Characteristics of Computational Thinking attributed by students of Bachelor's and Bachelor's degrees in Mathematics

Authors

DOI:

https://doi.org/10.22481/intermaths.v5i2.15372

Keywords:

Educação Matemática, Pensamento computacional, Ensino superior, Licenciatura e Bacharelado em Matemática

Abstract

When considering the possible relationships between Computational Thinking and Mathematics Education, especially those that may be developed by teachers in their professional activities, we ask ourselves: how is Computational Thinking understood by undergraduate mathematics students? Based on this question, we aim to discuss the results of an investigation into the characteristics related to Computational Thinking that are understood and developed by students on the Bachelor's and Bachelor's Degree courses in Mathematics at a public university in São Paulo. We assume as theoretical ideas the four pillars of Computational Thinking, namely: decomposition, pattern recognition, abstraction and algorithms – Brackmann (2017). The investigation, of a qualitative nature, was carried out through a questionnaire answered by nine students from the Degree and Bachelor's Degree in Mathematics at a public university in São Paulo. Among one of the results, we can emphasize that students identified and described aspects of Computational Thinking related, implicitly, to the four pillars of Computational Thinking.

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Author Biographies

Davi Aga Frozoni Antun, Universidade Estadual Paulista, Rio Claro, São Paulo, Brasil

Graduado em Licenciatura em Matemática e estudante de graduação em Bacharelado em Matemática - UNESP, Rio Claro, onde foi Bolsista pelo Programa Educacional a Tutoria (PET - MEC), no qual participou de comissões para organização de eventos, cursos e atividades de Extensão, bem como projetos de Ensino e Pesquisa e participação em eventos estaduais, regionais e nacionais. Também, atuou como monitor voluntário em Cálculo Diferencial e Integral e Desenho Geométrico e Geometria Descritiva, e como bolsista em Geometria Analítica. Desenvolve uma pesquisa de Iniciação Científica, iniciada em 11/2022, na área de Educação Matemática. Tem interesse nas áreas de Tecnologias em Educação Matemática e Equações Diferenciais Ordinárias.

Arthur Medeiros Barros, Universidade Estadual Paulista, Rio Claro, São Paulo, Brasil

Gradudo em Matemática, Licenciatura Plena pela Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP- Câmpus de Rio Claro). Estudou/pesquisou sobre Equações Diferenciais Ordinárias com o interesse nas EDOs com Impulsos e suas aplicações (Iniciação Científica - FAPESP). Em complemento, Foi bolsista no Programa Institucional de Bolsas de Iniciação à Docência (PIBID-2020/2021) e orientando da iniciação cientifica : Um estudo sobre Equações Diferenciais Ordinárias. Durante a Educação Básica foi monitor voluntário e, logo após ingressar na universidade, ministrou aulas de Matemática no cursinho popular: Oriente-se. Atualmente, é mestrando no Programa de Pós-Graduação em Educação Matemática (UNESP- RC), especificamente, no grupo de pesquisa GPIMEM. Assim, tem interesse nos seguintes temas: Educação Matemática; Novas Tecnologias atreladas à Educação Matemática; Matemática por meio de fluxogramas; Ensino de Cálculo Diferencial e Integral; Equações Diferenciais Ordinárias; Equações Diferenciais Impulsivas.

Andrei Luís Berres Hartmann, Universidade Estadual Paulista, Rio Claro, São Paulo, Brasil

Doutorando (2022-atual) e Mestre (2021) em Educação Matemática pelo Programa de Pós-Graduação em Educação Matemática da Universidade Estadual Paulista (UNESP). Licenciado (2019) em Matemática pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Técnico em Móveis (2015) Integrado ao Ensino Médio pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Farroupilha (IFFar). Durante a graduação participou de projetos de pesquisa, ensino e extensão, com bolsa do Programa de Licenciaturas (PROLICEN), atuando em pesquisas com enfoque na formação de professores, Programa Institucional de Bolsas de Iniciação a Docência (PIBID), pesquisando na área de Educação Financeira, estudos aprofundando Álgebra Linear, trabalho de Acompanhamento Pedagógico e monitoria de Cálculo com alunos do CTISM-UFSM. Foi membro coordenador do Diretório Acadêmico do Curso de Matemática da UFSM (2018 - 2019), participante do Grupo de Estudos e Pesquisas em Educação Matemática (GEPEMat) e Educação Matemática: grupo de estudos e pesquisas (EMgep). Foi membro do Grupo de Pesquisas em Informática, Outras Mídias e Educação Matemática (GPIMEM), de 2020 a 2022. Foi representante discente do Programa de Pós-Graduação em Educação Matemática (PPGEM) e membro do conselho desse mesmo programa (2021-2022). Foi professor substituto do Departamento de Matemática da UNESP, Rio Claro/SP (2022) e da rede municipal de Cândido Godói (2021). É membro do grupo Diálogos e Indagações sobre Escolas e Educação Matemática (DIEEM). É diretor-executivo do Bolema. É bolsista da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Educação Matemática, atuando principalmente com os seguintes temas: Educação Financeira, Educação Matemática Crítica, Formação de Professores, Etnomatemática, Educação do Campo, Objetivos de Desenvolvimento Sustentável e Ensino de Cálculo.

References

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).

Published

2024-12-31

How to Cite

Antun, D. A. F., Barros, A. M., & Hartmann, A. L. B. (2024). Characteristics of Computational Thinking attributed by students of Bachelor’s and Bachelor’s degrees in Mathematics. Intermaths, 5(2), 163-181. https://doi.org/10.22481/intermaths.v5i2.15372

Issue

Section

Artigos