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Reescrevendo minha motivação, reconhecendo padrões.

Como estudante iniciante em Data Science, é curioso pensar em como as teorias da motivação se conectam com situações práticas. Por exemplo, a teoria de Herzberg me lembra de um emprego em que tive uma boa relação com meus colegas (fator higiênico), mas o que realmente me motivava era o reconhecimento ao concluir projetos desafiadores (fator motivador). Também vejo uma conexão com a teoria do reforço, já que ao receber feedback positivo em tarefas simples, senti uma vontade crescente de aprender mais e me aprofundar. Essas experiências mostram como a motivação pode ser tanto analisada quanto aplicada em nossas jornadas de crescimento.

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Olá Araken! Tudo bem?

É muito interessante como você está conectando suas experiências pessoais com as teorias de motivação, como as de Herzberg e a teoria do reforço. Isso mostra que você está refletindo sobre como esses conceitos se aplicam na prática, o que é um ótimo caminho para entender melhor essas teorias.

A teoria de Herzberg, que você mencionou, realmente distingue entre fatores higiênicos e motivadores. No seu caso, a boa relação com os colegas é um fator higiênico, que evita a insatisfação, enquanto o reconhecimento por projetos desafiadores é um fator motivador, que realmente impulsiona sua satisfação e desempenho.

Já a teoria do reforço, que você também citou, sugere que o feedback positivo pode aumentar a probabilidade de um comportamento ser repetido. Isso se alinha com sua experiência de sentir uma vontade crescente de aprender mais quando recebe feedback positivo.

Essas reflexões podem ser muito úteis para você, especialmente ao considerar como se manter motivado em sua jornada de aprendizado em Data Science. Talvez você possa aplicar essas teorias ao definir metas pessoais, buscando sempre um equilíbrio entre fatores higiênicos e motivadores, e buscando feedbacks construtivos para reforçar seu aprendizado.

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!