dc.creator | Grave, Leomir Augusto Severo | |
dc.date.accessioned | 2021-08-10T14:14:15Z | |
dc.date.available | 2021-08-10T14:14:15Z | |
dc.date.issued | 2021-04-30 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/21866 | |
dc.description.abstract | Teaching in Brazilian schools has achieved results below the desired level for years. In
the most recent PISA exam (International Student Assessment Program), held in 2018, it
was found that most Brazilian students do not have the ability to answer clearly defined
questions that have direct data and instructions. Thus, it is urgent to look for alternatives
to improve learning, especially for the Mathematics teaching. In this sense, there is a
need for a greater inclusion of computing and the development of computational thinking in
basic education, since this is an important tool to help students develop mathematical logical
reasoning. This work aims to study alternatives and introduce programming together
with computational thinking in Mathematics classes in a basic education class, following
the general guidelines of the BNCC (National Common Curricular Base). Theoretical contribution
was made to George Polya’s mathematical problem solving methodology and to
the problem solving strategies based on computational thinking. The research reports the
application of a study with students of the seventh year of elementary school in a private
school in the city of Cruz Alta / RS. Three remote activities were carried out through Google
Colab, using Python to solve problems, in which students developed their codes and
followed the development of their colleagues’ activities. The results obtained demonstrate
that students create autonomy when interacting with the machine and develop their own
plans to solve mathematical problems. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Ensino de matemática | por |
dc.subject | Pensamento computacional | por |
dc.subject | Resolução de problemas | por |
dc.subject | Linguagem de programação | por |
dc.subject | Python | por |
dc.subject | Mathematical teaching | eng |
dc.subject | Computational thinking | eng |
dc.subject | Problem solving | eng |
dc.subject | Programing language | eng |
dc.title | O pensamento computacional na prática: uma experiência usando Python em aulas de Matemática Básica | por |
dc.title.alternative | Computational thinking in practice: an experience using Python in Basic Math lessons | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | O ensino nas escolas brasileiras vem atingido resultados aquém do desejado há anos.
No mais recente exame do PISA (Programa Internacional de Avaliação de Estudantes),
realizado em 2018, constatou-se que grande parte dos estudantes brasileiros não possuem
a habilidade de responder questões claramente definidas que dispõem de dados e
instruções diretas. Assim, é necessário buscar alternativas para melhorar o aprendizado,
especialmente para o ensino de Matemática. Nesse sentido, uma das possibilidades é a inclusão
da computação e do desenvolvimento do pensamento computacional na educação
básica, uma vez que esta é uma ferramenta importante para auxiliar o aluno a desenvolver
o raciocínio lógico matemático. Este trabalho tem como objetivo estudar alternativas
e introduzir a programação juntamente com o pensamento computacional nas aulas de
Matemática em uma turma de educação básica, tendo como aporte teórico a metodologia
de resolução de problemas matemáticos de George Polya e as estratégias de solução
de problemas baseadas no pensamento computacional. A pesquisa relata a aplicação do
estudo, desenvolvido no segundo semestre de 2020, com estudantes do sétimo ano do
ensino fundamental em uma escola da rede privada da cidade de Cruz Alta/RS. Foram
realizadas três atividades remotas por meio do Google Colab, utilizando o Python na resolução
de problemas, nas quais os alunos desenvolveram seus códigos e acompanharam
o desenvolvimento das atividades de seus colegas. Os resultados obtidos demonstram
que os estudantes criam autonomia ao interagir com a máquina e elaboram seus próprios
planos para resolver problemas matemáticos. | por |
dc.contributor.advisor1 | Buriol, Tiago Martinuzzi | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5437721454089032 | por |
dc.contributor.referee1 | Rachelli, Janice | |
dc.contributor.referee2 | Gomes, Mateus das Neves | |
dc.contributor.referee3 | Magnago, Karine Faverzani | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/4882359952928110 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Matemática | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Matemática em Rede Nacional | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |