Luciana mieko sunano



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Figura 2 – Descrição geral das gerações


Fonte: Quest Inteligência de Mercado2

Ainda segundo Prensky (2001), na prática, a geração Z está acostumada a receber informações muito rapidamente, além de processar mais de uma tarefa por vez e realizar multitarefas. Os alunos de hoje em dia preferem primeiramente os gráficos e depois o texto, trabalham melhor quando ligados a uma rede de contatos e têm sucesso com gratificações instantâneas e recompensas frequentes. Em contrapartida, os professores de outras gerações têm dificuldade em se adaptar a essas habilidades adquiridas e aperfeiçoadas desde a infância pela geração atual, já que o processo de aprendizagem no sistema de ensino de sua época era mais lento e não utilizava dos artifícios disponíveis nos dias de hoje. Muitos professores consideram tais aparelhos como uma distração prejudicial à concentração e não acreditam que seus alunos possam aprender o conteúdo com êxito ao mesmo tempo que assistem televisão ou escutam música, por exemplo.

Por isso, um dos maiores problemas na metodologia da educação atual é o conflito entre essas gerações, os Nativos e os Imigrantes Digitais (nascidos antes da explosão das tecnologias), que acontece já que essas gerações trabalham de maneiras bem diferentes em relação ao comportamento. Muitas vezes, os filhos da era digital, que atualmente já estão ingressando nas faculdades, se deparam com uma linguagem ultrapassada dos educadores (da era pré-digital), acarretando em uma desconexão entre a mensagem a ser passada e a mensagem a ser recebida, segundo o mesmo autor. Levando este problema em consideração, Martins e Giraffa (2009) acreditam que uma das saídas viáveis para os docentes seria explorar o desenvolvimento de certas competências e habilidades levando em consideração aspectos técnicos e pedagógicos com o objetivo de conseguir quebrar essa barreira entre gerações.

Contudo, existe uma parcela da geração Z que enfrenta mais uma dificuldade durante o processo de sua formação. Santos e Costa (2006) afirmam que, atualmente, os estudantes que optam por cursos de Computação e Informática se deparam com uma barreira logo no ínicio da sua formação acadêmica, pois sentem uma grande dificuldade durante o primeiro contato com o estudo de algoritmo, lógica computacional e, consequentemente, a programação.

Antes de entender claramente a origem e a razão dessa dificuldade que os docentes sentem de conduzir o aluno à entender conceitos mais abstratos em aulas de conteúdos introdutórios da computação, é necessário definir alguns conceitos que envolvem a problematização citada anteriormente. Segundo Medina e Fertig (2005), apesar do termo algoritmo ser comumente associado à computação, o conceito deste termo não é restrito somente a ela, podendo também ser utilizado em outras áreas, como engenharia, administração, entre outras. Ainda segundo os autores, a origem da palavra algoritmo vem do nome do matemático iraniano Abu Abdullah Mohammad Ibn Musa al-Khawarizmi, nascido em Khawarizm (Kheva) no século XVII, ou seja, a denominação desse conceito aconteceu antes mesmo do primeiro computador eletrônico ser criado.

Antes de definir o conceito de algoritmo é necessário entender o conceito de ação, que é “um acontecimento que, a partir de um estado inicial, após um perídodo de tempo finito, produz um estado final previsível e bem definido” (FARRER et al., 1989, p. 15). Assim, um algoritmo nada mais é do que “a descrição de um conjunto de comandos que, obedecidos, resultam numa sucessão finita de ações” (FARRER et al., 1989, p. 15).

Já, Medina e Fertig (2005, p. 13) definem o termo algoritmo, de um outro ponto de vista, como “um procedimento passo a passo para a solução de um problema” ou também “uma sequência detalhada de ações a serem executadas para realizar alguma tarefa”. Os autores ainda dão como exemplo algumas aplicações existentes fora da computação, como as ações necessárias para se fazer um balancete ou uma receita culinária, mostrando que, realmente, o conceito de algoritmo não é útil apenas na computação.

