1. INTRODUÇÃO

1.1 Apologia moderada dos computadores no ensino das ciências

Quando os computadores apareceram na área pedagógica, chegaram a existir algumas posições radicais quanto à forma de os utilizar no ensino das ciências. Tais posições atribuíam à nova máquina o elixir da metodologia científica.

Porém, a maioria dos autores que mais se têm destacado na teorização das ferramentas computacionais no ensino das ciências (por exemplo Wilson 1989, Schwartz 1983, Kahn 1991) são unânimes em considerar que a colocação de um ou mais computadores na sala de aula não resolve de per si a maioria dos problemas na aprendizagem dos conceitos e doutrinas.

A necessidade de atribuir uma posição secundária aos computadores no processo do ensino está bem patente na sugestiva locução de Edward Redish (Redish 1989): "O computador não é uma ferramenta à procura de um problema; é melhor começar com o problema e escolher depois a ferramenta adequada."

O efeito da novidade iludiu e poderá ainda iludir alguns professores que, nas suas primeiras experiências de manipulação computacional na sala de aula, assistem à extraordinária receptividade por parte dos mesmos com implicações para a motivação por algumas disciplinas científicas e para a interiorização de algumas matérias. As limitações dos recursos informáticos são, no entanto, evidentes. Mais do que a sofisticação do hardware importa a qualidade do software e muitos programas estão longe de ser eficazes do ponto de vista pedagógico. A produção de software educacional deve pois, cada vez mais, ser dirigida e adaptada às circunstâncias particulares de cada contexto educativo, reconhecendo-se que esses programas não se tratam de «remédios para todos os males». É importante uma reflexão crítica sobre cada programa de computador, procurando e corrigindo as respectivas limitações. Produzir e digerir acriticamente software seria, numa repetição da expressão de Redish, ter um martelo e madeira sem possuir nada para pregar...

Com pouco futuro estarão também outras posições radicais que ousem prescindir do computador no ensino das ciências. Estamos perto de uma era em que a inabilidade informática se revela como uma marca de ignorância. Em certas reflexões de natureza epistemológica (Pagels 1992, Fiolhais 1994) aproximam-se a natureza dos próprios fenómenos físicos e a computação. Ao fim e ao cabo, trata-se da eleição da matemática como linguagem essencial para descrever todos os fenómenos, numa concepção que tem raízes nos sábios gregos da antiguidade. Afirmou Pagels: "Na perspectiva computacional, as leis da natureza são algoritmos que governam a evolução do sistema no tempo, tal como fazem os programas de computador".

Esta cumplicidade entre ciências naturais e computação justifica de certo modo a qualidade que determinados programas podem imprimir à interiorização de conceitos e teorias e ao desenvolvimento da intuição científica dos alunos. Na nossa opinião, as capacidades do computador no ensino das ciências evidenciam-se particularmente através de simulações computacionais, que serão tratadas neste trabalho, com destaque para as simulações que decorrem num estilo e ambiente de "jogo".

No resto desta introdução são discutidas as simulações computacionais no contexto do software pedagógico. Fornecem-se alguns exemplos de uma classificação das simulações e valorizam-se os jogos de computador com interesse educacional.

No Cap. 2 o trabalho centra-se na apresentação e comentário do programa "Lechat", que permite simulações do equilíbrio químico.

No Cap. 3 apresentam-se os programas "Dardo" e "Lança!", que são simulações computacionais do lançamento de engenhos do atletismo.

As conclusões principais estão sumariadas no Cap. 4.

No Apêndice colocou-se a informação mais técnica, quer sobre o equilíbrio químico (Apêndice A), quer sobre o lançamento de projécteis (Apêndice B). Aqui valorizou-se particularmente o tratamento analítico de fenómenos de resistência do ar, que permite controlar a qualidade das simulações.

No Apêndice C é apresentado um estudo-piloto sobre o impacto de alguns programas de computador na motivação dos alunos pela disciplina de Físico-Químicas, no ensino básico e secundário. Esse estudo não é muito conclusivo embora forneça indicações metodológicas para investigações posteriores. São utilizados, neste estudo, os programas "Jogo das substâncias", "Jogo das adivinhas" e "Pisa".

Finalmente, no Apêndice D, consta a lista dos programas realizados no quadro ou em complemento desta tese. Estes programas, que se apresentam em disquete no fim, estão acessíveis à comunidade educativa, sendo benvindos comentários e críticas.

1.2 As simulações computacionais no contexto do software pedagógico

Vejamos como situar as simulações computacionais na panóplia de recursos de software educativo.

Não é sistemática nem uniforme a forma como diversos autores analisam os vários domínios de aplicação do computador no ensino e como posicionam, em particular, as simulações computacionais face às restantes aplicações.

Apresentamos, a título de exemplo, as posições de três autores com trabalhos neste domínio.

Jack Wilson e Edward Redish, num artigo escrito no âmbito do ensino da Física (Wilson 1989), fazem uma subdivisão dos programas educacionais que nos parece extensível ao ensino das ciências em geral. Genericamente, subdividem os programas para o ensino em:

1- Exercício e prática.

2- Testes.

3- Gestão de cursos.

4- Tutoriais.

5- Diálogo e inteligência artificial.

6- Simulações.

7- Jogos com objectivos de instrução.

8- Aquisição e tratamento de dados no laboratório.

9- Programação.

10- Modelação de fenómenos.

Os três primeiros domínios podem reunir-se num só grupo, funcionando aí o computador, basicamente, como ferramenta de estruturação pedagógica.

Os programas tutoriais são bem conhecidos pois foram utilizados desde o aparecimento dos computadores no ensino. Situar-se-iam numa gama baixa de qualidade pedagógica e, pese embora a sua utilidade para objectivos específicos, são programas de reduzida interacção com o aluno, que por isso, merecem dos autores a designação de "programas para fazer 'correr' os alunos".

Os sistemas de inteligência artificial são apontados por Wilson e Redish como dos mais promissores no ensino das ciências, mas, ao mesmo tempo, os menos desenvolvidos para objectivos educacionais. O futuro poderá aqui trazer-nos algumas surpresas.

Em relação às simulações, a tónica é colocada no reforço da intuição do aluno e no apoio ao trabalho laboratorial. Apesar de fornecerem vários exemplos de programas incluídos nesta categoria, Wilson e Redish não aprofundam este domínio do uso da computação no ensino.

Os jogos com objectivos de instrução são muito eficazes para objectivos particulares, como sejam o incremento da motivação dos alunos.

A utilização do computador para aquisição e tratamento de dados facilita, por sua vez, o trabalho laboratorial.

Finalmente, a programação e a modelação de fenómenos, aparecem como as ferramentas mais poderosas nos processos de ensino das ciências. Atribuindo a tais dinâmicas o expoente máximo da qualidade nos processos de aprendizagem, aqueles autores reconhecem as limitações que advêm do facto de só serem aplicáveis a partir de um certo nível de ensino. Nesse contexto, fazem a apologia de uma maior precocidade na aprendizagem de métodos numéricos pelos alunos, apologia essa que não temos dúvidas em subscrever.

Brian Kahn, no seu livro "Os computadores no ensino da ciência" (Kahn 1991), debruça-se sobre o ensino das ciências em geral, dando uma ênfase particular às simulações. Considera-as, juntamente com o que genericamente chama «programas de ensino», como uma das grandes estratégias na aprendizagem da ciência com computadores.

Indicamos algumas das características dos «programas de ensino» que aí são indicadas. Servir-nos-ão, por comparação com as características dos programas de simulação na perspectiva do mesmo autor, para destacar o perfil das simulações computacionais:

Características dos programas de ensino (segundo Kahn):

- Não exigem a presença do professor.

- Têm uma resposta certa para um dado problema e congratulam o aluno quando este acerta.

- São programas de "treino e prática".

- A linguagem é directa.

- O seu aspecto gráfico é interessante.

- Cada questão coloca um desafio.

- Os graus de dificuldade estão limitados a uma faixa de capacidades dos alunos

- São capazes de acompanhar ritmos diferentes de diferentes alunos.

Os programas deste tipo, embora limitados, têm o seu lugar no ensino das ciências. Podemos, de alguma forma, identificar os «programas de ensino» segundo Brian Kahn, com os programas de exercício e prática e tutoriais, na óptica de Wilson e Redish.

Características das simulações (segundo Kahn):

- Enquanto os programas de ensino não estão especificamente ligados às ciências, as simulações, como construtoras de modelos da realidade, têm particular intimidade com as ciências naturais.

- Um mesmo programa de simulação pode ser usado por alunos de vários níveis (o professor pode organizar diferentes fichas de acompanhamento adequadas aos receptores pretendidos).

- "O computador pode fornecer uma representação tangível e funcional do modelo, que os estudantes podem investigar e explorar".

- As simulações são programas que representam um processo de salientar um certo fenómeno natural.

