Comportamento

Categoria Dificuldade Referências

Comportamento Motivação, persistência e engajamento B01, B04, B05, B07, B09, B12, B15, B16, B18, B19, B21, B24, B26, B28, B32, B33, B37, B38, B51, B52, B67, B69, B70, B71, B80 Gerenciamento de tempo B07, B09, B23, B39, B83 Habilidade de estudo B07, B11, B51, B69 Maturidade B23, B49, B79 Dificuldade de socialização e pedir ajuda B07, B83

Confiança B19, B24 Autorregulação B09, B18

Concentração B59

Criatividade B79

Esta categoria abrange aspectos sociais e emocionais que podem ter impacto na aprendizagem do aluno, como motivação, gerenciamento de tempo, maturidade, habilidade de estudo, confiança, concentração, dificuldade de socialização e pedir ajuda, criatividade e autorregulação.

A motivação (ou desmotivação) é apresentada por 25 publicações como uma possibilidade de dificuldade na aprendizagem de introdução à programação e pode ser ocasionada por várias questões que serão explicadas a seguir.

Sobre os métodos tradicionais, em B37 os autores comentam: “Na atualidade, os aprendizes têm o cotidiano imerso em tecnologias das mais variadas e sessões tradicionais de ensino mostram-se insuficientes para atraí-los e motivá-los ao estudo.” [B37, p. 628]. Os autores em B12 seguem a mesma linha de raciocínio numa explanação maior: “(…) A existência de sistemas de software cada vez mais complexos e a utilização destes sistemas desde a infância e adolescência faz com que haja um descompasso entre o tipo de software que os alunos gostariam de desenvolver com aquele que eles são, a princípio, capazes de desenvolver com o restrito conjunto de competências adquiridas nos primeiros semestres de um curso de graduação em Computação. Esta questão é comumente agravada por uma tendência em se utilizar metodologias de ensino-aprendizagem excessivamente formais, normalmente devida à formação rigorosa dos professores responsáveis pelo ensino de programação (…). Neste contexto, é difícil para boa parte dos estudantes se interessarem por problemas abstratos propostos pelos professores ” [B12, p. 02]. Já em B09 é comentado como as estratégias auto regulatórias podem ser importantes para os estudantes: “estratégias auto regulatórias utilizadas pelos alunos, que compreendem a sua motivação para aprender, a auto-gestão de esforços e o auto- monitoramento do progresso durante a aprendizagem, assim como o controle de ansiedade diante de determinadas situações que estariam dispersando a atenção do aprendiz” [B09, p. 02].

Sobre ter uma forte carga de conceitos abstratos que permeia todo o conhecimento em programação, os autores em B16 demonstram que o desinteresse

pode ocorrer por “dificuldade de interpretação, ou devido aos alunos se sentirem demasiados ansiosos para começar a codificar, sem antes compreenderem os dados do problema, dificultando a fase seguinte, a construção do algoritmo (…) ” [B16, p. 02]. Já em B04 os autores percebem a importância de uma boa introdução ao mundo da computação a partir dos algoritmos. Em B16 os pesquisadores comentam como a questão da logística de ir à universidade pode influenciar a motivação do aluno: “Na primeira parte coletou-se informações referentes aos dados populacionais dos alunos, entre elas, a distribuição destes por município. A instituição possui estudantes de cidades circunvizinhas que viajam diariamente para frequentar as aulas. Visto que o deslocamento de uma cidade a outra por repetidos dias gera o cansaço, este também pode ser um fator de desmotivação e, consequentemente, de déficit no aprendizado. ” [B16, p. 03]. Já em B18 e B26 os pesquisadores comentam sobre o processo de avaliação concentra-se em apontar falhas e como isso pode influenciar na motivação do estudante: “ (…) a avaliação concentra-se em apontar as falhas no aprendizado, fator este que pode contribuir para desestimular a evolução do estudante, por este não encontrar valorização nos êxitos obtidos pelos seus esforços” [B18, p. 02]; “Os erros recorrentes identificados nos testes dos programas criados pelos alunos podem gerar um sentimento de frustração. ” [B26, p. 02]. Já em B21 é mencionado que “o desconhecimento dos objetivos e do perfil profissional exigido pelo curso têm gerado desmotivação em uma parcela significativa dos alunos ingressantes e, via de regra, também contribuem significativamente para o aumento dos altos índices de reprovação e da taxa de evasão. ” [B21, p02]. E em B80 é mostrado que o bom relacionamento entre professor e aluno ajuda na superação de desafios e no acompanhamento de dificuldades individuais. Nas publicações B07, B19, B33 a motivação é apenas citada junto com outras variáveis que podem influenciar a motivação do aluno, como persistência, confiança, estabilidade emocional.

