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MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO
SECRETARIA DE EDUCAÇÃO PROFISSIONAL E TECNOLÓGICA INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE MINAS GERAIS
CAMPUS OURO BRANCO
VICTOR LUAN SILVA
ALGO+RITMO
Uma Proposta Desplugada com a Música para Auxiliar no Desenvolvimento do
Pensamento Computacional
OURO BRANCO
FEVEREIRO DE 2019
VICTOR LUAN SILVA
ALGO+RITMO
Uma Proposta Desplugada com a Música para Auxiliar no Desenvolvimento do
Pensamento Computacional
Projeto apresentado ao Curso de Graduação de
Licenciatura em Computação do Instituto
Federal de Minas Gerais, como requisito
parcial à aprovação na disciplina Seminário de
Monografia II.
Área de concentração: Informática na
Educação
Orientadora: Prof(a). Dra. Heleniara Amorin
Moura
Coorientadora: Prof(a). Ma. Suelen Mapa de
Paula
OURO BRANCO
FEVEREIRO DE 2019
INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA
DE MINAS GERAIS - CAMPUS OURO BRANCO
CURSO DE LICENCIATURA DE COMPUTAÇÃO
Projeto de Trabalho de Conclusão de Curso intitulado “ALGO+RITMO: Uma Proposta
Desplugada com a Música para Auxiliar no Desenvolvimento do Pensamento
Computacional”, de autoria do graduando Victor Luan Silva, aprovado pelo professor
orientador:
___________________________________________________
Prof(a). Dra. Heleniara Amorin Moura
Assinatura da orientadora
___________________________________________________
Prof(a). Ma. Suelen Mapa de Paula
Assinatura da professora Coorientadora
OURO BRANCO
FEVEREIRO DE 2019
Rua Afonso Sardinha, 90 - Pioneiros - Ouro Branco-MG. CEP: 36420-000 | Telefone: (31)
3742-2149.
Dedico este trabalho a Deus, que deu ao garoto de
14 anos, que apenas queria formar o ensino
fundamental e médio, a chance de entrar na
faculdade e ser um moldador de mentes. Dedico
totalmente de coração ao meu pai Ronaldo, minha
mãe Rosária e meus irmãos Alicia e Felipe, a
família que são a minha base, o meu alicerce e o
meu tudo.
Dedico muitíssimo à minha orientadora
Heleniara, que na cara e na coragem disse sim
para orientar um aluno doido com uma proposta
de TCC maluca dessas. Você foi a primeira
professora a me dizer sim e isso mudou todo o
rumo da história. Eu jamais irei esquecer todo
apoio que você me deu.
Em memória de minha querida avó Eunice Silva
que sempre acreditou no melhor de mim, cheia de
fé e amor e que com certeza descansa em paz aos
céus.
AGRADECIMENTOS
Primeiramente, agradeço ao meu querido amigo Espírito Santo por sempre estar do meu lado,
por ter me dado muita coragem e força nessa jornada e por ter me permitido chegar onde eu
jamais imaginaria. A Ele dou toda a honra e glória por essa vitória.
Agradeço especialmente aos meus pais, Ronaldo e Rosária, e aos meus irmãos, Alicia e
Felipe, pelo apoio, paciência e por toda fé que depositaram em mim nos momentos em que eu
duvidei de minha capacidade.
Meu profundo agradecimento às orientadoras Heleniara Amorim Moura e Suelen Mapa de
Paula que foram como segundas mães para mim. Agradeço pela calma durante as orientações
da execução deste projeto e paciência perante as dificuldades que eu apresentei no meio do
caminho, dentre elas, os sumiços inesperados que dei. Do fundo do meu coração, muitíssimo
obrigado por tudo.
Agradeço ao Colégio Municipal João XXIII que me recebeu com muito carinho e que
concederam o espaço para realização do projeto desta pesquisa. Deixo o agradecimento
principalmente a equipe que me ajudou bastante composta pelas pedagogas Marcela e
Aretuza, pelo diretor Marco Aurélio, às professoras Nívea e Ângela e também aos demais
funcionários e os queridos alunos que tornaram a aplicação deste projeto possível.
Deixo também meu sincero agradecimento ao Pastor Uelinton que, na fase de
desenvolvimento do TCC, com uma grande sabedoria de Deus, me auxiliou na luta contra a
procrastinação e outras amarras que me impediam de tomar atitude e terminar as fases
essenciais desta pesquisa.
E, por último, mas não menos importante, deixo meu agradecimento aos meus bons amigos
da faculdade: Felipe, Marcella, Letícia e aos demais parceiros que estiveram comigo nessa
intensa fase da faculdade. Agradeço também ao Diego Oliveira, um incrível líder e irmão, que
sempre investiu e acreditou no meu potencial. Ao meus amigos de longa e longa data Vítor,
Lucas, Ian, Arthur, Rafael, Wesley, Priscila, Paulinha, Gláucia, Tatiele, Thamirez, Hiole,
Júlia, Victória, Alan, John e tantos outros não mencionados aqui, agradeço por todos os
momentos felizes que me proporcionaram e os puxões de orelha que me deram nos momentos
em que eu precisava ter mais persistência para concluir este trabalho. Muito obrigado a todos
vocês do fundo do meu coração.
“Não se pode falar de educação sem o amor.”
Paulo Freire
“Se a música é o alimento do amor, então não
parem de tocá-la.”
William Shakespeare
“A música é composta por harmonia, melodia e
ritmo. A música é o próprio algo ritmo. O ritmo
está no coração que bate as vezes de vagar, as
vezes veloz. Todo ser tem o seu ritmo interno
ditando o tempo certo para sua evolução.”
Victor L. Silva
RESUMO
O forte avanço da tecnologia no século XXI faz com que as habilidades para resolução de
problemas sejam muito mais exigidas em diversas áreas do conhecimento. A Ciência da
Computação é uma área que demanda dessa habilidade em suas disciplinas, dentre elas, a
programação é a que mais exige. Segundo alguns autores, a forte deficiência da habilidade de
resolução de problemas nos alunos dos cursos superiores, por não terem conseguido
desenvolvê-la na infância ou na adolescência, faz com que eles tenham dificuldades em
matérias que envolvam a programação, por exemplo, o que acarreta em um grande número de
desistências do curso. Portanto, é recomendado que a habilidade conhecida como pensamento
computacional seja desenvolvida nos alunos desde cedo em seus estágios de maturação para
ser um cidadão. Porém, nem sempre os alunos irão receber bem os conteúdos da computação
e, logo, podem não apresentar interesse e motivação em tais conceitos abstratos. Outro fator
problemático é o fato de que as escolas brasileiras possuem condições precárias de
infraestrutura para receberem cursos de computação. Portanto, para propor uma solução
alternativa para tal cenário das escolas brasileira e tendo como ênfase a importância do
domínio da habilidade de resolver problemas, esta pesquisa sugere a utilização da música
como recurso didático desplugado e lúdico a fim de auxiliar o desenvolvimento do
pensamento computacional, trabalhar conceitos da computação e, consequentemente, motivar
os alunos a aprenderem mais sobre essa área. A pesquisa visa por meio de métodos descritivo,
quantitativo e qualitativo de avaliação, coletar dados da aplicação de uma proposta de
intervenção com a música com alunos do 9º do ensino fundamental e analisar se ela é uma
proposta eficiente ou não para solução de tal cenário brasileiro.
Palavras-chave: Música, Pensamento Computacional, Proposta desplugada.
ABSTRACT
The great technology advancement in the 21st century makes problem-solving skills more
demanded in many areas of knowledge. Computer Science is a graduation that demands those
skills in its disciplines and, among them, coding is mostly demanding. According to some
authors, a major flaw in problem-solving skills for high school students is because they have
not been able to develop it in childhood, creating some difficulties in disciplines which
involve coding and contributes to a large number of dropouts. Therefore, it is viable that the
ability known as computational thinking be developed in the students early years as they
grown as citizens. However, they may not always embrace coding knowledge very well, and
could lack some curiosity and enthusiasm in this abstract science. Another worry factor is that
many of public Brazilian schools have poor infrastructure conditions to receive computer
courses. Therefore, proposing an alternative solution to these schools scenario’s and
emphasizing the importance of the problem-solving skill domain, this research suggests the
use of music as an unplugged and playful teaching resource to assist the computational
thinking development, to working on coding concepts and, consequently, motivating students
to learn more about this science. This research focus on using descriptive, quantitative and
qualitative evaluation methods from 9th grade students. The aim is to collect data from
applications of an intervention proposal using music and analyzing whether it is an efficient
proposal or not for contributing to such scenario in Brazil.
