UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE INSTITUTO METRÓPOLE DIGITAL
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INOVAÇÃO EM TECNOLOGIAS EDUCACIONAIS
DESENVOLVIMENTO DE HABILIDADES MATEMÁTICAS COM A INCLUSÃO DO PENSAMENTO COMPUTACIONAL NAS ESCOLAS DE ENSINO
FUNDAMENTAL
FÁBIO SAMPAIO DOS SANTOS CÂMARA
NATAL/RN Novembro de 2019
Fábio Sampaio dos Santos Câmara
DESENVOLVIMENTO DE HABILIDADES MATEMÁTICAS COM A INCLUSÃO DO PENSAMENTO COMPUTACIONAL NAS ESCOLAS DE ENSINO FUNDAMENTAL
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Inovação em Tecnologias Educacionais da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Inovação em Tecnologias Educacionais.
Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN Instituto Metrópole Digital – IMD
Programa de Pós-graduação em Inovação em Tecnologias Educacionais - PPgITE
Orientador: Charles Andryê Galvão Madeira
NATAL/RN Novembro de 2019
Fábio Sampaio dos Santos Câmara
DESENVOLVIMENTO DE HABILIDADES MATEMÁTICAS COM A INCLUSÃO DO PENSAMENTO COMPUTACIONAL NAS ESCOLAS DE ENSINO FUNDAMENTAL
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Inovação em Tecnologias Educacionais da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Inovação em Tecnologias Educacionais.
_____________________________________________ Prof. Dr. Charles Andryê Galvão Madeira
(Presidente)
Instituto Metrópole Digital
Universidade Federal do Rio Grande do Norte _____________________________________________
Prof. Dr. André Maurício Cunha Campos (Examinador Interno)
Departamento de Informática e Matemática Aplicada Universidade Federal do Rio Grande do Norte _____________________________________________
Prof. Dr. Dennys Leite Maia (Examinador Interno) Instituto Metrópole Digital
Universidade Federal do Rio Grande do Norte _____________________________________________
Profa. Dra. Ayla Débora Dantas de Souza Rebouças (Examinadora Externa)
Centro de Ciências Aplicadas e Educação Universidade Federal da Paraíba
NATAL/RN Novembro de 2019
“Ser professor não significa, de modo algum, ser transmissor de conhecimentos. Ser professor quer dizer substituir os pais na educação dos adolescentes, valendo-se das informações e da cultura, como meios, para atingir os fins da educação. Ser professor é encaminhar os alunos na formação integral de suas personalidades”.
AGRADECIMENTOS
A DEUS, que me deu saúde e força para conseguir mais um degrau na minha jornada. Aos meus pais Luzanilton (in memoriam) e Ruth, que me deram um grande tesouro: a educação.
A minha esposa Telma a ao meu filho querido e amado Lucas que tiveram paciência e compreensão no período de realização deste trabalho.
Ao Professor Dr. Charles Andryê, que me orientou com plena objetividade e competência, meu muito obrigado.
A Professora Gisélia Ferreira, pelos esclarecimentos didáticos relacionados à Matemática e pela cooperação na elaboração do instrumento de avaliação experimental, fico imensamente grato.
A todos que, direta ou indiretamente, ficaram preocupados com o andamento do trabalho, dando-me apoio nos momentos de dificuldades.
Aos alunos que participaram no Projeto de Extensão e da Pesquisa. Que Deus os ilumine sempre e que possa ter plantado uma semente no coração de todos para que busquem o caminho do conhecimento.
Ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba-Campus Monteiro, por proporcionar a logística necessária e manter em pleno funcionamento o laboratório de informática do Campus.
RESUMO
Atualmente, não há como dissociar o uso dos computadores para otimizar diversas atividades à nossa volta. Porém, a escola, que é o agente transformador da sociedade e que vem passando por transformações mediante métodos pedagógicos para dinamizar e sistematizar os processos de ensino e aprendizagem, não consegue acompanhar os avanços das tecnologias digitais que auxiliam o ensino e a produção do conhecimento em sala de aula. Pesquisas constatam que a utilização de recursos digitais, em consonância com o currículo escolar, contribui no processo de ensino e aprendizagem, na resolução de problemas e na colaboração entre os alunos, estimulando diversas competências consideradas importantes para o século 21. Neste contexto se insere o Pensamento Computacional, que é derivado dos fundamentos da Ciência da Computação e vem sendo implantado em muitas escolas no mundo, se mostrando como um recurso complementar à sala de aula para tornar o processo de aquisição de habilidades em resolução de problemas mais estimulante e eficaz. Este trabalho realiza um estudo para investigar o quanto o Pensamento Computacional impacta no processo da aprendizagem de habilidades relacionadas à Matemática no Ensino Fundamental, uma vez que precisamos encontrar alternativas para ajudar a melhorar os resultados insatisfatórios dos alunos brasileiros nesta disciplina. Espera-se, com esta investigação, contribuir para a discussão acerca do pensamento computacional ser um meio para a melhoria significativa dos estudantes no processo de aprendizagem em habilidades de matemáticas.
Palavras-chave: Pensamento Computacional; Habilidades Matemáticas; Resolução de Problemas.
ABSTRACT
Nowadays, there is no way to dissociate the use of computers to optimize various activities around us. However, the school as a transforming agent of society, has undergone transformations through pedagogical methods to streamline and systematize the processes of teaching and learning, can't follow the advances of digital technologies that help the teaching and the production of knowledge in the classroom. Research finds that the use of digital resources, in line with the school curriculum, contributes to the teaching and learning process, problem solving and collaboration among students, stimulating various skills considered important for the 21st century. In this context, Computational Thinking is inserted, which is derived from the fundamentals of Computer Science and has been deployed in many schools in the world, showing itself as a complementary resource to the classroom to make the process of acquiring skills for more stimulating and effective problem solving. This research conducts a study to investigate how much Computational Thinking impacts the process of learning mathematics-related skills in elementary school, since we need to find alternatives to help improve unsatisfactory results of Brazilian students in this discipline. It is expected, with this research, to contribute to the discussion about computational thinking being a means for the significant improvement of students in the learning process in mathematics skills.