Cinco publicações comentam sobre a dificuldade dos estudantes em gerenciar o tempo de estudo para a disciplina de introdução à programação. Em B23 os autores reforçam que as disciplinas de programação exigem uma outra dinâmica de estudo e organização de tempo pois necessitam de mais tempo para aprenderem. Em B39 é comentado que os estudantes sentem que falta tempo para se dedicar aos estudos. E em B83 os autores reforçam que falta de tempo para estudar é declarado por 74% dos alunos no experimento feito na pesquisa como um “fator importante ou decisivo para o cancelamento da disciplina. (…) Ainda mais para alunos que não possuem

muito tempo para estudar fora do turno em que estão na universidade. ” [B83, p.05]. Em B07 e B09 a falta da habilidade de gerenciamento do tempo de estudo é citada junto com outros problemas como inabilidade de estabelecer nova rotina de estudo.

Em quatro publicações os autores acreditam que a falta de habilidade de estudo dos alunos pode se tornar uma dificuldade na aprendizagem de programação. Em B11 e B69 os autores comentam que os estudantes têm “hábitos de estudos pouco disciplinados e centrados na memorização” [B11, p. 778] e “métodos inadequados de estudo” [B69, p. 413] e em B51 é reforçado que o estudo de programação deve ser diferente: “ (…) requer estudo contínuo e dedicação à resolução de um grande volume de problemas de modo a internalizar a lógica e a abstração necessárias. Muitas vezes, os alunos ingressantes na universidade não têm bons hábitos de estudo e costumam dar importância às disciplinas apenas às vésperas das avaliações. ” [B51, p. 585].

Três publicações acreditam que os estudantes ao entrarem na universidade ainda são imaturos e isso dificulta a aprendizagem de programação que exige tanto do estudante nessa transição do ensino médio para a universidade. Em B23 os autores comentam que os alunos que ingressam nos cursos superiores de tecnologia da informação “ (…) muitas vezes não estão preparados para o novo paradigma de ensino que as universidades propõem, uma vez que a maioria está acostumado ao ritmo e formato do Ensino Médio tradicional. ” [B23, p. 2186]. Os autores da publicação B79, a partir do trabalho de Almeida (2007), acreditam que as dificuldades “ (…) ampliam o seu impacto se considerarmos a fase de transição acadêmica em que os estudantes se encontram e os processos nem sempre fáceis da sua adaptação ao ensino superior (…). ” [B79, p. 186]. Já em B49 os autores acreditam que “ (…) falta de maturidade do estudante em perceber a importância do conteúdo para sua formação acadêmica e profissional (…) ” [B49, p. 140].

Duas publicações reforçam o aspecto da confiança do estudante na persistência nos estudos apesar dos erros no caminho. Outras duas publicações comentam sobre o processo de socialização e pedir ajuda aos professores e tutores (monitores) das disciplinas. Em B83, por exemplo, os autores mostram um dado preocupante que apareceu no experimento realizado na pesquisa, em que 74% dos estudantes acharam que pedir ajuda não foi importante ou se posicionaram como neutro: “ (…) maioria dos alunos (...) acredita que perguntar em aula não é um hábito que possa auxiliar seu entendimento do objeto de estudo. Este fato é preocupante que tenha aparecido desta forma na pesquisa, pois participar em sala de aula, perguntar e

desenvolver o senso crítico, buscando analisar o que lhe é exposto e buscar o questionamento é fundamental para quem estuda. ” [B83, p. 06].

Outras duas publicações (B09 e B18) os autores reforçaram o conceito de autorregulação do estudante em relação aos estudos de programação. Em B18 os pesquisadores argumentam que a forma como é avaliada a aprendizagem a partir do erro pode ser um erro do método tradicional de ensino e a autorregulação pode ser uma forma de repensar essa estratégia: “ (...) a avaliação concentra-se em apontar as falhas na aprendizagem, fator este que pode contribuir para desestimular a evolução do estudante, por este não encontrar valorização nos êxitos obtidos pelos seus esforços. (…) Autorregular a aprendizagem compreende a aptidão dos alunos desenvolverem conhecimentos, competências e atitudes para fomentar e facilitar as futuras aprendizagem que podem ser transferidas de um contexto de aprendizagem para outro. As informações adquiridas nos diversos contextos de aprendizagem podem, por sua vez, ser aplicadas aos diferentes contextos de trabalho. ” [B18, p. 1639-1640]. Os conceitos de concentração e criatividade foram citados por uma publicação cada, mas sem profundidade.