Dentro do entendimento de algoritmo, tem-se a divisão em algumas categorias e segundo, Ascencio e Campos (2008), as três principais são:


  • descrição narrativa é, após analisar o enunciado, escrever os passos a serem seguidos na linguagem natural, por exemplo, a língua portuguesa. A vantagem é que o aluno não necessita aprender nenhum conceito novo, pois a linguagem natural já é a nativa. Porém, esta categoria abre brechas para diferentes compreensões, o que pode causar dificuldades no momento em que o aluno for transformar o algoritmo em programa.

  • fluxograma é, após analisar o enunciado, simbolizar o algoritmo através de gráficos predefinidos. A vantagem é que, por ser uma abordagem visual, o entendimento é mais natural. Entretanto, é necessário o aprendizado da simbologia dos fluxogramas e, além disso, esta metodologia não possui muitos detalhes, o que também dificulta na transformação do algoritmo em programa.

  • pseudocódigo ou portugol consiste em, após analisar o enunciado, escrever o algoritmo por meio de regras predefinidas por essas categorias. A vantagem é que, ao contrário das outras duas modalidades apresentadas, a passagem de algoritmo para programa é quase que instântanea, pois só é necessário reconhecer os comandos da linguagem que serão utilizados. Porém, é necessário aprender as regras do pseudocódigo, para manter uma padronagem no algoritmo e um melhor entendimento.

Além do foco no aprendizado de algoritmo, há também o conceito de lógica. Segundo Feitosa e Paulovich (2005), a lógica surgiu na antiguidade como uma ciência, tendo como objetivo a análise do raciocínio. O ensino de lógica matemática faz parte da base de qualquer curso de computação, pois é essencial no aprendizado de programação. Souza (2015) afirma que “uma das razões para se estudar Lógica é que ela nos confere a capacidade de análise crítica dos argumentos mentais utilizados na organização das ideias e dos processos criativos.”

Ambos os conceitos de lógica e algoritmo são base no aprendizado de programação, porém não somente. Para Santos e Costa (2006), a lógica e o algoritmo estão completamente ligados, já que o ensino interligado destes conceitos formam dois dos pilares das ciências exatas. Isso mostra que a lógica e o algorítmo são úteis além dos limites da computação, essenciais para despertar o raciocínio matemático-lógico, que é usado na resolução de problemas científicos porém também em qualquer outro problema genérico, ou seja, essenciais na criação e desenvolvimento do raciocínio lógico usado em diversas instâncias da vida do indivíduo.

O conhecimento de algoritmos e lógica computacional é um requisito quando o objetivo é programar. Santos e Costa (2006) definem a programação como sendo “um conjunto de princípios, técnicas e formalismos que visam o desenvolvimento de produtos de software confiáveis bem estruturados”, sendo necessário o conhecimento prévio de conceitos como os princípios da abstração e do encapsulamento e as técnicas de modularização e programação estruturada. Portanto o estudo de programação não se restringe somente ao estudo de linguagens de programação, mas também a todos os conceitos abstratos ligados à elas e se realizado de maneira efetiva, pode resultar em indivíduos mais esclarecidos e, portanto, produtos de melhor qualidade.

Juntamente com o conflito existente entre as gerações na educação atual, existe também uma crescente dificuldade dos alunos ao entrarem em contato pela primeira vez com conceitos de algoritmo e lógica computacional durante a faculdade. De acordo com Gomes et al. (2008) são várias as razões responsáveis pela dificuldade no aprendizado de programação e reunem alguns conjuntos de fatores que, segundo os autores, interferem nesse conhecimento. São eles:



  • Os métodos de ensino que geralmente são utilizados pelos educadores não atendem por completo a necessidade dos alunos. Um dos motivos é que o ensino não é personalizado, ou seja, o aluno não recebe uma supervisão adequada à sua necessidade individual e, geralmente, as estratégias usadas pelos educadores não atendem aos estilos de aprendizagem de cada aluno, forçando-os a uma aprendizagem uniforme, desconsiderando o fato de que cada indivíduo tem seu próprio ritmo para aprender. No âmbito da programação, muitas vezes o educador tende a desvalorizar os conceitos base e a focar mais no estudo de certa linguagem específica, ao invés de usá-la como uma ferramenta para solução de problemas, o que não é facilitado quando um conceito dinâmico, como a programação, é ensinado através de métodos estáticos, como explicações verbais, diagramas, textos e assim por diante.