Keywords: Music, Computational Thinking, Unplugged Proposal.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Competências necessárias para o Pensamento Computacional ........................ 18
Figura 2: Quatro Pilares do Pensamento Computacional .................................................. 20
Figura 3: Decomposição em Uma Bicicleta .......................................................................... 21
Figura 4: Exemplo de reconhecimento de padrões .............................................................. 22
Figura 5: Mapa da linha e metrô de BH (Exemplo de Abstração) ................................... 23
Figura 6: Conta de soma “conta armada” ........................................................................... 24
Figura 7: Exemplo do Scratch (A) e AppInventor (B) ......................................................... 27
Figura 8: Bit & Bytes (A) e Robot Rally (B) ........................................................................ 28
Figura 9: Exemplo das Atividades Desplugadas de Brackmann ....................................... 29
Figura 10: Exemplo das Atividades Desplugadas de Brackmann ..................................... 41
Figura 11: Fotografia da aplicação da atividade “Decifra o Ritmo” ................................ 56
Figura 12: Fotografia da aplicação da atividade “Algo+ritmo” ........................................ 57
Figura 13: Fotografia da aplicação da atividade “Fluxo do Ritmo” ................................. 58
Figura 14: Fotografia da aplicação do pós-teste e do questionário .................................... 59
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Processos Cognitivos Envolvidos no Pensamento Computacional .................. 19
Tabela 2 – Relações entre o processo da composição de música com as quatro
habilidades pilares do pensamento computacional ............................................................. 37
Tabela 3 – Artigos no meio acadêmico sobre utilização da música no ensino da
computação.............................................................................................................................. 38
Tabela 4 – Objetivos das Questões de Avalição das Habilidades Fundametais (Quatros
Pilares) do Pensamento Computacional ............................................................................... 51
Tabela 5 – Objetivo das Questões de Avaliação de Conceitos da Programação............... 52
Tabela 6 –Questionário – Suas categorias e objetivos ......................................................... 52
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................. 9
1.1 Objetivos ...................................................................................................................... 11
1.1.1 Objetivos Específicos .................................................................................................. 11
1.2 Hipótese........................................................................................................................ 11
2 MOTIVAÇÃO DA PESQUISA ................................................................................. 13
2.1 A Experiência pelo PIBID – Desmotivação dos Alunos e a Falta de Infraestrutura
das Escolas Públicas.................................................................................................... 13
2.2 A Importância do Pensamento Computacional para Educação Básica ................ 14
2.3 A Experiência e o Interesse do Pesquisador pela Música ....................................... 15
3 REFERENCIAL TEÓRICO ..................................................................................... 17
3.1 Pensamento Computacional....................................................................................... 17
3.1.1 Definição ...................................................................................................................... 17
3.1.2 As Quatro Habilidades Fundamentais do Pensamento Computacional................ 20
3.1.3 Pensamento Computacional: Benefícios e Contradições ........................................ 24
3.1.4 Formas de Integração do Pensamento Computacional na Educação Básica ........ 26
3.1.5 A Situação da Inserção do Pensamento Computacional em outros Países e no
Brasil ....................................................................................................................... 30
3.2 A Música na Educação Brasileira e no Pensamento Computacional .................... 32
3.2.1 Música na Educação Brasileira ................................................................................. 32
3.2.2 A Música no Desenvolvimento do Pensamento Computacional no Brasil ............ 35
4 METODOLOGIA ....................................................................................................... 40
4.1 Fases da Pesquisa ........................................................................................................ 40
4.1.1 Delimitação do Tema .................................................................................................. 40
4.1.2 Busca do Referencial Teórico .................................................................................... 40
4.1.3 Desenvolvimento da Proposta de Intervenção – Atividades Desplugadas com a
Música ..................................................................................................................... 40
4.1.4 Escolha da Amostra .................................................................................................... 47
4.1.5 Aplicação da Metodolgia do Estudo de Caso ........................................................... 47
4.2 Coleta de dados ........................................................................................................... 50
4.2.1 Instrumento Avaliativo Quantitativo – Teste do Pensamento Computacional..... 50
4.2.2 Instrumento Avaliativo Qualitativo – Questionário e Diário de Bordo ................. 52
5 DESENVOLVIMENTO ............................................................................................. 54
5.1 As Aulas de Intervenção ............................................................................................. 54
5.1.1 Primeiro Dia ................................................................................................................ 54
5.1.2 Segundo Dia ................................................................................................................. 54
5.1.3 Terceiro Dia ................................................................................................................. 56
5.1.4 Quarto Dia ................................................................................................................... 57
5.1.5 Quinto Dia ................................................................................................................... 58
5.2 Análise dos Dados Coletados da Proposta de Intervenção ..................................... 59
5.2.1 Resultados do Pré-Teste e Pós-Teste ......................................................................... 59
5.2.2 O Questionário ............................................................................................................ 66
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ..................................................................................... 70
6.1 Propostas futuras ........................................................................................................ 72
REFERÊNCIAS...................................................................................................................... 73
APÊNDICES ........................................................................................................................... 77
APÊNDICE A – INSTRUMENTO AVALIATIVO QUANTITATIVO (TESTE) ........... 78
APÊNDICE B – INSTRUMENTO QUALITATIVO (QUESTIONÁRIO) ...................... 81
APÊNDICE C – ATIVIDADE DECIFRE O RITMO ........................................................ 83
APÊNDICE D – ATIVIDADE ALGO+RITMO ................................................................. 85
APÊNDICE E – ATIVIDADE FLUXO DO RITMO .......................................................... 87
9
1 INTRODUÇÃO
A computação e a música são elementos que influenciam a vida de muitas pessoas.
Tanto a música, quanto a computação, possuem seus papéis específicos na sociedade e ambas
podem se correlacionar. A computação musical, por exemplo, é uma forma de utilização da
computação no processo de criação de sons e composição digital de músicas. Por outro lado, a
música também pode influenciar a computação sendo usada, por exemplo, como recurso
didático para ensino de conceitos da área da ciência da computação.
Segundo Brackmann (2017), a Ciência da Computação é um dos cursos que
apresentam grande índice de desistência de alunos. Dentre as várias disciplinas que formam a
grade de ensino desse curso, a programação é a que possui um maior número de conceitos
abstratos e é onde se encontra um “dos maiores índices de reprovação em todas as instituições
de ensino brasileiras” (JÚNIOR; RAPKIEWICZ, 2004, p.1). Dunican, em estudo com
estudantes irlandeses, aponta que uma das causas de tal cenário na educação está associada à
falta de habilidade do raciocínio lógico e à baixa capacidade em resolução de problemas que
não foram desenvolvidas nos alunos nos níveis fundamentais do ensino (Dunican, 2002).
Portanto, torna-se necessário pensar em formas de tornar o ensino de conceitos da
programação, assim como de outras áreas abstratas da computação, mais claros e atrativos
para alunos já inseridos nas aulas e para aqueles que virão. Além disso, faz-se necessário
elencar novas abordagens no ensino da computação para os cursos superiores, como também
é imprescindível que conceitos computacionais sejam introduzidos na base curricular das
escolas desde a educação básica para combater o cenário da falta de competência em resolver
problemas que não é desenvolvida nas crianças.
De acordo com Jeannette Wing (2006), tal necessidade é conhecida como
“pensamento computacional”, que é “uma habilidade fundamental para todos, não somente
para cientistas da computação. À leitura, escrita e aritmética, deveríamos incluir pensamento
computacional na habilidade analítica de todas as crianças” (WING, 2006, p. 02).
Trabalhar a habilidade do pensamento computacional, por meio do ensino da
computação no currículo da educação básica, já é algo que acontece em países como Reino
Unido, Finlândia e entre outros. Porém, no Brasil, essa área ainda não é considerada como
disciplina obrigatória no currículo da educação básica. Além disso, as escolas públicas
brasileiras, devido a dificuldades socioeconômicas, enfrentam sérios problemas de
10
infraestrutura. Segundo dados do Anuário de Educação 2018, realizado pelo MEC1, no Brasil,
50,6% de escolas não possuem laboratórios de informática, em 40,7% não há acesso à internet
e em 5% nem sequer existe energia elétrica. Sem esses recursos, torna-se impossível o ensino
de conteúdos da computação por meio de softwares e demais recursos que necessitem do
computador e internet. Essa realidade faz com que seja necessária a busca de meios
alternativos de ensino, que não necessitem da utilização do computador ou de outros
equipamentos eletrônicos. Na literatura, técnicas com essas características, são conhecidas
como “atividades desplugadas ou pensamento computacional desplugado”2. Brackmann
(2017) recomenda as atividades “desplugadas”, como a melhor alternativa para o ensino de
conceitos da computação e universalização do conhecimento para o cenário dessas escolas.
Diante desse cenário, cabe aos novos educadores, explorar outros campos
disciplinares, numa prática pedagógica criativa que se componha a partir de conhecimentos
comuns aos alunos para o desenvolvimento de tais conceitos. Nesse sentido, um
conhecimento comum que se pode citar é a música.
A música é um recurso que facilmente está presente na vida das pessoas e também é
simples de ser reproduzida. Por exemplo, podemos fazer sua melodia por meio de canto ou de
assovio, o seu ritmo por meio de palmas e sua harmonia através do conjunto de várias vozes.
Além disso, a música também pode ser uma atividade divertida que gera conhecimento, que
auxilia a expressão de sentimento e facilita a concentração e o desenvolvimento do raciocínio
e aprendizado de novos conceitos (HUMMES, 2004). Por tais motivos, principalmente o da
música poder ser reproduzida sem a necessidade de meio computacionais, ela se torna uma
ferramenta importante para ser utilizada no campo da computação desplugada, a fim de,
tornar o acesso à habilidade do pensamento computacional possível a um público maior.
Portanto, este trabalho tem como hipótese de pesquisa que, além de se adaptar ao
contexto das escolas precárias de infraestrutura, a música auxilia no desenvolvimento das
habilidades pilares do pensamento computacional e no ensino e aprendizagem de disciplinas
da área de computação. Sendo assim, para comprovar tal hipótese, esta pesquisa propõe o
desenvolvimento de atividades desplugadas construídas a partir da música.