- Os estudantes podem introduzir valores e alterar as variáveis que pretendem. O computador "responde" e, quer por tentativa e erro, quer pelo uso da lógica, os estudantes manipulam o sistema. Dos resultados obtidos estruturam o seu conhecimento face ao fenómeno investigado.

- São programas com uma estrutura racional.

- É fornecida informação tanto em qualidade como em quantidade.

- O grafismo é claro e atraente.

- O estudante deve aperceber-se das relações essenciais em causa (estas relações, porém, não devem ser óbvias em demasia).

- Os estudantes ficam emocionalmente envolvidos pelos desafios latentes.

Kahn classifica ainda as simulações de acordo com o grau de interacção que se estabelece entre a máquina e o aluno. Apresentando exemplos de programas concretos, fala em simulação não-interactiva, simulação de interacção limitada, simulação com interacção apenas no início e simulação de contínua interacção, escritas aqui por ordem crescente de qualidade pedagógica.

Destacamos ainda a diferença estabelecida entre simulação e modelação, que é apresentada nesta obra, ao contrário de outras referências, de uma forma simples e operacional: enquanto nas simulações o estudante vê no monitor um modelo científico, podendo variar certos parâmetros mas sem ter condições de construir, ele próprio, um modelo, a modelação computacional destina-se à construção de modelos originais.

Judah Schwartz (Schwartz, 1983), o terceiro autor a que fazemos referência neste capítulo, fala na família das «simulações e cálculos generalizados» como um grande grupo de aplicações dos computadores no ensino.

Diz Schwartz que as simulações computacionais são, por definição, instrumentos de manipulação de modelos da Natureza. Achamos útil esta definição.

Este autor chama à atenção para um aspecto que pode passar despercebido e se reveste, de facto, da maior importância: é que os estudantes devem saber distinguir entre «manipulação da Natureza» e «manipulação de modelos da Natureza». Assim, uma discrepância com o mundo real de uma experiência de simulação computacional pode provir de uma falha da simulação (que reproduz um dado modelo) ou de uma limitação do próprio modelo.

Schwartz distingue ainda dois tipos de simulação, particularizados no ensino da Física: os «percept manipulators», manipuladores de identificação com a realidade, e os «concept manipulators», manipuladores de conceitos. Os primeiros apresentam imagens com escalas de tempo e de distância adequadas, como, por exemplo, em alguns programas de astronomia. Os segundos, por seu lado, mostram algumas quantidades físicas relevantes, como por exemplo vectores que, não existindo na realidade, são ferramentas eficazes na edificação de conceitos.

1.3 As simulações no ensino / aprendizagem da Física e da Química

Como classificar as simulações computacionais que são utilizadas no ensino das ciências, nomeadamente a Física e a Química?

Depois de nos debruçarmos sobre os trabalhos não só dos autores acima citados, como de outros (por exemplo, Bork 1978, Hubin 1980, Safe Project 1990), elaborámos um diagrama que reproduz esquematicamente um enquadramento possível das diversas simulações computacionais. Apresentamos esse esquema que de seguida passamos a comentar, fornecendo alguns exemplos.

FIG. 1- Diagrama de um enquadramento dos vários tipos de simulações computacionais.

Vejamos alguns exemplos de programas de computador que ilustram cada uma das oito variantes indicadas na parte de cima do esquema anterior. Um dado programa computacional, bem entendido, pode ilustrar mais do que um domínio (ver Fig. 10). Sempre que for oportuno, referir-nos-emos a programas do projecto Softciências, uma acção comum das Sociedades Portuguesas de Física, Química e Matemática para a produção e difusão de software educativo, com a qual temos colaborado de perto.

1. No domínio do muito pequeno.

Um exemplo é o programa "Thermo" desenvolvido no quadro do projecto norte-americano Muppet (Maryland University Project in Physics Educational Technology), que apresenta um micromundo habitado por um grande número de partículas. É possível, neste programa, variar o número de partículas, o tipo de interacção (gravítica, eléctrica ou magnética) e as condições iniciais, observando em pormenor o comportamento do sistema.

O programa "Bravais" do projecto Seraphim (um projecto ligado à revista "Chemical Education" e sediado no Departamento de Química da Universidade de Wisconsin, EUA) permite visualizar as várias estruturas cristalinas.

FIG. 2- Aspecto do programa "Bravais" do projecto Seraphim.

2. No domínio do muito grande.

Todos os programas sobre astronomia ilustram perfeitamente este tipo de aplicações ("Dance of the Planets", "Ezcosmos", "Orbits", etc).