4.5.3 Desafios do corpo docente (QP3)

Desafios enfrentados pelo corpo docente ao ensinar a programação introdutória estão listados na Tabela 11. Obviamente, desafios de aprendizado (QP1 e QP2) apareceriam naturalmente no QP3 como desafios de ensino. Para evitar a redundância, apenas os desafios de ensino correspondentes às dificuldades de aprendizagem mais citadas na Tabela 10 foram incluídos na discussão nesta seção. Outros desafios de ensino que ainda não foram discutidos também são tratados.

Tabela 11 – Desafios do corpo docente.

Desafios Referências

Métodos e ferramentas para o ensino de programação B01, B02, B03, B04, B07, B10, B11, B12, B17, B18, B19, B20, B21, B23, B25, B28, B30, B32, B33, B34, B36, B37, B38, B42, B43, B44, B45, B46, B48, B49, B50, B52, B55, B56, B57, B58, B59, B61, B66, B67, B68, B70, B71, B73, B74, B75, B79 Problemas de escalabilidade e de infraestrutura B04, B07, B08, B09, B11, B16, B18, B22,

B23, B41, B49, B54, B59, B61, B62, B65, B67, B69, B70, B73, B74, B75, B82

Manter a motivação, o envolvimento e a

persistência dos alunos B05, B21, B23, B38, B43, B48, B49, B51, B58, B67, B71, B80 Comunicação professor-aluno e feedback B08, B13, B29, B48, B49, B55, B57, B59,

B68, B73, B79, B83 Linguagem de programação B07, B46, B47, B54, B66, B73 Currículo e sequências instrucionais B08, B18, B23, B49, B50, B63, B75 Enfretamento do conhecimento matemático

inadequado dos alunos B21, B34, B49, B54 Valorização do erro B18, B55, B57, B66, B80 4.5.3.1 Desafios revisitados

Os tópicos manter a motivação, envolvimento e a persistência dos alunos e também enfrentamento do conhecimento matemático inadequado dos alunos já foram comentados nas QP1 e QP2. Porém será colocada aqui apenas a visão dos professores sobre estes tópicos, algo que ainda não foi explorado nessa RSL. Em doze publicações é reforçado o papel fundamental do professor em manter a motivação, o envolvimento e a persistência dos alunos no processo de aprendizado. Em B05, B39 e B71 os autores argumentam que os jogos eletrônicos podem ajudar a manter a motivação dos alunos (principalmente a motivação intrínseca) para aprender sobre programação. Na publicação B71 os autores complementam ao descrever como os jogos podem influenciar o processo de ensino: “A utilização de jogos no contexto educacional oferece ao professor uma interessante estratégia para o desenvolvimento da criatividade, aptidão e autonomia do aluno, propiciando a construção do aprendizado em um cenário interdisciplinar. Esses jogos exploram diversos aspectos educativos, como o desenvolvimento de habilidades funcionais, a oferta de atividades sociais, a aquisição de condutas afetivas, a exploração da ludicidade e a aquisição de condutas cognitivas. ” [B71, p. 221]. Em B58 é comentado como os podcasts podem ajudar no “aumento da motivação, na aproximação com o professor, o desenvolvimento de habilidades e exploração de novos pontos de vista” [B58, p. 1210]. Em B48 os autores comentam que motivação para estudar e feedback das atividades realizadas são fundamentais para os alunos e que os professores devem estimular. Em B51 os pesquisadores reforçam esse cuidado dos professores em manter os alunos “constantemente estudando” [B51, p. 578]. Na publicação B21 é comentado sobre um experimento em turmas com número grande de alunos repetentes nas quais tiveram que mudar a metodologia, estimulado a ludicidade no

processo de aprendizagem utilizando Arduino e programação visual e tendo como base metodológica os princípios da Aprendizagem baseada em Projetos (PBL). Já em B23 os autores reforçam o papel do professor em motivar os alunos na disciplina de programação, apesar das dificuldades em relação a lógica. Em B43 é comentado como no experimento realizado na pesquisa os alunos valorizam o professor com boa didática para manter sua motivação: “De acordo com os alunos, um professor com uma boa didática, empenhado em ensinar, que apresente exemplos bem estruturados e claros, que utilize exercícios desafiadores e dinâmicos afeta sua motivação para o estudo. ” [B43, p. 1297]. Em B49 os pesquisadores comentam que os enunciados utilizados pelos professores nos exercícios devem “oferecer diferentes contextos de aplicação da programação, a fim de motivar os estudantes ” [B49, p. 141]. Por fim, em B80 os autores reforçam que “ (…) a motivação discente como fator indispensável a um melhor rendimento. A esse quesito associam o bom relacionamento professor- aluno, que ajuda na superação de desafios e no acompanhamento de dificuldades particulares. ” [B80, p. 99].

