDA11 Aumenta a competência para o planejamento das
operações de negócios. 2,32 2,8 2,24 2,12 1,95
FDA25 Amplia a sua visão de Gestor sobre o funcionamento de
uma empresa. 2,32 3,02 2,79 2,78 2,35
FDA08 Aumenta a compreensão para usar as informações na
resolução de problemas. 2,38 3,05 2,2 2,1 1,95
FDA26 Permite aprender algo sobre você como gerente. 2,41 3,28 2,2 2,22 1,8
FDA07 Favorece à análise de um problema sob diferentes
pontos de vista, na discussão do grupo 2,44
FDA19 Motiva o trabalho em grupo. 2,46 3,45 2,71 2,93 2,55
FDA18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de
problemas em grupo. 2,47 3,11 1,96 2,27 2
FDA16 Aumenta a consciência sobre as atitudes dos colegas 2,48 1,92 1,8 1,5
FDA22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os
colegas. 2,48 2,88 2,44 2,57 2,2
FDA21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus
colegas. 2,53 2,98 2,46 2,27 2,1
FDA04 Ajuda a conservar as informações a longo prazo 2,60
FDA20 Ajuda nas resoluções de conflitos. 2,66 3,47 2,96 2,93 2,55
FDA17 Auxilia a lidar com a insegurança 2,69
FDA14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar
independentemente. 2,80 3,28 2,37 2,47 2,15
FDA13 Auxilia na revisão de políticas e práticas
organizacionais 2,86
FDA09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações
incompletas. 2,89 2,67 2,24 1,98 1,34
Fonte: Dados da Pesquisa
136
Como resultados similares pode-se considerar: a variável FDA05, descrita como
ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas foi a melhor avaliada nesta pesquisa, e
também muito bem avaliada nos estudos de Chang (2003) e Chang et al (2005); a variável
FDA23 (proporciona experimentar um comportamento que conhecia e ainda não havia
vivenciado) obteve desempenho mediano em todos os estudos. Ainda apontando resultados
similares, pode-se destacar a variável FDA20 (ajuda na resolução de conflitos) com indicadores
ruins nos cinco estudos.
Ao comparar desempenhos diferentes entre os estudos apresentados, pode-se
destacar: a variável ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional (FDA29)
obteve indicador médio nesta pesquisa e ruins nos estudos de Miles, Biggs e Schubert (1986),
Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al (2005); a variável agrega realismo organizacional
ao ensino obteve indicador médio nesta pesquisa e muito bons nos estudos de Jennings (2002),
Chang (2003) e Chang et al (2005); e a variável auxilia a tomar decisões baseadas em
informações incompletas (FDA09) apresentou o pior indicador nesta pesquisa, mas obteve bons
indicadores nos estudos de Miles, Biggs e Schubert (1986), Chang (2003) e Chang et al (2005).
Nesta pesquisa, o desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação
deve ser relacionado com os fatores facilitadores do aprendizado para avaliar a percepção do
aluno com o resultado obtido. Portanto foi utilizada a análise fatorial para verificar os conjuntos
de variáveis correlacionadas e resultar em fatores para efeito de comparação com os resultados
no jogo de empresas.
Os resultados da Análise Fatorial utilizada com a rotação varimax normalizada
geraram 4 fatores denominados respectivamente como Comportamento Gerencial, Trabalho em
Equipe, Resolução de Problemas e Formação Profissional (Tabela 9). Nos quatro fatores
gerados apresentaram o autovalor > 1 e alpha de Cronbach > 0,6.
No estudo apresentado por Silva et al (2012), o fator 3 coincide com a dimensão de
estratégia de ensino que abordam temas com resolução de problemas, tomada de decisão e
discussão em grupos. O fator 1 coincide com a dimensão reflexão na ação, na qual focam as
percepções sobre o comportamento gerencial na percepção do aluno na utilização de jogos de
empresas baseado em simulação. No processo de análise fatorial foram eliminadas as variáveis
FDA01, FDA02, FDA07, FDA08, FDA10, FDA11 e FDA17, pois apresentaram escores
fatoriais menor que 0,55 nos três fatores validados com autovalor maior que 1.
137
Tabela 9 - Análise fatorial - fatores facilitadores do aprendizado
Variável
Fator 1 –
Comportamento
Gerencial
Fator 2 – Trabalho
em Equipe
Fator 3 – Resolução
de Problemas
Fator 4 - Formação
Profissional
Alpha de Cronbach
0,933
Alpha de Cronbach
0,889
Alpha de Cronbach
0,863
Alpha de Cronbach
0,764
FDA12 0,639 0,287 0,321 0,346
FDA23 0,574 0,411 0,383 0,03
FDA24 0,707 0,396 0,194 0,272
FDA25 0,739 0,286 0,078 0,194
FDA26 0,708 0,364 0,067 0,206
FDA27 0,73 0,157 0,411 0,054
FDA28 0,713 0,178 0,374 -0,004
FDA29 0,787 0,203 0,173 0,223
FDA30 0,611 0,255 0,354 0,048
FDA16 0,284 0,59 0,397 -0,004
FDA19 0,289 0,78 0,047 0,119
FDA20 0,242 0,731 0,243 0,16
FDA21 0,239 0,86 0,085 0,146
FDA22 0,247 0,825 0,103 0,169
FDA03 0,455 0,104 0,657 0,102
FDA04 0,092 0,013 0,709 0,258
FDA05 0,449 0,108 0,659 0,213
FDA06 0,422 0,131 0,606 0,166
FDA15 0,142 0,284 0,704 0,165
FDA18 0,21 0,502 0,592 0,107
FDA09 0,248 0,083 0,073 0,734
FDA13 0,169 0,236 0,199 0,771
FDA14 0,064 0,121 0,327 0,762
AutoValor 10,869 1,929 1,54 1,278
% Variância 0,47256 0,08387 0,06695 0,05557
Fonte: Dados da Pesquisa
Após a definição dos fatores foi utilizada a Análise de Variância com cada um dos
grupos gerados a partir do instrumento de pesquisa dos fatores facilitadores do aprendizado e
os resultados são apresentados na Tabela 10. Não houve diferença significativa em relação ao
desempenho do aluno no jogo de empresas baseado em simulação nos fatores 1, 3 e 4 com p-
value com 0,552, 0,322 e 0,913, respectivamente. Em contrapartida o fator 2 (Trabalho em
Equipe) apresentou diferença significante e influencia no desempenho do aluno na aplicação
do jogo de empresas baseado em simulação.
O resultado apresentado no fator 3 rejeita a hipótese H4a que avalia se o
desempenho do aluno influencia nas percepções sobre a utilização de jogo de empresas para
resolução de problemas. A hipótese H4b, que avalia se o desempenho do aluno influencia na
percepção sobre o comportamento gerencial na utilização do jogo de empresas baseado em
138
simulação também foi rejeitada pelos resultados apontados nos fatores: ambiente profissional
que obteve p = 0,522; e formação profissional, que obteve p = 0,913.
Tabela 10 - ANOVA - Fatores facilitadores do aprendizado
Fator Variável Descrição p-value
Fator 1 -
Ambiente
Profissional
FDA12 Aumenta a capacidade para implementar suas ideias e planos.
0,552
FDA23 Proporciona experimentar um comportamento que conhecia e ainda
não havia vivenciado.
FDA24 Propicia a adoção de novos comportamentos administrativos.
FDA25 Amplia a sua visão de Gestor sobre o funcionamento de uma empresa.
FDA26 Permite aprender algo sobre você como gerente.
FDA27 Ajuda a associar a teoria à prática gerencial
FDA28 Agrega realismo organizacional ao ensino.
FDA29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional.
FDA30 Estimula a criatividade
Fator 2 -
Ambiente Sala
de Aula
FDA16 Aumenta a consciência sobre as atitudes dos colegas
0,051*
FDA19 Motiva o trabalho em grupo.
FDA20 Ajuda nas resoluções de conflitos.
FDA21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus colegas.
FDA22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os colegas.
Fator 3 -
Estratégia de
Ensino
FDA03 Auxilia na aquisição de informações
0,322
FDA04 Ajuda a conservar as informações a longo prazo
FDA05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas: (Contab.,
Finanças, Marketing, etc.).
FDA06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas gerenciais.
FDA15 Aumenta a consciência sobre suas atitudes administrativas
FDA18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de problemas
em grupo.
Fator 4 -
Formação
Profissional
FDA09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações incompletas.
0,913 FDA13 Auxilia na revisão de políticas e práticas organizacionais
FDA14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar
independentemente.
Fonte: Dados da Pesquisa
Na figura 33 são apresentadas as cargas fatoriais comparadas com a classificação
do desempenho do aluno entre ruim, regular, bom e muito bom. No fator 1 comportamento
gerencial e formação profissional, pode-se notar que os alunos avaliam de forma similar em
todas as classificações de desempenho no jogo de empresas. No fator 2, os alunos que tiveram
bom desempenho avaliaram melhor a percepção sobre o ambiente em sala de aula. No fator 3,
considerado como habilidade na resolução de problemas, as melhores avaliações foram dos
alunos que obtiveram desempenho ruim e nas outras categorias as avaliações das percepções
foram de forma similar em todas as categorias de desempenho classificadas a partir do resultado
obtido na aplicação do jogo de empresas baseado em simulação.
139
Figura 33 - ANOVA - Fatores facilitadores do aprendizado
Fonte: Dados da Pesquisa
Os resultados apresentados por categoria de classificação de desempenho
demonstram os grupos com o desempenho ruim e muito bom avaliaram com maior dispersão
nos dados nos quatro fatores gerados, enquanto os que obtiveram desempenho classificado
como regular e bom avaliaram com menor variação.
5.5. SÍNTESE DOS RESULTADOS DA APLICAÇÃO DO JOGO DE EMPRESAS
BASEADO EM SIMULAÇÃO
A avaliação do jogo de empresas baseado em simulação proposto nesta pesquisa é
baseada nos trabalhos de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012). Feinstein e Cannon
(2002) apresentam um modelo com padrões de validação para auxiliar na utilização de jogos
de empresas como estratégia de ensino baseado na validade representacional e educacional.
Silva et al (2012) propõem um sistema de aprendizagem em ação no contexto do ensino de
140
administração que abrange cinco dimensões: ambiente de aprendizagem, estilos de
aprendizagem, estratégias de ensino, reflexão na ação e experiência docente e discente.
O modelo utilizado foi baseado em 4 construtos relacionados com o desempenho.
Os construtos estilo de aprendizagem e experiência discente se caracterizaram por levantamento
de aspectos inerentes ao sujeito aluno e à avaliação, considerados como estes fatores
influenciam no desempenho na aplicação do jogo de empresas baseado em simulação. Os
construtos Fatores Facilitadores do Aprendizado e Ambiente Virtual foram analisados a partir
das percepções dos alunos após a aplicação do jogo de empresa. Assim, o desempenho e a
participação do aluno foram considerados como fator influenciador nas percepções dos alunos
sobre estes construtos. Os principais resultados de cada hipótese testada estão apresentados no
quadro 42.