  • Os métodos de estudo que muitos alunos estão acostumados a utilizar muitas vezes não são apropriados para o aprendizado de programação. A programação, diferentemente de outros conteúdos, necessita de um estudo prático e intensivo, em outras palavras, é programando que se aprende a programar. Além disso, os alunos não estudam o suficiente, pois a programação exige muito mais do que assistir uma aula ou ler um livro, são necessários muito treino e reflexões sobre os conceitos aprendidos.

  • Algumas habilidades e atitudes dos alunos também atrapalham o aprendizado de programação. Um grande exemplo disso é a dificuldade de muitos em resolver problemas genéricos, como quando o objetivo é produzir um algoritmo e, logo, programar. Além disso, a deficiência em conhecimentos matemáticos e lógicos e a falta do dominínio sobre o funcionamento completo de estruturas básicas na programação também atrapalham o aprendizado em questão.

  • Algumas características da natureza da programação também geram dificuldades durante o ensino. Essa aprendizagem requer algumas competências por parte do aluno, como um elevado nível de abstração, generalização, transferência e pensamento crítico. O problema surge pois o aluno tem dificuldade em aplicar conceitos abstratos para solucionar problemas reais. Além da abstração, existe uma grande dificuldade no aprendizado de linguagens de programação, já que a sintaxe é muito complexa, ou seja, quando o estudante está programando, ele precisa se concentrar simultaneamente no algoritmo em si e também nas regras de sintaxe da linguagem que está sendo implementada.

  • E, por fim, alguns aspectos psicológicos tendem a influenciar negativamente o estudante que visa aprender a programar, como, por exemplo, a falta de motivação para estudar e aprender, muitas vezes gerada pela conotação negativa que é dada à programação ou pelo fato de ter a popularidade de ser uma atividade difícil. Além disso, geralmente a programação é ensinada logo no início do curso superior, que é uma época de transição entre escola e faculdade, e muito instável para os alunos, dificultando ainda mais o aprendizado.

A deficiência desse aprendizado dentro do ensino superior não só se reflete no estudo de programação, mas também, segundo Chella, Oliveira e Silva (2014), na evasão desses alunos em cursos relacionados à computação, muitas vezes devido a um grande índice de reprovação em disciplinas de programação, o que afeta diretamente o sistema educacional atual por não gerar um retorno ao mesmo. Para Rapkiewicz et al. (2006), essas disciplinas são consideradas gargalos em cursos de computação, pois com altos índices de reprovação e evasão, acabam dificultando ou até mesmo impedindo a continuidade dos alunos em cursos de computação, particularmente.

De acordo com Giraffa e Mora (2013), a perda de alunos durante a graduação é um problema muito grave para o sistema educacional, pois um aluno que inicia mas não termina um curso é considerado um desperdício social, acadêmico e econômico, tanto no ensino privado, que significa uma perda de receitas, quanto no público, que significa recursos públicos investidos sem retorno. Além disso, o próprio aluno possui um alto investimento para fazer um curso superior, não só financeiro como também emocional, pessoal e social, ou seja, a evasão é um problema para a educação, para a sociedade, para as instituições e para o indivíduo.

Ainda de acordo com as autoras, a desistência que acontece nos cursos relacionados à Ciência da Computação acontece principalmente no primeiro ano de curso. Esse fato também é colocado em vista por Gomes et al. (2008), que afirmam que o problema começa logo no início do aprendizado, pois o aluno tem dificuldade na compreensão de alguns conceitos básicos e abstratos na programação, como em estruturas de dados ou até em criar algoritmos que resolvam problemas concretos. Portanto é necessário focar na melhoria de competências que deveriam ter sido adquiridas logo no começo do curso, como a capacidade de resolução de problemas, de raciocínio, de lógica, entre outras, e não apenas no desenvolvimento de habilidades específicas de programação, como o aprendizado de linguagens.

