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

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125 atividades foram selecionadas e deram origem aos estudos de casos aqui apresentados, o que possibilitou a análise do desempenho dos alunos com tipos de registros de representação semiótica diferentes e a relação entre a habilidade em resolver problemas envolvendo raciocínio matemático e raciocínio computacional. O estudo de caso, relativo às formas de representação, descrito na seção 7.1, revelou que os alunos elaboravam o raciocínio esperado mais facilmente, utilizando fluxograma, se comparado com o pseudocódigo. Apesar de ambos estarem classificados, segundo Duval (1995), como registros monofuncionais, por meio do fluxograma os alunos perceberam mais claramente a relação hierárquica entre as ações. Por ser uma representação gráfica, ele se mostrou mais intuitivo e adequado para a introdução à aprendizagem de algoritmos. Visando estabelecer uma relação entre a habilidade do aluno em elaborar um raciocínio matemático e em elaborar o correspondente raciocínio computacional, na forma de um algoritmo, propusemos a atividade descrita na seção 7.2, na qual constatamos que pouco mais da metade dos alunos tiveram êxito na solução do problema matemático. Desses alunos, 71% foram capazes de também solucionar o problema no formato computacional. Este estudo de caso nos levou à conclusão que os alunos, mesmo aqueles que possuem habilidades em resolver problemas matemáticos, enfrentam dificuldades em conceber o raciocínio computacional. Isto se deve ao processo de discretização, necessário à transformação do raciocínio matemático no correspondente computacional. Analisando as soluções propostas pelos alunos A5, A9, A11 e A16, concluímos que eles não conseguiram superar o obstáculo, inerente a este processo. Outra conclusão, oriunda do estudo de caso apresentado na seção 7.2, foi que: a dificuldade em discretizar o raciocínio matemático, para conceber o raciocínio computacional, aliada à dificuldade em perceber a regularidade das situações em análise, constituem a principal barreira na aprendizagem de algoritmos. Por outro lado, os alunos que não elaboraram o raciocínio matemático adequadamente, na maioria dos casos não propuseram a solução algorítmica, e aqueles que esboçaram algum tipo de solução não tiveram êxito, como discutido na seção 7.2. O que nos levou a concluir que, a capacidade de elaborar o raciocínio matemático adequadamente, não é suficiente para garantir o sucesso na elaboração do raciocínio algorítmico correspondente, mas é necessário. Um dado preocupante, obtido com este estudo de caso, foi que mais de 60% dos
126 alunos não conseguiram propor uma solução algorítmica para o problema e, aproximadamente, 30% também não conseguiram elaborar uma solução matemática, o que mostra o despreparo destes alunos em relação à resolução de problemas, embora tenham passado por um rigoroso processo de seleção, considerando-se a relação de aproximadamente dez candidatos por vaga. Como apontado por Friedmann (2005), se o conteúdo referente à Matemática, abordado no ensino fundamental e médio, incluísse tópicos ligados à matemática discreta, os alunos poderiam desenvolver as habilidades de abstração e discretização necessárias à concepção do raciocínio computacional. Finalmente, ressaltamos a relevância de trabalhos que busquem subsídios epistemológicos para fundamentar técnicas e metodologias de ensino que promovam os processos de aprendizagem.
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