O que você vai ver neste post:
- O que é o Pensamento Computacional?
- 4 pilares do Pensamento Computacional
- Por que estudar Pensamento Computacional?
- Referências bibliográficas
O que é o Pensamento Computacional?
O pensamento computacional é um modo de pensar, com o objetivo de resolver problemas complexos. Entendemos problemas complexos, como aqueles problemas que não possuem uma solução imediata, logo se faz necessário dividi-lo em problemas menores, e à partir daí identificar possíveis soluções.
PONTO IMPORTANTE: Pensamento Computacional não depende do uso de computadores e nem de linguagem computacional, tão pouco se resume a navegar pela internet ou enviar emails!!
Segundo o Almanaque para a popularização da Ciência da computação: “O pensamento computacional busca entender como o funcionamento do computador pode ser útil como um instrumento que ajuda a aumentar o poder cognitivo dos seres humanos.” [1]
Novamente, trazendo o Almanaque [1], temos uma colocação bem interessante ao nosso contexto educacional, que diz: “Quando aplicado em sala de aula, possibilita que o aluno possa ser o protagonista de sua própria aprendizagem, estruturando seus próprios passos para resolver os seus problemas ou os problemas do mundo…”
4 pilares do Pensamento Computacional
O pensamento computacional se divide em quatro pilares, são esses:
- Decomposição
Processo que divide os problemas em partes menores para facilitar a resolução, desenvolvimento e gerenciamento. Se faz necessário analisar os problemas para identificar as partes que podem ser separadas, além de pensar em formas de como retornar para o problema inicial.
Em nossas experiências como professores, sempre utilizamos esse pilar para preparar nossas aulas, identificando conteúdos, definindo objetivos, fazendo a verificação de conhecimento prévia do aluno, pensando em propostas de atividades, selecionando recursos didático, elaborando as avaliações, entre outras…
- Reconhecimento de padrões
Os padrões são características que alguns problemas compartilham. A prática em identificar padrões é uma característica dos seres humanos, que nos acompanham desde a nossa infância, além disso, ela está sempre evoluindo, o que quer dizer que nosso repertório está sempre aumentando.
Quanto mais padrões conseguimos reconhecer, mais fácil e rápida será nossa tarefa geral de resolução de problemas, novamente, quanto mais treinamento (aumento do nosso repertório), mas diretamente a solução chegará.
Alguns exemplos desse pilar, são:
- Previsibilidade para o próximo número, dada uma certa sequência,
- Identificar e classificar pássaros ou plantas, utilizando padrões de similaridades,
- Estimativa de hora, à partir da observação da posição do Sol,
- Previsibilidade do clima de amanhã, dadas as características do clima hoje,
- Identificar o sentido dos ventos, observando o movimento dos galhos das árvores,
- Selecionar uma fruta, segundo as cores de sua casca,
- Diagnosticar doenças, com bases nos sintomas, aparências e comportamentos,
- Identificar uma música, pelo padrão de notas tocadas no início (jogo das sete notas),
- etc…
- Abstração
Filtragem e classificação dos dados, criando mecanismos que permitam separar apenas os elementos essenciais em determinado problema, ignorando detalhes irrelevantes. Permite criar uma representação (ideia) do que está se tentando resolver. O essencial é escolher o detalhe a ser ignorado, para que o problema seja mais fácil de ser compreendido, sem perder nenhuma informação que seja importante.
Esse pilar é o de maior importância para o pensamento computacional, por ser utilizado em diversos momentos, por exemplo:
- Na escrita do algoritmo e de suas iterações,
- Na seleção dos dados importantes,
- Na escrita de perguntas,
- Na natureza de um indivíduo, se comparado a um robô,
- Na compreensão e organização de módulos em um sistema,
- etc…
Um bom exemplo para se compreender o pilar Abstração é se pensar em coleta seletiva.
Não conseguimos apresentar TODOS os objetos que podem ser de plástico, mas conseguimos apresentar um único material que engloba todos esses objetos, por isso, na lixeira vermelha, só jogamos objetivos feitos de plástico. Essa abstração facilita o bom uso desse recursos de separação de lixo, uma vez que se tivéssemos que escrever todos os objetos de plástico, estaríamos despendendo uma quantidade de recursos enorme, o que inviabilizaria a coleta seletiva.
