Mariangela de Oliveira Gomes Setti - Programa de PÃ³s-GraduaÃ§Ã£o ...

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123 CAPÍTULO 8 Conclusões e Considerações Finais Faz necessário, um breve relato, sobre uma jovem face à escolha de um curso superior. Esta jovem, com grande afinidade com a Matemática, dirigiu-se a professora responsável por tal disciplina a fim de obter informações sobre o curso de Ciência da Computação. Ao ser questionada, sobre quais dificuldades poderiam ser encontradas nesse curso, a professora fez o seguinte comentário: “Quanto às disciplinas de matemática (Cálculo I, Cálculo II, Cálculo III, Geometria Analítica, etc...) não deve haver problemas, entretanto, existe uma matemática aplicada à computação, que exige um raciocínio próprio... Costumase dizer que ou a pessoa tem aptidão, ou não”. Durante o primeiro mês da disciplina de Fundamentos da Programação, cujo conteúdo central era a elaboração de algoritmos, a jovem percebeu que tratava-se daquela matemática aplicada à computação. Embora este breve relato não esteja diretamente relacionado a este trabalho, ele é oportuno, pois explica a origem das nossas inquietações. Neste trabalho, associamos os termos ‘pensamento algorítmico’ ou ‘pensamento computacional’ para nos referir àquela matemática, própria da computação. A educação, em geral, passou por muitas transformações e as dificuldades dos alunos deixaram de ser encaradas como mera falta de aptidão. Diversas pesquisas têm sido realizadas com o objetivo de promover a aprendizagem nas mais diversas áreas. O capítulo 5 deste trabalho, apresenta algumas destas pesquisas, por terem papel relevante para o ensino de algoritmos, ou introdução à programação. O diferencial entre estas pesquisas e o trabalho que estamos finalizando é que nosso enfoque esteve na concepção e no desenvolvimento do raciocínio computacional, enquanto que o delas estava no desenvolvimento de ferramentas para o apoio à aprendizagem. Para compreender este processo, foi necessário realizar uma análise do conceito de algoritmo, que resultou em indícios de obstáculos epistemológicos. Aliado a estes indícios, detectamos a necessidade de avaliar o fenômeno da não-congruência, de acordo com Duval (1995), na passagem de uma representação em linguagem natural, ou algébrica, para a correspondente em linguagem computacional.
124 Buscamos em meio a inúmeras possibilidades, um referencial teórico que desse suporte às nossas necessidades. Embora o conceito de ‘obstáculo epistemológico’ seja normalmente associado ao desenvolvimento histórico de um conceito, optamos por adaptá-lo ao nosso problema, uma vez que o objeto de estudo estava ligado à forma de compreender um conhecimento. Considerando os resultados dos trabalhos analisados, aliados à nossa experiência docente, tínhamos como hipóteses que a estrutura de repetição fosse um obstáculo à passagem do raciocínio matemático para o correspondente computacional. Com o objetivo de buscar subsídios para avaliar esta hipótese, realizamos o primeiro estudo de caso descrito na seção 7.1. As conclusões deste estudo reforçaram esta hipótese, porém motivaram outros questionamentos, tais como: 1. As formas de representação, utilizadas no ensino de algoritmos, promovem a conversão de registros de representação semiótica, necessária à passagem do raciocínio matemático ao correspondente computacional 2. Os alunos, capazes de resolver problemas matemáticos, também são capazes de resolver problemas computacionais 3. A dificuldade dos alunos está em elaborar o raciocínio matemático, necessário para conceber a solução matemática, ou está no processo de discretização envolvido na transformação do raciocínio matemático no correspondente computacional Frente a estes questionamentos, fez-se necessário uma investigação mais profunda sobre os registros de representação semiótica mobilizados para representar o pensamento computacional. Concluímos, então, que o fenômeno da não-congruência presente na passagem das unidades significantes no registro de partida em linguagem natural, ou algébrica, para as unidades significantes no registro de chegada, em linguagem computacional, são mais um fator produtor de obstáculos à aprendizagem. Além disso, fizemos uma análise dos tipos de representação mais utilizados para o ensino de algoritmos e concluímos que, embora existam diversas formas de representação, como as citadas na seção 4.5, o pseudocódigo é priorizado, tendo as demais, papel secundário. Com este cenário, realizamos algumas atividades em três turmas de introdução à programação, do Curso de Tecnologia em Informática, da UTFPR, que pudessem dar subsídios para avaliar nossas hipóteses e responder a alguns de nossos questionamentos. As
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