1 Disponível no site: https://www.todospelaeducacao.org.br/conteudo/anuario-brasileiro-da-educacao-basica-
2018-disponivel-download 2 Pensamento computacional desplugado é a área que explora o ensino de conceitos da computação por meio de
atividades práticas e lúdicas que não dependem da utilização do computador.
11
1.1 Objetivos
Este projeto tem como objetivo geral desenvolver atividades desplugadas com a
música e avaliar se essas atividades podem auxiliar na aprendizagem de programação e,
consequentemente, no desenvolvimento das quatro habilidades pilares (Decomposição,
Reconhecimento de Padrão, Abstração e Algoritmo) do pensamento computacional.
1.1.1 Objetivos Específicos
a) Compor referencial teórico sobre o pensamento computacional, computação
desplugada e a música na educação;
b) Desenvolver e aplicar atividades desplugadas com a música com alunos do 9º ano
do ensino fundamental;
c) Formular teste e questionário para aferir de forma qualitativa e quantitativa os
efeitos da aplicação da proposta;
d) Verificar se o método proposto valida ou não a hipótese.
1.2 Hipótese
Algo frequentemente dito pelo senso comum quando se ouve alguém dizer que vai
fazer ou faz um curso da computação ou engenharia, é: “nossa, você deve ser muito bom em
matemática!”. Talvez, as pessoas fazem tal associação porque percebem que ambas as áreas
exigem disciplinas que demandam habilidade na matemática como, por exemplo, o cálculo.
Outra ligação interessante, às vezes, realizada também pelo senso comum, é de que se uma
pessoa é musicista ou estuda música, então, provavelmente ela tem ou terá facilidades nas
áreas de exatas. Albert Einstein, que além de ser um teórico físico muito importante para a
comunidade científica, também era violinista, foi um intelectual importante que pode ser
utilizado como exemplo para tal argumento. Segundo essa visão, pode-se ter como hipótese o
fato de que a aprendizagem da música, de alguma forma, desenvolve habilidades que são
importantes para o raciocínio lógico e a construção do conhecimento. Este pesquisador teve
contato com a música a partir dos 9 anos e observou que sempre que praticava por muito
tempo um instrumento e estudava a música teórica, logo após, obtinha certa melhora no
raciocínio lógico e, consequentemente, obtinha melhoria de desempenho em matérias como a
matemática, física e entre outras. Esta pesquisa, portanto, parte do pressuposto de que a
música seja um recurso com potencial de motivar na aprendizagem de áreas como a
12
programação, por exemplo, e contribuir para desenvolvimento das habilidades fundamentais
do pensamento computacional (resolução de problemas) em alunos do ensino fundamental.
Além disso, também se acredita que a música seja uma alternativa acessível (desplugada)
eficiente para escolas públicas que não possuem laboratórios de informática com condições
adequadas para receber cursos de computação com objetivo de desenvolver o pensamento
computacional.
Para comprovar tal hipótese, tentar-se-á responder a seguinte pergunta: Como a
música pode ser utilizada para facilitar e motivar os alunos do 9º ano na aprendizagem da
computação e ao mesmo tempo auxiliar no desenvolvimento das habilidades pilares do
pensamento computacional? A música é eficiente e acessível para auxiliar na inserção do
pensamento computacional em escolas públicas com condições precárias de infraestrutura dos
laboratórios de informática?
13
2 MOTIVAÇÃO DA PESQUISA
2.1 A Experiência pelo PIBID – Desmotivação dos Alunos e a Falta de Infraestrutura
das Escolas Públicas
O Programa Institucional de Bolsas de Iniciação à Docência (PIBID) é um programa
que oferece bolsas para iniciação à docência. É um estágio remunerado para alunos dos cursos
de licenciatura adquirirem experiência em sala de aula como professores. Seu funcionamento,
basicamente, consiste em inserir o estudante da licenciatura nos ambientes das escolas
públicas já no início de sua formação acadêmica, com o objetivo de desenvolver atividades
didático-pedagógicas. O estudante é orientado por um professor coordenador da licenciatura e
um professor supervisor na escola atuante.
O curso de Licenciatura em Computação, oferecido pelo IFMG Campus Ouro
Branco – MG, até fevereiro de 2018 realizou o PIBID nas escolas municipais da região
urbana e rural. No segundo semestre de 2016, este pesquisador realizou um curso introdutório
de programação com alunos do 6º, 7º, 8º e 9º ano do ensino fundamental de uma escola da
região rural, com a finalidade de desenvolvimento do pensamento computacional. Nas aulas,
foram utilizados os softwares Sctrach e Appinventor 3que, segundo pesquisas realizadas (e de
acordo com as faixas etárias dos alunos), seriam as melhores ferramentas de aprendizagens
aconselhadas para o ensino de programação.
Com os alunos do 6º ao 8º ano, as ferramentas pedagógicas realmente tiveram o
efeito esperado. Os alunos se divertiram enquanto aprendiam conceitos da computação.
Porém, com os alunos do 9º ano, o resultado obtido não foi o mesmo, pois as ferramentas não
foram atrativas para eles. Além desse motivo, os alunos se queixavam de que a programação
não tinha relação com o dia-a-dia deles e também não tinha relação com a área profissional
que almejam trabalhar e, por isso, não viam necessidade em aprendê-la. A partir desse
cenário, surgiu o desejo de buscar soluções que conseguissem demonstrar a relação dos
conceitos de programação com áreas interligadas à vida cotidiana dos alunos, de maneira a
motivá-los a aprender mais sobre a computação.
Através das experiências adquiridas pelo PIBID, também se observou a grande
dificuldade em relação à infraestrutura que as escolas públicas enfrentam. Tanto nas escolas
da área rural, quanto nas escolas da área urbana, ocorriam quedas de energia e até a falta dela
3 Ver seção 3.1.4
14
em alguns casos. Além disso, boa parte dos laboratórios de informática se encontravam em
situação precária, com computadores estragados e em quantidade insuficiente para atender a
demanda de alunos, fiação elétrica mal estruturada (que chegava a ser até perigoso para os
alunos) e muita dificuldade de conexão com a internet. Vale ressaltar também que esse
cenário corrobora com a realidade de outas regiões brasileiras, como demonstra o censo
escolar realizado pelo MEC/INEP no ano de 2018.
Brackmann (2017) afirma que a falta de tais recursos impede que o ensino de áreas
da computação aconteça de forma eficiente por meio de computadores ou outros
equipamentos eletrônicos. Portanto, o autor sugere as atividades “desplugadas” como medidas
alternativas, uma vez que dispensam a utilização do laboratório de informática e dispositivos
tecnológicos educativos. Dessa forma, tais ferramentas permitem que o ensino de conceitos
computacionais seja ampliado numa dimensão que atinja as escolas públicas que passam por
tal cenário. Na literatura, as atividades desplugadas compreendem o campo do pensamento
computacional desplugado (“Computational Thinking Unplugged”), no qual o termo
desplugado, de forma simplificada, indica aquilo que não está plugadas/ligadas ou que não
depende do computador.
Souza et al ressaltam que:
[...] as “atividades desplugadas” são passíveis de aplicação em localidades remotas
com acesso precário de infraestrutura (i.e., sem energia elétrica ou computadores
disponíveis) e podem até ser ministradas por não especialistas em computação. Os
conteúdos abordados nas atividades repousam sobre conceitos fundamentais da
Ciência da Computação, o que torna seu uso abrangente e evita a defasagem do
conteúdo no tempo (SOUSA et al, 2010, p.12).
Com base no levantamento de Souza, conclui-se que as atividades desplugadas
condizem e devem ser investidas para a realidade das escolas brasileiras, a fim de tornar
acessível a aprendizagem de conceitos computacionais, de forma lúdica e motivadora, para a
maior parte dos estudantes (BRACKMANN, 2017). Portanto, partindo do cenário da
desmotivação dos alunos, das dificuldades de infraestrutura encontrada nas escolas brasileiras
e o pensamento computacional desplugado, surgiu o interesse e a motivação para realização
desta pesquisa.
2.2 A Importância do Pensamento Computacional para Educação Básica
A habilidade de resolver problemas é algo fundamental não somente apenas para as
áreas das exatas, mas para diversas áreas do conhecimento. Além disso, essa habilidade é
importante para que toda pessoa possa lidar com diversos desafios que possam surgir em
15
trabalho ou em sua vida pessoal. Porém, ela não é bem desenvolvida na base inicial da
educação das crianças. Como consequência disso, quando o aluno ingressa no ensino superior
e se depara com disciplinas que exigem um alto nível de resolução de problemas, ele passa
por muita dificuldade e acaba por desistir do curso. Segundo Dunican (2002), esse é um dos
principais fatores causadores da evasão dos alunos na disciplina de programação e desistência
do curso de ciência da computação. Na visão da autora, o aprendizado da programação
desenvolve, como consequência, as habilidades de raciocínio lógico e de resolução de
problemas. Por outro lado, na perspectiva de Jeannette Wing (2006), não só o ensino da
programação, mas o domínio de conceitos do campo da Ciência da Computação como um
todo é o que colabora potencialmente no desenvolvimento do raciocínio lógico e na
habilidade de resolver problemas e é o que a autora denomina como: pensamento
computacional.