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS BM - Banco Mundial
BNCC - Base Nacional Comum Curricular
CIEB - Centro de Inovação para Educação Brasileira
CRTC - Currículo de Referência em Tecnologia e Computação
CSTA - Computer Science Teachers Association (Associação de Professores de Ciência da Computação)
FINEP - Financiadora de Inovação e Pesquisa
IDEB - Índice de Desenvolvimento da Educação Básica IMPA - Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada
INEP - Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira
ISTE - International Society for Technology in Education (Sociedade Internacional de Tecnologia em Educação)
MCTIC - Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações MEC - Ministério da Educação
OBI - Olimpíada Brasileira de Informática
OBMEP - Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas OBR - Olimpíada Brasileira de Robótica
OBRL - Olimpíada Brasileira de Raciocínio Lógico
OCDE - Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico PC - Pensamento Computacional
PISA - Programme for International Student Assessment (Programa Internacional de Avaliação de Alunos)
PNE - Plano Nacional de Educação
SAEB - Sistema de Avaliação da Educação Básica SBC - Sociedade Brasileira de Computação SBM - Sociedade Brasileira da Matemática TCT - Teoria Clássica dos Testes
TIC - Tecnologias de Informação e Comunicação TRI - Teoria de Resposta ao Item
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Comparativo de aprendizagem em Matemática anos iniciais e finais do Ensino
Fundamental ... 19
Figura 2 - Nível de proficiência em Matemática no Município de Monteiro/PB... 20
Figura 3 - Pilares do Pensamento Computacional ... 26
Figura 4 - Exemplo de questão do Bebras ... 29
Figura 5 - Estrutura do Currículo de Referência em Tecnologia e Computação ... 33
Figura 6 - Progressão dos alunos na atividade Minecraft Adventurer ... 35
Figura 7 - Tela do Scratch ... 35
Figura 8 - Tela do ambiente Lightbot ... 36
Figura 9 - Acesso disponível para os educadores no Programaê ... 37
Figura 10 - Site do Rachacuca com jogos de raciocínio lógico ... 38
Figura 11 - Questão do Bebras relacionada com PC e Matemática ... 42
Figura 12 - Resultado da atividade Labirinto de Doces ... 43
Figura 13 - Cartaz de divulgação do projeto de extensão... 55
Figura 14 – Exemplo de questão do instrumento de avaliação experimental com habilidade do PC e da Matemática ... 56
Figura 15 - Atividade Minecraft Adventurer no Code.org ... 57
Figura 16 - Progressão dos alunos no Minecraft Adventurer ... 58
Figura 17 - Atividades de raciocínio lógico ... 59
Figura 18 - Questionário sobre o filme Wall-e ... 60
Figura 22 - Atividade desplugada da Torre de Hanoi ... 63
Figura 24 - Atividade desplugada notação binária ... 73
Figura 25 - Atividades na plataforma Lightbot ... 75
Figura 26 - Atividade de lógica no site Rachacuca ... 76
Figura 27 - Atividade de variável no Code.org ... 78
LISTA DE TABELAS
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Resultado s dos instrumentos de avaliação experimental – Turma Manhã ... 65 Gráfico 2 - Resultado s dos instrumentos de avaliação experimental – Turma Tarde ... 66
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Desempenho brasileiro no PISA ... 19
Quadro 2 - Educação computacional em diferentes países. ... 30
Quadro 3 - Estratégias do PNE que incluem o uso de tecnologia. ... 31
Quadro 4 - Habilidades do Pensamento Computacional relacionadas com a Matemática ... 39
Quadro 5 - Strings de busca ... 46
Quadro 6 - Resultado da busca nas Bases ... 47
Quadro 7 - Resultado Final da Revisão da Literatura ... 48
Quadro 8 - Resultados do pré-teste da turma A – Manhã ... 61
Quadro 9 - Resultados do pré-teste da turma B – Tarde ... 62
Quadro 10 - Resultados da aplicação do segundo instrumento de avaliação experimental – Turma Manhã ... 64
Quadro 11 - Resultados da aplicação do segundo instrumento de avaliação experimental – Turma Tarde ... 64
Quadro 12 - Sujeitos participantes da pesquisa ... 68
Quadro 13 - Habilidades matemáticas associadas às habilidades do PC avaliadas no Instrumento de Avaliação Experimental ... 70
Quadro 14 - Conteúdos abordados nas oficinas ... 71
Quadro 15 - Súmula das principais ideias do problema 1 ... 81
Quadro 16 - Súmula das principais ideias do problema 2 ... 82
Quadro 17 - Súmula das principais ideias do problema 3 ... 83
Quadro 18 - Súmula das principais ideias do problema 4 ... 84
Quadro 19 - Súmula das principais ideias do problema 5 ... 85
Quadro 20 - Súmula das principais ideias do problema 6 ... 86
SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO ... 10 1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO E PROBLEMÁTICA ... 10 1.2 MOTIVAÇÃO E JUSTIFICATIVA ... 12 1.3 OBJETIVOS... 14 1.4 ESTRUTURA DO DOCUMENTO ... 15 2. REFERENCIAL TEÓRICO ... 17
2.1 A CONSTRUÇÃO DO CONHECIMENTO EM MATEMÁTICA ... 17
2.2 DIFICULDADES EXISTENTES NA CONSTRUÇÃO DO CONHECIMENTO EM MATEMÁTICA ... 18
2.3 TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO NO PROCESSO DA APRENDIZAGEM ... 21
2.4 O PENSAMENTO COMPUTACIONAL NO PROCESSO DA APRENDIZAGEM ... 23
2.5 INICIATIVAS PARA APLICAÇÃO DO PENSAMENTO COMPUTACIONAL NA EDUCAÇÃO BÁSICA ... 30
2.6 FERRAMENTAS PARA ESTÍMULO AO PENSAMENTO COMPUTACIONAL ... 34
2.7 AVALIAÇÃO DAS HABILIDADES DO PENSAMENTO COMPUTACIONAL ... 38
3. REVISÃO DA LITERATURA... 44
3.1 OBJETIVO DA PESQUISA ... 45
3.2 ARGUMENTOS DE BUSCA ... 46
3.3 SELEÇÃO DA BASE DE PESQUISA ... 46
3.4 DEFINIÇÃO DOS CRITÉRIOS DE INCLUSÃO E EXCLUSÃO ... 47
3.5 CATALOGAÇÃO DOS ARTIGOS... 47
3.6 ANÁLISE E SELEÇÃO DAS PUBLICAÇÕES ... 47
3.7 RESULTADOS OBTIDOS ... 48
3.8 ANÁLISE E DISCUSSÕES ... 49
3.9 CONCLUSÃO DA REVISÃO DA LITERATURA ... 53
4. PROJETO PILOTO DA PESQUISA ... 55
4.1 INSTRUMENTO DE AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL ... 56
4.2 CRITÉRIOS DE ANÁLISE ... 57
4.3 EXPERIMENTOS REALIZADOS ... 57
4.4 RESULTADOS OBTIDOS COM A APLICAÇÃO DOS INSTRUMENTOS DE AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL NO PROJETO PILOTO DA PESQUISA... 65
4.5 INFERÊNCIAS SOBRE O PROJETO PILOTO ... 66
5. METODOLOGIA DA PESQUISA FINAL ... 68
5.1 LOCAL DA PESQUISA ... 68
5.2 PARTICIPANTES ... 68
5.3 PLATAFORMAS UTILIZADAS ... 69
5.4 INSTRUMENTO DE AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL ... 69
5.5 HABILIDADES ANALISADAS ... 69
5.6 INTERVENÇÕES REALIZADAS ... 71
5.7 CATEGORIAS DE ANÁLISE ... 71
6. EXPERIMENTOS E RESULTADOS OBTIDOS ... 72
6.1 ATIVIDADES REALIZADAS...72 6.1.1 PRIMEIRA OFICINA ...72 6.1.2 SEGUNDA OFICINA ...74 6.1.3 TERCEIRA OFICINA...77 6.1.4 QUARTA OFICINA...79 6.1.5 QUINTA OFICINA...80 6.2 RESULTADOS OBTIDOS ...80
6.3 SÍNTESE DA ANÁLISE DOS DADOS ... 87
6.4 RISCOS PARA A REALIZAÇÃO DA PESQUISA ... 88
7. CONCLUSÕES... 89
7.1 TRABALHOS FUTUROS ... 91
APÊNDICE A - TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO – TCLE ... 100
APÊNDICE B – QUESTIONÁRIO DO PERFIL DO ALUNO ... 103
APÊNDICE C – INSTRUMENTO DE AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL ... 108
APÊNDICE D – SEGUNDO INSTRUMENTO DE AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL ... 112
APÊNDICE E – SITUAÇÃO DO PROJETO DE PESQUISA NA PLATAFORMA BRASIL... 116
1. INTRODUÇÃO
As avaliações que têm como objetivo analisar o desempenho dos alunos provocam muitos debates no meio educacional e têm sido objeto de estudos no meio acadêmico. Sem um consenso sobre os métodos empregados e a utilização dos resultados dessas avaliações, não há como desconsiderar o baixo desempenho dos alunos e que a situação da qualidade educacional no Brasil não vai bem (COMÉRIO, 2012).
Exames de avaliação da qualidade educacional, tanto nacionais quanto internacionais, mostram que os alunos brasileiros estão abaixo da média de outros países, principalmente nos conteúdos relacionados à matemática (OECD, 2015; TODOS PELA EDUCAÇÃO, 2019).
1.1 Contextualização e Problemática
Oliveira (2016) aponta que o desenvolvimento do setor produtivo no Brasil é comprometido face à deficiência do sistema educacional, por não atender qualitativamente e quantitativamente às demandas do mercado e da sociedade. Assim sendo, não há como o país se destacar e ser competitivo o suficiente no cenário mundial, uma vez que este cenário exige novas competências como a interpretação de instruções, a utilização de equipamentos tecnologicamente sofisticados, a realização de ações dinâmicas, a capacidade de comunicação tanto oral como escrita, a resolução de problemas e a criatividade (SERRA, 2009).