Quadro 42 - Resumo dos resultados das hipóteses
Construto Hipóteses Resultado Teoria
Estilo de
Aprendizagem
H1a - Não há diferenças entre os
estilos de aprendizagem ativo e
reflexivo no desempenho do
aluno no jogo de empresas
baseado em simulação
Aceita
Os resultados não apresentaram
conclusões semelhantes aos estudos
apresentados por: Dias, Sauaia e
Yoshizaki (2012), que utilizou o
instrumento criados por Felder e
Soloman (1991); Freitas et al (2012) que
utilizou os estilos definidos de Kolb
(1984); e Bouzada (2013) que utilizou o
estilo VARK criado por Flemming e
Mills (1992).
H1b - Não há diferenças entre os
estilos de aprendizagem sensorial
e intuitivo no desempenho do
aluno no jogo de empresas
baseado em simulação
Rejeitada
H1c - Não há diferenças entre os
estilos de aprendizagem visual e
verbal no desempenho do aluno
no jogo de empresas baseado em
simulação
Rejeitada
H1d - Não há diferenças entre os
estilos de aprendizagem
sequencial e global no
desempenho do aluno no jogo de
empresas baseado em simulação
Aceita
Experiência
Discente
H2a – Não há diferenças no
desempenho no jogo de empresas
em relação ao gênero do aluno Rejeitada
Nos estudos de Adobor e Daneshfar
(2006) e Towler, Lean e Moizer (2008)
esta hipótese foi rejeitada.
H2b – Não há diferenças no
desempenho no jogo de empresas
em relação ao curso do aluno
Rejeitada Não foi testada no estudo de Towler,
Lean e Moizer (2008)
H2c – Não há diferenças no
desempenho no jogo de empresas
em relação à fase do curso do
aluno
Rejeitada
No estudo de Towler, Lean e Moizer
(2008) esta hipótese foi aceita.
H2d – Não há diferenças no
desempenho no jogo de empresas
em relação a faixa de idade do
aluno
Aceita
Nos estudos de Adobor e Daneshfar
(2006) e Towler, Lean e Moizer (2008)
esta hipótese foi rejeitada.
141
H2e – Não há diferenças no
desempenho no jogo de empresas
em relação a experiências
anteriores com jogos de empresas
Rejeitada
No estudo de Towler, Lean e Moizer
(2008) esta hipótese foi aceita.
H2f – Não há diferenças no
desempenho no jogo de empresas
em relação a experiência
profissional do aluno
Rejeitada
No estudo de Adobor e Daneshfar
(2006) esta hipótese foi rejeitada.
Ambiente de
Aprendizagem
H3a - O desempenho do aluno
influencia na percepção da
facilidade de uso na aplicação do
jogo de empresas baseado em
simulação
Rejeitada
No estudo de Neto (2009), todas as
dimensões avaliadas foram significantes
e a qualidade da informação foi uma das
exceções no resultado. No estudo de
Ramos, Silva e Carvalho (2013) não
houve significância na facilidade de uso,
coincidindo com esta pesquisa, porém
houve significância na utilidade
percebida. No estudo apresentado por
Seddon e Kiew (2010), houve
significância da usabilidade e a
qualidade de informação. Na qualidade
de informação coincide com esta
pesquisa. A facilidade de uso foi
considerada significante no estudo de
Sun et al (2008) não coincidindo com
esta pesquisa.
H3b - O desempenho do aluno
influencia na percepção da
utilidade percebida pelo aluno no
jogo de empresas baseado em
simulação
Rejeitada
H3c: O desempenho do aluno
influencia na percepção da
Qualidade de Informação no jogo
de empresas baseado em
simulação
Rejeitada
Fatores
Facilitadores do
Aprendizado
H4a: O desempenho do aluno
influencia na percepção sobre a
habilidade na resolução de
problemas na utilização do jogo de
empresas baseado em simulação.
Rejeitada
A variável ajuda a conhecer as atividades
pertinentes à prática profissional
(FDA29) foi a melhor avaliada nesta
pesquisa e obteve indicador médio nesta
pesquisa e ruins nos estudos de Miles,
Biggs e Schubert (1986), Jennings
(2002), Chang (2003) e Chang et al
(2005). A variável agrega realismo
organizacional ao ensino obteve
indicador médio nesta pesquisa e muito
bons nos estudos de Jennings (2002),
Chang (2003) e Chang et al (2005); e a
variável auxilia a tomar decisões
baseadas em informações incompletas
(FDA09) apresentou o pior indicador
nesta pesquisa, mas obteve bons
indicadores nos estudos de Miles, Biggs e
Schubert (1986), Chang (2003) e Chang
et al (2005).
H4b: O desempenho do aluno
influencia na percepção sobre o
comportamento gerencial do
aluno na utilização do jogo de
empresas baseado em simulação.
Rejeitada
Fonte: Elaborado pelo autor
No modelo proposto, o construto de estilos de aprendizagem apresentou a aceitação
de parte das hipóteses testadas, elaboradas a partir do modelo proposto por Felder e Silvermann
(1988), e não coincidiu com os estudos de Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012)
e Bouzada (2013). A experiência discente não obteve resultados semelhantes ao estudo de
Towler, Lean e Moizer (2008) nas hipóteses sobre a faixa de idade (rejeitada) e fase do curso
(aceita). Os resultados foram diferentes nas hipóteses em relação ao gênero e à experiência
anterior com jogos de empresas. Em relação ao estudo de Adobor e Danehfar (2006), os
142
resultados foram semelhantes para o gênero e experiência profissional, rejeitadas nesta pesquisa
e diferentes para a faixa de idade (rejeitada), que foi aceita nesta pesquisa.
No construto sobre o ambiente de aprendizagem, os resultados desta pesquisa
apresentarem-se diferentes aos estudos de Sun et al (2008), Neto (2009), Seddon e Kiew (2010)
e Ramos, Silva e Carvalho (2013). O fator facilidade de uso foi considerado significante nos
estudos de Sun et al (2008) e de Neto (2009). No estudo de Ramos, Silva e Carvalho (2013), o
fator utilidade percebida foi considerado significante. E no estudo de Neto (2009), no fator
qualidade da informação não houve diferença significativa. Os resultados desta pesquisa que
coincidiram foram: no estudo de Ramos, Silva e Carvalho (2013), no qual não houve
significância na facilidade de uso; e no estudo apresentado por Seddon e Kiew (2010), houve
significância da qualidade de informação.
Em relação aos fatores facilitadores do aprendizado, os estudos apresentados por
Miles, Biggs e Schubert (1986), Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al (2005) não
relacionaram os escores com o desempenho dos alunos nas metodologias ativas de ensino
aplicadas. Entretanto, pode-se considerar que os melhores desempenhos foram obtidos nos
quesitos relacionados à aquisição e integração do conhecimento, na resolução de problemas e
tomadas de decisão, no estímulo à criatividade e na associação da teoria à prática. Trabalhar
com outras pessoas ou de forma independente, resolução de conflitos e tomada de decisão com
informações incompletas foram as questões com piores avaliações na visão dos alunos.
Nos depoimentos voluntários dos alunos (Apêndice III), pode-se observar que todos
participariam novamente de atividades com jogos de empresas. Porém, o tempo disponibilizado
para a realização da atividade foi divergente entre os alunos, com uma tendência maior para a
afirmação que o tempo de aplicação não foi adequado. “Sim, utilizaria, mas o tempo não foi
adequado. Como o programa é amplo e envolve uma série de processos, isso demanda tempo”
conforme relata A5. Discordando A8 relata que “jogaria sempre que fosse disponibilizado e o
tempo foi suficiente”.
Houve uma forte manifestação dos alunos sobre a contribuição para o aprendizado
e na aplicação prática da teoria ensinada em sala de aula. Os relatos demonstram que todos
concordam, porém A6 cita que houveram muitas dúvidas durante o processo e A7 relata que
“com um tempo maior, poderia aproveitar melhor”. Na opinião dos alunos, o jogo de empresas
pode auxiliar no processo de tomada de decisão, mas ressalta-se que a partir da compreensão
do funcionamento e das rotinas contidas na atividade.
143
Quanto ao conhecimento sobre as operações de uma empresa e a resolução de
problemas, houve concordância e a consciência de alguns de que as decisões podem influenciar
nos resultados mais do que outras: “observou-se que pequenos detalhes tomam grandes rumos”
conforme relata A8. Nas discussões em grupo, A6 citou que preferia jogar individualmente.
Com exceção de A2 e A3, os demais relataram que houveram discussões no grupo, há relatos
de discordância e de consenso no grupo. Quanto a contribuição do jogo para o aprendizado no
processo de tomada de decisão, os alunos foram unânimes na relevância deste tipo de
metodologia. Entretanto A6 e A7 relatam que somente a partir da compreensão de todo o
processo de tomada de decisão, o jogo de empresa passa contribuir para o aprendizado.
Para a maioria dos alunos participantes dos depoimentos voluntários, as instruções
podem ser melhoradas. As discussões no grupo e resolução de conflitos não obtiveram padrões
definidos e observa-se que cada grupo teve seu comportamento próprio. Embora os resultados
coletados ressaltaram algumas dificuldades e sugestões de melhoramentos, de forma geral, a
aplicação do jogo contribuiu para o aprendizado e foi considerado uma estratégia de ensino que
contribui para o desenvolvimento do raciocínio na tomada de decisão, na resolução de
problemas e na associação da teoria à prática.
A seguir, serão apresentadas as considerações finais desta tese, com a conclusão,
limitações da pesquisa e sugestão de trabalhos futuros.
144
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Neste capítulo serão apresentadas as conclusões sobre a construção e aplicação do
jogo de empresa desenvolvido e os resultados gerados pelo modelo proposto para avaliar a
metodologia de aprendizagem ativa como ferramenta de apoio ao ensino de administração.
Serão apresentadas, também, as limitações encontradas no desenvolvimento desta pesquisa e
sugestões de trabalhos futuros para a continuação deste projeto.
6.1. CONCLUSÕES
Os jogos de empresas são utilizados como estratégia de ensino nas universidades
há décadas. Desde o início, a discussão sobre o uso, os impactos e a contribuição no ensino de
administração desta metodologia de aprendizagem ativa têm gerado estudos que demonstram a
importância da evolução dos jogos de empresas adaptando-se às inovações das tecnologias de
informação e comunicação.
As formas de utilização de jogos de empresas sobre plataformas tecnológicas
atualizadas têm permitido modificar a evolução da interação e do feedback imediato sobre os
resultados da tomada de decisão. Estes aspectos motivam os alunos a participar mais ativamente
do processo de ensino e interagir com a ferramentas de apoio, munidas de interfaces amigáveis
e da independência de localização geográfica e horários, proporcionados pelo uso da Internet e
da computação nas nuvens.
Com intuito de minimizar as barreiras e aumentar a sinergia dos alunos com o
processo de ensino aprendizagem, os jogos de empresas caracterizam-se por associar a teoria
aprendida em aula com a prática em ambientes simulados, demonstrando causa e efeitos no
processo de tomada de decisão. O jogo desenvolvido para esta pesquisa foi chamado
ENTERSIM e alguns dos princípios utilizados da sua construção foram baseados nos estudos
de Garris, Driskell e Ashlers (2002), Adobor e Daneshfar (2006), Sauvé et al (2007) e Faria,
Hutchinson, Wellington (2009), considerando-se aspectos conceituais como fantasia, regras,
apoio à decisão, controle, facilidade de uso, flexibilidade, acessibilidade, realismo, desafios,
metas, cooperação e conflitos.