Com o avanço rápido e crescente da tecnologia, a necessidade do indivíduo ser
alfabetizado digitalmente se torna tão relevante, assim como saber ler, escrever e calcular. As
competências exigidas pelo mercado de trabalho vão além das noções básicas de computador,
como, saber mexer no Windows, pacote Office ou navegar na Internet. Atualmente, também
se espera que o indivíduo seja capaz de resolver problemas por meio da computação de forma
criativa, precisa e rápida. Portanto, como é reforçado por Blinkstein (2008), é necessário que
ensine algo além do “Crtl+c e Ctrl+v” na formação das crianças, é necessário que ensine a
elas a usarem computadores e redes de computadores, para aumentar sua seu potencial
criativo, inventivo e produtor. É necessário, portanto, que se desenvolva o pensamento
computacional nelas. Portanto, a preocupação com o desenvolvimento do pensamento
computacional na formação dos alunos é, também, outro pilar que motivou esta pesquisa.
2.3 A Experiência e o Interesse do Pesquisador pela Música
A experiência e o grande interesse do pesquisador com a música é o principal pilar
motivador da realização desta pesquisa. O pesquisador, durante a sua experiência com a
música no período em que ainda estudava no Ensino Médio, observou que o processo de
aprender a tocar um instrumento o auxiliou bastante no aprendizado e desempenho escolar em
disciplinas como, matemática, português, inglês, história, física e química.
Ao entrar no curso de Licenciatura em Computação, na disciplina de Introdução à
Programação, o pesquisador observou uma forte semelhança entre algoritmos e as partituras,
cifras e tablaturas que são utilizadas na música. Portanto, partindo de tais associações e
16
reflexões sobre o tema, o autor se fez a seguinte pergunta: será que é possível utilizar a
música como um instrumento de motivação capaz de facilitar a aprendizagem de conceitos de
áreas abstratas da computação como a programação, por exemplo, e ao mesmo tempo motivar
os alunos a se interessarem mais sobre essa área? Será que a música pode ser um recurso
desplugado viável para inserção e desenvolvimento do pensamento computacional em escolas
com infraestrutura precárias?
Tais perguntas são a base desta pesquisa e, portanto, torna a música o pilar central
motivador deste trabalho.
17
3 REFERENCIAL TEÓRICO
3.1 Pensamento Computacional
3.1.1 Definição
O termo pensamento computacional apareceu pela primeira vez na literatura no ano
de 1980 através de Seymour Papert. Mas, foi somente no ano de 2006, por meio do artigo
“Computational Thinking” de Jeannette Wing, que o termo ficou popularmente conhecido
(BRACKMAN, 2017). Em seu artigo, Wing traz as seguintes conceituações para o que vem a
ser o pensamento computacional:
Pensamento computacional envolve a resolução de problemas, projeção de sistemas,
e compreensão do comportamento humano, através da extração de conceitos
fundamentais da ciência da computação.
[...] O pensamento computacional é reformular um problema aparentemente difícil
em um problema em que sabemos como resolver, talvez por redução, incorporação,
transformação, ou simulação (WING, 2006, p. 02).
Na visão de Paulo Blinkstein (2008), há uma extensa lista de habilidades necessárias
para o cidadão deste século e, dentre elas, o pensamento computacional é uma das mais
importantes, que é a menos entendida e menos explorada. Segundo o autor, pensar
computacionalmente, consiste em “saber usar o computador como um instrumento de
aumento do poder cognitivo e operacional humano. Dito com outras palavras, é saber usar
computadores e redes de computadores para aumentar nossa produtividade, inventividade e
criatividade” (BLINKSTEIN, 2008, p.1).
Dentre vários autores que propõem as mais diversas definições sobre esse tema,
Christian Brackmann (2017) em sua tese intitulada “Desenvolvimento do Pensamento
Computacional através de Atividades Desplugadas na Educação Básica”, após vasta revisão
sistemática da literatura sobre esse conceito, definiu-o de forma simples e clara. Segundo o
autor:
“O Pensamento Computacional é uma distinta capacidade criativa, crítica e
estratégica humana de saber utilizar os fundamentos da Computação, nas mais
diversas áreas do conhecimento, com a finalidade de identificar e resolver
problemas, de maneira individual ou colaborativa, através de passos claros, de tal
forma que uma pessoa ou uma máquina possam executá-los eficazmente”
(BRACKMANN, 2017, p.29).
O autor também enfatiza que independente da área profissional que uma pessoa vá
atuar ou atue, a habilidade do pensamento computacional é fundamental, assim como as
habilidades de ler, escrever e calcular.
18
Com base na visão de Wing (2006), Brackmann (2017) ressalta que o pensamento
computacional não se trata ou depende exclusivamente da apropriação de conceitos da ciência
da computação, este pensamento também envolve a compreensão do comportamento humano
e pensamento crítico, além de muitos outros. Brackmann (2017) ainda ressalta que as
competências necessárias para o pensamento computacional não dependem necessariamente
do alfabetismo digital e da programação, como mostra a Figura 1. Elas podem ser
desenvolvidas a partir de coisas e situações interligadas ao cotidiano do sujeito como, por
exemplo, escrever uma receita de bolo, fazer um roteiro de viagens, programar uma televisão
para gravar um filme ou desligar depois de um tempo e etc. Por meio dessas experiências
diárias, segundo Brackmann (2017), a pessoa também adquire habilidades do pensamento
computacional.
Figura 1: Competências necessárias para o Pensamento Computacional
Fonte: adaptado de Brackmann (2017)
Beatriz Ortega (2015), corroborando com as ideias de Wing e Brackmann no que se
trata da amplitude de competências que compreende o pensamento computacional, afirma que
o pensamento é composto por um conjunto de processos cognitivos importantes durante a
aquisição de saberes e resolução de problemas. A autora realiza uma listagem desses saberes
conforme pode ser visualizado na Tabela 1 abaixo.
19
Tabela 1 – Processos Cognitivos Envolvidos no Pensamento Computacional
PROCESSOS COGNITIVOS ENVOLVIDOS NOS PENSAMENTO COMPUTACIONAL
PROCESSO COGNITIVO DEFINIÇÃO
Coleta de Dados O processo de reunir apenas a informação apropriada.
Análise de Dados Encontrar sentidos, estabelecer padrões e tirar conclusões.
Representação dos Dados Organizar as informações em gráficos, palavras e imagens.
Decomposição de Problemas Dividir as tarefas em pequenas partes manipuláveis.
Abstração Reduzir a complexidade das informações ou estabelecer a ideia
principal.
Algoritmos e Procedimentos Série de passos ordenados a serem seguidos para solucionar um
problema ou alcançar um objetivo.
Automatização Automatização da tarefa repetitiva e tediosa a fim de reduzir o tempo
e o cansaço.
Simulação Capacidade de prototipar/simular uma ideia, realizar experimentos.
Paralelismo Organizar recursos a fim de realizarem tarefas simultâneas.
Fonte: ORTEGA (2015, tradução nossa).
Nesse contexto das habilidades cognitivas envolvidas no Pensamento
Computacional, Brackmann, em uma revisão sistemática sobre esse tema, encontra e descreve
nove habilidades cognitivas resumidas por Grover e Pea que são necessárias para que o
pensamento computacional seja capaz de apoiar aprendizagem dos alunos de maneira
interdisciplinar e também ser avaliado. Abaixo, seguem as habilidades reunidas por Grover e
Pea traduzidas por Brackmann:
“• Abstração e reconhecimento de padrões (incluindo modelos e simulações);
• Processamento sistemático da informação;
• Sistema de símbolos e representações;
• Noções de controle de fluxo em algoritmos;
• Decomposição de problemas estruturados (modularização);
• Pensamento iterativo, recursivo e paralelo;
• Lógica condicional;
• Eficiência e restrições de desempenho;
• Depuração e detecção de erro sistemático.”
(GROVER E PEA apud BRACKMANN, 2017, p.32).
Então, poucos anos mais tarde, após pesquisas realizadas pelo Code.Org, Liukas e
BBC Learning com a intenção de reunir esses nove elementos elencados por Grover e Pea, no
período entre 2015 e 2016, foi possível chegar-se a quatro habilidades específicas, chamadas
por Brackmann de “Quatro Pilares do Pensamento Computacional” (ver Figura 2), sendo eles:
20
Decomposição, Reconhecimento de Padrões, Abstração e Algoritmos (BRACKMANN,
2017). No próximo tópico, serão brevemente explicadas e exemplificadas as quatro
habilidades.
3.1.2 As Quatro Habilidades Fundamentais do Pensamento Computacional
As quatro habilidades fundamentais do pensamento computacional inicialmente
podem ser entendidas da seguinte forma:
Decomposição: capacidade de dividir um problema em várias partes
pequenas.
Reconhecimento de padrões: capacidade de identificar padrões que podem
ser aplicado à resolução de outros problemas.
Abstração: capacidade de extrair apenas o que é o mais importante a partir
de um conjunto de dados.
Algoritmos: capacidade de descrever um conjunto de instruções conciso e
sem ambiguidade para resolução de um determinado problema.
O objetivo principal dos ‘Quatro Pilares’ do pensamento computacional (Figura 2) é
a resolução de problemas (BRACKMANN, 2017). Nos parágrafos que se seguem, cada uma
delas será brevemente abordada.