O programa "Kepler", do projecto Softciências, que simula os movimentos de um ou mais planetas em torno de um sol ou de um planeta em torno de dois sois, constitui um óptimo exemplo. O seu leque de aplicações é extremamente vasto.

FIG. 3- Fase do programa "Kepler", do projecto Softciências. A opção escolhida foi "um planeta e dois sois".

3. No domínio do muito rápido.

Qualquer um dos vários programas de cinética química ("Kinetics of Crystal Violet", do projecto Seraphim, por exemplo) ilustra bem esta categoria de simulações. Reacções químicas que se dão em fracções de segundo podem ser manipuladas num computador. O écran reproduz fenómenos num tempo que permite a sua visualização quando, na realidade, demoram apenas brevíssimos instantes.

São muitos, igualmente, os programas que, no domínio da Física, permitem observar e manipular fenómenos que se desencadeiam a enormes velocidades e que no computador, de alguma forma, se nos apresentam "em câmara lenta". Destacamos, entre outros, programas de cinemática e dinâmica em que, para além da referido processo de "retardamento do tempo", é possível parar o programa em circunstâncias particulares e visualizar em pormenor aspectos de riquíssimo valor conceptual, impossíveis de observar directamente na realidade. O programa "Graphs and Tracks" do projecto norte-americano "Physics Academic Software", onde se pode observar o movimento de uma esfera, eventualmente a grande velocidade numa calha de forma variável, e os respectivos gráficos de posição e velocidade, pode ser inscrito neste conjunto de software.

FIG. 4- Fase do programa "Graphs and Tracks", do projecto "Physics Academic Software".

4. No domínio do muito lento

Nos programas que simulam modelos da Natureza que tentam reproduzir fenómenos muito lentos, o computador constitui um "acelerador" dos processos. Reacções químicas muito lentas, por exemplo, podem ser simuladas em programas de cinética ou equilíbrio químico, durante um tempo razoável para o utilizador.

Neste domínio insere-se o programa sobre equilíbrio químico "LeChat", do projecto Softciências. Este programa permite a visualização simbólica de reagentes e produtos no decurso de uma dada reacção química, cujo estado de equilíbrio, eventualmente atingível na prática passado muito tempo depois da reacção se iniciar, pode ser alcançado rapidamente (sobre este programa debruçar-nos-emos em pormenor no Cap. 2).

FIG. 5- Fase do programa "Lechat" do projecto Softciências.

5. No domínio do muito difícil.

Embora possíveis de levar a cabo na realidade, certas experiências seriam muito difíceis de realizar em circunstâncias normais.

Proceder ao lançamento de dardos com uma infinidade de condições iniciais, como se simula no programa "Lança!" (em desenvolvimento no projecto softciências), são exemplos de tarefas difíceis de executar sem o computador. Neste programa é mesmo possível «ligar e desligar» a gravidade ou a resistência do ar.

Poderemos também imaginar diversas simulações químicas, em situações bastante difíceis de criar na realidade mas que se podem concretizar no computador.

FIG. 6- Fase do programa "Lança!" em desenvolvimento no projecto Softciências.

6. No domínio do impossível.

Vários programas de Física e Química, possibilitam ao utilizador andar para trás no tempo, contrariando a segunda lei da termodinâmica.

O programa "Demónio de Maxwell", do "Physics Academic Software", permite ao utilizador um jogo simulacional que consiste em diminuir a entropia de um sistema por criação artificial de ordem. Com efeito, abrindo ou fechando uma comporta que separa dois subsistemas, o utilizador pode desencadear processos não espontâneos, colocando, no mesmo lado, moléculas iguais ou moléculas com idêntica energia cinética.

Neste jogo, o utente faz o papel do "demónio" que Maxwell idealizou, capaz de incutir ordem num sistema isolado. No mesmo sistema sem o "demónio" ocorria necessariamente a mistura de gases ou o equilíbrio térmico entre os dois lados do vaso.

FIG. 7- Fase do programa "Demónio de Maxwell", do projecto "Physics Academic Software". O programa encontra-se integrado na disquete "Physics Demonstrations".

7. No domínio do muito perigoso

A energia nuclear e a interacção da radiação com a matéria são exemplos de assuntos tratados em simulações computacionais, dirigidas ou não ao ensino da Física e da Química. Os processos em causa podem ser perigosos na realidade. A experiência de Rutherford, com o respectivo feixe de partículas alfa, pode ser "realizada" pelos alunos em condições de segurança com a ajuda do programa "Rutherford", do projecto Seraphim.