145
Na construção do jogo de empresa ENTERSIM foram utilizadas tecnologias de
software livre e computação nas nuvens. A engenharia de software seguiu os padrões de análise
utilizando UML para criação dos diagramas. O projeto do banco de dados foi criado pela
ferramenta PowerArchitect e os dados foram armazenados no sistema gerenciador de banco de
dados PostgreSQL. A linguagem de desenvolvimento utilizada foi Java e a plataforma Netbeans
deu suporte ao desenvolvimento das rotinas. A utilização de software livre no processo de
desenvolvimeto possibilitou construir a ferramenta de apoio ao ensino sem custo de licenças de
uso ou aquisição. O jogo de empresas foi disponibilizado através de serviços de hospedagem e
da empresa Jelastic e foram realizados os processo de implantação, testes e aplicação do jogo
para os alunos.
Na abordagem sobre a utilização de metodologias ativas no ensino de administração
os jogos de empresas podem contribuir para o aprendizado nos cursos de gestão através da
definição de metas, elaboração de estratégias e análise dos resultados do processo de tomada
de decisão. Neste contexto, com base nos estudos de Bonwell e Eison (1991), Bennis e O´Toole
(2005) e Feng e Ma (2009), o ambiente desenvolvido proporcionou participar ativamente do
processo de aprendizagem, promovendo o desenvolvimento de competências a partir dos
desafios apresentados e do alcance das metas propostas.
A utilização de modelos de simulação, sugeridos por Lane (1995), Doyle e Brown
(2000), Lean et al (2006) e Yarsacan (2000) contribuem para incrementar o processo de tomada
de decisão com situações fictícias para representar a realidade de um ambiente de negócios.
Assim, os alunos podem visualizar virtualmente o cotidiano da empresa e interagir no processo.
De forma paralela, nesta pesquisa foi implementado um modelo de otimização conforme
estudos de Salort, Ortiz e Guarch (1997) e Alemany et al (2011), para auxiliar a encontrar as
melhores decisões com base no cenário simulado e indicar a meta a ser alcançada no processo
de ensino do aluno.
O modelo de otimização foi implementado a partir da linguagem Python 2.7
(software livre) e da biblioteca Gurobi, sem custos de licenças para utilização em projetos de
pesquisa. A utilização dos modelos de simulação e otimização nesta pesquisa permitiram que
as opções para a tomada de decisão e os resultados gerados fossem construídas sob ótica
científica e não de forma empírica.
O cenário para a construção do jogo de empresas ENTERSIM, foi a simulação de
um ambiente na área de uma empresa de porte médio de confecção de calças jeans, com a
146
fabricação de seis produtos, com pedidos nas 27 capitais brasileiras e com 3 categorias de
matérias-primas, como modelo de negócio. Com o objetivo de analisar a tomada de decisão nos
processos logísticos de abastecimento, planta e distribuição, a manutenção de inventário dos
estoques de matéria-prima e a complexidade envolvida nas alternativas oferecidas, serviram
de motivação para oferecer aos alunos, o desafio de encontrar a melhor solução, ou mais
próxima a meta otimizada, e a possibilidade de implantar a planta fabril no território brasileiro
e avaliar os custos e trade-offs resultantes nas opções disponibilizadas.
Os custos logísticos envolvidos nos processos de abastecimento, planta e
distribuição, o valor dos estoques, a receita bruta dos pedidos e os indicadores de desempenho
de custos, responsividade e eficiência foram elaborados com base em Faria e Costa (2010),
Chopra e Meindl (2010) e Ballou (2011). Embora sendo projetados em um ambiente simulado
simplificado, as combinações de alternativas envolvendo as atividades de transportes e
relacionadas a fornecedores e clientes, proporcionaram aos alunos um grande número de
possibilidades. Mesmo não sendo limitado o número de interação para a tomada de decisão, a
melhor equipe obteve desempenho de 9,42% dos custos logísticos, atingindo 96,26% do
resultado otimizado de 9,07% calculado pelo modelo de otimização.
A importância da aplicação de jogos de empresa como estratégia de ensino e como
metodologia de aprendizagem ativa está na forma de avaliar os resultados obtidos pelos alunos
e suas percepções da ferramenta de apoio no processo de ensino, sob a ótica do conhecimento
adquirido e da contribuição no aprendizado do conteúdo. Nesta pesquisa foi proposto um
modelo com base nos estudos de Feinstein e Cannon (2002) e Silva et al (2012).
O modelo proposto foi composto de quatro construtos que se relacionam com o
desempenho obtido pelo aluno no jogo de empresas. Os construtos inerentes às características
dos alunos participantes, como estilos de aprendizagem e experiência, foram relacionadas ao
desempenho como características que pode-se denominar pré-jogo. Os outros dois construtos,
fatores facilitadores do aprendizado e ambiente de aprendizagem foram relacionados ao
desempenho obtido com as percepções do aluno após a realização da atividade proposta.
No construto estilos de aprendizagem, os resultados sobre o desempenho obtido
pelo aluno no jogo de empresas apresentaram diferenças significantes nos quatro eixos
avalizados com base nos estudos elaborados por Felder e Silvermann (1988): processamento,
percepção, entrada e organização. Os resultados foram diferentes dos estudos realizados por
Dias, Sauaia e Yoshizaki (2012), Freitas et al (2012) e Bouzada (2013). Os piores desempenhos
147
foram apresentados pelos alunos com estilo verbal no eixo percepção (73,01%) e intuitivo do
eixo de percepção. Estes desempenhos podem ser explicados pelos estudos de Felder e
Silvermann (1988) que atribuem: ao estilo intuitivo que se sentem confortáveis com abstrações,
não apreciam repetições e disciplinas que envolvam muita memorização e cálculos rotineiros;
ao estilo verbal, os autores tem aproveitamento melhor nas explanações escritas e faladas e
preferem transformar diagramas em palavras.
Os melhores desempenhos obtidos foram: no estilo sequencial do eixo organização,
no qual os alunos se caracterizam por compreender em passos lineares e tendem a seguir
caminhos lógicos. No eixo de entrada com o estilo visual, os alunos preferem trabalhar com
gráficos e diagramas e memorizam o que veem e substituem palavras por símbolos. No eixo
percepção com estilo sensorial, os alunos preferem resolver problemas através de
procedimentos estabelecidos, são pacientes com detalhes e memorizam fatos com facilidades.
A experiência do aluno, nesta pesquisa, foi considerada pelas proxys aspectos
pessoais (gênero e idade), acadêmicos (curso e fase), mercado de trabalho (experiência
profissional) e metodológicos (experiência com jogos de empresa). As diferenças apresentadas
no desempenho em relação a faixa de idade foram consideradas os alunos que trabalham na
área de logística obtiveram melhor resultados quando comparados com os outros que trabalham.
O ambiente de aprendizagem foi avaliado através de instrumento de pesquisa que
mede a aceitação do uso de tecnologia, idealizados por Davis (1989) e Delone e McLean (1992)
e replicados em outros estudos. A qualidade do ambiente virtual para aprendizagem no jogo de
empresas ENTERSIM apresentou melhor resultado nos indicadores de satisfação no fator
utilidade percebida. Em seguida, a qualidade de informação apresentou diferença significativa
quando relacionada ao desempenho. O fator facilidade de uso, apresentou um desempenho
abaixo da média e a variável QAV03 (interagir com jogos de empresas não requereu muito
esforço mental) apresentou índice de discordância de 14%. Este indicador reflete a
complexidade envolvida na escolha do cenário para a construção do jogo de empresas, com
base na tomada de decisão em processos logísticos.
O construto fatores facilitadores do aprendizado foi analisado com bases nos três
fatores gerados a partir da técnica de análise fatorial: estratégia de ensino, reflexão sobre
ambiente de sala de aula e ambiente do mercado de trabalhos. Nenhum dos três fatores
apresentaram diferenças significantes em relação ao desempenho obtido pelo aluno. Mesmo
assim, algumas considerações podem ser realizadas quando comparadas com os resultados
148
obtidos por Miles, Biggs e Schubert (1986), Jennings (2002), Chang (2003) e Chang et al
(2005). A variável FDA05 (ajudar a integrar a aprendizagem em diversas áreas) obteve bons
indicadores e similares às pesquisas de Chang (2003) e Chang et al (2005). E a variável FDA29
(ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional) foi bem avaliada nesta
pesquisa e não obteve bons indicadores nas pesquisas anteriores. Este resultado pode considerar
que o jogo de empresas ENTERSIM associa a teoria à prática quanto à percepção dos alunos
em relação ao mercado de trabalho.
Os fatores avaliados nesta pesquisa através do instrumento de pesquisa dos fatores
facilitadores do aprendizado apresentaram índices de concordância entre 35% e 64% em todas
as variáveis. Pode-se considerar que as dimensões de estratégia de ensino e reflexão na ação
sugeridas nos estudos de Silva et al (2012) são pertinentes ao uso de metodologias ativas no
ensino de administração e com jogos de empresas com alternativas.
Os depoimentos voluntários dos alunos mostraram algumas deficiências nas
instruções fornecidas e no tempo de aplicação da atividade. Porém, os alunos ressaltaram o
desejo de realizar novamente atividades que envolvam a aplicação de jogos de empresas para
melhorar o aprendizado e colocar em prática os conhecimentos obtidos através de teoria em
sala de aula. Os alunos reconheceram a contribuição do jogo de empresas para melhorar o
aprendizado sobre a operações dentro de uma empresa, na resolução de problemas e na tomada
de decisão.
No modelo proposto para avaliar a utilização de jogos de empresa como estratégia
de ensino na área de administração, os resultados apresentados nesta pesquisa, embora na sua
maioria, não tenham apresentado diferenças significativa em relação ao desempenho obtivo
pelo aluno na atividade realizada, os construtos podem ser considerados como fatores que
influenciam a aplicação de metodologias ativas no ensino de administração. Este estudo foi
pioneiro na aplicação das dimensões propostas nos estudos de Silva et al (2012).
A continuidade das discussões sobre o aprendizado no uso de jogos de empresas e
metodologias ativas no ensino deve apresentar novidades a medida que surgem inovações
tecnologias e aumentam as possibilidades de interação entre professor e alunos com ambientes
de aprendizagem com melhores recursos e formas alternativas de comunicação.
149
6.2. LIMITAÇÕES
Durante o processo de realização desta pesquisa foram encontradas algumas
dificuldades e limitações que poderiam ter contribuído de forma mais significativa aos
resultados obtidos, porém não houveram possibilidades de serem realizadas.
A complexidade envolvida no cenário de tomada de decisão nos processos
logísticos em relação ao número de aula cedidas pelos professores que lecionam as disciplinas,
nas quais o jogo de empresa ENTERSIM foi aplicado, resultou na simplificação do ambiente
de negócio simulado, resultando na diminuição do nível de detalhamento das informações
fornecidas para a tomada de decisão. O número de matéria-prima e produtos envolvidos no
processo produtivo da empresa foi limitado para que fosse possível analisar os dados durante a
aplicação e também utilizando de forma acessível na interface elaborada para o jogo.