Figura 2: Quatro Pilares do Pensamento Computacional
Fonte: (BRACKMANN, 2017, p.33)
3.1.2.1 Decomposição
A habilidade de decomposição, basicamente, consiste em dividir um problema
complexo em pequenas partes, que são mais fáceis de lidar e compreender. Cada parte é
analisada, arquitetada e resolvida individualmente e quando essas partes são reunidas, assim
21
como num quebra-cabeças, a solução geral do problema é obtida (BRACKMANN, 2017). A
seguir, o exemplo de decomposição de uma bicicleta, contido na Figura 3, elucida de maneira
interessante a habilidade aqui descrita.
Figura 3: Decomposição em Uma Bicicleta
Fonte: (BRACKMANN, 2017, p.35).
A Figura 3, acima, demonstra as várias partes que compõem uma bicicleta, ou seja, a
aplicação da decomposição de um elemento físico. Uma vez que são facilmente identificadas
as partes de uma bicicleta, a manutenção se torna muito mais fácil. Se apenas um dos pneus
furar ou a correia arrebentar, não é preciso trocar todas as peças da bicicleta e, sim, apenas
aquela que apresentou defeito (BRACKMANN, 2017). Na programação, a programação
modular é um exemplo da aplicação da decomposição.
3.1.2.2 Reconhecimento de Padrões
Segundo Brackmann, nos pequenos problemas gerados após a divisão de um
problema complexo é possível encontrar padrões entre eles. Esses padrões permitem uma
generalização para solução de problemas futuros. Como exemplo disso, Brackmann sugere
pensar sobre a identificação de cachorros por meio da raça. Por meio da raça é possível traçar
imaginariamente como será o tamanho, focinho, orelha e rabo de um cachorro sem tê-lo visto
antes. A única coisa que tende a variar entre as raças será a cor do pelo, dos olhos e peso, mas
o padrão é o mesmo como podemos ver na figura 4. (BRACKMANN, 2017).
22
Figura 4: Exemplo de reconhecimento de padrões
Fonte: (BRACKMANN, 2017, p.37).
3.1.2.3 Abstração
A abstração, simplificadamente, consiste em selecionar apenas o que é importante
para resolver o problema e descartar tudo aquilo que não é necessário. Para Wing (2006), a
abstração é uma das habilidades mais importantes e é utilizada em diversas situações. Dentre
elas, Brackmann demonstra que tal processo é presente na estruturação de um algoritmo e
suas repetições; na filtragem de dados; na elaboração de uma pergunta; na distinção entre uma
pessoa e um computador e na compreensão de módulos e sua organização em um sistema.
Para o autor, por meio da abstração “consegue-se criar uma representação (ideia) do que está
se tentando resolver” (BRACKMANN, 2017, p. 38). Para entendermos melhor este pilar do
pensamento computacional, podemos pensar nos mapas de metrô (ver Figura 5), mapa de
shoppings e entre outros, por exemplo, que abrangem apenas informações necessárias sobre
aquele meio em específico e excluem demais informações exteriores que não são necessárias,
tais como posição geográfica, altitude, latitude e etc. (BRACKMANN, 2017).
23
Figura 5: Mapa da linha e metrô de BH (Exemplo de Abstração)
Fonte: adaptado de CTBU (2018)
3.1.2.4 Algoritmo
A palavra algoritmo tem seu surgimento através do nome do matemático Abu
Abdullah Mohammad Ibn Musa AlKhwarizmi, sendo entendido na matemática como
uma sequência de ações ordenadas de passos executáveis, que definem um processo
finito, com o objetivo de solucionar diversos problemas. Tendo em vista a eficácia
do projeto, essa sequência de passos não pode causar ambiguidades na execução de
uma determinada tarefa (RODRIGUES, 2016, p.20).
Na programação, o algoritmo é onde “(...) as instruções são descritas e ordenadas
para que o seu objetivo seja atingido e podem ser escritas em formato de diagramas ou
pseudocódigo (linguagem humana), para depois serem escritos códigos em uma linguagem de
programação” (BRACKMANN, 2017, p.40).
Porém, algoritmo não se resume somente a linhas códigos em um computador ou
fórmulas matemáticas, pois tudo aquilo que tem como objetivo dar instruções precisas sobre
como realizar uma tarefa ou fazer algo também é tido como algoritmo, como exemplo disso
podemos pensar nas receitas de bolo, manual de instruções, partituras de música e etc.
24
Segundo Brackmann, este elemento do pensamento computacional passa pelos
outros três pilares, decomposição, reconhecimento de padrões, abstração. O autor diz que essa
habilidade consiste na capacidade do indivíduo de descrever, de forma escrita ou verbal, um
conjuntos de instruções que são necessários para solucionar um problema, de forma clara e
precisa para o outro (uma pessoa ou uma máquina). Ou seja, a capacidade do indivíduo
formular passos ou estratégias mentais para resolver um problema e conseguir expressá-lo
precisamente ao próximo.
Como exemplo dessa habilidade, Brackmann da exemplo do processo realizado para
solucionar problemas em operações matemáticas, o caso da sobreposição de números que
acontece durante a soma (Figura 6), o famoso “vai um”, é um algoritmo que o professor passa
para os alunos na escola.
Figura 6: Conta de soma “conta armada”
Fonte: adaptado de Brackmann (2017).
3.1.3 Pensamento Computacional: Benefícios e Contradições
O pensamento computacional pode contribuir de diversas formas para o
desenvolvimento do indivíduo. Abaixo segue uma lista que, de acordo com Brackmann
(2017), são alguns dos benéficos que se pode adquirir com o pensamento computacional:
Conquista de empregos;
Melhor compreensão do mundo;
Facilidade no campo das pesquisas científicas;
Alfabetização Digital;
25
Aumento da Produtividade;
Facilidade na aprendizagem de outras disciplinas;
Inclusão de forma igualitária no mercado de trabalho;
Diminuição das limitações físicas;
Melhor desenvolvimento de trabalhos em equipe;
Dentre esses benefícios do pensamento computacional, o de proporcionar ao
indivíduo a destreza, autonomia e coragem para enfrentar problemas e encontrar soluções.
Para Wing (2006), é uma habilidade benéfica para qualquer pessoa independentemente da
idade e, por isso, deve ser aprendida e acessível a todos. Mas, se inserida na formação inicial
da criança, o pensamento computacional, segundo Brackmann, tende a gerar futuros cidadãos
com confiança para lidar com a complexidade, persistência para trabalhar com problemas
difíceis, tolerância para ambiguidades, capacidade de lidar com problemas em aberto e
capacidade de trabalhar em equipe (BRACKMANN, 2017).
Porém, não são todos autores que concordam com as visões desses benefícios.
Brackmann (2017), em sua pesquisa, demonstra algumas visões de autores que são contra a
expansão e disseminação do pensamento computacional. Dentre elas:
A tendência da cultura atual de ver a computação como uma única forma
conhecimento, negando, dessa forma, as demais fontes de conhecimento, como os
livros, instituições, entre outros;
Crianças que são alfabetizadas digitalmente tendem a ter dificuldades de se relacionar
com pessoas, o que, futuramente, pode prejudicá-las em relação ao convívio social, tão
importante para o mercado de trabalho;
O Pensamento computacional é uma tendência atual que veio do vale do silício e que
logo passará. Como consequência deixará vários programadores sem competência
suficiente devido a linguagens de programação lúdicas que estão sendo utilizadas
usadas para o ensino serem muito fáceis e longe da verdadeira complexidade das
linguagens reais utilizada no desenvolvimento de softwares.
Brackmann (2017) concorda que algumas críticas têm real sentindo. Por exemplo,
devido à grande demanda de programadores no mercado, podem surgir profissionais não tão
qualificados, com uma formação carente e que apresentem códigos de má qualidade, podendo
colocar em risco a infraestrutura de uma empresa. Porém, é por causa desse fator, que
26
“entende-se que a melhor opção para que isso não ocorra é o ensino dos conceitos da
Computação desde os primeiros anos da Educação Básica” (BRACKMANN, 2017, p.46).
3.1.4 Formas de Integração do Pensamento Computacional na Educação Básica
Com o avanço constante da tecnologia, as formas de trabalhar, aprender, comunicar,
movimentar e, principalmente, resolver problemas, foram modificadas e, portanto, as pessoas
precisam se adaptar para poder se sustentar no mercado de trabalho. Logo, cabe à escola
atualizar sua forma de ensino e inserir em seu currículo novas áreas do conhecimento para
preparar o aluno para se adaptar a esta nova era. Como visto no tópico anterior, o pensamento
computacional é uma habilidade que além de ser útil na resolução de problemas, traz muitos
outros benefícios que são importantes para qualquer pessoa e, portanto, torna-se importante
que seja desenvolvida na criança desde cedo em seu processo de formação.