Apesar da atenção dada pelo Estado nas duas últimas décadas para que houvesse um avanço significativo do sistema educacional básico brasileiro, com ampliação do acesso ao ensino público, observa-se que a qualidade desse ensino ainda continua baixa (VELOSO, 2011). Segundo os dados do relatório1 divulgado em 2018 pelo Banco Mundial, para que o nível
da educação dos estudantes brasileiros atinja o patamar de aprendizagem em relação aos países mais desenvolvidos, seriam necessários 75 anos para Matemática e 260 anos para a leitura. A análise realizada pelo Banco Mundial tem como base o resultado do exame do Programa Internacional de Avaliação de Alunos (PISA). Este programa, realizado a cada três anos, coordenado pela Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), tem como objetivo principal obter indicadores sobre a qualidade educacional dos países participantes, no intuito de promover políticas públicas para a melhoria da educação básica, bem como verificar como as escolas de cada país está formando os jovens para a sociedade contemporânea (INEP, 2018).
Na percepção de Castro (2018), os resultados obtidos pelo Brasil no PISA, de 2000 até 2015, mostram que o país não evoluiu na qualidade da aprendizagem, dado a um conjunto de fatores: (i) não há uma formação de boa qualidade dos professores, tanto a inicial quanto a continuada; (ii) há uma má formação dos estudantes desde o ensino básico inicial; e (iii) há uma má gestão das unidades de ensino.
Para Araújo (2013) os resultados mostram que os estudantes brasileiros são considerados mal alfabetizados matematicamente, mesmo com a frequência por muitos anos na escola. É o que afirma o relatório do Fórum Econômico Mundial (2017), ao relatar que a qualidade da educação matemática no nosso país é uma dos piores do mundo, ocupando a 131ª colocação entre 137 países, ficando empatado com Moçambique, El Salvador e África do Sul e um pouco melhor que Guatemala, Nicarágua, República Dominicana, Iêmen, Paraguai e Lesoto.
Enquanto o PISA versa sobre a avaliação externa internacional, a avaliação da qualidade da educação básica brasileira é realizada por meio da Prova Brasil e do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB), com o objetivo de mensurar as habilidades cognitivas dos estudantes nas disciplinas de Língua Portuguesa e Matemática (foco na resolução de problemas), bem como obter um indicativo da qualidade do ensino das escolas, a fim de subsidiar a gestão escolar para a tomada de decisões. A seleção das duas disciplinas se deve ao fato de serem “(...) consideradas basilares para compreensão das demais que compõem o currículo escolar” (INEP, 2019, p. 7).
Inserido nesse contexto, que faz parte direta do processo de avaliação, é criado o Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB), que tem a finalidade de avaliar a qualidade educacional básica brasileira, por meio das médias de desempenho na Prova Brasil, para escolas e municípios, e do SAEB, para os estados e o País (BRASIL, 2018).
O IDEB é calculado utilizando os dados dos exames de avaliação e as taxas de aprovação, reprovação e evasão obtidos no Censo da Educação Básica, sendo um índice balizador para o monitoramento e avaliação do sistema educacional do país, a fim de mobilizar ações para a melhoria do ensino (FERNANDES, 2007).
Nesse sentido, as notas obtidas pelo IDEB possibilitam realizar projeções da evolução educacional, tendo como meta estabelecida para 2021 alcançar a nota 6,0 (seis) para atingir o nível médio de desenvolvimento da educação básica dos países que integram a OCDE (BRASIL, 2007).
Ao comparar dados de anos anteriores com os atuais, percebe-se que somente houve evolução da aprendizagem nos anos iniciais do Ensino Fundamental. Os dados mais alarmantes
correspondem aos índices de proficiência em Matemática, principalmente nos anos finais do Ensino Fundamental e do Ensino Médio (TODOS PELA EDUCAÇÃO, 2018).
Estudos de Perego (2006), Herebia (2007), Santos e Buriasco (2008), Eberhardt e Coutinho (2011), e Alvarenga, Andrade e Santos (2016), mostram que os resultados em Matemática, que tem foco na resolução de problemas, podem estar vinculados às dificuldades dos alunos na interpretação da leitura da situação problema.
A Matemática, na visão dos alunos, é considerada uma disciplina difícil, chata e misteriosa, que assusta e causa temor (SILVEIRA, 2002). Contudo, ao observarmos à nossa volta, podemos perceber diversas atividades do cotidiano que têm relação direta com as ações da Matemática.
1.2 Motivação e Justificativa
Pelo exposto, mostra-se necessário propor novas abordagens metodológicas a fim de possibilitar a introdução de conteúdos que despertem o interesse do estudante, viabilizando a aprendizagem de forma lúdica, sistêmica e produtiva, de modo que aprender matemática não seja cansativo, chato, mas um processo dinâmico e significativo (LUIZ; COL, 2012).
Nesse contexto, observa-se que as escolas brasileiras ainda estão muito vinculadas ao modelo de ensino tradicional, não sendo mais capazes de atender as demandas dos alunos inseridos em um contexto cada vez mais digital (FARDO, 2013). Portanto, o ambiente escolar com modelos educativos tradicionalistas evidencia reformulações metodológicas nos processos de ensino e aprendizagem, visto que atualmente ensinar não implica somente em transmitir conhecimentos que tornem o aluno passivo no processo da aprendizagem (POCINHO; GASPAR, 2012). Nesse sentido, Almeida e Valente (2012) afirma que métodos tradicionalistas de ensino só tinham sentido quando a informação era de difícil acesso, mas com a evolução das tecnologias e da internet, podemos acessar a informação de qualquer lugar e aprender a qualquer hora.
Este cenário atual está intrinsecamente associado às mudanças ocorridas na sociedade contemporânea ocasionadas pelos avanços tecnológicos que Castells (2005, p. 20) denominou Sociedade em Rede2, na qual a escola pouco se reinventou desde as suas origens e que o modelo
didático está tempo demais estruturado em monólogo, no qual o professor é a figura central de disseminação e legitimação das informações, ocasionando baixas taxas de inovação escolar
(MEIRA; PINHEIRO, 2012, p. 44). Para que ocorra a inovação, os autores relatam que a escola deve transpor obstáculos, a saber:
“(...) preocupação excessiva com os métodos de ensino e a pouca ênfase concedida à criação de cenários de aprendizagem. A estruturação dos currículos como listas de conteúdos apenas, as práticas de ensino fortemente monológicas e centradas no professor, o desbalanceamento dos desafios apresentados aos alunos, a ausência de espaços para a ludicidade, a curiosidade e a colaboração, produzem um cenário menos que propício à emergência do novo.” (MEIRA; PINHEIRO, 2012, p. 44)
Sendo a educação um importante componente para o desenvolvimento de uma sociedade, é preciso deixar de se prender aos moldes de instrução linear, de se pautar por princípios já superados que se reduzem ao ensino meramente instrucional de cunho tecnicista. Deve sim ensinar os alunos a pensar, estimular a criatividade, encontrar meios para se resolver problemas, motivá-los para a aprendizagem e “(...) fazer da escola e do professor a mediação entre o aluno e o mundo em que vive” (LIMA; ROVAI, 2015, p. 36). Azzari e Lopes (2013, p. 208) corroboram com este pensamento ao esperar “(...) que a educação seja capaz de suprir a necessidade de capacitação de jovens alunos para a atuação efetiva em uma sociedade globalizada, em que a circulação da informação exige o domínio de multiletramentos para que esses jovens sejam mais do que meros expectadores”.
Assim, a escola, ao inovar suas práticas pedagógicas, desempenha um papel mais protagonista e participativo na formação de cidadãos que possam transpor os desafios do mundo, serem mais críticos, aptos às inovações e às transformações dos conhecimentos nas diversas áreas (KENSKY, 2007). Quanto ao educador, tem a missão de motivar o aluno para que saia do estado passivo, que seja o protagonista da sua aprendizagem e que produza novas descobertas (MORÁN, 2013).
Nessa perspectiva, a tecnologia se apresenta como uma importante ferramenta para a construção do conhecimento. Para corroborar sobre o uso das tecnologias na educação, Almeida e Valente (2011) afirmam que havendo uma convergência das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) às atividades curriculares, é possível uma transformação nas práticas pedagógicas. Assim, devemos entender que as TIC não são ferramentas que usamos para apresentar conteúdos, mas percebermos que, no momento que são usadas para a obtenção do conhecimento, estamos sendo modificados por elas. Quando realmente utilizadas no processo pedagógico, auxiliam a gestão escolar, o ensino e a aprendizagem.
