Between Facilities and Learning: Connecting Computational Thinking and Mathematical Skills Through Python Programming
Palavras-chave:
Linguagem de Programação, Metodologias Ativas, Pensamento Computacional e Matemático, Tecnologias DigitaisResumo
The use of digital technologies in education has transformed teaching, especially in mathematics, by modernizing pedagogical practices and aligning with active methodologies. In Brazil, the Ministry of Education has encouraged the inclusion of these innovations, including programming language teaching as a curricular component. The Python language has a wide range of mathematical libraries that can facilitate the resolution of complex problems. However, excessive use of these libraries can limit the development of mathematical and computational thinking, becoming a pedagogical concern. In this context, this article discusses the relationship between the practicality provided by these libraries and the need to develop mathematical skills. Mathematical examples are illustrated that demonstrate the positive and negative impacts of these approaches. It is expected that the research will contribute to the discussion on the inclusion of programming in mathematics teaching, promoting a more interactive environment aligned with active methodologies.
Downloads
Referências
Araújo, F. C., Paiva, C. D. C., do Nascimento, R. A., D’arc de Oliveira Passos, J., Martins, G. F. O., Sousa, M. A. D. M. A. & Alves, C. S. (2024). Uso das tecnologias digitais no ensino de matemática: um relato de experiência com aporte do GeoGebra. Caderno Pedagógico, 21(8), e6715-e6715.
Azevedo, G. T. D. (2022). Processo formativo em matemática: invenções robóticas para o Parkinson. 2022. 213f. Tese (Doutorado em Educação Matemática). Universidade Estadual Paulista. Rio Claro, SP.
Bacich, L. & Moran, J. (2018). Metodologias ativas para uma educação inovadora: uma abordagem teórico-prática. Porto Alegre, RS: Penso Editora.
Brasil. (2018). Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular: Educação é a Base (BNCC). Brasília, DF.
Brown, N. C., Sentance, S., Crick, T. & Humphreys, S. (2014). Restart: The resurgence of computer science in UK schools. Association for Computing Machinery Transactions on Computing Education, 14(2), 1-22.
Burton, S. J., Sudweeks, R. R., Merrill, P. F. & Wood, B. (1991). How to prepare better multiple-choice test items: Guidelines for university faculty. Brigham Young University. Department of Instructional Science.
Campos, F. R. & Dias, R. A. (2020). Currículo de referência–Itinerário Formativo em Tecnologia e Computação. Centro de Inovação para a Educação Brasileira CIEB. São Paulo, SP.
Costa, I. L. & Gontijo, C. H. (2024). Avaliação Formativa e o Pensamento Crítico e Criativo em Matemática: Mapeamento de Pesquisas e Aplicações. Paradigma, e2024004-e2024004.
D'Ambrosio, U. (1996). Educação Matemática: da teoria à prática. Papirus Editora.
Falkner, K., Vivian, R. & Falkner, N. (2014). The Australian digital technologies curriculum: challenge and opportunity. In Proceedings of the Sixteenth Australasian Computing Education Conference. (148), 3-12.
Garneli, V., Giannakos, M. N. & Chorianopoulos, K. (2015). Computing education in K-12 schools: A review of the literature. Institute of Electrical and Electronics Engineers Global Engineering Education Conference. 543-551.
Geldreich, K. & Hubwieser, P. (2020). Programming in primary schools: Teaching on the edge of formal and non-formal learning. Non-Formal and Informal Science Learning in the Information and Communication Technology Era, 99-116.
Giraldo, V., Caetano, P. & Mattos, F. (2012). Recursos computacionais no ensino de Matemática. Rio de Janeiro. RJ: Sociedade Brasileira de Matemática.
Greefrath, G., Hertleif, C. & Siller, H. S. (2018). Mathematical modelling with digital tools-a quantitative study on mathematising with dynamic geometry software. Zentralblatt für Didaktik der Mathematik, (50), 233-244.
Harris, C. R., Millman, K. J., Van Der Walt, S. J., Gommers, R., Virtanen, P., Cournapeau, D. & Oliphant, T. E. (2020). Array programming with NumPy. Nature, 585(7825), 357-362.
Junior, H. N. P. (2021). Matemática e Programação: Uma nova abordagem de ensino. 2021. 40f. Dissertação (Mestrado em Matemática). Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ.
Kwon, S. & Schroderus, K. (2017). Coding in Schools: Comparing Integration of Programminginto Basic Education Curricula of Finland and South Korea. Finnish Society on Media Education.
Linge, S. & Langtangen, H. P. (2020). Programming for computations-Python: A gentle introduction to numerical simulations with Python 3.6. p. 332. Springer Nature.
Lovatti, B. G., Vieira, L. S., Marques, K. & Scolforo, M. A. (2017). A programação no ensino básico: formando alunos para sociedade tecnológica. Revista Ambiente Acadêmico, 3(1), 113-132.
