Orientações aos coaches

Olhando a maratona como um empreendimento
Com meus recentes estudos de empreendedorismo, motivação, etc, não consigo deixar de ver a maratona como um tremendo de um desafio, porque queremos atrair pessoas para se dedicar de graça a gastar um tempão raciocinando sobre problemas pelo puro prazer de fazer isso; basicamente, se você pensar bem, a maratona é meio que nem o linux, exceto que o linux, segundo o especialista em motivação Daniel Pink, ainda tem a desculpa de "deixar um legado"; a maratona só trabalha com a expectativa de crescimento.

Objetivo do coach

  • Atrair alunos interessados e mantê-los
  • Transmitir o maior volume de conhecimento possível, que pode ser de quatro tipos:
    • Modelagem de problemas e algoritmos de forma geral
    • Implementação, "engenharia de software" e truques
    • Debug
    • Estratégia na hora da prova

Modelos testados e seus respectivos resultados

  • Provas em time, com acompanhamento (Caio, 2011): geralmente funciona para os times mais experientes, já que permite que o coach dê insights de estratégia e observe os erros cometidos pelo time durante o treino, mas os novatos se sentem muito perdidos.

Análise do problema: simulados fechados contém diversos tipos de problema, o que aumenta a probabilidade dos novatos nunca terem visto aquilo na vida; além disso, o fato de ser um simulado com placar adiciona uma certa pressão, o que faz se deparar com vários problemas que você não sabe resolver um pouco desesperador.

  • Aula com algoritmos básicos e modelagens (Fleischman, 2009): aulas têm um feedback bom, porque problemas de maratona são naturalmente aplicáveis à realidade; a discussão de problemas com as pessoas pensando sobre os algoritmos costuma dar uma ótima motivação temporária. Além disso, problemas de maratona dão uma sensação de desafio que proporciona um sentimento de self-growth.
  • Exercícios de dever de casa (Dudu, 2010; Luiza, 2013): a motivação das aulas não é sustentada tempo suficiente para que os alunos sentem para fazer os problemas. Geralmente apenas os veteranos tentam os problemas, mesmo que eles sejam carbon-copy do algoritmo visto em aula.

Hipótese: falta de motivação é causada por uma falta de clareza de como passar as ideias para código – falta de autoconfiança (essa hipótese ainda não foi testada)
Nota: muitos alunos alegam que existe um fator de falta de tempo envolvido

  • Simulados individuais com analysis depois (Luiza, 2012): mais uma vez, só veteranos fazem os problemas (e pouquíssimos de fato aparecem no treino); o analysis nunca é modificado ou comentado, o que dá uma sensação de trabalho jogado fora para o coach
  • Simulados em time (todos os anos): esses simulados têm um turn out maior de veteranos, porque não conta só a consideração com o coach, mas a consideração com o time. Novatos não são motivados o suficiente para aparecer nesse tipo de treino

Modelos a serem testados

  • Treino de implementação: um tempo (2hs, mas depende da flexibilidade do pessoal) onde os garotos pegam os problemas que estão na lista de to-do e tentam, mas que eles podem discutir o problema com o técnico e com os colegas que estão na sala

Baseado nas seguintes hipóteses:
1. Pessoas, ao receberem orientação, perdem um pouco o medo de tentar e errar
2. Ver várias pessoas trabalhando da mesma forma e tendo dificuldades parecidas cria menos expectativas irreais

Bibliografia básica

  • RIES, Eric; The Lean Startup
  • PINK, Daniel; Drive (um resumo rápido disso está aqui: http://www.youtube.com/watch?v=u6XAPnuFjJc)
  • AMBROSE, Susan, BRIDGES, Michael, (…); How Learning Works
  • HEATH, Chip, HEATH, Dan; Made To Stick
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