Essa integração, das tecnologias ao currículo, enfatiza um novo papel da educação, em que no lugar da memorização da informação repassada pelo professor é dado lugar a construção do conhecimento do aluno de forma significativa, com o professor sendo mediador desse
processo. É o que revelam as pesquisas de Moita (2007; 2012) e Gee (2010), demonstrando que se houver uma relação dos conteúdos pedagógicos e a tecnologia, as chances serão maiores de produtividade no processo de ensino e aprendizagem, principalmente com o uso de jogos, visto ser uma forma diferente e divertida de aprender que provoca uma transformação nas práticas pedagógicas, propiciando uma participação mais ativa dos estudantes no processo de ensino e aprendizagem (ALMEIDA; VALENTE, 2011).
Dentre várias abordagens com o objetivo de superar deficiências escolares, há estudos da aplicação do Pensamento Computacional no Ensino Básico, com propostas para a reorganização curricular das disciplinas da educação formal (ROZELMA; TEDESCO, 2015; BRACKMANN, 2017) e inclusão de conteúdo do Pensamento Computacional nos cursos de formação de professores (FARIAS; ANDRADE; ALENCAR, 2015).
Neste sentido, práticas pedagógicas com o Pensamento Computacional – fundamentos oriundos da Ciência da Computação (WING, 2006), surgem como perspectivas de propor caminhos alternativos aos educadores para tornar o processo de ensino da Matemática mais dinâmico e significativo (SANTOS; MAFRA, 2018).
Logo, na busca de modificar esse cenário, o educador deve criar mecanismos capazes de motivar e engajar os alunos para uma aprendizagem mais significativa, conforme enfatiza Silva (2009, p. 99), não limitando o ensino da matemática somente a escrever fórmulas e fazer cálculos que, para o aluno, não têm significado. O autor ainda ressalta a necessidade de capacitar o aluno para “(...) tomar decisões conscientemente, saber argumentar, expressando seu pensamento com lógica a fim de se tornar um cidadão crítico, criativo e autônomo”.
Assim, cabe ao educador, haja visto que nossos alunos atualmente estão imersos em uma cultura digital, pôr em evidência práticas metodológicas que possam ser aliadas na busca dos conhecimentos que adquirimos ao longo da vida, visto que abrem portas para formas de pensar e interagir com os outros, permite novas formas de análise de conceitos já concebidos e de relevância para o desenvolvimento econômico do país.
1.3 Objetivos
Para uma aprendizagem mais significativa que possibilite ao aluno desenvolver o raciocínio lógico, a criatividade e habilidades para formular e resolver problemas, torna-se relevante a adoção do Pensamento Computacional em sala de aula para compreender seu impacto para apropriação de habilidades matemáticas. Portanto, o objetivo geral do presente trabalho é investigar o quanto o Pensamento Computacional impacta no processo da
aprendizagem de habilidades relacionadas à Matemática no Ensino Fundamental. Para tanto, vislumbram-se os seguintes objetivos específicos:
● Identificar as habilidades matemáticas que os alunos se apropriam ao desenvolverem atividades relacionadas ao Pensamento Computacional;
● Elaborar e aplicar um instrumento de avaliação experimental para realização de diagnóstico das habilidades matemáticas adquiridas a partir da inclusão de atividades do Pensamento Computacional em sala de aula;
● Compreender as estratégias adotadas pelos alunos para solucionar os problemas apresentados nas atividades a partir da relação entre habilidades matemáticas e do pensamento computacional.
Desta forma, este trabalho visa investigar a introdução do Pensamento Computacional no ambiente escolar, no intuito de preparar os estudantes para um mundo que necessita de habilidades tecnológicas, com o fim de fomentar a melhoria na formação escolar dos estudantes da educação básica, visto ser evidenciada uma demanda por estudos que relacionem a aprendizagem em habilidades matemáticas com o Pensamento Computacional.
1.4 Estrutura do documento
Para um melhor acompanhamento, o documento está organizado conforme apresentado a seguir.
Nesta introdução o trabalho foi contextualizado para permitir apresentar a problemática e a motivação que conduziram a realização deste estudo.
No capítulo 2 será apresentado o referencial teórico, detalhando a construção do conhecimento matemático, quais as deficiências existentes na construção desse conhecimento, quais as habilidades esperadas na construção do conhecimento matemático, o pensamento computacional como uma estratégia para a aquisição de habilidades matemáticas e incentivos norteadores para aplicação do pensamento computacional à Educação Básica.
No capítulo 3 será apresentada uma revisão da literatura no que se refere ao Pensamento Computacional e a Matemática.
No capítulo 4 será apresentado o projeto piloto da pesquisa, realizado no ano de 2018, elaboração do instrumento de avaliação experimental, bem como resultados iniciais do instrumento de avaliação.
No capítulo 5 será relatada a Metodologia da atual pesquisa, na qual se encontra a contribuição principal deste trabalho, descrevendo o local da pesquisa, participantes, ferramentas utilizadas e os critérios de avaliação dos dados.
No capítulo 6 serão delineados os experimentos e os resultados obtidos a partir dos experimentos realizados.
No capítulo 7 será apresentada a conclusão do trabalho, indicando os objetivos que foram atingidos e se o objetivo do estudo foi alcançado e as perspectivas futuras.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
O referencial teórico que respalda esse estudo engloba a questão do aprendizado matemático, desde a sua construção, as dificuldades existentes do seu aprendizado pelos alunos e o papel das TICs nesse processo.
2.1 A construção do conhecimento em Matemática
A aprendizagem é um processo contínuo que ocorre durante toda a vida. Está sujeita a condições específicas de estímulos, a fim de desenvolver habilidades para a realização de tarefas e compreender melhor o mundo no qual vivemos (MOTA; PEREIRA, 2007).
No início da escolarização, a criança começa sua aprendizagem tanto na linguagem materna como na linguagem matemática, para que o seu conhecimento, conforme os ciclos do desenvolvimento cognitivo, seja construído. Presume-se que neste período a qualidade do ensino em Matemática é fundamental, sendo o professor o agente facilitador que deve proporcionar oportunidades para que o aluno seja protagonista na construção do conhecimento (SANTOS; OLIVEIRA; DE OLIVEIRA, 2015).
Neste sentido, os estudos de Jean Piaget (1896-1980) trouxeram uma grande contribuição para entender o processo de construção lógico-matemático da criança. Para o autor, o desenvolvimento da inteligência matemática pode ocorrer, em um primeiro momento, quando a criança não se dá conta que aprende conceitos matemáticos, visto resolvê-los em função da sua inteligência geral, em que
(...) todo aluno normal é capaz de um raciocínio matemático desde que se apele para a sua atividade e se consiga assim remover as inibições afetivas que lhe conferem com bastante frequência um sentimento de inferioridade nas aulas que versam essa matéria
(PIAGET, 2005, p. 57).
Assim, quando os métodos de ensino criam um ambiente com atividades adequadas, compreensíveis, interessantes e que estão alinhadas com o modo de pensar dos alunos, nas suas atividades diárias, tornam-se mais produtivos.
“(...) apresentando aos alunos tarefas que possuem significados, encorajando-os a resolvê-las em vez de seguirem procedimentos que tenham sido apresentados pelo professor, desenvolvendo uma gama de estratégias para alcançar a solução, constituem oportunidades para aprender Matemática. Os alunos não só são capazes de desenvolver as suas estratégias para realizar as atividades em Matemática escolar, mas também, cada um deles tem a oportunidade de produzir o seu próprio conhecimento matemático” (SANTOS, JUNQUEIRA, DE OLIVEIRA, 2015, p. 189).
(...) precisa encontrar situações significativas e motivadoras, com problemas interessantes, a fim de que seus alunos, tentando dar respostas adequadas a esses problemas, consigam estabelecer significados para o conhecimento desejado, compreendendo-o e, portanto, articulando a própria rede. Nessa busca, o professor é essencialmente um pesquisador, pois está formulando suas hipóteses pessoais a respeito da possibilidade que seus alunos têm de construir significados através de situações e problemas propostos por ele.
Nesse contexto, é importante que o professor possa assumir seu papel de orientador no processo de (re)construção do conhecimento, sendo de relevante importância estabelecer propostas coerentes de práticas educativas que possam motivar e engajar os alunos na aquisição do conhecimento.
