Características do Pensamento Computacional atribuídas por discentes dos cursos de Licenciatura e Bacharelado em Matemática

Davi Aga Frozoni Antun; Arthur Medeiros Barros; Andrei Luís Berres Hartmann

doi:10.22481/intermaths.v5i2.15372

Autores

Davi Aga Frozoni Antun https://orcid.org/0009-0001-3439-5982
Arthur Medeiros Barros https://orcid.org/0000-0003-0123-9147
Andrei Luís Berres Hartmann https://orcid.org/0000-0001-5240-7038

DOI:

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

Resumo

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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Referências

Brackmann, C. P. (2017). Desenvolvimento do Pensamento Computacional através deatividades desplugadas na Educação Básica. Doutorado em Informática na Educação,Universidade Federal do Rio Grande do Sul.2.Brasil. (2018).Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Educação é a Base. Brasília,MEC/CONSED/UNDIME.3.Brasil. (2022a).BNCC Computação - Complemento. Ministério da Educação. ConselhoNacional de Educação.4.Brasil. (2022c). Resolução Nº1, de 4 de outubro de 2022. Normas sobre Computação naEducação Básica - Complemento à BNCC.5. Barbosa, L. L. S., & Maltempi, M. V. (2020). Matemática, Pensamento Computacional eBNCC: desafios e potencialidades dos projetos de ensino e das tecnologias na formaçãoinicial de professores.Revista Brasileira De Ensino De Ciências E Matemática, 3(3).https://doi.org/10.5335/rbecm.v3i3.11841.6. Wing, J. M. (2021). Pensamento computacional.Educação e Matemática, (162), 2-4. 7.Azevedo, G., & Maltempi, M. V. (2020). Processo de Aprendizagem de Matemática à luzdas Metodologias Ativas e do Pensamento Computacional.Ciência & Educação (Online),26, 1-18.https://doi.org/10.1590/1516-731320200061.8.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/math9243186.9.Seckel, M. J., Vásquez, C., Samuel, M., & Breda, A. (2022a). Errors of programmingand ownership of the robot concept made by trainee kindergarten teachers during aninduction training.Education and Information Technologies, 27(3), 2955–2975.https://doi.org/10.1007/s10639-021-10708-8.10.Seckel, M. J., Breda, A., Farsani, D., & Parra, J. (2022b). Reflections of future kindergartenteachers on the design of a mathematical instruction process didactic sequences with the useof robots.EURASIA Journal of Mathematics Science and Technology Education, 18(10),em2163.https://doi.org/10.29333/ejmste/12442.11.Sala-Sebastià, G., Breda, A., Seckel, M. J., Farsani, D., & Alsina, À. (2023). Didac-tic–mathematical–computational knowledge of future teachers when solving and designingrobotics problems.Axioms, 12(2), 119.https://doi.org/10.3390/axioms12020119.12.Salinas, C., Seckel, M. J., Breda, A., & Espinoza, C. (2024). Integrating ComputationalThinking 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.10.1.937.13.Guarda, G. F., & Duran, R. S. (2024). BNCC computação na educação infantil: entendi-mento, dificuldades e perspectivas dos docentes da rede pública de ensino.Revista NovasTecnologias Na Educação, 22(1), 154–164.https://doi.org/10.22456/1679-1916.141541.14.National Research Council. (2010).Report of a Workshop on the Scope and Nature ofComputational Thinking. Washington, D.C.: The National Academies Press.15.National Research Council. (2011).Report of a Workshop of Pedagogical Aspects of Com-putational Thinking. Washington, D.C.: The National Academies Press.16. Wing, J. M. (2006). Computational thinking.Communications17.Binotto, R. R., Maltempi, M. V., & Silva, R. A. B. da. (2023). Potencialidades daprogramação em Python para o desenvolvimento do pensamento criativo em matemática.Zetetike, 31(00), e023015.https://doi.org/10.20396/zet.v31i00.8672180.18.Lima, C. A. dos S., & Silva, C. V. (2023). Ensino de Matemática com a Robótica: UmaProposta de Recurso Didático.Intermaths, 4(2), 112-134.https://doi.org/10.22481/intermaths.v4i2.13983.19.Assis, L. M. E. de, Silva, M., & de Assis, R. A. (2024). Metodologias Ativas e a ModelagemMatemática para a Geração de Energia por meio de Placas Fotovoltaicas.Intermaths, 5(1),67-83.https://doi.org/10.22481/intermaths.v5i1.14465.20.Denning, P. J. (2017). Remaining Trouble Spots with Computational Thinking.Communi-cations of the ACM, 60(6), 33–39.https://doi.org/10.1145/2998438.21.Costa, L. D. S. (2016). Pensamento computacional no contexto escolar: um estudo explora-tório baseado nas perspectivas dos professores do ensino médio. Licenciatura em Ciênciada Computação, Universidade Federal da Paraíba.22.Wing, J. M. (2008). Computational thinking and thinking about computing.PhilosophicalTransactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences,366(1881), 3717-3725. 23.Wing, J. M. (2011). Computational thinking: What and why.The Link. News from theSchool of Computer Science at Carnegie Mellon University.24.Barbosa, L. M., & Silva, R. S. R. da. (2019). Sobre pensamento computacional na construçãode um Triângulo de Sierpinski com o GeoGebra.Pesquisa E Debate Em Educação, 9(1),537–559.https://doi.org/10.34019/2237-9444.2019.v9.31129.25.Valente, J. A. (2016). Integração do pensamento computacional no currículo da educaçãobásica: diferentes estratégias usadas e questões de formação de professores e avaliação doaluno.e-Curriculum, 14(3), 864-897.https://doi.org/10.23925/1809-3876.2016v14i3p0864.26.Borba, M. C., de Almeida, H. R. F. L., & de Souza Gracias, T. A. (2019).Pesquisa emensino e sala de aula: diferentes vozes em uma investigação. Autêntica Editora.27.Borba, M. C., & Araújo, J. L. (Orgs.). (2020).Pesquisa Qualitativa em Educação Matemá-tica. 4a ed. Belo Horizonte: Autêntica.28.Fiorentini, D., & Lorenzato, S. (2012).Investigação em Educação Matemática: percursosteóricos e metodológicos. 3a ed. Campinas: Autores Associados.29.Bardin, L. (2016).Análise de conteúdo. Trad. Luís Antero Reto. 3a reimp. 1a ed. São Paulo:Edições 70.30.Brasil. (2022b). Parecer CNE/CEB nº2/2022, aprovado em 17 de fevereiro de 2022. Normassobre Computação na Educação Básica – Complemento à Base Nacional Comum Curricular(BNCC).