- Algoritmo
É uma sequência finita de etapas ou passos, cada qual executável em um tempo finito, por uma agente computacional, natural (humano) ou sintético (computador). É um plano, uma estratégia ou um conjunto de instruções ordenadas para a solução de um problema ou execução de uma tarefa. Sua formulação passa pelo processo de decomposição, reconhecimento de padrões e abstração.
Segundo Wing[2], é o pilar agregador dos demais pilares.
Os algoritmos podem ser escritos em formato de diagrama, pseudocódigo (linguagem humana) ou em linguagem de programação (códigos).
Logo abaixo, deixarei o exemplo de um algoritmo que faz com que um robô consiga verificar se uma lâmpada está queimada e em caso afirmativo, trocá-la.
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Por que estudar Pensamento Computacional?
Segundo o Fórum Econômico Mundial, as 10 habilidades essenciais aos profissionais do futuro, são:
- Resolução de problemas complexos
- Pensamento crítico
- Criatividade
- Gestão de pessoas
- Coordenação
- Inteligência emocional
- Capacidade de julgamento e tomada de decisões
- Orientação para servir
- Negociação
- Flexibilidade cognitiva
Destro destas 10 habilidades, 4 delas são habilidades desenvolvidas ao se trabalhar com pensamento computacional. São elas:
1. Resolução de problemas complexos: O pensamento computacional orienta, segundo seus pilares, a dividir um problema complexo em pequenos passos, que facilitam a análise do problema e facilitam o desenvolvimento de propostas para se chegar até a solução final.
2. Pensamento crítico: Segundo Francis Bacon (1561-1626): “O pensamento crítico é ter o desejo de buscar, a paciência para duvidar, o empenho para meditar, a lentidão para afirmar, a disposição para considerar, o cuidado para ordenar e o ódio por qualquer tipo de impostura.”. Em outras palavras, estamos fomentando em nossos alunos, o desenvolvimento não somente de uma proatividade questionadora, mas também uma proatividade de solucionar questões em aberto.
3. Criatividade: Segundo Flieger, criatividade acontece quando “manipulamos símbolos ou objetos externos para produzir um evento incomum para nós ou para nosso meio“. Em outras palavras a criatividade está relacionada com entender seu contexto, movimentar recursos para ressignificá-los.
10. Flexibilidade cognitiva: Segundo citado no trabalho “Cognição, Aprendizagem e Rendimento” [3], a flexibilidade cognitiva têm algumas definições:
“De acordo com Cañas, Quesada, Antoli e Fajardo (2003), a flexibilidade cognitiva é a capacidade de adaptação de estratégias do processo cognitivo a novas e inesperadas condições ambientais. Mais recentemente, Kloo, Perner, Kerschhuber,Aichhorn e Schmidhuber (2010) definem flexibilidade cognitiva como uma função executiva que remete para funções corticais superiores responsáveis pelo controlo consciente do pensamento, ação e emoção. Trata-se, por isso, de uma função essencial no planeamento, controlo de inferências, regulação da atenção e inibição de ações inadequadas.”
Além dessas habilidades, é importante destacar que ao se trabalhar tais habilidades do pensamento computacional, estamos fomentando a inclusão digital, bem como o aumento da produtividade.
Se você já leu (de forma superficial ou não) a BNCC – Base Nacional Comum Curricular – percebeu que muito se fala em pensamento computacional. Toda essa forma de pensar está diretamente relacionada com “Resolução de problemas”, não necessariamente pensada em conjunto com um computador. Como visto anteriormente, os 4 pilares do pensamento computacional organizados já formam um passo a passo a ser seguido que orienta muito bem essa jornada até a solução final.
O pensamento computacional pode começar a ser trabalhado à partir da segunda metade do Ensino Fundamental (do 6º ao 9º ano). O estudante deve ser o protagonista da aprendizagem e constrói algo do seu interesse, utilizando o computador como ferramenta.