Outra dificuldade encontrada foi a utilização parcial da metodologia GRAI, que foi
inserida apenas com intuito de organizar a tela principal. Os níveis organizacionais e os centros
de decisão foram adaptados para os processos logísticos de abastecimento, planta, distribuição
e para as rotinas do inventário. Pretendia-se inicialmente utilizar a metodologia GRAI com a
orientação a eventos e períodos, tendo cada nível hierárquico habilitado ou desabilitado a partir
da linha de tempo (simulação dos indicadores em um período de 12 meses). Em função das
dificuldades encontradas em adequar o modelo de otimização, o jogo foi disponibilizado em 1
período e não foi limitado o número de interações (decisões) que cada alunos poderia realizar.
Em relação à implementação do jogo, o uso paralelo do modelo de otimização
ocorreu pela falta de compatibilidade entre a linguagem de programação Python e o banco de
dados PostgreSQL com acesso nativo. Isto poderia causar a lentidão no processo de comparação
entre os dados simulados no jogo e as metas resultantes no processo de otimização. Desta forma,
o modelo de otimização foi executado antecipadamente e os resultados otimizados para cada
capital foram apresentados na tabela 1.
6.3. SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS
A continuidade desta pesquisa seguirá com a sugestão de melhorias no processo de
construção do jogo de empresas ENTERSIM com a inclusão de novas rotinas e ajustes de
alguns problemas encontrados durante a aplicação.
150
A implementação de novas rotinas no jogo de empresas ENTERSIM será realizada
com a inclusão de módulo financeiro com a simulação dos pagamentos referentes às aquisições
de matéria-prima, os recebimentos dos débitos dos pedidos distribuídos aos clientes e o fluxo
financeiro do caixa com opção de realização de empréstimos. No processo de planta, as
alterações sugeridas são para detalhamento das etapas e unidades de produção, com o controle
de recursos humanos envolvidos e configuração de hora-extras, produtividade, entre outros.
Outro aspecto importante sugerido é a implementação de um sistema de ranking
para tornar maior a competição entre os participantes e a vinculação do modelo de otimização
para acompanhamento a cada final de etapa para comparação das decisões de forma quantitativa
entre a simulação e a meta desejada.
A configuração do sistema por etapas (meses) com uma linha de tempo para que a
consulta aos resultados da simulação seria possível ao final de cada período. E desta forma,
seria viável a implementação da metodologia GRAI com a definição de quais níveis
hierárquicos poderiam ser ativados para a tomada de decisão no respectivo período de tempo.
Outras sugestões foram levantadas pelos alunos como melhorar a interface e a
velocidade de resposta nas telas de aquisição de lotes e faturamento, quando se está acessando
a ferramenta com o link de Internet mais lento ou quando há muitos usuários conectados no
jogo ao mesmo tempo.
A disponibilização de um jogo de empresas como ferramenta de apoio pedagógico
contribui para o aprendizado do aluno, através da vinculação da teoria de sala de aula com a
simulação de ambientes que demonstram a prática do cotidiano em um tempo resumido. As
limitações apresentadas e sugestões de melhoria serviram para o enriquecimento das discussões
sobre o uso de jogos de empresas como estratégia de ensino.
Em um contexto sobre o uso de tecnologia em sala de aula, pode-se afirmar que a
utilização de jogos de empresas com resultados simultâneos e disponibilidade para que o possa
jogar também no horário que desejar, demonstram a contribuição deste trabalho para melhorar
a metodologia ativa de ensino, além de apresentá-la para alunos que nunca haviam utilizado.
Os depoimentos dos alunos sobre a vontade de jogar novamente e experimentar
ferramentas que relacionam a teoria com a prática, demonstram a contribuição dos jogos de
empresas como metodologia ativa de ensino e pode-se discutir a forma ou como utilizá-la, mas
jamais pode-se discordar da relevância deste tema para o ensino na área de gestão.
151
REFERÊNCIAS
ADOBOR, H.; DANESHFAR A. Management Simulation: determining their effectiveness.
The Journal of Management Development, v. 25, n. 2, p. 151, 2006.
ALDRICH, C. Simulations and the future of learning: An innovative (and perhaps
revolutionary) approach to e-learning. San Francisco: Pfeiffer, 2004.
ALEMANY, M. M. E.; BOJ, J. J.; MULA, J.; LARIO, F. C. Mathematical programming model
for centralised máster planning in ceramic tile supply chain. International Journal of
Prodution Research, v. 48, n. 17, p. 5053-5074, september, 2010,
ALVES, A. P. F.; GIBBON, A. R.; SANTOS, G. T.; BORBA, J. V. S. Custos de Suprimentos:
estudo exploratório com aplicação de mensuração de custos logísticos. ENANPAD. Rio de
Janeiro, 2011.
AMARAL, J. V.; GUERREIRO R. Conhecimento e Avaliação dos trade-offs de Custos
Logísticos: Um estudo com profissionais brasileiros. ENANPAD. Rio de Janeiro, 2013.
AUSTER, E. R.; WYLIE, K. K. Creating Active Learning in the Classroom: A Systematic
Approach. Journal of Management Education. v. 30, n. 2, pp. 333-353, 2006.
BALLOU, R. H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos/Logística Empresarial. Porto
Alegre: Bookman, 2011.
BATEMAN, R.; BOWDEN, R. O.; GOGG, T. J.; HARREL, C.; MOTT, J. R. A.;
MONTEVECHI, J. A. B. Simulação de Sistemas: Aprimorando processos de logística,
serviços e manufatura. 1ed, Rio do Janeiro, Elsevier, 2013.
BENNIS, W. G.; O´TOOLE, J. How business School´s lost their way. Harward Business
Review, may 2005.
BERGIN, R. S.; PRUSKO, J. G. System thinking: the learning laboratory. Healthcare Forum
Journal, v. 1, p. 32-6, 1990.
BERTERO, C. O. Ensino e pesquisa em Administração. São Paulo: Thomson Learning,
2006.
BIO, S.; FARIA, A. C.; ROBLES, L. T. Em busca da vantagem competitiva: trade-offs de
custos logísticos em cadeias de suprimentos. Revista de Contabilidade CRC-SP, São Paulo,
v. 6, n. 19, p. 5-18, mar. 2002.
BLINSTED, D. Development in Interpersonal Skills Training. Gower, Aldershot, 1986.
BONWELL, C.; EISON, J. Active learning: Creating excitement in the classroom. ASHE-
ERIC Higher Education Report No. 1. Washington, DC: George Washington University,
1991.
BOOCH, G.; RUMBAUGH, J; JACOBSON, I. UML: guia do usuário. Rio de Janeiro:
Campus, 2005.
152
BORBA, J. Vanderlei S.; GIBBON, Artur R. Modelo de Custos Logísticos. In: VI
CONVIBRA – Congresso Virtual Brasileiro de Administração. Disponível em:
http://www.convibra.com.br/2009/artigos/118 0.pdf. Acessado em jul/2014.
BOTTANI, E.; MONTANARI, R. Supply chain design and cost analysis through simulation.
International Journal of Production Research. v. 48, n. 10, pp. 2859-2886, May, 2010,
BOUZADA, M. A. C. Laboratório de Logística: Testando a Adequação dos Jogos de Empresas
aos diferentes Estilos de Aprendizagem. Anais SIMPOI, 2013.
BRYMAN, A.; BELL, E. Business Research Methods. 3 ed. New York, Oxford University
Pres, 2011.
BURRELL, G.; MORGAN, G. Sociological Paradigms and Organizational Analysis:
elements of the Sociology of Corporate Life. Heinemann Educational Books, 1979.
CANNON, H. M.; BURNS, A. C. A framework for assessing the competencies reflected in
simulation performance. Developments in Business Simulation & Experiential Exercises. V.
2, n. 26, pp. 40-44, 1999.
CAPKUN, V.; HAMERI, A.; WEISS, L. On the relationship between inventory and financial
performance in manufacturing companies. International Journal of Operation & Production
Management, v. 29, n 9, p. 789-806, 2009.
CARTER, F. L.; JONES, R. C. Accounting for a Simulated Investiment Portfolio: Active
Learning Pedagogy in Intermediate Accounting. Academy of Educational Leadership
Journal; v. 15, n. 3, 2011,
CHANG, J. Strategic management: an evaluation of the use of three learning methods in Hong
Kong. Developments in Business Simulation & Experiential Learning, v. 30, p. 146-151,
2003.
CHANG, J.; JENNINGS, D.; TO, C.; SUN, L. Strategic management: An evaluation of the use
of three learning methods in China. Developments in Business Simulation & Experiential
Exercises, v. 32, p. 76–81, 2005.
CHOPRA, S.; MEINDL, P. Gestão da Cadeia de Suprimentos: estratégia, planejamento e
operações. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010.
CHRISTOPHER, M. Logística e gerenciamento da cadeia de suprimentos: estratégias para
redução de custos e melhoria de serviços. São Paulo: Ed. Pioneira, 1999.
CHRISTOPHER, M. Logística e Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: criando redes
que agregam valor. 2ª ed. São Paulo: Thomson Lerning, 2007.
CHWIF, L.; MEDINA, A. C. Modelagem e Simulação de Eventos Discretos: Teoria e Prática.
2ed, São Paulo, Editora do Autor, 2013.
COLLIS J.; HUSSEY R. Pesquisa em Administração: um guia prático para alunos de
graduação e pós-graduação. 2 ed. Porto Alegre, Bookman, 2005.
153
CORDEIRO, R. A.; SILVA, A. B. Os estilos de aprendizagem influenciam o Desempenho
Acadêmico dos Estudantes de Finanças? Revista Administração UFSM. v. 5, n. 2, pp. 243-
261, 2012.
DALFOVO, M. S. Casos Multiformatos em Administração. Tese de Doutorado. UNIVALI,
2013.
DAVIS, F. D. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of
Information Technology. MIS Quarterly, v. 13, n. 3, p. 319-339, 1989.
DEITEL, H.M., DEITEL P.J. Java: Como Programar. 8 ed. Porto Alegre: Pearson, 2010.
DELING, L.; LIPING H.; ZHONGWEI L.; XUPING W. Logistic Distribution Center Location
Decision-maker Model based on Simulation Optimization. IEEE, v. 10, p. 3384, 2010.
DELONE, W.H.; MCLEAN, E.R. Information systems success: the quest for the dependent
variable, Information Systems Research, v. 3, p.60-95, Mar. 1992.
DIAS, G. P. P.; SAUAIA, A. C. A.; YOSHIZAKI, H. T. Y. Aproveitamento Escolar e Estilos
de Aprendizagem ILS – Felder-Silverman: Estudo Descritivo com Jogos de Empresas. Anais
SIMPOI, 2012.
DICKENSON, M.; BURGOYNE, J; PEDLER, M. Virtual action learning: practices and
challenges. Action Learning: Research and Practice, v. 7: n.1, pp. 59-72, 2011,.
DOUMEINGTS G. Méthode GRAI: méthode de conception des systémes en productique
(Thése d’état: Automatique: Université de Bordeaux 1), 1984.
DOYLE D.; BROWN, F. W. Using a Business Simulation to Teach Applied Skills-The Benefits
and the Challenges of Using Student Teams from Multiple Countries. Journal of European
Industrial Training. v. 24, n. 6, pp. 330-336, 2000.
ELMASRI, R. E.; NAVATHE, S. Sistemas de Banco de Dados. São Paulo: Addison-Wesley,
2011.
FACHIN, R. C.; TANURE, B.; DUARTE, R. G. Uso de casos no ensino de administração.
São Paulo: Thomson Learning, 2007.