Lutz, M. (2013). Learning python: Powerful object-oriented programming. O'Reilly Media, Inc.
Lv, W., Yang, C. & Zhang, W. (2022). Programming Education in Japanese Elementary Schools Integrated with Multiple Subjects: Origins, Practical Paths and Implications. 4th International Conference on Computer Science and Technologies in Education. 11-21.
Matos, J. D. S. G., Paiva, C. D. C., Lima, F. F. R. R., do Nascimento, R. A., dos Santos, L. M. P., Pinheiro, A. A. & de Brito, I. E. G. (2024). A relação entre pensamento computacional e ensino de matemática no contexto da educação básica: oportunidades, desafios e perspectivas. Caderno Pedagógico, 21(8), e6408-e6408.
Meurer, A., Smith, C. P., Paprocki, M., Čertík, O., Kirpichev, S. B., Rocklin, M. & Scopatz, A. (2017). SymPy: symbolic computing in Python. PeerJ Computer Science, 3, e103.
Morais, A. D. D., Basso, M. V. D. A. & Fagundes, L. D. C. (2017). Educação Matemática & Ciência da Computação na escola: aprender a programar fomenta a aprendizagem de matemática? Ciência & Educação (Bauru), 23(2), 455-473.
Morán, J. (2015). Mudando a educação com metodologias ativas. Coleção mídias contemporâneas. Convergências midiáticas, educação e cidadania: aproximações jovens, 2(1), 15-33.
Navarro, E. R. (2021). O desenvolvimento do conceito de pensamento computacional na educação matemática segundo contribuições da teoria histórico-cultural. 2021. 177f. Tese (Doutorado em Educação). Universidade Federal de São Carlos, São Carlos. SP.
Nicol, D. (2007). E‐assessment by design: using multiple‐choice tests to good effect. Journal of Further and higher Education, 31(1), 53-64.
Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas. Basic books. Eugene, Oregon, United States of America: Harvester.
Perim, F. de C. R., Araújo, F. P. S., Trindade, M. C., Monteiro, M. R. A., Fragoso, N. da S. C., Batista, R. G. M., Benevides, S. R., Carvalho, V. M. & de Oliveira, F. G. (2023). Pensamento crítico na sala de aula: Capacitando alunos para o futuro em uma jornada educacional. Revista Foco, 16(11), e3673.
Pinto, S. F., Ferreira, R. S., Costa, M. M. & Silva, A. M. (2020). A proposal for an active methodology for physics labs. arXiv preprint arXiv:2005.06532.
Ponte, J. P.; Brocardo, J.; Oliveira, H. (2009) Investigação Matemática na Sala de Aula. 2ª. Ed. Belo Horizonte: Autêntica.
Raabe, A. L., Brackmann, C. P. & Campos, F. R. (2018). Currículo de referência em tecnologia e computação: da educação infantil ao ensino fundamental. Centro de Inovação para a Educação Básica. São Paulo, SP.
Resnick, M., Maloney, J., Monroy-Hernández, A., Rusk, N., Eastmond, E., Brennan, K., Millner, A., Rosenbaum, E., Silver, J., Silverman, B. & Kafai, Y. (2009). Scratch: programming for all. Communications of the Association for Computing Machinery, 52(11), 60-67.
Sartori, A. S. T. & Duarte, C. G. (2021). Repetir, memorizar, recitar: mecanismos para a fabricação de corpos dóceis pela Educação Matemática. Jornal Internacional de Estudos em Educação Matemática, 14(1), 84-91.
Selwyn, N. (2021). Education and technology: Key issues and debates. 3° Ed. London, UK: Bloomsbury Publishing.
Siqueira, I. C. P. (2022). Normas sobre computação na educação básica–complemento à base nacional comum curricular (BNCC). Technical report, Conselho Nacional de Educação-Câmara de Educação Básica.
Souza, E. C. D. (2016). Programação no ensino de matemática utilizando Processing 2: Um estudo das relações formalizadas por alunos do ensino fundamental com baixo rendimento em matemática. 2016. 189f. Dissertação (Mestrado em Educação para a Ciência). Universidade Estadual Júlio de Mesquita Filho, Bauru, São Paulo. SP.
Stephens, M. (2018). Embedding algorithmic thinking more clearly in the mathematics curriculum. Proceedings of the International Commission on Mathematical Instruction Study, (24), 483-490.
Virtanen, P., Gommers, R., Oliphant, T. E., Haberland, M., Reddy, T., Cournapeau, D. & van Mulbregt, P. (2020). Fundamental algorithms for scientific computing in python and SciPy 1.0 contributors. SciPy 1.0. Nature Methods, (17), 261-272.
Weisz, T. (2004). O diálogo entre o ensino e a aprendizagem. 2° Ed. São Paulo, SP: Ática.
Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the Association for Computing Machinery, 49(3), 33-35.
Downloads
Publicado
Edição
Seção
Licença
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