Do mesmo modo, misturar certos reagentes químicos pode ser bastante perigoso. O programa "Becker", uma aplicação para computadores Macintosh, permite misturar reagentes em concentrações variadas e observar os resultados, sem perigo de explosões.

Algumas simulações químicas de onde resultam produtos de reacção tóxicos são com vantagem realizadas no computador (os produtos tóxicos desaparecem, por exemplo, com o comando "Delete"...)

FIG. 8- Fase do programa "Rutherford", do projecto Seraphim.

8. No domínio do muito caro.

O já enorme orçamento da NASA seria insuficiente se todas as sondas e satélites colocados no espaço fossem experimentados no sentido físico do termo, desprezando o contributo de simulações computacionais. Esta simples constatação evidencia a vantagem das simulações. No ensino da Física, é de referir o programa "Galileo", do projecto Softciências, que descreve o movimento da sonda com o mesmo nome, que se encontra a navegar no espaço em direcção a Júpiter.

A noção de caro é, porém, relativa. Pode ser caro para uma escola portuguesa visitar e operar um espectrómetro de ressonância magnética nuclear ou de infravermelho, realizar a experiência de Millikan com gotículas de óleo ou manipular uma bancada de óptica completa. Mas, se o computador estiver disponível, os programas "Becker", "Milikan" (Softciências) e "Óptica" (Softciências), respectivamente, permitem simular esses processos.

Aproveitamos para nos posicionarmos face a algumas correntes que pretendem substituir, ainda que parcialmente, o trabalho experimental no ensino da Física e da Química pelo uso do computador. Tal atitude repousa na falsa ilusão da omnipotência do computador. O seguinte lema, deveria, neste contexto, ser seguido: "Sempre que uma metodologia possa ser realizada pela via computacional ou pela via experimental clássica, escolha-se a segunda". O certo é que determinadas metodologias só são possíveis com o auxílio do computador. Assim, esta ferramenta pode contribuir não só para mudar o ensino das ciências como também a própria ciência que se ensina (Wilson 1989).

FIG. 9- Aspecto do programa "Millikan", do projecto Softciências.

A Fig. 10 ilustra, para os oito programas apresentados acima nas Figs. 2 a 9, a possibilidade, que já referimos, de cada simulação abranger mais do que um dos grupos da Fig. 1.

FIG. 10- Os vários programas apresentados inserem-se em vários "grupos de simulação".

O conjunto das palavras-chave apresentado na parte final da Fig. 1 merece uma breve reflexão.

A discussão do software educativo faz mais sentido se tiver como pano de fundo a ideia de que a ciência não é mais do que uma construção humana, visando representar e compreender a realidade. Assim, o ensino das ciências deve ajudar o aluno a percorrer o seu próprio caminho, para obter essa representação (Teodoro 1990).

A eficácia educacional de uma simulação em computador reside na possibilidade de o utente manipular as variáveis que entram na simulação.

É oportuno relembrar a necessidade que uma criança tem, logo nos primeiros meses de vida, de manipular os objectos e de os sentir, na boca particularmente. Só no decurso desta manipulação a criança constrói o seu próprio conhecimento do mundo externo. O conhecimento científico dos alunos do ensino básico e secundário não pode ser estranho a este processo da psico-génese do conhecimento. Para além da perspectiva ontogenética referida, poderemos recordar a perspectiva filogenética do conhecimento, paralela à primeira, e o modo como a manipulação dos objectos pelo homem primitivo contribuíu para a sua apreensão do mundo.

Por razões bem evidentes, o computador é uma ferramenta que permite aos alunos um leque vastíssimo de manipulações, difíceis, caras, impossíveis, etc (ver Fig. 1), de realizar por vias mais tradicionais. O aluno poderá sem grandes riscos e de forma muitas vezes reversível, "mexer" nos sistemas físicos, "alterar" as condições da experiência, "tocar" nos fenómenos. Se considerarmos essencial a atitude de manipular, particularmente para o conhecimento da Física e da Química dos alunos, não podemos deixar de reconhecer as potencialidades das simulações computacionais.

As expressões concretizar e visualizar poder-se-ão usar num mesmo contexto. É conhecida a dificuldade dos alunos em atingir objectivos que exijam um elevado grau de abstracção. Não falamos só das impossibilidades teóricas previstas pela teoria de Piaget e que limitam à partida a capacidade de abstracção numa certa faixa de idades (Piaget 1977). Sabemos que, mesmo em idades mais avançadas, os alunos experimentam dificuldades desse tipo. Neste sentido, a interacção com um modelo da realidade que permita concretizar e visualizar uma situação abstracta pode constituir um salto de qualidade na recepção dos conceitos.

