INTEGRAÇÃO DO PENSAMENTO COMPUTACIONAL NOS LIVROS DIDÁTICOS DE MATEMÁTICA DO PNLD 2021

Camille Rodrigues Costa; Ana Paula Perovano

doi:10.22481/recic.v7i1.17054

Autores

Camille Rodrigues Costa Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB) https://orcid.org/0009-0000-6336-1880
Ana Paula Perovano Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB) https://orcid.org/0000-0002-0893-8082

DOI:

https://doi.org/10.22481/recic.v7i1.17054

Palavras-chave:

Pensamento Computacional, Ensino de Matemática, PNLD, Resolução de Problemas

Resumo

O Pensamento Computacional (PC) é uma habilidade essencial para a resolução de problemas, estruturada em quatro pilares fundamentais: decomposição, reconhecimento de padrões, abstração e algoritmos. Esses pilares são aplicáveis não apenas na computação, mas também em diversas áreas como engenharias, ciências humanas e educação. A integração do PC nos livros didáticos é recomendada pela Base Nacional Comum Curricular, que destaca a importância de incorporar essa habilidade no processo educativo. Este estudo tem como objetivo analisar a abordagem do PC em livros didáticos de Matemática do Programa Nacional do Livro e do Material Didático (PNLD) 2021, utilizando uma abordagem qualitativa com delineamento
de análise documental. O livro "Pensamento Computacional e Fluxogramas" da coleção "Ser Protagonista" foi escolhido como
objeto de pesquisa por ser o único, entre as obras didáticas aprovadas para o componente curricular de Matemática no
Ensino Médio, que menciona explicitamente o tema no título. Os resultados indicam que, embora os livros didáticos integrem
algumas atividades relacionadas ao PC, a abordagem tende a ser mais introdutória, com uma predominância no reconhecimento de padrões, enquanto outros pilares, como decomposição e abstração, são menos explorados. A análise revelou que, apesar do esforço para alinhar os livros didáticos às diretrizes da BNCC, ainda há espaço para melhorias na integração mais profunda e equilibrada dos conceitos do PC. Este estudo visa contribuir para o entendimento da integração do Pensamento Computacional nos livros didáticos de Matemática, identificando lacunas e potencialidades nas abordagens apresentadas nesses materiais, reverberando num ensino mais alinhado às demandas educacionais contemporâneas.

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Biografia do Autor

Camille Rodrigues Costa, Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB)

Graduanda em Ciência da Computação pela UESB; Voluntária de Iniciação Científica no subprojeto 'Análise da abordagem do Pensamento Computacional em livros didáticos de matemática do PNLD 2021'.

Ana Paula Perovano, Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB)

Doutora em Educação Matemática (UNESP/Rio Claro); Pós-Doutorada em Educação pelo Programa de Pós-Graduação em Educação (Unimontes/Montes Claros); Professora Adjunta da Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB/Vitória da Conquista); Líder do Grupo de Pesquisa Educação Matemática, Currículos e Educação (GPEMCE); Integrante do Grupo de Pesquisa teorEMa – Interlocuções entre Geometria e Educação Matemática e do Grupo de Pesquisa Currículos em Educação Matemática (GPCEEM).

Referências

Wing, Jeannette M. Computational thinking. Communications of the ACM, v. 49, n. 3, p. 33-35, 2006. DOI: https://doi.org/10.1145/1118178.1118215

Bundy, Alan. Computational thinking is pervasive. Journal of Scientific and Practical Computing, v. 1, n. 2, 2007.

Barr, Valerie; Stephenson, Chris. Bringing computational thinking to K-12: What is involved and what is the role of the computer science education community?. ACM inroads, v. 2, n. 1, p. 48-54, 2011. DOI: https://doi.org/10.1145/1929887.1929905

Morsund, David G. Computational thinking and math maturity: Improving math education in K-8 schools. D. Moursund, 2006.

Selby, Cynthia; Wollard, John. Computational thinking: the developing definition. 2013.

Wing, Jeannette M. Computational thinking benefits society. 40th anniversary blog of social issues in computing, v. 2014, p. 26, 2014.