Pensando na inserção do pensamento computacional na educação, alguns autores
sugerem que ela deve começar agregadas a disciplinas escolares como a matemática, por
exemplo, ou que seja inserido através de uma disciplina, como a programação, por exemplo,
isolada com este fim. (BRACKMANN, 2017). Dentre os métodos possíveis para a inserção
do pensamento computacional, Brackmann (2017) apresenta duas categorias de abordagens
que podem ser empregadas para os níveis primários e secundários do ensino. Elas podem ser
divididas em duas categorias:
Dependentes da tecnologia: nessa categoria, podem ser citadas aquelas
atividades voltadas para o ensino de conceitos da computação e que são
realizadas através de softwares, simuladores, artefatos robóticos e outros que
dependem da tecnologia. Como exemplo, pode-se citar o scratch4 (Figura 7 -
A), ferramenta para aprendizagem de conceitos da programação com uma
linguagem em blocos parecidos com de quebra-cabeça, e o appinventor5
(Figura 7 - B), ferramenta com linguagem parecida com a do scratch, porém
com blocos um pouco mais complexos, utilizada para desenvolvimento de
aplicativos.
4 Para mais detalhes sobre essa ferramenta, gentileza acessar em https://beta.scratch.mit.edu/?tutorial=getStarted.
5 Para mais detalhes sobre essa ferramenta, gentileza acessar em http://appinventor.mit.edu/explore/.
27
Figura 7: Exemplo do Scratch (A) e AppInventor (B)
Fonte: Adaptado do site das ferramentas.
Independentes da tecnologia: nessa categoria, podem ser citadas aquelas
atividades que não envolvem o uso de equipamentos eletrônicos, trabalhando
conceitos da computação por meio de atividades interativas, lúdicas e
dinâmicas com os alunos. Como exemplo, Brackmann (2017) cita jogos de
28
tabuleiro como Bit & Bytes6 (Figura 8 - A), Robot Rally
7 (Figura 8 - B) e
outros.
Figura 8: Bit & Bytes (A) e Robot Rally (B)
Fonte: adaptado dos sites das ferramentas
6Maiores informações sobre a ferramenta Bit & Bites podem ser encontradas em
https://avalonhill.wizards.com/games/robo-rally. 7 Maiores informações sobre a ferramenta Robot Rally podem ser encontradas em www.bitsandbytes.card.
29
Na Figura 9, segue duas das atividades desplugadas desenvolvidas por Brackmann
(2017). Uma para ensino de autômatos (Figura 9 – A) e outra para ensino das estruturas
condicionais (se/então/senão) (Figura 9 – B).
Figura 9: Exemplo das Atividades Desplugadas de Brackmann
Fonte: adaptado (BRACKMANN, 2017, p.214 e 217).
Segundo Brackmann (2017), aquelas atividades que dispensam a utilização de
tecnologia e, dessa forma, tornam-se mais acessíveis, são chamadas de atividades desplugadas
ou “Unplugged”, comumente conhecido também como “pensamento computacional
desplugado” (BRACKMANN, 2017, p.49). Ele afirma que é muito difícil saber o período em
30
que o pensamento computacional desplugado foi mencionado no contexto acadêmico, porém,
esse tipo de atividade já é utilizado em vários países ao redor do mundo.
Brackmann vê a computação desplugada “[...] como uma alternativa para que todo o
país, independentemente da situação da escola, possa usufruir dos benefícios que o
Pensamento Computacional viabiliza” (BRACKMANN, 2017, p.165). Esse, portanto, é um
dos fatores que incentivaram o desenvolvimento de atividades desplugadas nesta pesquisa.
3.1.5 A Situação da Inserção do Pensamento Computacional em outros Países e no Brasil
A Computação como disciplina no currículo escolar já é uma realidade em países ao
redor do mundo e sua implantação, de acordo com Brackmann, “ocorre de forma rigorosa” e
não se trata de aulas de informática, como erroneamente é muito disseminado pelo senso
comum, pois ambas são áreas bem distintas (BRACKMANN, 2017, p. 77). Segundo os dados
levantados por Brackmann (2017), após uma revisão sistemática da literatura sobre o
panorama global da adoção do pensamento computacional, o autor lista os seguintes países
(BRACKMANN. 2017, p. 77-90):
Alemanha: onde a disciplina da computação não é obrigatória, mas pode ser
feita como “crédito extra” desde 2004;
Argentina: a partir do ano de 2015, iniciou o curso para formar professores na
área da computação, denominada “Especialização Docente de Nível Superior
em Didática das Ciências da Computação: Aprendizagem e Ensino do
Pensamento Computacional e a Programação em Nível Primário”;
Austrália: Adota novo modelo de inserção da programação no ano de 2015.
Inicialmente é desenvolvido o pensamento computacional com os alunos do
5º e 6º anos, sendo que a partir do 7º ano, os alunos aprendem linguagem de
programação mais complexas e começam a fazer programas;
Coreia do Sul: país que já utiliza computador em sala de aula desde 1970. A
partir de 2004, as escolas já possuíam aulas de codificação nos laboratórios
de informática;
Escócia: o ensino de computação já acontece no ensino fundamental desde
1980. Os conceitos trabalhados são: desenvolvimento de software e banco de
dados;
Estados Unidos da América: no país ainda não existe implementação da
computação como disciplina, porém, é onde há iniciativas muito fortes para o
31
ensino de programação no país e, dentre elas, a que possui maior destaque é o
Code.org. Uma iniciativa que tem como objetivo fazer com que qualquer
pessoa, independentemente de sua idade, aprenda programação;
Estônia: um dos países mais dependentes da internet no mundo, que,
inclusive, deu origem ao Skype. No final da década de 90, já possuía internet
em todas as escolas do país e deu-se início a programas de ensino de
programação para crianças a partir dos sete anos de idade;
França: desde setembro de 2015, as escolas têm o ensino de programação
como atividade extracurricular;
Finlândia: desde 2016, a computação está presente no currículo como
disciplina obrigatória, a partir do nível primário;
Grécia: as crianças têm aulas de computação desde a terceira série do ensino
fundamental. A partir dos 10 anos, a criança já começa a aprender a
desenvolver aplicativos simples;
Reino Unido: no país é obrigatório que todos os alunos aprendam
computação, pois se acredita que o pensamento computacional melhora o
desempenho e aprendizagem de outras disciplinas. Além disso, os pais dos
estudantes preferem que seus filhos aprendam nas escolas programação ao
invés de língua francesa.
Esses são os países que, atualmente, mais se preocupam com a implantação da
computação no currículo escolar. No Brasil, o pensamento computacional ainda não é um
tópico obrigatório na grade curricular dos níveis primários e secundários de ensino. Apesar
desse cenário, existe um número expressivo de autores que discutem (e defendem) a
implantação desse item na educação brasileira (BRACKMANN, 2017).
Neste sentido, destacam-se iniciativas como projetos de extensão, programas de
capacitação, como o caso do PIBID (relatado no capitulo 3.1), pesquisas de mestrado,
doutorado e iniciativas não governamentais que possibilitam a inserção do pensamento
computacional nas escolas públicas e estaduais. Porém, tais iniciativas não conseguem
atender a totalidade do país. Além dessas iniciativas, também existem as redes privadas que
fornecem o ensino de programação como a MadCode, SuperGeek, Happy Code e Futura
Code (PERZIM, 2018), mas não sempre é acessível para todas as classes sociais brasileiras.
Segundo Brackmann, atualmente, no Brasil, ainda nenhum “documento oficial
menciona a introdução do ensino de Fundamentos de Computação na Educação Básica,
32
porém existem diversas motivações para que isso ocorra” (BRACKMANN, 2017, p.99). A
Sociedade Brasileira de Computação (SBC), no ano de 2015, durante o processo de renovação
da Base Nacional Curricular Comum (BNCC), foi o órgão que mais se esforçou na luta para
inserção do ensino de práticas computacionais na educação. Nos dias 30 e 31 de julho de
2018, em Brasília, ocorreu o Seminário Internacional sobre Computação na Educação Básica.
Segundo Ivan Siqueira, conselheiro do Conselho Nacional de Educação (CNE), o evento teve
como objetivo responder as seguintes perguntas: “o quê, como e por que ensinar computação
na educação básica brasileira?”, pois de acordo com Siqueira:
“Dificilmente os alunos vão conseguir manejar toda a carga de informação
disponível, tomar decisões cidadãs, se posicionar na vida, trilhar suas carreiras –
sejam quais forem as carreiras – sem o domínio mínimo de conceitos para fazer uso
das tecnologias” (SBC, 2018).
Nesse seminário, foi entregue pela SBC, o documento com as Proposta de Diretrizes
para o Ensino da Computação no Ensino Fundamental e Ensino Médio, disponível no site da
SBC na aba da ‘Educação’8. Esse é o documento mais recente que propõe diretrizes para
implementação do Pensamento Computacional em todos os níveis de ensino das escolas
brasileiras.
3.2 A Música na Educação Brasileira e no Pensamento Computacional
3.2.1 Música na Educação Brasileira
A música existe desde a antiguidade e sempre esteve presente na cultura de vários
povos distintos, como os egípcios, gregos e árabes. O termo música, do grego musiké téchne,
significa “a arte das musas” que surgiu com base na mitologia grega. Para Priolli (1998):
Música é a arte de manifestar os diversos afetos de nossa alma mediante o som e
divide-se em três partes: melodia, harmonia e ritmo. Também é movimento,
sentimento e consciência do espaço – tempo, ritmo; sons, silêncios e ruídos;
estruturas que engenham formas vivas. Música é igualmente tensão e relaxamento,
expectativa preenchida ou não, organizações e liberdade de abolir uma ordem
escolhida; controle e acaso (PRIOLLI, 1993, p.6 apud CAVALCANTI, 2016, p.23).