É claro que este caminho do concreto para o abstracto tem as suas limitações e os seus perigos: por um lado, existem aspectos da ciência que são intrinsecamente abstractos, sendo a capacidade de abstracção uma qualidade a desenvolver. Por outro lado, existem tentativas de concretização (as analogias são pontes de uma situação abstracta para um modelo concreto) que se tornam verdadeiramente perigosas. Suponhamos, por exemplo, um programa de computador que, para permitir ao aluno visualizar as vibrações moleculares, utiliza molas entre os átomos que constituem as moléculas. Se não formos prudentes, encontraremos, certamente, um grande número de alunos a imaginar que existem molas reais a ligar os átomos nas moléculas... Estaríamos numa situação de "exagero" na lógica da representação científica.

Interiorizar e intuir são dois aspectos que podem ser abordados em conjunto. Relacionamo-los com uma certa consciência do conhecimento (ou do desconhecimento) por parte do aluno. Poderíamos neste contexto referir a «verdade» ou a «honestidade» interiores de quem aprende.

Existe uma relação forte entre estes aspectos e as chamadas estratégias metacognitivas (Santos 1990). Estas estratégias, que são desenvolvidas pelo aluno, dizem respeito à forma como ele processa o seu próprio conhecimento. Quer-nos parecer que a manipulação interactiva e a consequente auto-descoberta continuada, possíveis em simulações computacionais, permitem estratégias metacognitivas eficazes. Promovem-se as capacidades de interiorizar (conscientemente) os conceitos e assim ganhar intuição (e habilidades) para situações futuras, com ou sem computador.

O aspecto de motivar foi propositadamente deixado para o fim. Esta palavra-chave é sentida pelos professores como uma variável fundamental no processo de ensino-aprendizagem. Motivar é, ao mesmo tempo, tão importante quanto difícil de analisar operacionalmente pela subjectividade que encerra.

Mesmo depois de ultrapassado o efeito de novidade (sempre presente quando se utilizam novas tecnologias) as simulações podem despertar a motivação para a aprendizagem das ciências. Neste aspecto, revestem-se de particular eficácia as simulações que se enquadram numa dinâmica de desafio e de jogo, que desenvolveremos seguidamente.

1.4 O jogo como caso particular das simulações computacionais

A palavra "jogo" aparece no dicionário como sinónimo de brincadeira, divertimento, actividade feita para "divertimento do espírito" (Machado, 1990).

Não será o jogo, neste sentido, um caminho excelente para proporcionar motivação para a aprendizagem das ciências naturais?

Trata-se de fazer chegar aos alunos os conceitos sem forçar, num quadro de descontracção, por um lado, mas de concentração, por outro, já que o jogo acarreta um objectivo a atingir, normalmente acompanhado por um sistema de pontuação que interessa maximizar. Se os alunos nem sempre estão espontaneamente receptivos ao conhecimento científico, não será adequado incrementar a aprendizagem através de actividades feitas para "divertimento do espírito"?

Por estas razões e sempre que possível, entendemos que a simulação deve ser concebida na forma de um jogo, constituindo aquilo a que chamamos um "jogo simulacional". O programa "Demónio de Maxwell" constitui um exemplo simples dessa perspectiva. Os programas "Jogo das substâncias" e "Jogo das adivinhas", do projecto softciências, são exemplos de jogos computacionais onde não há simulação. Mas os programas "Lechat" e "Lança!" permitirão explorar a componente lúdica de simulações em Química e em Física (ver Apêndice D).

O uso da noção de jogo não se esgota nos argumentos da ciência pedagógica: invade as áreas da economia e da política. A teoria dos jogos é, com efeito, útil nessas disciplinas. O bioquímico alemão Manfred Eigen entende mesmo o jogo como uma grande metáfora para tudo o que se passa à nossa volta: "tudo o que acontece no nosso mundo se assemelha a um grande jogo, no qual, à priori, apenas as regras estão estabelecidas". Este autor acrescenta: "O acaso e as regras são os elementos do jogo. O jogo começou entre as partículas elementares, os átomos e as moléculas, sendo hoje continuado pelas células do nosso cérebro. Não foi o homem que inventou o jogo, mas é o jogo que torna o homem completo" (Eigen 1989).