2.2 Dificuldades existentes na construção do conhecimento em Matemática
Apesar da sua importância na formação social e intelectual, bem como no desenvolvimento da autonomia, da criticidade, da criatividade e da capacidade de argumentação (MACIEL, 2009, p. 7), a Matemática ainda é pouco compreendida e muito temida pelos alunos. Na maioria das escolas, a aprendizagem matemática se tornou mecânica e repetitiva, que apenas transmite conteúdos com regras para decorar e memorizar fórmulas e símbolos, sendo uma disciplina no ambiente escolar amada ou odiada, na reflexão de Machado e D’Ambrósio (2014):
Ama-se ou odeia-se a Matemática. Para alguns, o tema é sedutor, lugar de harmonias, equivalências, simetrias, ordenações e relações caprichosas e surpreendentes, expressão de beleza que tangencia a poesia. Para outros, trata-se de um território árido, povoado por números frios e cálculos insípidos, compreensíveis apenas por especialistas, pessoas com dons especiais, do qual nos afastamos tanto quanto as necessidades do dia a dia nos permitem.
Assim, as dificuldades de aprendizado da disciplina, observadas nos resultados de exames de proficiência de âmbito nacional e internacional, podem ocorrer não somente pelo nível de complexidade ou simplesmente pelo fato do aluno não gostar da Matemática, mas por fatores mentais, psicológicos e pedagógicos (ALMEIDA, 2006). Consequentemente, em virtude da defasagem no aprendizado, os alunos não conseguem acompanhar de forma satisfatória os conteúdos curriculares da disciplina. É o que observamos nos resultados do PISA e da Prova Brasil.
O Brasil participa desde a primeira edição de avaliação do PISA. Em cada edição, uma das áreas cognitivas (Leitura, Matemática e Ciências) é o foco principal da avaliação. Esta alternância permite uma profunda análise do desempenho dos estudantes na área foco e tendências nas duas áreas de menor domínio (OCDE, 2016).
Apesar da sua participação desde a primeira edição ocorrida no ano 2000, o Brasil ainda tem muitos desafios para se firmar no cenário educacional mundial. Os resultados apresentados nesse exame (ver Quadro 1) apontam que a educação brasileira apresenta um desempenho bem inferior em relação aos países desenvolvidos que realizam a avaliação.
Quadro 1 - Desempenho brasileiro no PISA
Ano 2000 2003 2006 2009 2012 2015 Nº países participantes 32 41 57 65 65 72 Ranking do Brasil 32 40 52 50 58 63 Média Leitura 396 403 393 412 407 407 Média Matemática - 356 370 386 389 377 Média Ciências - - 390 405 402 401 Fonte: OCDE (2018)
Conforme os dados disponibilizados pelo INEP referentes aos resultados da avaliação da qualidade da educação básica brasileira, a situação se traduz em resultados não muito animadores. A Figura 1 mostra o resultado da aprendizagem dos alunos do 5º e 9º ano do Ensino fundamental em resolução de problemas (Matemática), nas três últimas edições da Prova Brasil.
Figura 1 – Comparativo de aprendizagem em Matemática anos iniciais e finais do Ensino Fundamental
Com base nos dados é possível perceber que o índice de aprendizado adequado dos alunos ao final dos anos iniciais do Ensino Fundamental vem apresentando melhoras. Contudo, os dados são alarmantes em relação ao final dos anos finais pois apresentam índices baixos de aprendizagem em resolução de problemas (Matemática), principalmente nas regiões Norte e Nordeste e, em particular, nos municípios do interior dessas regiões. Os dados indicam que o desempenho médio dos alunos ainda é muito baixo e fica mais evidente ao comparar com outros países.
Para exemplificar, podemos observar na Figura 2 a situação da proficiência em resolução de problemas (Matemática) em um município do interior do estado da Paraíba no ano de 2017.
Figura 2 - Nível de proficiência em Matemática no Município de Monteiro/PB
Fonte: QEDU (2019)
Observa-se que, no ano de 2017, o município de Monteiro, localizado na Microrregião do Cariri Ocidental Paraibano, obteve baixos índices de proficiência em Matemática nos anos finais do ensino fundamental. Dos 416 alunos do 9º ano, somente 45 demonstraram aprendizado adequado. A situação crítica é o quantitativo de 371 alunos que possuem pouco ou quase nenhum aprendizado em Matemática. A partir dos indicadores de proficiência, é possível demonstrar o nível de habilidades que os alunos, provavelmente, já adquiriram. Para Soares (2009, p. 33):
Os alunos classificados no nível Proficiente demonstram dominar os conteúdos e habilidades esperados para o seu estágio escolar. Os do nível Avançado dominam a competência de forma especialmente completa, ultrapassando o esperado para o seu estágio escolar. Aqueles do nível Básico congregam os alunos que demonstram domínio apenas parcial da competência. Finalmente, os alunos do nível Abaixo do Básico mostram domínio rudimentar da competência medida.
Apesar da sua importância, tanto no ambiente escolar quanto na sociedade, os conteúdos matemáticos, para a maioria dos alunos, são de difícil compreensão. Sanchez (2004) relata que as dificuldades podem se manifestar nas seguintes circunstâncias:
Dificuldades em relação ao desenvolvimento cognitivo e à construção da experiência matemática; do tipo da conquista de noções básicas e princípios numéricos, da conquista da numeração, quanto à prática das operações básicas, quanto à mecânica ou quanto à compreensão do significado das operações. Dificuldades na resolução de problemas, o que implica a compreensão do problema, compreensão e habilidade para analisar o problema e raciocinar matematicamente.
Dificuldades quanto às crenças, às atitudes, às expectativas e aos fatores emocionais acerca da matemática.
Dificuldades relativas à própria complexidade da matemática, como seu alto nível de abstração e generalização, a complexidade dos conceitos e algoritmos.
Podem ocorrer dificuldades mais intrínsecas, como bases neurológicas alteradas, atrasos cognitivos generalizados ou específicos, problemas linguísticos que se manifestam na matemática, dificuldades atencionais e motivacionais, dificuldades na memória, etc.
Dificuldades originadas no ensino inadequado ou insuficiente, seja porque a organização do mesmo não está bem sequenciada, ou não se proporciona elementos de motivação suficientes; seja porque os conteúdos não se ajustam às necessidades e ao nível de desenvolvimento do aluno, ou não estão adequados ao nível de abstração, ou não se treinam as habilidades prévias; seja porque a metodologia não motiva o suficiente bem como é pouco eficaz (SANCHEZ, 2004, p. 174).
Nas considerações de Sanchez (2004, p. 174), as dificuldades da aprendizagem em Matemática não estão em uma única causa, mas na articulação de algumas delas. O autor ainda afirma que o indivíduo que apresenta dificuldades na Matemática “(...) traz prejuízos significativos em tarefas da vida diária que exigem tal habilidade”.
D´Ambrósio (1991, p.1) nos faz refletir sobre o papel do educador ao afirmar que “(...) há algo errado com a Matemática que estamos ensinando. O conteúdo que tentamos passar adiante através dos sistemas escolares é obsoleto, desinteressante e inútil”. O pensamento do autor evidencia que é necessária uma mudança de paradigma no ensino, deixando de ser mais tradicionalista para aplicar metodologias didáticas mais motivadoras e que despertem o interesse dos alunos em querer aprender.
Neste contexto, a utilização da TIC pode ser uma estratégia para motivar e despertar o interesse do aluno para uma aprendizagem mais dinâmica e agradável.
2.3 Tecnologias da informação e comunicação no processo da aprendizagem
Estudos apontam que resolver problemas de modo computacional melhora, substancialmente, o aprendizado de crianças e adolescentes nas diversas áreas do
conhecimento, entre elas a Matemática. Desde a década de 1960, já era vislumbrada a utilização da tecnologia na educação no processo da aprendizagem, quando o matemático e educador Seymour Papert, visionário do uso da tecnologia na educação, já dizia que toda criança deveria utilizar um computador na sala de aula (SOUSA, 2001).
Em sua teoria denominada Construcionismo, Papert aborda que a tecnologia é utilizada como ferramenta educacional que potencializa a aprendizagem, de forma que o processo de construção do conhecimento pelo aluno é mediado por meio do uso do computador. Para Valente (1997), esse processo de construção do conhecimento dá-se por meio do fazer, construir algo do interesse do aluno e para o qual o mesmo está motivado a realizá-lo, sendo fatores que tornam o aprendizado mais significativo. De forma concisa, Papert e Harel (1991) afirmam que o construcionismo possui a característica de que a construção de algo no processo de aprendizagem permite compreender melhor o seu funcionamento. Nesse sentido, a aprendizagem é espontânea, de interesse pessoal e ocorre em um contexto de construção de algo cognitivamente relevante por meio de conexões do novo com algo que já sabe.