FARIA A. C.; COSTA, M. F. G. Gestão de Custos Logísticos. São Paulo: Atlas, 2010.
FARIA, A J; DICKINSON, J. R. Simulation gaming for sales management training. The
Journal of Management Development, v. 13, n. 1, 1994.
FARIA, A. J. Business simulation games: current usage levels – an update. Simulation and
Gaming: An International Journal, v. 29, n. 3, p 295-309, 1998.
FARIA, A. J.; HUTCHINSON, D.; WELIIGNTON, W. J., & GOLD, S. Developments in
business gaming: A review of the past 40 years. Simulation & Gaming, v. 40, pp. 464-487,
2009.
FARIA, A. J.; WELLIGTON, W. J. A survey of simulation game users, former-users, and
neverusers. Simulation & Gaming, v. 35 n. (2), pp. 178–207, 2004.
154
FAVERO, Luiz Paulo. Análise de Dados: modelagem multivariada para a tomada de
decisões. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.
FEINSTEIN, A. H.; CANNON, H. M. 2002. Constructs of Simulation Evaluation. Simulation
& Gaming, v. 33, n. 4, pp. 425-440, 2002.
FELDER, R. M. Matters of Style. ASEE Prism, v. 6, n. 4, p. 18-23, dec. 1996.
FELDER, R. M.; BRENT, R. Understandig Student Differences. Journal of Engineering
Education, v. 94, n. 1, p. 57-72. 2005.
FELDER, R.M. SILVERMAN, L.K. Learning and Teaching Styles in Engineering Education,
Engineering Education, v.78, n.7, p. 674–681, 1988.
FELDER, R.M. SOLOMAN, B.A. Learning Styles and Strategies.
http://www4.ncsu.edu/unity/lockers/users/f/felder/public/ILSdir/styles.htm (acesso em 30 de
janeiro de 2015).
FENG, K. & MA, G. Evaluating two online simulation games in an undergraduate supply chain
management course. Review of Business Research, v. 9, n. 2, 2009.
FLEMMING, N. D.; MILLS, C. Not another inventory, rather and catalyst for reflection. To
Improve the Academy. v. 11, p. 137, 1992.
FLEMMING. N. D. Teaching and Learning Styles: VARK Strategies. Christchurch, New
Zealand, 5th edition, 2001.
FOREMAN, J. Next generation educational technology versus the lecture. EDUCAUSE
Review, July/August 2003.
FREITAS, C. C. G.; MATOS, R. D.; CUNHA, J. C.; LOPES, P. C.; FREITAS, F. P. M.
Tecnologia educacional e estilos de aprendizagem. Espacios, v. 33, n. 9, 2012.
GARRIS, R.; ASHLERS, R.; DRISKELL, J. E. Games, motivation, and learning: A research
and practice model. Simulation & Gaming, v. 33 n. 4, pp. 441-467, Dec., 2002.
GOLBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização Combinatória e Programação Linear:
Modelos e Algorítmos. 2ed, Rio de Janeiro, Elsevier, 2005.
GONEN, A.; BRILL, E.; FRANK M. On-line training for Improvement of Business Decision.
IEEE, v. 08, p. 1253, 2008.
GONZÁLES-BENITO, J. Supply strategy and business performance. International Journal
of Operation & Production Management, v. 30, n 9, p. 774-797, 2010.
GOUVEIA JÚNIOR, A.; PEREIRA, S. S.; MELO, D. R. A.; PEREIRA, N. D. A Aplicação de
Jogos de Empresas nos cursos de graduação em Administração da Instituições de Ensino
Superior do Amazonas. ENANPAD, Rio de Janeiro, 2014.
GRAHAM, A. K. MORECRAFT, J. D. W., SENGE, P. M., STERMAN, J. D. Model-supported
case studies in management education. Education Technology, Research and Development,
v. 49, n. 3, p. 71-87, 1992.
155
GRAMIGNA, M. R. M. Jogos de Empresa. São Paulo: Makron Books, 1993.
HAIR, J. F. Análise Multivariada de Dados. 6ª. edição. Porto Alegre: Bookmann, 2009.
HARRINGTON, T. C.; LAMBERT, D. M.; STERLING, J. U. Sterling, Simulating the
Financial Impact of Marketing and Logistics Decisions, International Journal of Physical
Distribution & Logistics Management, v. 22, n. 7, pp. 3-12, 1992.
HEMZO, M. A.; LEPSCH, S. L. Jogos de Empresas com foco em Marketing Estratégico: uma
Análise Fatorial da percepção dos participantes. RBGN, São Paulo, v. 8, n. 20, pp 23-33,
jan./abr., 2006.
HERNÁNDEZ, J. E.; POLER, R.; MULA, J.; LARIO, F. C. The Reverse Logistic Process of
an Automobile Supply Chain Network by a Collaborative Decison-Making Model. Group
Decis Negot v.20, p. 79–114, 2011.
HONAISER, E. H. R. SAUAIA, A. C. A. Desenvolvimento e Aplicação de um Modelo para
Previsão de Demanda em Jogos de Empresa. RAC, Curitiba, v. 2, n. 3, p. 470-485, Set./Dez.
2008.
JACKSON, S.; MATHEWS M. The Risk of Active Learning in the Classroom: Negative
Synergy and its implications for Learning. International Journal of Business and Social
Science. v. 2 n. 14, 2005.
JENNINGS, D. Strategic management: An evaluation of the use of three learning methods. The
Journal of Management Development. Bradford: v. 21, n. 9/10, p.655-665, 2002.
JOHNSON, M.; TEMPLAR, S. The relationship between supply chain and firm performance.
International Journal of Operation & Production Management, v. 41, n 2, pp. 88-103,
2011.
KELTON, W. D.; SADOWSKI, R. P.; STURROCK, D. T. Simulation with Arena. New York:
McGraw-Hill, 2004.
KEYS, B., & WOLFE, J. The role of management games and simulations in education and
research. Journal of Management, v. 16, p. 307-336, 1990.
KOLB, A. Y.; KOLB, D. A. Learning Styles and Learning Spaces: Enhancing Experiential
Learning in Higher Education. Academy of Management Learning & Education, v. 4, n.
2, p. 193–212, 2005.
KOLB, A. Y.; KOLB, D. A. Learning to play, playing to learn: a case study of a ludic
learning space. Journal of Organizational Change Management, v. 23, n. 1, pp. 26-50, 2010.
KOLB, D. Experiential Learning: experience as the source of learning and development.
Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1984.
KUSSANO, M. R.; BATALHA, M. O. Custos Logísticos Agroindustriais: Avaliação do
escoamento da soja em grão do Mato Grosso para o mercado externo. Gestão & Produção,
v. 19, n. 3, pp. 619-632, 2012.
156
LAMBERT, D. M., STOCK, J. R., VANTINE J. G. Administração estratégica da logística.
São Paulo: Vantine Consultoria, 1998.
LAMBERT, D. M.; POHLEN, T. L. Supply Chain Metrics. The International Journal of
Logistics Management, v. 12, 2001.
LAMBERT, D.M.; ARMITAGE, H.M. Distribution costs: the challenge: The key to managing
the physical distribution function is total cost analysis, rather than aphazard stabs at cutting
specific costs. Management Accounting (pre-1986). Montvale, v. 60, n. 11, p. 33-37, 1979.
LAMBERT, D.M.; SHARMA, A, A Customer-based Competitive Analysis for Logistics
Decisions, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, v. 20, n. 1
pp. 17-24, 1990.
LAMBERT, D.M; STOCK, J.R. Strategic logistics management. 3. ed. Boston:
Irwin/Mcgraw-Hill, 1992.
LANE, D. C. On the Resurgence of Management Simulation and Game. Journal of the
Operational Research Society, v. 46, n. 5, p. 604-25, 1995.
LAW, A. M., KELTON, W. D. Simulation modeling and analysis. Boston: McGraw-Hill,
2000.
LEAN, J.; MOIZER, J.; TOWLER, M.; ABBEY C. Simulations and games - Use and barriers
in higher education. Active Learning in Higher Education v. 7, n. 3, pp. 227-242, 2006.
LI, Y.; BAILLIE, A. S. Mixing Case Method with Business Games: The Student Evaluation of
Teaching Methods in Business Policy Courses. Simulation & Gaming, v. 24, n. 3, Sep., 1993.
LOVATO, S.; SANTOS, M. R. G. F. dos. Os Jogos de Empresas como Recurso Didático na
Formação de Administradores. Novas Tecnologias na Educação - CINTED/UFRGS, v. 5, n.
2, Dez., 2007.
MADKUR, F. N.; MRTVI, V. O.; LOPES, P. C. Estilos de Aprendizagem e Constituição de
Equipes: Um Estudo no Contexto dos Jogos de Empresas. ENANPAD, 2008.
MARION, J. C. Metodologias de ensino na área de negócios: para cursos de administração,
gestão, contabilidade e MBA. São Paulo: Atlas, 2006.
MELNYK, S. A.; RODRIGUES A.; RAGATZ, G. L. Using Simulation to investigate Supply
Chain Disruption. In: Supply Chain Risk: A handbook of Assessment, Management, and
Performance, 2008.
MILES, W.G.; BIGGS, W.D.; SCHUBERT, J.N. Student perceptions of skill acquisition
through cases and a general management simulation, a comparison. Simulation and gaming,
v. 17, n. 1, pp. 7-24, 1986.
MOTTA G. S.; MELO, D. R. A.; PAIXÃO, R. B. O Jogo de Empresas no Processo de
Aprendizagem em Administração: o Discurso Coletivo de Alunos. RAC, Rio de Janeiro, v. 16,
n. 3, pp. 342-359, Mai./Jun, 2012.
157
MOTTA, G. S.; QUINTELLA, R. H. A utilização de Jogos e Simulações de empresas nos
cursos de graduação em Administração no Estado da Bahia. REAd, Porto Alegre, ed.72, n. 2,
pp. 317-338, maio/agosto, 2012.
MOTTA, G. S.; QUINTELLA, R. H.; MELO, D. R. A. Jogos de Empresas como Componente
Curricular: Análise de sua Aplicação por meio de Planos de Ensino. Revista O&S, Salvador,
v. 19, n. 62, pp. 437-452, julho/setembro, 2012.
NETO, S. C.; TAKAOKA, H. Ambientes Virtuais de Aprendizagem de Código Livre ao Ensino
Presencial na Área de Ciências Sociais Aplicadas: Um Estudo de Caso em uma Instituição de
Ensino Superior. ENANPAD, Rio de Janeiro, 2009.
NETO. S. C. Dimensões de Qualidade de um Ambiente Virtual de Aprendizagem. Tese de
Doutorado, USP, 2009.
OBLINGER, D. G. The Next Generation of Educational Engagement. Journal of Interactive
Media in Education, v. 8, 2004.
OLIVEIRA, M. A.; SAUAIA, A. C. A. Impressão Docente para Aprendizagem Vivencial: Um
estudo dos benefícios dos Jogos de Empresas. Administração: Ensino e Pesquisa. v. 12, n. 3,
p. 355-391, Jul/Ago, 2011,
OPAKUA, A. E.; POLER, R. Mejora de la cadena de suministro basada em la metodologia
GRAI: um estúdio empírico. X Congresso de Ingenieria de Organzacion, Valência, 2006.