BBC Learning, Bitesize. Introduction to computational thinking, 2015. London. Disponível em:

http://www.bbc.co.uk/education/guides/zp92mp3/revision. Acesso em: 20 de novembro de 2024.

Liukas, Linda. Hello Ruby: adventures in coding. Feiwel & Friends, 2015.

Smole, Katia S.; Diniz, Maria I. Ser protagonista: matemática e suas tecnologias: pensamento computacional e algoritmos. São Paulo. Edições SM, 2020.

Voskoglou, Michael; Buckley, Sheryl. Problem solving and computational thinking in a learning environment. arXiv preprint arXiv:1212.0750, 2012.

Wing, Jeannette M. Computational thinking and thinking about computing. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, v. 366, n. 1881, DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2008.0118

p. 3717-3725, 2008.

Wing, Jeannette. Computational thinking. Journal of computing sciences in colleges, v. 24, n. 6, p. 6-7, 2009.

Yang, Yubin; Lin, Hui; Guo, Zhongyang; Jiang, Jixi. A data mining approach for heavy rainfall forecasting based on satellite image sequence analysis. Computers & geosciences, v. 33, n. 1, p. 20-30, DOI: https://doi.org/10.1016/j.cageo.2006.05.010

Mitchell, Tom M. et al. Classifying instantaneous cognitive states from fMRI data. In: AMIA annual symposium proceedings. American Medical Informatics Association, 2003. p. 465.

Karunathilake, E. M. B. M. et al. The path to smart farming: Innovations and opportunities in precision agriculture. Agriculture, v. 13, n. 8, p. 1593, 2023. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture13081593

Szpakowicz, Stan; Feldman, Anna; Kazantseva, Anna. Computational linguistics and literature. Frontiers in Digital Humanities, v. 5, p. 24, 2018. DOI: https://doi.org/10.3389/fdigh.2018.00024

McCormack, Jon; Gifford, Toby; Hutchings, Patrick. Autonomy, authenticity, authorship and intention in computer generated art. In: International conference on computational intelligence in music, sound, art and design (part of EvoStar). Cham: Springer International Publishing, 2019. p. 35-50. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-16667-0_3

Battista, Michael T. The Mathematical Miseducation of America’s Youth: Ignoring Research and Scientific Study in Education. PhiDelta Kappan, Vol. 80, No. 6, 1999, pp. 425-433.

Yadav, Aman; Stephenson, Chris; Hong, Hai. Computational thinking for teacher education. Communications of the ACM, v. 60, n. 4, p. 55-62, 2017. DOI: https://doi.org/10.1145/2994591

Brasil. Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular. Brasília, 2018. Disponível em:

http://basenacionalcomum.mec.gov.br/. Acesso em: 19 de novembro de 2024.

SBC. Nota Técnica da Sociedade Brasileira de Computação sobre a BNCC-EF e a BNCC-EM, 2018. Disponível em: https://www.sbc.org.br/institucional. Acesso em: 19 de novembro de 2024.

Goldenberg, Mirian. A Arte de Pesquisar. Ed. Record, São Paulo, edição 9, 2005.

Cellard, André. et al. A pesquisa qualitativa: enfoques epistemológicos e metodológicos. Petrópolis, RJ: Vozes, 2008.

Marqueti, Luci. O Livro Didático como fonte e objeto de pesquisa histórica. Revista Caminhos Do Pampa, V. 2, N. 1. Jan.-Jun. 2023. DOI: https://doi.org/10.56579/rihga.v2i1.803

Bittencourt, Circe. Livros didáticos entre textos e imagens. Saber histórico na sala de aula, 1997.

Resnick, Mitchel. Learn to code, code to learn. EdSurge, May, v. 54, 2013.

BOMBASAR, James et al. Ferramentas para o ensinoaprendizagem do pensamento computacional: onde está Alan Turing?. In: Brazilian symposium on computers in education (simpósio brasileiro de informática na educação-sbie). 2015. p. 81. DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2015.81

Denning, Peter J. The profession of IT Beyond computational thinking. Communications of the ACM, v. 52, n. 6, p. 28-30, 2009. DOI: https://doi.org/10.1145/1516046.1516054