Características do Pensamento Computacional atribuídas por discentes dos cursos de Licenciatura e Bacharelado em Matemática
DOI:
https://doi.org/10.22481/intermaths.v5i2.15372Palavras-chave:
Educação Matemática, Pensamento computacional, Ensino superior, Licenciatura e Bacharelado em MatemáticaResumo
Ao considerarmos as possíveis relações entre o Pensamento Computacional e a Educação Matemática, sobretudo aquelas que podem vir a ser desenvolvidas por professores em suas atuações profissionais, indagamo-nos: como o Pensamento Computacional é compreendido por estudantes de graduação em matemática? A partir dessa interrogação, objetivamos discutir resultados de uma investigação sobre as características relacionadas ao Pensamento Computacional que são compreendidas e desenvolvidas por estudantes dos cursos de Licenciatura e Bacharelado em Matemática de uma universidade pública paulista. Assumimos como ideias teóricas os quatro pilares do Pensamento Computacional, quais sejam: decomposição, reconhecimento de padrões, abstração e algoritmos – Brackmann (2017). A investigação, de cunho qualitativo, foi realizada por meio de um questionário respondido por nove discentes do Curso de Licenciatura e Bacharelado em Matemática de uma universidade pública paulista. Dentre um dos resultados, podemos enfatizar que os alunos identificaram e descreveram aspectos do Pensamento Computacional relacionados, implicitamente, aos quatro pilares de Pensamento Computacional
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Brackmann, C. P. (2017). Desenvolvimento do Pensamento Computacional através de atividades desplugadas na Educação Básica. Doutorado em Informática na Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul.
Brasil. (2018). Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Educação é a Base. Brasília, MEC/CONSED/UNDIME.
Brasil. (2022a). BNCC Computação - Complemento. Ministério da Educação. Conselho Nacional de Educação.
Brasil. (2022c). Resolução Nº 1, de 4 de outubro de 2022. Normas sobre Computação na Educação Básica - Complemento à BNCC.
Barbosa, L. L. S., & Maltempi, M. V. (2020). Matemática, Pensamento Computacional e BNCC: desafios e potencialidades dos projetos de ensino e das tecnologias na formação inicial de professores. Revista Brasileira De Ensino De Ciências E Matemática, 3(3). https://doi.org/10.5335/rbecm.v3i3.11841.
Wing, J. M. (2021). Pensamento computacional. Educação e Matemática, (162), 2-4.
Azevedo, G., & Maltempi, M. V. (2020). Processo de Aprendizagem de Matemática à luz das Metodologias Ativas e do Pensamento Computacional. Ciência & Educação (Online), 26, 1-18. https://doi.org/10.1590/1516-731320200061.
Seckel, M. J., Breda, A., Font, V., & Vásquez, C. (2021). Primary School Teachers’ Conceptions about the Use of Robotics in Mathematics. Mathematics, 9, 3186. https://doi.org/10.3390/math9243186.
Seckel, M. J., Vásquez, C., Samuel, M., & Breda, A. (2022a). Errors of programming and ownership of the robot concept made by trainee kindergarten teachers during an induction training. Education and Information Technologies, 27(3), 2955–2975. https: //doi.org/10.1007/s10639-021-10708-8.
Seckel, M. J., Breda, A., Farsani, D., & Parra, J. (2022b). Reflections of future kindergarten teachers on the design of a mathematical instruction process didactic sequences with the use of robots. EURASIA Journal of Mathematics Science and Technology Education, 18(10), em2163. https://doi.org/10.29333/ejmste/12442.
Sala-Sebastià, G., Breda, A., Seckel, M. J., Farsani, D., & Alsina, À. (2023). Didactic–mathematical–computational knowledge of future teachers when solving and designing robotics problems. Axioms, 12(2), 119. https://doi.org/10.3390/axioms12020119.
Salinas, C., Seckel, M. J., Breda, A., & Espinoza, C. (2024). Integrating Computational Thinking Into Mathematics Class: Curriculum Opportunities and the Use of the Bee-Bot. International Journal of Educational Methodology, 10(1), 137-149. https://doi.org/10.12973/ijem.10.1.937.
Guarda, G. F., & Duran, R. S. (2024). BNCC computação na educação infantil: entendimento, dificuldades e perspectivas dos docentes da rede pública de ensino. Revista Novas Tecnologias Na Educação, 22(1), 154–164. https://doi.org/10.22456/1679-1916.141541.
National Research Council. (2010). Report of a Workshop on the Scope and Nature of Computational Thinking. Washington, D.C.: The National Academies Press.
National Research Council. (2011). Report of a Workshop of Pedagogical Aspects of Computational Thinking. Washington, D.C.: The National Academies Press.
Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications
Binotto, R. R., Maltempi, M. V., & Silva, R. A. B. da. (2023). Potencialidades da programação em Python para o desenvolvimento do pensamento criativo em matemática. Zetetike, 31(00), e023015. https://doi.org/10.20396/zet.v31i00.8672180.
Lima, C. A. dos S., & Silva, C. V. (2023). Ensino de Matemática com a Robótica: Uma PropostadeRecursoDidático.Intermaths, 4(2), 112-134.https://doi.org/10.22481/intermaths.
v4i2.13983.
Assis, L. M. E. de, Silva, M., & de Assis, R. A. (2024). Metodologias Ativas e a Modelagem Matemática para a Geração de Energia por meio de Placas Fotovoltaicas. Intermaths, 5(1), 67-83. https://doi.org/10.22481/intermaths.v5i1.14465.
Denning, P. J. (2017). Remaining Trouble Spots with Computational Thinking. Communications of the ACM, 60(6), 33–39. https://doi.org/10.1145/2998438.
Costa, L. D. S. (2016). Pensamento computacional no contexto escolar: um estudo exploratório baseado nas perspectivas dos professores do ensino médio. Licenciatura em Ciência da Computação, Universidade Federal da Paraíba.
Wing, J. M. (2008). Computational thinking and thinking about computing. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 366(1881), 3717-3725.
Wing, J. M. (2011). Computational thinking: What and why. The Link. News from the School of Computer Science at Carnegie Mellon University.
Barbosa, L. M., & Silva, R. S. R. da. (2019). Sobre pensamento computacional na construção de um Triângulo de Sierpinski com o GeoGebra. Pesquisa E Debate Em Educação, 9(1), 537–559. https://doi.org/10.34019/2237-9444.2019.v9.31129.
Valente, J. A. (2016). Integração do pensamento computacional no currículo da educação básica: diferentes estratégias usadas e questões de formação de professores e avaliação do aluno. e-Curriculum, 14(3), 864-897. https://doi.org/10.23925/1809-3876.2016v14i3p0864.
Borba, M. C., de Almeida, H. R. F. L., & de Souza Gracias, T. A. (2019). Pesquisa em ensino e sala de aula: diferentes vozes em uma investigação. Autêntica Editora.
Borba, M. C., & Araújo, J. L. (Orgs.). (2020). Pesquisa Qualitativa em Educação Matemática. 4a ed. Belo Horizonte: Autêntica.
Fiorentini, D., & Lorenzato, S. (2012). Investigação em Educação Matemática: percursos teóricos e metodológicos. 3a ed. Campinas: Autores Associados.
Bardin, L. (2016). Análise de conteúdo. Trad. Luís Antero Reto. 3a reimp. 1a ed. São Paulo: Edições 70.
Brasil. (2022b). Parecer CNE/CEB nº 2/2022, aprovado em 17 de fevereiro de 2022. Normas sobre Computação na Educação Básica – Complemento à Base Nacional Comum Curricular (BNCC).
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