PEIXOTO, R.; VELOSO, E.; LOPES, J. Fragilidades na mensuração de aprendizagem em
jogos de empresas: uma reflexão. In: Encontro Anual da Associação Nacional dos
Programas de Pós-graduação em Administração, 27, Anais do 27º EnANPAD, 2003.
PEREIRA, J. C. R. Análise de Dados Qualitativos. EDUSP, São Paulo, 2004.
PEREIRA, L. S. Método do Caso para o Ensino em Administração. Dissertação de
Mestrado. UNIVALI, 2012.
PHILLIPS, J. M. Strategies for Active Learning in Online Continuing Education. The Journal
of Continuing Education in Nursing, v. 36, n. 2, 2005.
POLER, R., LARIO, F. C., DOUMEINGTS, G. Dynamic modelling of decision systems
(DMDS). Computers in Industry, v. 49, n. 2, pp. 175-193, 2002.
POLER, R.; LARIO, F. C. Simulation using the Dynamic Modelo of Decision System.
International Conference on Industrial Engineering and Production Management. Quebec
IEEE Press, pp. 1004-1012, 2001.
PRESSMANN, R. S. Engenharia de Software. São Paulo: Makron Books, 2011.
PRETTO, F.; FILARDI, F.; PRETTO, C. Jogos de Empresas: Uma Estratégia de Motivação no
Processo de Ensino e Aprendizagem na Teoria das Organizações. Estratégia e Negócio,
Florianópolis, v.3, n.1, jan./jun. 2010.
158
PROTOPAPPA-SIEKE, M.; SEIFERT, R. W. Interrelating operational and financial
performance measurements in inventory control. European Journal of Operational
Research, v. 20, n. 4, p. 439-448, 2010.
RAMOS, A. S. M.; SILVA, J. E.; CARVALHO, M. L. A. Fatores que influenciam o Uso de
um Ambiente Virtual de Aprendizagem por Alunos de Administração na Modalidade à
Distância. ENANPAD. Rio de Janeiro, 2013.
REID, J. M. C.; PREEZ, N. D. Evaluation of the GRAI Integrated Methodology and the
Imagim Supportware. South African Journal of Industrial Engineering. v. 9, n. 1, 1998.
RIBEIRO, P. R.; SILINKE, J. Análise da Eficiência dos Custos Logísticos no LOGSIM.
ENEGEP, Bento Gonçalves, 2012.
ROSAS, A. R.; SAUAIA, A. C. A. Modelo Conceitual de Decisões no Estágio de Criação de
um Negócio: Base para Construção de um Simulador para Jogos de Empresas. RAC, Curitiba,
v. 13, n. 4, pp. 663-682, Out./Dez. 2009.
RUBEN, B. D. Simulations, Games, and Experience-Based Learning: The Quest for a New
Paradigm for Teaching and Learning. Simulation & Gaming. v. 30; p. 498, 1999.
SALORT, E. V.; ORTIZ, A.; GUARCH, J. J. Métodos Cuantitativos – Volumen I. edUPV,
Valencia, 1997.
SAUAIA, A. C. A. ZERRENNER, S. A. Jogos de Empresas e Economia Experimental: um
Estudo da Racionalidade Organizacional na Tomada de Decisão. RAC, Curitiba, v. 13, n. 2,
p. 189-209, Abr./Jun. 2009.
SAUAIA, A. C. S. KALLAS D. O Dilema Cooperaçăo-Competiçăo em Mercados
Concorrenciais: o Conflito do Oligopólio Tratado em um Jogo de Empresas. RAC, 1a. Edição
Especial 2007: 77-101
SAUVÉ, L.; RENAUD, L.; KAUFMAN, D.; MARQUIS, J. S. . Distinguishing between games
and simulations: A systematic review. Educational Technology & Society, v. 10, n. 3, p. 247-
256, 2007.
SCHMIDT, S. J. Active and cooperative learning using Web-based simulations. Journal of
Economic Education, v. 34, n. 2, 2003.
SEDDON, P. B.; KIEW, M. A partial test and development of Delone and MCLean´s Model
of IS Success. Academic Journal of Interdisciplinary Studies, v. 4, n. 1, 2010.
SILVA, A. B.; LIMA, T. B.; SONAGLIO, A. L. B.; GODOI, C. K. Dimensões de um Sistemas
de Aprendizagem em Ação para o Ensino de Administração. Revista Administração: Ensino
e Pesquisa. Rio de Janeiro, v. 13, n. 1, pp. 9-41, 2012.
SILVA, M. A.; SAUAIA, A. C. A. Gestão Mercadológica e Lucratividade: um Estudo com
Jogos de Empresas. Revista de Administração UFSM, Santa Maria, v. 5, n. 1, pp. 92-109,
jan./abr., 2012.
159
SINGH, R.; SANDHU, H.S.; METRI A.; KAUR, R. Relating organized retail supply chain
management prectices, competitive advantage and organizational performance. The Journal
of Business Perspective, v. 14, n. 3, Jul-Sep, 2010.
SONAGLIO, A. B.; GODOI, C. K.; SILVA, A. B. Estilos de Aprendizagem Experiencial e
Aquisição de Habilidades: Um estudo com discentes de graduação de Administração em
Instituições de Ensino Superior. RAEP, em avaliação, 2013.
SOUZA, G. H. S.; LIMA, N. C.; COSTA, A. C. S.; SANTOS, P. C. F.; PONTES JÚNIOR, J.
F. V.; PENEDO, A. S. T. Estilos de Aprendizagem dos alunos versus métodos de ensino dos
professores do curso de administração. ENANPAD. Rio de Janeiro, 2013.
SOUZA, R. B.; LOPES, P.C. Indicadores de Sustentabilidade em Simulações de Negócios:
uma Proposição no Contexto do Jogo de Empresas SEE. Revista Contextus, v. 8, n. 2, pp. 7-
18, jul./dez, 2010.
SPARLING, D. Simulation and Supply chains: strategies for teaching supply chain
management. Supply Chain Management: An International Journal, v. 7, n. 5, p. 334-342,
2002.
SUN, P. C.; TSAI, R. J.; FINGER, G.; CHEN, Y. Y.; Y. D. What drives a successful e-
Learning? An empirical investigation of the critical factors influencing learner satisfaction.
Computer and Education, n. 50, p. 1183- 1202. 2008.
TAROCK, J. M.; GOLKAR, M. Supply Chain Simulation Methods. IEEE, v.06, p. 448, 2006.
THIERS, G.; MCGINNIS, L. Logistics Systems Modeling and Simulation. IEEE, v.11, p.
1531, 2011.
TOBAIL A.; CROWE, J.; ARISHA, A. Learning by Game: Supply Chain Application. IEEE,
v. 11, p. 3935, 2011.
UELZE, Reginald. Logística Empresarial: uma introdução à administração dos transportes.
São Paulo: Pioneira, 1974.
VALASKI, J.; MALUCELLI, A.; REINEHR, S. Revisão dos modelos de estilos de
aprendizagem aplicados à adaptação e personalização dos materiais de aprendizagem. In:
SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 22., 2011. Anais...
SBIE: Aracaju, 2011.
VARK-LEARN. A Brief Biography of Neil D. Fleming. Disponível em:
http://www.varklearn.com. Acesso em 31 de janeiro de 2015.
VERSIANI, A.; FACHIN R. C. Avaliando aprendizagem em simulações empresariais.
EBAPE/FGV, Volume V – Edição Especial – Janeiro 2007.
VICENTE, P. Jogos de Empresa. São Paulo: Makron, 2001.
VIRGILLITO, Salvatore B. Estatística Aplicada. 3. ed. São Paulo: Edicon, 2006.
160
VORST, J. G. A. J.; TROMP, S.; ZEE, D. J. Simulation modeling for food supply chain
redesign: integrated decision making on product quality, sustainability and logistics.
International Journal of Production Research, v. 47, n. 23, pp. 6611-6631, Dec, 2009.
WANKE, P. F.; ZINN, W. Strategic logistics decision making. International Journal of
Physical Distribution & Logistics Management. Vol. 34 No. 6, pp. 466-478, 2004.
WOLFE, J.; CROOKALL, D. Developing a Scientific Knowledge of Simulation/Gaming.
Simulation & Gaming. v. 29, n. 1, 1998.
WYND, W. R.; BOZMAN, C. S.; Student learning style: a segmentation strategy for higher
education. Journal of Education for Business, v. 71, n. 4, p. 1, mar. 1996.
YARSACAN, H. Improving Understanding, Learning, and Performances of Novices in
Dynamic Managerial Simulation Games. Wiley Periodicals, Inc., v. 15, n. 4, 2010.
ZAPALSKA, A.; BROZIK, D. Learning styles and online Education. Campus-Wide
Information Systems, v. 23, n, 5, pp. 325-335, 2006.
161
APÊNDICES
162
APÊNDICE I – Instrumentos de Pesquisa
QUESTIONÁRIO DE PESQUISA - ESTILOS DE APRENDIZAGEM
Para cada uma das 44 questões, são apresentadas duas opções de resposta. Leia cada uma delas com atenção e
escolha uma das alternativas de resposta que você considera mais relacionada com a sua maneira de aprender. Se
ambas as respostas parecem se aplicar a você, escolha a que mais frequentemente orienta a sua ação quando está
vivenciando uma situação de aprendizagem.
1. Entendo algo melhor depois de ( ) testar. ( ) pensar sobre.
2. Considero-me ( ) realista. ( ) inovador.
3. Quando penso sobre o que fiz
ontem, é mais provável que eu ( ) pense em uma imagem. ( ) pense em palavras.
4. Costumo
( ) compreender os detalhes de um
assunto, mas posso me confundir no
entendimento de sua estrutura global.
( ) compreender a estrutura global,
mas posso me confundir para entender
os detalhes.
5. Quando estou aprendendo algo
novo, isso me ajuda ( ) a falar sobre. ( ) a pensar sobre.
6. Se eu fosse um professor, eu teria
preferência em ensinar um curso
( ) que abordasse fatos e situações
da vida real. ( ) que abordasse ideias e teorias.
7. Prefiro obter novas informações a
partir de
( ) imagens, diagramas , gráficos ou
mapas.
( ) orientações por escrito ou
informações verbais.
8. Uma vez que entendo ( ) todas as partes, entendo o todo. ( ) o todo, entendo como as partes se
encaixam.
9. Em um grupo de estudos,
trabalhando em um material difícil, é
mais provável que eu
( ) participe e contribua com
ideias. ( ) fique sentado escutando.
10. Acho que é mais fácil ( ) aprender fatos. ( ) aprender conceitos.
11. Em um livro com muitas fotos e
gráficos, eu provavelmente
( ) examino as imagens e gráficos
com cuidado. ( ) me concentro no texto escrito.
12. Quando resolvo problemas de
matemática
( ) geralmente trabalho do meu
jeito em busca das soluções, um passo
de cada vez.
( ) geralmente apenas vejo as
soluções, mas depois tenho que me
esforçar para descobrir os passos para
chegar até elas.
13. Nas aulas que já tive ( ) conheci muito dos alunos. ( ) raramente conheci muito dos
alunos .
14. Na leitura de não-ficção, eu
prefiro
( ) algo que me ensine novos fatos
ou me diga como fazer alguma coisa.
( ) algo que me dê novas ideias para
pensar.