A melodia consiste na combinação de sons que são tocados um após o outro
sequencialmente, harmonia é a combinação de sons tocados em uma só vez em conjunto e o
ritmo é o que marca o tempo na música (SILVA, 2017).
8 Link para acesso ao documento: http://www.sbc.org.br/educacao/diretrizes-para-ensino-de-computacao-na-
educacao-basica
33
A linguagem da música, segundo Jeandot (1993 apud Silva, 2017), é universal, pois
é expressa por meio dos mais variados tipos de dialetos e, portanto, a forma como é expressa
varia entre as culturas. Segundo Silva (2017), a linguagem musical “se configura como um
elemento necessário na Educação Infantil e, consequentemente, na formação do educador do
século XXI, que visa participar profundamente do desenvolvimento global de seus
educandos” (SILVA, 2017, p. 13).
A importância da música na educação é um assunto que tem sido discutido desde os
tempos mais antigos, pois já acreditava-se no potencial auxiliador da música para o
desenvolvimento emocional e psíquico do indivíduo durante seu processo de formação
(MOREIRA et al, 2014). Portanto, segundo Godoi (2011), é preciso que se estude mais a
música, partindo desde a antiguidade para a atualidade, com a finalidade de compreender
como ela pode ser utilizada no meio educacional.
Portanto, ao fazer um breve histórico da música na educação do Brasil, Luís Godoi
(2011) demostra que até meados do século XIX, sua utilização ocorria de forma bem genérica
e randômica com o objetivo de disciplinar os alunos. Além disso, a música era utilizada para
ensino de instrumentos ou como forma de demonstrar a fé cristã e, também, como forma de
manifestação cultural. Segundo o autor, somente na metade do século XX, que surge a “visão
de trabalhar na educação musical os aspectos culturais dos alunos, seu meio e a música como
elemento de interação entre as outras disciplinas escolares” (GODOI, 2011, p.14). A partir
desse período, já se encontram na literatura documentos sobre a música na educação. Porém,
a música ainda continuava sendo vista e utilizada como forma de disciplinar os alunos.
Entretanto, suas funções vão além dessas, Cavalcanti (2016) reforça que a música também
pode auxiliar no aprendizado e desenvolvimento do aluno em outras disciplinas, sendo
terapêutica, prazerosa, divertida e uma forma de lazer. Isabella Cavalcanti reforça que a
música “desperta a expressão de linguagens, relação social e aprendizagem, principalmente”
(CAVALCANTI, 2016, p.14). De acordo com a autora, a música tem sua importância em
todos os níveis da educação, principalmente quando diz respeito à atenção, ao prazer,
concentração, participação e memória. Ela pode ser usada como auxiliadora de fixação de
conteúdo, manutenção da disciplina e distração (CAVALCANTI, 2016). Portanto, a música
não deve ser vista e usada apenas como um elemento disciplinador de comportamento com
era utilizada.
Para Isabella Cavalcanti (2016), a música é um recurso importante para o processo
de desenvolvimento da criança e sua função vai além de só acalmar. A autora diz também que
34
“a música é um dos componentes indispensáveis na delicada tarefa de ensinar, além de ser um
importante instrumento para o seu desenvolvimento” (CAVALCANTI, 2016, p.23). Nesse
contexto da utilização da música no ensino, Luís Godoi (2011) diz que o “ensino de música
não tem o objetivo de formar músicos, a ela cabe incentivar a criatividade, já que, algumas
vezes, a escola deixa pouco espaço para a criança criar e a música pode ser um caminho muito
fértil para essa prática” (GODOI, 2011, p.21).
Júlia Hummes (2004) diz que a música é um elemento que cumpre várias funções na
sociedade e na escola. A autora complementa que a música “está presente na vida dos alunos
dentro e fora da escola, na TV, no rádio, nos CDs, no telefone, enfim, diuturnamente”
(HUMMES, 2004, p.24). Mediante a preciosa contribuição da música no contexto social, o
trabalho com essa arte dentro das instituições escolares deveria ser uma das bases do
planejamento educacional, entretanto, a realidade ainda mostra uma entrada tímida da música
no contexto da escola. Como salienta Júlia Maria Hummes, “a escola é uma parte importante
da sociedade, onde os jovens têm a oportunidade de focalizar o mundo em que vivem, de
estabelecer relações entre vários conhecimentos, inclusive os conhecimentos musicais”
(HUMMES, 2004, p.22). Além disso, a música é um movimento da relação homem e mundo
e faz-se a partir das interações do indivíduo com a sociedade que o cerca. Segundo José
Miguel Wisnik:
a música fala ao mesmo tempo ao horizonte da sociedade e ao vértice subjetivo de
cada um, sem se deixar reduzir às outras linguagens. Esse limiar está fora e dentro
da história. A música ensaia e antecipa aquelas transformações que estão se dando,
que vão se dar, ou que deveriam se dar, na sociedade (WISNIK, 1989, p 13)
Sendo um componente substancial do tecido social, a música se aproxima da esfera
do individual e do coletivo. O homem compreende a si mesmo a partir do contato com o outro
e boa parte do processo de aprendizagem se dá nessa interação entre a vida e o conhecimento.
Para Paulo Freire (1996), no livro Pedagogia da Autonomia, o professor deve saber aproveitar
as coisas que estão interligadas à vida cotidiana do aluno. A música é uma linguagem que está
presente no dia-a-dia do aluno, sobretudo na vida de adolescentes, e, portanto, cabe aos
educadores refletir sobre seu ensino nas escolas (MOREIRA et al, 2014). Ainda sobre o tema,
Moreira et al (2014) reforçam que:
No contexto escolar, a música ensina o indivíduo a ouvir e a escutar de maneira
ativa e refletida. Não significa que a música se torne o único recurso de ensino, mas
de que forma pode facilitá-lo, pois o aluno convive com ela desde muito pequeno
(MOREIRA et al, 2014, p.42).
35
Ana Moreira et al (2014) relatam que no ano de 2008, a partir da Lei Nº 11.769, a
Música se tornou obrigatória na Educação Brasileira e tem a função, segundo os Parâmetros
Curriculares Nacionais (PCNs), de permitir com que os alunos se expressem, comuniquem-se
entre si e, também, de promover o destaque cultural e a histórico do meio social em que os
alunos se inserem (MOREIRA et al 2014). Portanto, a música é um recurso que por lei deve
estar presente e ser utilizado nas escolas brasileiras.
Hoje em dia, é possível encontrar muitos artigos sobre utilização da música como
ferramenta pedagógica no ensino de áreas como a matemática, português, história, geografia,
biologia, química, física, enfermagem, educação física, natação, entre outras. Porém, como o
foco desta pesquisa se concentra na utilização da música como recurso pedagógico no ensino
de conceitos computacionais, o tópico a seguir irá fazer uma breve reflexão sobre o tema,
demostrando as relações entre a música e a computação e pesquisas existentes no campo.
3.2.2 A Música no Desenvolvimento do Pensamento Computacional no Brasil
Desde o século XX, a computação foi se tornando fundamental na música. Logo,
dentre as diversas áreas que são afetadas pela computação, a música também é uma delas. A
Computação Musical, por exemplo, é uma área que relaciona computação e música. Seu foco
é o desenvolvimento de tecnologias computacionais para a criação de sons e composição de
música. Porém, a relação entre a computação e a música é uma via de mão dupla e, assim
sendo, a música também pode auxiliar a computação e ser utilizada, por exemplo, no que se
diz respeito ao ensino e aprendizagem de conceitos computacionais.
Dentre as formas em que a música pode ser utilizada tem-se, inicialmente, que ela
pode ser usada como ferramenta de memorização de conceitos. Diniz (2005) afirma que a
música é um elemento que permite o controle de um comportamento, que se objetiva criar ou
mudar, por meio da repetição e da memorização e, dessa forma, faz com que o indivíduo
formule novos hábitos (DINIZ, 2005). Esse meio de utilização da música, é muito usado por
professores de outras áreas do conhecimento a fim de fazer com que o aluno consiga guardar
um conjunto grande e complexo de informação com facilidade. Professores de línguas
estrangeiras como o inglês e o espanhol, por exemplo, utilizam essa técnica para que os
alunos consigam se habituar à pronuncia certa das palavras em outros idiomas. Professores de
português, matemática, física e química, utilizam esse recurso da música para auxiliar os
alunos a guardarem fórmulas, regras, fundamentos entre outros conceitos grandes e que são
36
importantes, mas difíceis de decorar. Na informática, o trabalho de Bertoncellos e Santos (ver
Tabela 3) é um exemplo que propõe ensinar conceitos de navegadores web, pacote Office,
entre outros, por meio de paródia de músicas popularmente conhecida entre os alunos.
Mas, essa forma tradicional de ensino, que segue uma linhagem de certa forma
behaviorista, está em desuso e não é aconselhada nos dias atuais. Esse modelo de educação
em que o aluno é “treinado” apenas para decorar um conteúdo sem saber qual a finalidade
disso para sua vida, que Paulo Freire (1996) chama de “bancária”, é considerada inadequada.
Nas visões de Freire o aluno deve aprender mais através da prática do que pela teoria a fim de
que ele consiga entender sobre o que está fazendo e consiga, dessa forma, ver onde esse
conhecimento pode ser aplicado em sua realidade cotidiana.