No entanto, para que a tecnologia seja uma ferramenta que contribua na aprendizagem e seja capaz de preparar o aluno para exercer seu papel na sociedade, a escola deve criar mecanismos pedagógicos relevantes, para estimular o aluno a buscar o conhecimento. É o que corrobora Bini (2010, p.36) ao afirmar que “a escola deve buscar proporcionar aos alunos meios para que cada um crie seu próprio formato de aprendizagem e que saiba aplicá-lo sempre que se fizer necessário buscar novos conhecimentos. Assim, cabe a escola ensinar a aprender”.
A utilização da TIC na área educacional provoca uma transformação nas práticas pedagógicas, propiciando uma participação mais ativa dos estudantes no processo de ensino e aprendizagem (ALMEIDA; VALENTE, 2011). Possibilita novas formas de aprender, ensinar e lidar com o conhecimento, podendo contribuir para o desenvolvimento de habilidades cognitivas dos estudantes, como o raciocínio lógico e a resolução de problemas, nas várias áreas do conhecimento (ZAHARIJA et al., 2013) (ALMEIDA; VALENTE, 2011).
Dentre várias abordagens que têm como objetivo superar deficiências de aprendizagem, a comunidade científica tem estudado a respeito da aplicação do Pensamento Computacional na Educação Básica, com proposta para a reorganização curricular das disciplinas da educação formal (ROZELMA; TEDESCO, 2015) (BRACKMANN, 2017) e nos cursos de formação de professores (FARIAS; ANDRADE; ALENCAR, 2015).
2.4 O Pensamento Computacional no processo da aprendizagem
O Pensamento Computacional vem ganhando espaço na Educação Básica, visto que tem uma relação com o pensamento analítico e o raciocínio dedutivo que envolve a lógica, a Matemática e a resolução de problemas de forma sistemática (MATOS; PAIVA; CORLETT, 2016, p. 206).
Contudo, as raízes do uso da informática no ensino datam da década de 1920, com a “máquina de ensino” idealizada pelo professor de psicologia educacional Dr. Sidney Pressey (BARBATO, 1968, p. 29). Na década de 1950, B. F. Skinner criou uma máquina de instrução programada para facilitar a aprendizagem de conteúdo em sala de aula (VALENTE, 1999) e, no ano de 1967, surgiu a linguagem de programação LOGO desenvolvida por Seymour Papert (VALENTE e ALMEIDA, 1997).
No livro publicado por Papert (1980), intitulado “Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas”, o autor discute a influência do uso do computador na vida das pessoas e a forma como estas pensam. Observou que para organizar os pensamentos, as crianças utilizavam modelos de computador ao programar com a linguagem LOGO, visto que “(...) elas programavam o computador para tomar decisões mais complexas e encontravam-se engajadas na reflexão sobre os aspectos mais complexos do seu próprio pensamento.” (PAPERT, 1980, p. 28). Nesta obra, Papert descreve trechos relacionados ao pensamento computacional sem definir literalmente o conceito. Para este autor, pensar computacionalmente é uma forma de estruturar o pensamento, relacionando o raciocínio lógico, resolução de problemas e depuração de erros. Desta forma, Papert é considerado o precursor na utilização do conceito Pensamento Computacional.
Somente no ano de 2006 que o termo pensamento computacional começou a ter notoriedade no cenário científico com a publicação do artigo “Computational Thinking” pela pesquisadora Jeannette M. Wing, quando afirmou que o “Pensamento Computacional envolve resolver problemas, desenvolver sistemas e compreender o comportamento humano, explorando os conceitos fundamentais relacionados à ciência da computação” (Wing, 2006, p. 33).
Em publicação posterior, Wing (2010) definiu o pensamento computacional sob nova ótica como “processo de pensamento envolvido na elaboração de problema e suas soluções, de tal forma, seja realizada eficazmente por um agente de processamento de informações”. Em trabalho seguinte, Wing (2014) fez uma breve alteração na definição anterior ao afirmar que “são os processos de pensamentos envolvidos na elaboração de problema e na sua solução ou
soluções, de tal forma, seja realizada eficazmente por um humano ou por uma máquina, ou uma combinação de ambos”.
Na visão de Blikstein (2008), o conceito de Pensamento computacional vai além do que simplesmente utilizar o computador para criar textos, enviar e-mails ou navegar na internet. É saber utilizar o computador para ampliar o poder cognitivo e operacional do humano para o aumento da produtividade, inventividade e criatividade, consideradas como algumas habilidades importantes para a formação do cidadão do século 21. Blikstein ainda afirma que a escola não deve utilizar a tecnologia para adestrar digitalmente o aluno, mas utilizá-la para a execução das atividades de forma mais rápida e eficiente.
A plataforma online de ferramentas educacionais Google for Education descreve o Pensamento Computacional como “uma abordagem para a resolução de problemas usando o que se sabe sobre computação” (GOOGLE FOR EDUCATION, 2015). Ainda acrescenta que é considerado essencial para o desenvolvimento de aplicações informáticas, mas também pode ser usado para apoiar a resolução de problemas em diversas áreas do conhecimento, como a matemática, ciências e humanas.
Na sua tese de doutorado, Brackmann (2017) descreve o Pensamento Computacional como:
“uma distinta capacidade criativa, crítica e estratégica humana de saber utilizar os fundamentos da Computação nas mais diversas áreas do conhecimento, com a finalidade de identificar e resolver problemas colaborativamente através de passos claros de tal forma que uma pessoa ou uma máquina possam executá-los eficazmente”.
Apesar dos estudos relacionados ao tema, há divergências do conceito formal do Pensamento Computacional. No nosso entendimento há um ponto em comum que é a resolução de problemas a partir de um conjunto de habilidades adquiridas, utilizando ou não recursos computacionais. Na visão de Kurshan (2016), passados quase uma década de estudos para definir o pensamento computacional, ainda há críticas que sugerem que não se sabe o seu significado ou como medi-lo.
Todavia, no ano de 2011, duas organizações, a International Society for Technology in Education (ISTE) e a American Computer Science Teachers Association (CSTA), em trabalho conjunto com professores da ciência da computação, pesquisadores e profissionais, divulgaram o conceito operacional do Pensamento Computacional, como um processo de resolução de problemas que inclui (mas não está limitado a) as seguintes características (CSTA/ISTE, 2011):
Formular problemas de forma que nos permita usar um computador e outras ferramentas para nos ajudar a resolvê-los;
Organizar e analisar logicamente os dados;
Representar dados por meio de abstrações, como modelos e simulações;
Automatizar soluções por meio do pensamento algorítmico (uma série de etapas ordenadas);
Identificar, analisar e implementar possíveis soluções com o objetivo de alcançar a combinação mais eficiente e efetiva de etapas e recursos;
Generalizar e transferir este processo de resolução de problemas para uma grande variedade de problemas.
Essas habilidades são apoiadas e reforçadas por uma série de qualidades ou atitudes que são dimensões essenciais do Pensamento Computacional (PC). Essas qualidades ou atitudes incluem:
Confiança em lidar com a complexidade;
Persistência ao trabalhar com problemas difíceis; Tolerância para ambiguidades;
Capacidade de lidar com os problemas em aberto;
Capacidade de se comunicar e trabalhar com outros para alcançar um objetivo ou solução em comum.
Grover e Pea (2013), realizaram ampla revisão bibliográfica e resumiram em nove elementos que são aceitos para compreender o Pensamento Computacional e formam a base de currículos que visam apoiar a sua aprendizagem, bem como avaliar o seu desenvolvimento:
Abstração e reconhecimento de padrões (incluindo modelos e simulações); Processamento sistemático da informação;
Sistema de símbolos e representações; Noções de algoritmos de fluxo de controle;
Decomposição de problemas estruturados (modularização); Pensamento iterativo, recursivo e paralelo;
Lógica condicional;
Eficiência e restrições de desempenho; Depuração e detecção de erro sistemático.