Quatro publicações abordam a questão do enfrentamento do professor do conhecimento matemático inadequado dos alunos ao chegarem no Ensino Superior. Os autores das publicações B34 e B54 são enfáticos ao afirmar: “o desafio do professor é procurar desenvolver em sala de aula uma maneira de criar habilidades de raciocínio lógico-matemático dos alunos” [B34, p. 17]; “A disciplina de Algoritmos e Programação exige do aluno o desenvolvimento de competências para idealizar programas que resolvam problemas reais, competências estas que necessitam de uma base lógico-matemática desenvolvida (…)” [B54, p. 1030]. Já em B21 e B49 os pesquisadores reforçam que parte da dificuldade dos estudantes é causado por conhecimento matemático inadequado dos alunos nos ensinos básicos: “Dificuldade de aprendizagem devido à baixa qualidade do Ensino Básico, falta de exposição ao conteúdo durante o Ensino Básico” [B49, p. 141]; “O aprendizado desses conceitos exige do aluno o domínio de habilidades específicas relacionadas à abstração e ao raciocínio lógico, aptidões que são pouco exploradas no ensino médio. (…) Dessa forma, o professor passa a necessitar de uma estratégia pedagógica adequada que contribua para o aprendizado, o que acaba deixando claro que a absorção do conteúdo passado em sala de aula não depende apenas do nível de abstração do aluno. ” [B21, p. 03-06].

4.5.3.2 Métodos e ferramentas para o ensino de programação

O principal desafio do QP3, citado por 46 publicações, está relacionado a métodos e ferramentas de ensino de introdução à programação. Por exemplo, na publicação B20 alguns autores relatam a falta ou a dificuldade de encontrar ferramentas educacionais que efetivamente sirvam de auxílio ao professor e aos alunos, algo comentado também em B59. Os pesquisadores em B11 comentam que os dados de eficiência desses métodos e ferramentas ainda não são unanimadade entre os professores. Para os autores da publicação B68 a comunidade acadêmica carece de tecnologias que “de fato ofereçam uma prática assistida, isto é, planejada, monitorada, controlada e com feedback imediato no domínio da aprendizagem de programação” [B68, p. 135]. Em B03 os autores comentam a dificuldade de encontrar uma metodologia que contenha todas as práticas identificadas: “i) avaliação de uma solução existente; ii) a manutenção de uma solução existente, seja para corrigir um problema ou para atualização; iii) otimização de uma solução existe; e iv) a criação de uma nova solução” [B03, p. 963].

Outro ponto levantado em B28 é que as ferramentas “(…) em sua maioria, têm como público alvo crianças, jovens e iniciantes na área” [B28, p. 02]. Em B20, é comentado que “muitos autores estão cada vez mais interessados em criar novas ferramentas educacionais em vez de procurá-las” [B20, p. 03]. Em B21 os autores comentam que precisamos continuar realizando estudos experimentais que fundamentem as novas ferramentas:

Dessa forma, ao mesmo tempo em que é necessário realizar estudos que contribuam para o levantamento de informações sobre as causas que levam ao fracasso e à desmotivação do aluno pelo curso, é essencial a realização de estudos experimentais que permitam validar novas estratégias de ensino, oferecendo uma oportunidade de utilizar a tecnologia para explorar a criatividade dos alunos nas diferentes possibilidades de construir sistemas, seja através de técnicas lúdicas ou conectando dispositivos simples diretamente a componentes de hardware e software [B21, p. 02]

Outros pontos de dificuldades são apresentados como a dificuldade existente de simulação da dinâmica da execução dos algoritmos [B02], na determinação da corretude de um código [B17], na rigidez da metodologia ecolhida nas ementas das disciplins [B03], identificação de cada dificuldade pelo estudante e utilizar um recurso

pedagógico de natureza específica [B07], metodologia de ensino e aprendizagem excessivamente formais [B12]. Em B55 os autores comentam que precisamos construir ferramentas para auxiliar o processo de mediação do erro do professor com o aluno, algo comentado também em B11. Na publicação B57 os autores fazem críticas a falta de dados sobre ganhos na aprendizagem:

Mais raros ainda parecem ser os resultados relatados que revelam ganhos claros de aprendizagem segundo algum parâmetro específico aplicado para avaliar algum software não convencional de apoio à programação (e.g., ganho no tempo de aprendizado, no grau de dificuldade das soluções bem-sucedidas, e outros). [B57, p. 1198-1199]

Apesar das críticas e dificuldades mencionadas pelos autores, vários novos métodos de ensino, que não representam as aulas de exposição teórica e práticas em laboratório, são sugeridos nas publicações analisadas: avaliação automática de exercícios de programação [B68, B73, B74]; avaliação e acompanhamento do aprendizado [B30]; computação afetiva [B30]; computação desplugada [B07]; dar instruções e exercícios personalizados de acordo com o perfil de alunos baseado no trabalho de Mazza e Dimitrova (2007) [B68]; design instrucional [B52, B68]; ensino híbrido [B49]; gamificação [B48]; grupos extraclasse [B23]; jogos / jogos sérios [B04, B19, B23, B25, B30, B34, B67, B71]; lista de exercício [B36]; metodologia ERM2C que tem o intuito de entender, revisar, melhorar, complementar e construir soluções de algoritmo [B03]; métodos de avaliação baseada na Taxonomia de Bloom feita no trabalho de Jesus e Raabe (2009) [B30]; métodos de motivação [B30], PBL [B21]; podcast [B58]; predizer comportamentos [B68]; recomendar atividades através do ds- FAR (Formative Assessement Recoomendation) baseado no trabalho de Oliveira (2013) [B68]; robótica [B30, B67]; sala de aula invertida [B23, B45]; Sistema Personalizado de Ensino (Personalized System of Instruction - PSI) [B61]; sistemas tutores inteligentes [B07, B30, B34, B37, B56, B57, B73]; tecnologias adaptativas [B07]; tutoria [B57]; tutoria de jogos [B01]; Uso de heurísticas como Wirth (1971) e Polya (2004) [R11]; vídeo [B58]; visualização de programas e algoritmos [B67, B70]. Segue a lista de ferramentas mencionadas nas publicações: AdaptWeb [B52]; ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation and Evaluation) [B52]; Alice [B20, B28, B30, B42, B44, B45, B66]; ALICE brasileiro [B70] baseada em Raabe e Silva (2005); Ambap [B45]; ambiente de aprendizagem para programação (SAmbA)

[B70]; Ambiente Virtual para o ensino de programação (AVEP) [B02]; Arduino [B44]; ASA [B45]; Astral [B17]; BlueJ [B12, B46]; ClFluxProg [B45]; CodeBench [B49]; Colabweb (instância do Moodle) [B49]; Code::Blocks [B46]; code.org [B48]; CourseVis [B68]; Dev-C++ [B46]; DrJava [B46]; Eclipse [B46]; Escracho [B42]; Etoys [B44]; FARMA-ALG [B55, B57]; FreeDFD [B45]; Furbot [B33]; Game2Learn [B42]; GPT [B45]; Greenfoot [B12, B28, B46]; IDLE [B46]; IGED [B18]; iVProg [B30]; JavaTool [B20]; JEliot [B33]; Kahoot [B48]; Kodu Lab [B20]; Mindstorms NXT 2.0 [B32]; MOJO [B20]; Monitor [B02, B18]; Moodle [B68]; OpenGL [B46]; O HALYEN [B34]; ProPAT (padrões elementares) baseado no trabalho de East et al. (1996) [B18]; pyGoGoBlocos [B30]; Raptor [B44]; Robocode [B45, R50]; RoboMind [B20, B32]; Scratch [B12, B20, B21, B28, B30, B42, B43, B44, B66]; Scratch S4A2 [B21]; Serious Game (Pontes 2013 e Ternório, Silva e Rocha, 2013) [B17]; Socrative [B48]; StageCast [B28]; SuperLogo [B20]; Spyder (IDE para a linguagem Python) [B49]; TBC-AED e TCB-AED/WEB [B17]; VBA [B46]; Visual Logic [B44]; Visualg [B02, B44, B45]; Web Portugal [B02, B45]; WebShell [R10]; Wu’s castle [B42, B50].