Então, para Rapkiewicz et al. (2006), é necessário desenvolver o raciocínio lógico do aluno, pois sem ele o aluno não consegue entender a lógica de um problema, logo, não consegue solucioná-lo através de uma sequência lógica ou algoritmo. Gomes et al. (2008, p.164) complementa que as dificuldades que alunos de ensino superior “[...] sentem ao programar prendem-se com a incapacidade de conceber algoritmos, e estamos convictos que estas se devem principalmente à incapacidade de resolver problemas”, Sica (2011) traz como solução que se o pensamento computacional, ou computational thinking, e a lógica fossem ensinados no ensino básico, a capacidade do aluno de dedução e conclusão de problemas aumentaria consideravelmente:



  • É importante salientar que devemos primar pela qualidade do ensino em todos os níveis da cadeia de formação de recursos humanos. Entendemos que a Computação deva ser ensinada desde o ensino fundamental, a exemplo de outras ciências como Física, Matemática, Química e Biologia. Esses são pontos muito importantes para que no futuro tenhamos recursos humanos qualificados para enfrentar os desafios que advirão. (SBC, link).

E diferentemente do que se pode pensar, o pensamento computacional é um conjunto de habilidades que não se restringe aos profissionais da área de computação, mas que é essencial para todos, já que são competências que podem ser aplicadas em diferentes ambientes, não só em conceitos de Computação (WING, 2006, tradução nossa). Ainda segundo a autora, o pensamento computacional é uma competência fundamental na formação de uma criança e deveria ser ensinada no ensino básico, juntamente com o aprendizado de leitura, escrita e aritmética. Ela ainda define que esse conceito possui algumas características:



  • Conceituar, não programar. O Pensamento computacional requer uma capacidade de pensar em diferentes níveis de abstração, ou seja, ser capaz de transformar problemas aparentemente impossíveis em problemas simples e possíveis de resolver.

  • Habilidade fundamental, não mecânica. O pensamento computacional é uma habilidade fundamental e não mecânica ou utilitária, que todo indivíduo deveria saber e todo estudante deveria desenvolver.

  • Uma maneira na qual pessoas, não computadores, pensam. Pensamento computacional é uma maneira de pessoas serem capazes de resolver problemas e não de pensar como um computador, que deve ser usado como uma ferramenta à imaginação e não para substitui-lá.

  • Complementa e combina a matemática e a engenharia. A matemática e a engenharia são inerentes à computação, ou seja, a computação se apoia nos conceitos de pensamento matemático e de engenharia, reconhecendo e trazendo suas particularidades para compor seu conjunto de habilidades.

  • Ideias, não artefatos. A computação não deve necessariamente ter como produto um artefato como um hardware ou software, pois utilizando conceitos fundamentais da computação, o pensamento computacional conduz o indivíduo a lidar e resolver problemas do cotidiano.

  • Para todos, em qualquer lugar. O pensamento computacional será uma realidade quando ele estiver intrínseco à sociedade, sendo parte do dia-a-dia de cada indivíduo e utilizado em diversas aplicações.

O Bitesize ([201-], tradução nossa), que é um recurso de suporte ao estudo para estudantes da educação básica do Reino Unido produzido pela BBC (acrônimo para British Broadcasting Corporation — Corporação Britânica de Radiodifusão), define que “o pensamento computacional possibilita que indivíduo, ao se deparar com um problema complexo, seja capaz de entender o problema e desenvolver possíveis soluções para o mesmo”, e, ainda, divide esse conceito em quatro pilares principais: decomposição, reconhecimento de padrões, abstração e algoritmos, como pode-se observar na Figura 3:
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