Se quiser saber mais sobre a BNCC, deixo como sugestão a leitura do texto: “BNCC – Competências Gerais + Sugestões“
Exemplo de aplicação
Imagine que uma das lâmpadas da sua casa tenha se queimado e queremos programar um robô para executar esta tarefa sempre que isso se repetir.
Decomposição: Muitas lâmpadas diferentes são utilizadas em casa, de cores branca e amarela, com diferentes potências e em diversos cômodos, por isso é importante definir a área de atuação do nosso robô. Apenas para ilustrar a ideia, vamos colocar nosso robô para atuar somente em um local da casa, que chamarei de escritório. Nesse local, a melhor cor de lâmpada é branca, para deixar os usuários despertos. Além disso, uma lâmpada de LED, com um potência de 9 ou 12 W já é suficiente para iluminar bem todo o ambiente. Depois, o algoritmo de troca do dispositivo deve ser desenvolvida.
Reconhecimento de padrão: Iremos utilizar esse pilar para que nosso robô consiga identificar o momento correto para que uma lâmpada seja trocada. Se imaginarmos que no horário comercial o escritório será utilizado, podemos definir que o robô faça uma verificação diária ao se iniciar o dia… apenas para facilitar, vamos supor que a Lâmpada só esteja queimada no início do dia.
Abstração: Além disso, o robô deverá selecionar a Lâmpada correta dentro de diversas outras em uma caixa, portanto deve classificar os dados das lâmpadas, para que a correta possa ser utilizada.
Algoritmo: Para finalizar necessitamos desenvolver um passo a passo para contemplar todas as nossas necessidades.
Nosso algoritmo ficará assim:
INÍCIO
- Às 9h da manhã, verificar no interruptor se a lâmpada se acende.
- Se sim, terminar.
- Se não, iniciar procedimento de troca de lâmpada:
- Ir até a caixa de armazenamento das lâmpadas.
- Encontrar uma lâmpada que seja branca e de 12 w.
- Retirar a lâmpada da caixa e levar até o escritório.
- Remover a lâmpada queimada.
- Colocar a lâmpada queimada no lixo reciclável.
- Colocar a lâmpada nova no bocal de lâmpada.
- Testar se o funcionamento da lâmpada está correto.
- Se sim, terminar.
- Se não, reiniciar procedimento de troca de lâmpada.
FIM
Onde mais você utiliza o pensamento computacional em seu dia a dia? Tenho certeza que ao começar a pensar sobre isso, vai descobrir que esta forma de pensar já está muito presente em seu cotidiano.
Deixa aqui nos comentários!
Referências Bibliográficas
[1] Cícero Gonçalves dos Santos, Ícaro Dantas Silva, Maria Augusta Silveira Netto Nunes, José Humberto dos Santos Júnior. “O que é o pensamento computacional?”. Almanaque para popularização de ciência da computação. Série 7, Pensamento computacional. v. 1. Para acessar o texto, clique aqui.
[2] Cleverson Sebastião dos Anjos. “PENSAMENTO COMPUTACIONAL – Um conjunto de atitudes e habilidades que todos, não só cientistas da computação, ficaram ansiosos para aprender e usar”. Tradução do texto “Computational Thinking” de Jeannette Wing. Para acessar o texto, clique aqui.
[3] Leandro S. Almeida, Alexandra M. Araújo, Amanda R. Franco, Diana L. Soares. “Cognição, Aprendizagem e Rendimento – I Seminário Internacional”. Universidade do Minho. Instituto de Educação – Centro de Investigação em Educação. Para acessar o texto, clique aqui.
Aprofundando:
Rodrigo R. Terra. “BNCC – Competências gerais + Sugestões”. MakerZine. Para acessar o texto, clique aqui.
Gilson Pedroso dos Santos, Ronilson dos Santos Bezerra. “Desenvolvimento do Pensamento Computacional através do Uso de Tutoriais Interativos”. CBIE 2018 e JAIE 2018. Para acessar o texto,
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o pensamento computacional vai ser bom para o nosso futuro para cada vez mais aprender coisas novas