Pensamento Computacional, descrito em BBC Bitsize (2018), é ter um problema complexo e entendê-lo para propor possíveis soluções. Considera quatro principais técnicas que são pilares do Pensamento Computacional (ver Figura 3):
Decomposição: processo da quebra do problema em partes menores, tornando-os mais flexíveis e mais fáceis de entender. Não decompor o problema torna-o muito mais difícil de resolver;
Reconhecimento de padrões: enfatiza encontrar similaridades entre problemas para resolvê-los de forma mais eficiente;
Abstração: Wing (2006) considera a abstração como o pilar mais importante do Pensamento Computacional, visto que os elementos não necessários são ignorados para que seja dado maior foco aos que são relevantes. Para a autora, a abstração é utilizada em momentos, como: na escrita do algoritmo e suas iterações, na seleção dos dados importantes, na escrita de uma pergunta, na alteridade de um indivíduo em relação a um robô, na compreensão e organização de módulos em um sistema; Algoritmos: conjunto de instruções ordenadas para realizar uma tarefa. Manzano e
Oliveira (2011) conceituam algoritmo como um “conjunto de regras e operações bem definidas e ordenadas, destinadas à solução de um problema, de uma classe de problemas, em um número finito de passos”.
Figura 3 - Pilares do Pensamento Computacional
Fonte: BBC Bitsize (2018)
Observa-se que o Pensamento Computacional integra um conjunto de habilidades que qualquer pessoa pode adquirir, visto que não envolve somente os fundamentos da computação,
sendo independente da área do conhecimento, com a finalidade de estimular a capacidade criativa e crítica para identificar e resolver problemas, seja de forma individual ou coletiva.
Diversas iniciativas são merecedoras de registro com o propósito de fomentar o pensamento computacional para estudantes da Educação Básica e ingressantes na educação superior. Tais iniciativas - sejam em âmbito local, nacional ou internacional - geralmente denominadas Olímpiadas de Conhecimentos, “(...) se baseiam na vontade do aluno de vencer desafios para motivá-los a estudar” (CAMPAGNOLO, 2011). Para exemplificar, podemos destacar:
Olímpiada Brasileira de Informática (OBI3): tem como objetivo despertar nos alunos
o interesse por uma ciência importante na formação básica hoje em dia (no caso, Ciência da Computação), através de atividades que envolvem desafio, engenhosidade e uma saudável dose de competição. Destinada a alunos a partir do quarto ano do Ensino Fundamental;
Olímpiada Brasileira de Robótica (OBR4): tem como objetivo estimular os alunos
no desenvolvimento científico e tecnológico na área da automação. Destinada aos estudantes de Ensino Fundamental, Médio ou Técnico que complete no máximo 19 anos no ano da competição;
Olímpiada Brasileira de Raciocínio Lógico (OBRL5): visa estimular a memória, a
criatividade, a destreza, o pensamento lógico-analítico e desenvolver a capacidade de concentração na solução de problemas, seja individualmente, seja em pequenos grupos. Destinada aos alunos do Ensino Fundamental II.
Cabe também salientar a Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas (OBMEP6), que foi criada em 2005 com o objetivo de estimular os alunos para o aprendizado
da Matemática incentivando-os ao ingresso universitário nas áreas científicas e tecnológicas. É realizada pelo Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada – IMPA, com o apoio da Sociedade Brasileira da Matemática – SBM, e promovida como recursos do Ministério de Educação (MEC) e do Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC). Destinada aos alunos do 6º ao 9º ano do Ensino Fundamental e do 1º ao 3º ano do Ensino Médio. 3 https://olimpiada.ic.unicamp.br/ 4 http://www.obr.org.br/ 5 http://www.obrl.com.br/ 6 http://www.obmep.org.br/
Neste mesmo sentido, uma iniciativa internacional que a cada ano aumenta o número de países participantes é o Bebras International Challenge on Informatics and Computational Thinking7, que visa promover a informática e o pensamento computacional entre estudantes de
todas as idades. O Bebras foi idealizado no ano de 2003 pela Profa. Dra. Valentina Dagiene, da Universidade de Vilnius, na Lituânia. Realizado em mais de quarenta países, as atividades motivam os alunos para que desenvolvam interesse por assuntos científicos, exigindo habilidades do pensamento computacional para a resolução de problemas (DAGIENE; STUPURIENE, 2016).
O exame do Bebras é realizado anualmente e os cadernos de questões são organizados por grupos, podendo variar conforme o país onde é aplicado e conforme a faixa etária dos alunos (BEBRAS, 2018):
Grupo I. Pré-primário – Grau 1 e 2 (5-8 anos); Grupo II. Primário - Grau 3 e 4 (8-10 anos); Grupo III. Benjamins – Grau 5 e 6 (10-12 anos); Grupo IV. Cadetes – Grau 7 e 8 (12-14 anos); Grupo V. Juniores – Grau 9 e 10 (14-16 anos); Grupo VI. Sênior –Grau 11 e 12(13) (16-19 anos).
Uma característica interessante nos exames do Bebras é o fato das questões apresentarem quais habilidades do pensamento computacional estão sendo avaliadas (ver Figura 4), bem como comentários sobre o processo de resolução do problema.
O objetivo do problema é sair do ponto de origem (A) de um grafo até chegar em um dos destinos (B ou C ou D). Para tanto, é dada uma sequência de números que deverá ser interpretada pelo aluno como o próximo itinerário a seguir. A percepção de qual itinerário deve ser seguido está relacionada com o sentido da seta que está em cada rotatória que, no caso da questão evidenciada, está no sentido anti-horário. Assim, a partir do ponto A e utilizando o número sequencial 31323 como referência para chegar no ponto destino, na primeira rotatória deverá virar na terceira saída à direita, na segunda rotatória virar na primeira saída à direita, na terceira rotatória virar na terceira saída à direita e assim sucessivamente, até chegar ao ponto de destino (B).
7 https://www.bebras.org/
Figura 4 - Exemplo de questão do Bebras
O problema envolve habilidades do Pensamento Computacional como o raciocínio lógico, algoritmo (instruções em ordem uma após a outra), abstração e avaliação (análise de critérios para um objetivo desejado).
Na nossa análise, podemos alinhar o problema do Bebras apresentado acima a duas habilidades matemáticas contidas na BNCC (2017): (i) Descrever e representar, por meio de esboços e trajetos ou utilizando croquis e maquetes, a movimentação de pessoas ou objetos no espaço, incluindo mudanças de direção e sentido, com base em diferentes pontos de referência e (ii) compreender que os dados podem ser estruturados em tabelas, seguindo uma lógica ou condição, para que sejam mais fáceis interpretá-los.
2.5 Iniciativas para aplicação do pensamento computacional na educação básica Diversos países já adotaram ou planejam adotar o pensamento computacional na educação formal, visto que as habilidades da Computação promovem o desenvolvimento de habilidades de reflexão e resolução de problemas(BRACKMANN, 2017, p.77). Países como a Austrália, Grã-Bretanha, Estônia, entre outros, já incluíram a educação computacional em suas bases curriculares. Como cada país tem sistemas educacionais distintos não é possível fazer uma comparação homogênea do processo de adoção do pensamento computacional. O Quadro 2 apresenta características sobre o tema.
Quadro 2 - Educação computacional em diferentes países.
Países Nomenclatura Implantação Alfabetização
até EF I
12 a 18 anos
Austrália Tecnologias Digitais
Disciplina própria e integrada com outras
disciplinas Obrigatória Obrigatória Grã-Bretanha Computação Substituindo disciplina já existente Obrigatória –
Estônia (Tecnologia e inovação) Programação Integrada com outras disciplinas Obrigatória Obrigatória
Finlândia (Competência digital) Programação Integrada com outras disciplinas Obrigatória –
Nova Zelândia Programação e Ciência da Computação Disciplina própria – Opcional Noruega Programação Disciplina própria – Opcional Suécia Competência Digital Programação e Integrada com outras disciplinas Obrigatória Opcional Coréia do Sul Informática Disciplina própria Obrigatória Opcional Polônia Ciência da Computação Disciplina própria Obrigatória Obrigatória Estados Unidos Ciência da Computação Disciplina própria – Opcional
Finlândia, Noruega e Suécia consideram a tecnologia como uma das sete competências transversais, as quais devem ser incluídas em todas as áreas de conhecimento, nos níveis iniciais da educação básica (CIEB, 2018).