15. Eu gosto de professores que
( ) passam um monte de diagramas
no quadro.
( ) que passam bastante tempo
explicando.
16. Quando estou analisando uma
história ou um romance
( ) penso nos incidentes e tento
agrupá-los para descobrir os temas.
( ) só descubro os temas quando
concluo a leitura e, então, tenho que
voltar para encontrar os incidentes que
os representam.
17. Quando começo uma tarefa da
faculdade em casa, sou mais
propenso a
( ) trabalhar na solução
imediatamente.
( ) tentar compreender o problema,
primeiramente.
18 . Prefiro a ideia de ( ) certeza. ( ) teoria.
19. Lembro-me melhor do que ( ) vejo. ( ) ouço.
20. Para mim é mais importante que
um professor
( ) esquematize seu material em
etapas sequencias e de forma clara.
( ) dê uma visão geral de seu material
e o relacione com outros assuntos.
21. Prefiro estudar
( ) em grupo.
( ) sozinho.
22. É mais provável que eu seja
considerado
( ) cuidadoso com os detalhes do
meu trabalho.
( ) criativo sobre como faço meu
trabalho.
163
23. Quando recebo orientações para
chegar a um lugar novo, prefiro
( ) um mapa.
( ) orientações por escrito.
24. Aprendo ( ) a um ritmo bastante regular. Se
estudar bastante “me dou bem”.
( ) de forma irregular. Inicialmente
fico totalmente confuso e, de repente,
tudo se encaixa.
25. Prefiro primeiro ( ) testar as coisas. ( ) pensar sobre como vou realizar
alguma coisa.
26. Quando estou lendo por lazer,
gosto que os escritores
( ) digam claramente o que querem
dizer.
( ) digam as coisas de maneira
criativa e interessante.
27. Quando vejo um diagrama ou
esquema em sala de aula, sou mais
propenso a lembrar
( ) da figura. ( ) do que o professor disse sobre
isto.
28. Ao considerar um conjunto de
informações, sou mais propenso a
( ) me concentrar nos detalhes e
perder a visão do todo.
( ) tentar entender a ideia geral antes
de entrar nos detalhes.
29. Lembro-me com mais facilidade ( ) de algo que fiz. ( ) de algo que tenho pensado muito a
respeito.
30. Quando tenho que realizar uma
tarefa, prefiro
( ) especializar-me em uma forma
de fazê-la.
( ) encontrar novas maneiras de
realizá-la.
31. Quando alguém está me
mostrando dados, prefiro ( ) as tabelas ou gráficos.
( ) o texto que resume os resultados .
32. Ao elaborar um trabalho
relacionado ao curso, sou mais
propenso a
( ) elaborar (pensar sobre ou
escrever) o início e ir avançando.
( ) elaborar (pensar sobre ou
escrever) diferentes partes do texto
para, em seguida, ordená-las.
33. Quando tenho de fazer trabalhos
em grupo, prefiro
( ) fazer um brainstorming
(tempestade de ideias) com o grupo,
onde todos contribuem com ideias.
( ) fazer um brainstorming
(tempestade de ideias) individual e, em
seguida, discutir com grupo para
compará-las.
34. Considero um grande elogio
chamar alguém de ( ) sensato (com bom senso). ( ) imaginativo.
35. Quando encontro pessoas em uma
festa, sou mais propenso a lembrar
( ) da aparência delas.
( ) do que disseram de si próprias.
36. Quando eu estou aprendendo um
assunto novo, prefiro
( ) manter o foco naquele assunto,
aprendendo o máximo que eu posso
sobre ele.
( ) tentar fazer conexões entre aquele
assunto e outros temas relacionados a
ele.
37. Sou mais propenso a ser
considerado uma pessoa ( ) extrovertida. ( ) reservada.
38. Prefiro cursos que enfatizam ( ) material concreto (fatos, dados). ( ) material abstrato (conceitos,
teorias).
39. Para entretenimento, prefiro ( ) assistir TV. ( ) ler um livro.
40. Alguns professores iniciam suas
aulas com uma visão geral do que vai
ser visto. Essa visão geral
( ) é pouco útil para mim. ( ) é muito útil para mim.
41. A ideia de fazer tarefas da
faculdade em grupos, com uma nota
única para todo o grupo,
( ) me agrada. ( ) não me agrada.
42. Quando estou fazendo cálculos
longos,
( ) repito passo a passo e verifico o
que fiz cuidadosamente.
( ) acho cansativo verificar o que fiz,
mas me sinto obrigado a verificá-lo.
43. Descrevo lugares que fui ( ) de forma fácil e precisa. ( ) com dificuldade e sem muitos
detalhes.
44. Quando resolvo problemas em
um grupo, é mais provável que eu
( ) pense nas etapas e no processo
de solução.
( ) pense nas possíveis consequências
ou possíveis aplicações da solução em
diversas áreas.
164
Questionário Avaliação de Jogo de Empresas
1-Responda as questões sobre a percepção sobre a utilização de Jogos de Empresas como
instrumento facilitador do aprendizado.
Questão 1 2 3 4 5 6 7
01 Proporciona novos conhecimentos sobre a operação de uma empresa.
02 – Proporciona maior aprofundamento do conteúdo em relação a outras
metodologias
03 – Auxilia na aquisição de informações
04 – Aluda a conservar informações ao longo prazo
05 Ajuda a integrar a aprendizagem em diversas áreas: (Contab., Finanças,
Marketing, etc.).
06 Aumenta a capacidade de identificar os problemas gerenciais.
07 – Favorece à análise de um problema sob diferentes pontos de vista, na
discussão do grupo
08 Aumenta a compreensão para usar as informações na resolução de
problemas.
09 Auxilia a tomar decisões baseadas em informações incompletas.
10 Aumenta a habilidade para resolver problemas práticos
11 Aumenta a competência para o planejamento das operações de negócios.
12 Aumenta a habilidade para implementar suas decisões.
13 – Auxilia na revisão de políticas e práticas organizacionais.
14 Aumenta a sua confiança na habilidade de trabalhar independentemente.
15 – Aumenta a consciência sobre suas atitudes administrativas
16 – Aumenta a consciência sobre as atitudes de colegas
17 Auxilia a lidar com a insegurança.
18 Aumenta sua eficácia como participante na resolução de problemas em
grupo.
19 Motiva o trabalho em grupo.
20 Ajuda nas resoluções de conflitos.
21 Aumenta a capacidade de comunicação com os seus colegas.
22 Aumenta a habilidade de fornecer informações para os colegas.
23 Proporciona experimentar um comportamento que conhecia e ainda não
havia vivenciado.
24 Propicia a adoção de novos comportamentos administrativos.
25 Amplia a sua visão de gestor sobre o funcionamento de uma
empresa.
26 Permite aprender algo sobre você como gerente.
27 – Ajuda a associar a teoria à prática gerencial.
28 Agrega realismo organizacional ao ensino.
29 Ajuda a conhecer as atividades pertinentes à prática profissional.
30 – Estimula a criatividade
165
2-Responda as questões abaixo, com a sua percepção sobre os jogos de empresas relacionados como método de ensino:
Questão 1 2 3 4 5 6 7
31 - Os jogos de empresas auxiliam no entendimento sobre os princípios da
disciplina
32 - A maioria dos alunos que conheço gostam de jogos de empresas
33 - Os jogos de empresas consomem mais tempo do que o previsto
34 - Os jogos de empresas integram assuntos que aprendi em outras disciplinas
35 - Os jogos de empresas servem mais para entretenimento que para o
aprendizado
36 - O desempenho nos jogos de empresas serve para medir o quanto o aluno
está aprendendo sobre o assunto
37 - A utilização de jogos de empresa é um bom método para aprender sobre o
conteúdo na disciplina
3-Responda as questões abaixo, com a sua percepção sobre os jogos de empresas como ambiente virtual aprendizagem:
Questão 1 2 3 4 5 6 7
38 - Eu achei o jogo de empresas fácil de usar
39 - Minha interação com o jogo de empresas foi clara e compreensível
40 - Interagir com jogo de empresas não requereu muito esforço mental
41 - Usar jogos de empresas melhora o meu desempenho acadêmico
42 - Usar jogos de empresas torna o meu aprendizado mais produtivo
43 - Usar jogos de empresas melhora a eficácia do meu aprendizado
44 - Achei que o jogo de empresa foi útil para o meu aprendizado
45 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram
completas
46 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram de
fácil compreensão
47 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram
relevantes
48 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas foram
precisas
49 - As instruções fornecidas durante a aplicação do jogo de empresas eram
atualizadas
DADOS GERAIS:
IES: Curso: Gênero: ( ) M ( ) F
Fase: Idade:
Experiência
Jogo de Empresas:
( ) Nunca utilizei jogos de empresas
( ) Utilizei jogos de empresas em outras
disciplinas
( ) Já cursei disciplinas de jogos de empresas
Experiência Profissional:
( ) Não trabalha
( ) Trabalha fora da área de
gestão
( ) Trabalha na área de gestão
( ) Trabalha na área de logística
166
APÊNDICE II – INSTRUÇÕES DO JOGOS DE EMPRESAS BASEADO EM
SIMULAÇÕES
JOGO DE EMPRESAS - CUSTOS LOGÍSTICOS
Endereço: http://entersim.jelasticlw.com.br/EnterSim/login.xhtml Instruções para o Jogo:
A ESP é uma empresa espanhola que atua em diversos países e atua no ramo de confecções. A
análise mercadológica, concluiu que deveriam atuar no mercado brasileiro, pois é um país
emergente e tem grandes eventos esportivos. Após fechar contrato de distribuição de 6 produtos
(calças jeans masculinas e femininas) com a CZ em todo o território para os próximos 10 anos.
A CZ possui lojas em shopping centers em todas as capitais dos estados brasileiros e as
informações para a distribuição dos produtos estão na tabela 1, as informações para locação das
instalações e sobre os modais de transporte disponíveis estão na tabela 2 e para aquisição de
matéria-prima na tabela 3.
A intenção de Esp é utilizar uma planta com 6 unidades de produção com área de 1200 m2,
mais 200 m2 para estoques de matéria, 100 m2 para estoques de produtos acabados e 100 m2
para áreas administrativas. A intenção é locar um galpão para as instalações, já que a empresa
possui know-how de produção e já se instalou desta maneira em diversos países asiáticos. Na
capital que for escolhida (Figura 3) como local para instalação da fábrica, não será considerada
a receita das vendas e também não será possível adquirir matéria-prima do local.
Meta: Os custos logísticos (abastecimento, planta e distribuição) não deve ultrapassar 10% da
receita.
Após escolher o local das instalações da fábrica, deverá ser observado o quadro de produção
para determinar o dia e a unidade de produção de cada produto. As decisões referentes ao
abastecimento são a seleção dos fornecedores para cada matéria-prima, a definição do modal
de transporte e o lote (quantidade) a ser adquirida no dia, considerando o tempo de entrega do
modal definido. As decisões referentes a distribuição são a escolha do tipo de frete (cif ou fob)
para cada capital, o modal de transporte para entrega dos produtos e o dia do faturamento
considerando a disponibilidade do estoque de produtos acabados.
O jogo apresentará os resultados dos indicadores de: custos logísticos de abastecimento e
aquisição de matéria-prima; custos logísticos de distribuição (entrega do produto acabado) e
custo de locação (planta da fábrica). Serão apresentados ainda, os indicadores de eficiência do
167
estoque de matéria-prima e produtos acabados, os pedidos entregues e o nível de estoque de
matéria-prima e produto acabado. Além dos indicadores de responsividade como o tempo de
entrega da matéria-prima e dos produtos acabados.
Tabela 1 – Informações para Distribuição dos Produtos da empresa ESP.
Capital Receita
Calças Femininas Calças Masculinas
Dia Impostos JGF JEG SRT SKN SYN BER
R$ 70,00 R$ 60,00 R$ 65,00 R$ 70,00 R$ 80,00 R$ 65,00
POA 58.250,00 180 160 70 200 170 60 3 8,00
FLO 36.100,00 130 90 40 120 100 40 4 8,00
CTB 56.950,00 170 150 70 200 170 60 5 8,00
SPO 190.100,00 690 600 260 780 650 220 10 10,00
RJN 84.500,00 260 240 100 300 240 80 11 10,00
VIT 19.500,00 60 50 20 70 60 20 12 10,00
BHO 102.700,00 320 280 120 360 300 100 9 10,00
CGR 13.850,00 40 40 20 50 40 10 6 7,00
CUI 16.650,00 50 50 20 60 50 10 6 7,00
GOI 33.350,00 50 40 20 50 40 10 7 7,00
BRA 14.550,00 100 90 40 120 100 30 8 7,00
SLV 78.550,00 240 210 90 270 240 80 15 6,00
ARA 12.225,00 40 30 15 40 40 10 13 6,00
MAC 14.125,00 50 50 15 60 40 10 14 6,00
REC 47.850,00 140 130 60 170 140 50 15 6,00
JPE 17.825,00 60 50 15 60 60 10 16 6,00
NAT 18.800,00 60 50 20 60 60 20 17 6,00
FOR 45.900,00 140 120 50 160 140 40 17 6,00
TRS 15.525,00 50 50 15 60 40 10 18 6,00
SLU 35.350,00 110 100 30 130 100 40 19 6,00
PAL 8.625,00 30 20 15 30 20 10 20 6,00
BEL 40.300,00 120 110 40 150 120 40 5 5,00
MAN 19.175,00 60 50 15 70 60 20 5 5,00
MCP 7.225,00 20 20 15 20 20 10 5 5,00
BOA 7.225,00 20 20 15 20 20 10 5 5,00
RBR 9.225,00 40 30 15 40 20 10 5 5,00
PVL 7.925,00 30 20 15 20 20 10 5 5,00
Total 3260 2850 1220 3670 3060 1020
---- ---- Volume 1 1 0,5 1 1 1
Lote 20 20 15 15 15 12
Estoque Inicial 300 200 100 300 200 100
168
Tabela 2 – Valor do m2 para Locação e Modais de Transportes disponíveis nas
Capitais dos Estados Brasileiros
Capital Valor M2 para
Locação Modal de Transporte
Rodoviário Ferroviário Aeroviário Marítimo
POA 13,00
FLO 12,00
CTB 16,00
SPO 18,00
RJN 18,00
VIT 13,00
BHO 13,00
CGR 10,00
CUI 10,00
GOI 21,00
BRA 10,00
SLV 12,00
ARA 10,00
MAC 10,00
REC 14,00
JPE 10,00
NAT 12,00
FOR 11,00
TRS 11,00
SLU 11,00
PAL 10,00
BEL 10,00
MAN 10,00
MCP 9,00
BOA 9,00
RBR 10,00
PVL 12,00
Informações Adicionais
Capacidade 15 m3 30 m3 20 m3 50 m3
Custo km 1,50 3,00 1,20 2,00
Taxa Embarque 100,00 1.500,00 800,00 1.200,00
169
Tabela 3 – Oferta da Matéria-Prima
Capital Tecido (m2) Linha (m) Acessórios (um)
Preço Lote Preço Lote Preço Lote
POA 12,00 5000 (cada 2 dd) 1,00 8000 (cada 3 dias) 2,00 8000 (cada 5 dias)
FLO 11,00 3000 (cada 2 dias) 1,00 6000 (cada 3 dias) 0 -
CTB 13,00 10000 (cada 5 dias) 1,00 15000 (cada 5 dias) 2,00 8000 (cada 6 dias)
SPO 18,00 5000 (cada 3 dias) 1,00 3000 (todos os dias) 2,00 2000 (todos os dias
RJN 17,00 2000 (todos os dias) 1,00 4000 (todos os dias) 2,00 3000 (cada 2 dias)
BHO 12,00 6000 (cada 3 dias) 1,00 10000 (cada 5 dias) 2,00 6000 (cada 4 dias)
CGR 0,00 - 1,00 20000 (cada 10 dias) 0 -
GOI 10,00 5000 (cada 5 dias) 1,00 2000 (todos os dias) 2,00 6000 (cada 4 dias)
BRA 16,00 6000 (cada 4 dias) 1,00 4000 (cada 2 dias) 2,00 15000 (cada 10 dias)
SLV 12,00 5000 (cada 4 dias) 1,00 8000 (cada 4 dias) 2,00 15000 (cada 10 dias)
REC 15,00 5000 (cada 3 dias) 1,00 8000 (cada 4 dias) 2,00 12000 (cada 8 dias)
FOR 13,00 8000 (cada 10 dias) 1,00 20000 (cada 10 dias) 2,00 1500 (todos os dias)
BEL 10,00 1000 (todos os dias) 1,00 2000 (cada 2 dias) 2,00 4000 (cada 3 dias)
MAN 0,00 - 1,00 2000 (cada 2 dias) 2,00 4000 (cada 3 dias)
Neces. Mensal
21.020 44.480 26.740
Estoque
Inicial 10.000 15.000 10.000
Figura 1 – Mapa de Localização das Capitais Brasileiras
170
APÊNDICE III – Depoimentos dos Alunos Voluntários
Questões Respostas
01 – Você utilizaria
novamente um jogo de
empresas? O tempo
para a realização da
atividade foi
suficiente?
A1: Sim, utilizaria novamente jogos de empresa. Acredito que o tempo foi
bom.
A2: Sim, pois nele podemos colocar em prática os conteúdos ensinados em
sala de aula. Porém, tivemos pouco tempo para a realização da atividade.
A3: O tempo até foi bacana, mas a quantidade de pessoas na sala de aula é
muito grande e ficamos meio perdido.
A4: Realizaria sim novamente, pois foi de tamanha importância para o meio
acadêmico na área de gestão. Porém o tempo deveria ter sido mais
abrangente.
A5: Sim, utilizaria. E o tempo não foi suficiente. Como o programa é amplo
e envolve uma série de processo, isso demanda tempo.
A6: Sim, jogaria novamente, mas o tempo foi curto em relação a quantidade
de tarefas a realizar.
A7: Sim, jogaria novamente, mas faltou tempo para compreender como o
jogo funciona. O jogo era novo e dificultou o entendimento.
A8: Sim, jogaria sempre que fosse disponibilizado e o tempo foi suficiente.
02 – O jogo de
empresas contribui
para o seu
aprendizado? O jogo de
empresas associa a
teoria à prática?
A1: Foi bom para o aprendizado sim, deu para absorver bastante conteúdo.
Dependendo do ramo de negócio ele não contribuiria tanto (Ex: Comércio).
A2: Sim, pois podemos colocar em prática as teorias aprendidas e assim,
mensurar o aprendizado.
A3: Sim, com certeza ajuda no dia-a-dia, a alcançar o ideal que todos
procuravam.
A4: Sim, contribuiu muito. A teoria se une a prática no jogo, pois a teoria
dos estudos pode ser colocada em prática no desenvolvimento do jogo.
A5: Sim, contribuiu. Com os processos é possível colocar em prática
conhecimento teórico aprendido em sala de aula.
A6: Houve muitas dúvidas e algumas respostas foram aleatórias, mas o jogo
serviu para praticar a teoria utilizada em sala de aula.
A7: Se o jogo fosse aplicado com um tempo maior, poderia aproveitar
melhor.
A8: O jogo contribuiu para o aprendizado e para colocar a teoria em prática.
03 – Quanto as
instruções fornecidas,
você acredita que elas
possam melhorar?
A1: As instruções foram suficientes, mas sempre podem ser melhoradas.
A2: Sim, por ser um jogo complexo, no início, ele necessita de uma boa
explicação.
A3: Sim, conforme mencionei, deve ter menos pessoas em sala de aula para
um melhor aproveitamento.
A4: As instruções estavam bem claras e objetivas, mas qualquer sofisticação
facilita o acesso de vários usuários.
A5: No meu contexto, elas são suficientes para o entendimento do jogo.
A6: Sim, as informações e instruções mais claras auxiliariam a desenvolver
o jogo.
A7: Sim, poderia melhorar de uma forma geral. Achei as informações muito
vagas.
A8: Sim, poderiam ser elaborados com mais aprofundamento e com maiores
detalhes.
04 – O jogo de
empresas proporcionou
conhecimento para
melhorar o seu
conhecimento sobre a
operação de uma
empresa e/ou na
resolução de
problemas?
A1: Sim, contribui muito, deu para identificar problemas e soluções.
A2: Sim, porque após uma decisão sua baseada no conhecimento, obtêm-se
um resultado satisfatório ou não.
A3: Acredito que o jogo contribui para conhecer as operações de uma
empresa.
A4: Sim, pois a prática foi aplicada perfeitamente no meio tecnológico.
A5: Em parte sim, pois cada empresa determina o seu modo de operação.
A6: Muito pouco, muitas dúvidas aparecem e o jogo como atividade extra-
classe contribui para as dúvidas.
A7: Em certa parte, faltou tempo para compreender o que se passa no jogo.
A8: Sim, observou-se que pequenos detalhes tomam grandes rumos.
171
05 – O jogo de
empresas auxiliou nas
discussões dos
problemas e na
resolução de conflitos
no grupo?
A1: Sim, o grupo opinou para a tomada de decisão, embora houve diferença,
mas chegamos ao um consenso.
A2: Houve pouca discussão durante as decisões.
A3: Na minha opinião pessoal, pouca coisa.
A4: Auxiliou sim, de maneira prática e também estrategicamente.
A5: Sim, as discussões que foram geradas no grupo eram bastante discutidas
e solucionadas.
A6: Não contribuiu, prefiro jogar sozinho.
A7: Houve bastante questionamento entre o grupo, minhas vezes sem êxito
nas conclusões dos questionamentos.
A8: Sim, já que cada integrante tem sua opinião.
06 – O jogo de
empresas pode
contribuir para
melhorar o meu
aprendizado sobre
tomada de decisão?
A1: Acho que os jogos de empresas sempre podem contribuir.
A2: Sim, pois você tem informações e após a tomada de decisão, você pode
acessar o resultado.
A3: Sim, pode contribuir muito para aumentar o conhecimento.
A4: Sim, e muito! a ideia de colocar em prática a teoria auxilia muito na
tomada de decisão, mesmo no meio tecnológico.
A5: Sim, Torna a tomada de decisão como um aprimoramento.
A6: Sim. A partir do momento que se compreende totalmente as suas
características e informações.
A7: Pode contribuir a partir do momento que obtiver um entendimento certo
do funcionamento do jogo.
A8: Sim, o aprendizado com o jogo ajudou a compreender pequenos
detalhes.
Recommended