No Brasil, o Plano Nacional de Educação Básica (PNE) 2014-2024 é um documento criado pela Lei nº 13.005 de 25 de junho de 2014, que estabelece diretrizes, metas estruturantes e estratégias para dez anos da Educação brasileira, com objetivo de garantir educação básica eficaz, com qualidade e equidade (TODOS PELA EDUCAÇÃO, 2018). Dentre as 20 metas do PNE, temos as metas 5 (estratégias 5.3, 5.4 e 5.6) e 7 (estratégias 7.12 e 7.15), conforme descritos no
Quadro 3, que traçam estratégias e políticas públicas para difusão da inovação de práticas pedagógicas na sala de aula com uso das tecnologias da informação e comunicação para propiciar a autonomia e o protagonismo na aprendizagem dos alunos (CIEB, 2018).
Quadro 3 - Estratégias do PNE que incluem o uso de tecnologia.
Meta Descrição - Meta Estratégia Descrição - Estratégia
5
Alfabetizar todas as crianças, no máximo, até o final do 3º (terceiro) ano do ensino fundamental.
5.3
Selecionar, certificar e divulgar tecnologias educacionais para alfabetização de crianças, assegurada a diversidade de métodos e propostas pedagógicas, bem como o acompanhamento dos resultados nos sistemas de ensino em que forem aplicadas, devendo ser disponibilizadas, preferencialmente, como recursos educacionais abertos.
5.4
Fomentar o desenvolvimento de tecnologias educacionais e de práticas pedagógicas inovadoras que assegurem a alfabetização e favoreçam a melhoria do fluxo escolar e a aprendizagem dos alunos, consideradas as diversas abordagens metodológicas e sua efetividade
5.6
Promover e estimular a formação inicial e continuada de professores para a alfabetização de crianças, com o conhecimento de novas tecnologias educacionais e práticas pedagógicas inovadoras, estimulando a articulação entre programas de pós-graduação stricto sensu e ações de formação continuada de professores para a alfabetização
7
Fomentar a qualidade da educação básica em todas as etapas e modalidades, com melhoria do fluxo escolar e da aprendizagem, de modo a atingir as seguintes médias nacionais para o Ideb: 6,0 nos anos iniciais do ensino fundamental; 5,5 nos anos finais do ensino fundamental; 5,2 no ensino médio.
7.12
Incentivar o desenvolvimento, selecionar, certificar e divulgar tecnologias educacionais para a educação infantil, o ensino fundamental e o ensino médio e incentivar práticas pedagógicas inovadoras que assegurem a melhoria do fluxo escolar e a aprendizagem, assegurada a diversidade de métodos e propostas pedagógicas, com preferência para softwares livres e recursos educacionais abertos, bem como o acompanhamento dos resultados nos sistemas de ensino em que forem aplicadas
7.15
Universalizar, até o quinto ano de vigência deste PNE, o acesso à rede mundial de computadores em banda larga de alta velocidade e triplicar, até o final da década, a relação computador/aluno nas escolas da rede pública de Educação Básica, promovendo a utilização pedagógica das tecnologias da informação e da comunicação. Fonte: CIEB (2018)
Entretanto, apesar das definições de estratégias nacionais para implementar ações de inovação pedagógica e uso da tecnologia para a melhoria do sistema de ensino, ainda não há oficialmente nenhum documento que contemple o ensino de Fundamentos de Computação para o ensino fundamental. Contudo, algumas iniciativas já estão sendo realizadas para que isto ocorra.
A construção da Base Nacional Comum Curricular (BNCC), iniciada em 2015, define as aprendizagens essenciais que todos os alunos devem se apropriar durante as etapas e modalidades da Educação Básica (BNCC, 2019), contemplando o uso das tecnologias digitais como tema integrador, contudo, na sua versão inicial não faz referência à área de Computação. Em um manifesto da Sociedade Brasileira da Computação (SBC), tendo como base a sua Nota Técnica8, houve um movimento para solicitar alterações na BNCC com o objetivo de
considerar a Computação como uma área do conhecimento na educação básica (SBC, 2018). Segundo a Nota, a versão final da BNCC, apresentada em 06 de abril de 2017, também faz menção sobre equívocos das habilidades relacionadas à Computação, o que poderia prejudicar o ensino na Educação Básica.
Nesse contexto, para propor a inserção do Pensamento Computacional na BNCC, o Centro de Inovação para a Educação Brasileira (CIEB9), entidade sem fins lucrativos criada em
2016, contando com a parceria da Fundação Lemann10, Instituto Península11, Financiadora de
Inovação e Pesquisa (FINEP12), entre outros, elaborou um documento denominado “Currículo
de Referência em Tecnologia e Computação13”, oferecendo às redes de ensino da Educação
Infantil aos anos finais do Ensino Fundamental diretrizes e orientações para incluir os temas tecnologia e computação nas suas propostas curriculares (CIEB, 2018). O Currículo é norteado em discussões de temas atuais relacionados à inovação na educação pública brasileira culminando na geração de 14 Notas Técnicas14.
Para a elaboração do currículo, as referências nacionais foram a BNCC, os Referenciais de Formação para Educação Básica15 da SBC e o componente curricular Tecnologias para
Aprendizagem do Currículo16 da Cidade de São Paulo. Como referências internacionais foram 8 http://sbc.org.br/institucional-3/cartas-abertas/send/93-cartas-abertas/1197-nota-tecnica-sobre-a-bncc-ensino-medio-e-fundamental 9 http://www.cieb.net.br/ 10 https://fundacaolemann.org.br/ 11 http://www.institutopeninsula.org.br/ 12 http://www.finep.gov.br/ 13 http://curriculo.cieb.net.br/ 14 http://www.cieb.net.br/cieb-notas-tecnicas/ 15 http://www.sbc.org.br/noticias/10-slideshow-noticias/1996-referenciais-de-formacao-em-computacao-educacao-basica 16 https://www.sinesp.org.br/images/2017/BaseCurricular-2018-Tecnologia.pdf
usados o componente curricular de Tecnologia do currículo da Austrália e os componentes curriculares de Computação do Reino Unido (National Curriculum for Computing) e dos Estados Unidos (Next Generation Science Stanfords) (CIEB, 2018).
Os três eixos do Currículo do CIEB – Cultura Digital, Tecnologia Digital e Pensamento Computacional – estão organizados em dez conceitos que são associados a 147 habilidades da BNCC, sendo que cada conceito propõe desenvolver uma ou mais habilidades, para as quais são sugeridas atividades pedagógicas, avaliações e materiais de referência, conforme apresentado na Figura 5.
Figura 5 - Estrutura do Currículo de Referência em Tecnologia e Computação
Fonte: CIEB (2018)
O PC no ambiente escolar é uma tendência mundial. Assim, para que a educação brasileira possa despontar no cenário internacional, torna-se necessário uma ressignificação do fazer docente contemporâneo para preparar nossas crianças e jovens para a realidade da
educação do século 21. Além disso, também é importante fazer uso de estratégias que permitam aumentar o estímulo pelo PC, tornando a tarefa motivadora para a aprendizagem de crianças e jovens, visto estarem imersos em ambientes com diferentes artefatos tecnológicos.
2.6 Ferramentas para estímulo ao Pensamento Computacional
É fato que muitas iniciativas visam inserir a computação no ambiente escolar, visto que contribuem para que os estudantes desenvolvam as competências para a resolução de problemas e o raciocínio lógico. Dentre as diversas ferramentas, podemos citar o Code.org17, Scratch18,
LigthtBot19, Programaê20 e Rachacuca21.
O Code.org é uma iniciativa global sem fins lucrativos, lançada em 2013 por Hadi Partovi e Ali Partovi, que atinge milhões de estudantes em mais de 180 países, com objetivo de disponibilizar diversas atividades online ou desplugadas (sem uso de computador) sobre os fundamentos da ciência da computação para as escolas, oportunizando a cada estudante aprender os fundamentos da ciência da computação. No site web há um movimento denominado Hour of Code (A Hora do Código) que disponibiliza uma diversidade de atividades voltadas para o ensino de habilidades de programação e técnicas computacionais para a resolução de problemas.
A iniciativa também oferece aos professores e gestores, que se engajam no movimento, recursos para ampliar o ensino de computação na escola. A Figura 6 mostra um dos recursos disponibilizados para que o professor possa acompanhar o progresso dos alunos nas atividades propostas do Code.org. 17https://code.org 18https://scratch.mit.edu 19 https://lightbot.com/ 20http://www.programae.org.br 21 https://rachacuca.com.br/