Outra forma que a música pode também ser usada na computação é com a finalidade
de desenvolver o pensamento computacional através do processo da construção ou
composição musical. Com base na visão de Seymour Papert, é por meio da criação, da ação
de imaginar mentalmente um projeto, fazer, errar, aprender com o erro, tentar novamente e,
no final, construir algo, é que o aluno consegue realmente aprender e adquirir o saber
(CAMACHO, 2010). Papert chega a essas considerações por meio das perguntas:
“Por que não incentivar a exploração, mesmo que isso signifique errar e tentar de
novo? Não é a partir dos erros que se aprende? E o que dizer da satisfação que se
sente quando finalmente se atinge o que nós tínhamos proposto? Não se passará o
mesmo com as crianças?” (CAMACHO, 2010, p8).
Ao questionar sobre os processos que compõem a aprendizagem, Papert propõe,
segundo Camacho (2010), que se incentive “à exploração e à criatividade, já que entender é
inventar” (CAMACHO, 2010). Logo, na computação quando um indivíduo começa a
desenvolver um algoritmo com a finalidade de tentar resolver um problema ou facilitar a
realização de uma tarefa, com base na visão construcionista 9de Papert, ele está adquirindo
conhecimento, está construindo o conhecimento por meio dele mesmo.
No tópico 3.1.2, foi visto que a habilidade de criar algoritmo envolve as habilidades de
decomposição, reconhecimento de padrões e abstração. Portanto, no processo de criar um
algoritmo, o indivíduo está exercitando o pensamento computacional. Também foi visto que o
conceito de algoritmo se aplica a tudo aquilo que tem a finalidade de descrever de forma
lógica, precisa e clara (sem ambiguidade) os passos necessários para realizar uma tarefa ou
9 Segundo Camacho (2010), construcionismo para Papert consiste em fornecer ferramentas à criança para que ela
sejam capaz, por elas mesmas, de descobrir e construir seu próprio conhecimento.
37
resolver um problema e, percebe-se, portanto, que a música escrita em partitura, cifras e
poemas, também pode ser tida como algoritmo, uma vez que ela instrui a demais músicos a
forma como a música deve ser tocada\cantada para se obter o som original conforme criado
pelo compositor. Portanto, voltando à linha construcionista 10
de Papert, ao entender que a
música também é um tipo de algoritmo, é possível perceber sua capacidade de fazer com que
o aluno construa seu conhecimento através da criação de música, composição. Um músico no
processo de criar, estruturar e escrever uma música, portanto, também estará passando por
processos cognitivos semelhantes ao do pensamento computacional que são envolvidos na
construção de um algoritmo na programação (ver Tabela 2). E, como visto por meio de
Brackmann11
(2017), de que as competências necessárias para desenvolver o pensamento
computacional não necessitam necessariamente da computação, mas que também pode
ocorrer por meio de outros fatores e meios externos. A música, portanto, encaixa-se nessas
competências alternativas que podem contribuir para o desenvolvimento do pensamento
computacional. A tabela 2 demonstra um exemplo em que as habilidades do pensamento
computacional são envolvidas nos processos de composição de uma música.
Tabela 2 – Relações entre o processo da composição de música com as quatro habilidades pilares do pensamento
computacional
Habilidades Pilares do
Pensamento
Computacioanl
Processos na Composição de Música
Decomposição Definição das partes da música: definição das partes que irão compor a
música: introdução, versos, interlúdio, refrão, ponte, instrumental e entre
outros;
Reconhecimento de Padrões Definições dos padrões da música: definição do intervalo padrão de acordes
que irão ser tocados em uma música, ou que se repetem com constância na
música ou em apenas determinados versos da música.
Observação de semelhança de ritmo e acordes de uma música que também
podem ser padronizados e aplicados a outros estilos de música diferentes;
10 Segundo Camacho (2010), construcionismo para Papert consiste em fornecer ferramentas às crianças para que
elas sejam capazes, por elas mesmas, de descobrir e construir seu próprio conhecimento. 11
Ver seção 3.1.1
38
Abstração Arrajanos para cada instrumento: definição de notas e ritmo (os arranjos)
específico para cada tipo de instrumento que devem ser seguidas para
reprodução da música.
Abstração também ocorre no processo de estudo de apenas um intrumento que
está sendo tocado junto aos demais instrumentos em uma música.
Algoritmo Estruturação/Composição da música: descrição precisa e estruturadas de
como a música deve ser tocada ou cantada. Quais notas/acordes? Quando
versos devem ser cantados e repetidos? Qual o ritmo (o tempo)? São
geralmente escritos em partituras, tablaturas, cifras (onde há a presença de
acordes/notas) e apenas em letras (os “poemas cantados”);
Fonte: Tabela elaborada pelo autor.
Um importante fator da música que é apontado por Jeandot (1993 apud Silva, 2017), é
de que a música pode ser executada de diversas maneiras, tais como palma, estralar dos
dedos, assovios, voz, instrumentos acústicos, etc. A variedade de possibilidades de utilização
da música sem a necessidade de tecnologia faz com que ela se torne um recurso desplugado
que pode ser utilizado para levar o pensamento computacional às escolas brasileiras com
condições precárias de infraestrutura nos laboratórios de informática.
No Brasil, a utilização da música para desenvolvimento do pensamento computacional
no meio acadêmico é algo que ainda não é muito explorado e discutido na literatura. Mas, isso
não significa que não existam trabalhos com base no tema. Após uma breve revisão da
literatura, foram encontradas propostas, ver a Tabela 3, que utilizam a música de forma
alternativa e desplugada como recurso didático na computação.
Tabela 3 – Artigos no meio acadêmico sobre utilização da música no ensino da computação
Artigo e Autor Ano Atividades
Desplugadas?
Descrição
A Música Aplicada ao
Ensino da Informática
em Ensino
Profissionalizante –
BERTONCELLO e
SANTOS;
2002 Sim
Os professores utilizaram a música como
recurso que auxilia a memorização de conceito.
Dessa forma, foi utilizada a paródia de músicas
existentes com letras referentes ao conteúdo que
iria ser ensinado (word, excel, windows, internet
explorer e etc.).
Ensino de Algoritmos à
Nível Médio Utilizando 2011 Sim
Foram realizadas três atividades com os alunos
do Ensino Médio, dentre elas uma desplugada.
39
Música e Robótica: Uma
Abordagem Lúdica –
SILVA, SILVA e
MELO;
Na atividade foi utilizado o pandeiro para
desenvolver conceitos computacionais de
entrada e saída de dados.
Desenvolvimento de um
Robô para Ensino de
Programação por Meio
de Música – SANTOS,
MOREIRA e SALES;
2016 Não
Foi desenvolvido um robô que se locomove
através de comandos musicais, especificamente
o som de uma flauta, que possibilita aos alunos
visualização de noções básicas de um
algoritmo. A intenção é de aplicar o projeto com
os alunos de faixa etária entre 8 e 12 anos e,
portanto, ainda não foi testado.
Fonte: próprio autor.
A partir do levantamento bibliográfico feito neste capítulo, a pesquisa de campo
conduzida por este trabalho tomou como base o referencial teórico elencado nos artigos da
Tabela 3, as relações entre a música e o pensamento computacional demonstradas na Tabela 2
e os modelos das atividades desplugadas de Brackmann (2017), para desenvolver as
atividades desplugadas com a música. A seguir, apresentaremos mais detalhes dessa parte da
pesquisa.
40
4 METODOLOGIA
Esta pesquisa é do tipo dissertativa e experimental por se tratar de um estudo de caso.
Ela tem como foco desenvolver uma proposta de intervenção com a música, aplicá-la em uma
população pequena por curto período de tempo e avaliar seus efeitos a partir de uma
abordagem qualitativa e quantitativa a fim de comprovar a hipótese da pesquisa.
Para maiores esclarecimentos, nos parágrafos que se seguem serão apresentadas as
fases empregadas para condução desta pesquisa.
4.1 Fases da Pesquisa
4.1.1 Delimitação do Tema
O tema “música e pensamento computacional na educação”, por ser muito amplo,
nesta pesquisa, é delimitado para o contexto da educação brasileira, partindo do nível
fundamental, restringindo-se a análise especificamente voltada ao público dos alunos do 9º
ano das escolas públicas.
4.1.2 Busca do Referencial Teórico
A busca pelo referencial teórico concentrou-se nas linhas de busca sobre música e
pensamento computacional na educação brasileira, música no desenvolvimento do
pensamento computacional, pensamento computacional na educação básica e em outros
países e etc. Procurou-se utilizar teses de doutorado, dissertações de mestrado, trabalhos de
conclusão de curso e livros como referencial teórico.
4.1.3 Desenvolvimento da Proposta de Intervenção – Atividades Desplugadas com a
Música
Após composição da do referencial teórico, três atividades intituladas “Decifre o
Ritmo”, “Algo+ritmo” e “Fluxo do Ritmo” foram desenvolvidas nesta pesquisa como
proposta de intervenção. Tais atividades são formadas pela junção da música com conceitos
introdutórios da disciplina de programação com intenção de ensinar conceitos complexos e ao
mesmo tempo desenvolver o pensamento computacional. Optou-se por fazer as atividades a
fim de que os alunos tivessem contato com os conceitos teóricos de forma prática e que
adquirissem conhecimento entre si por meio de grupos, pois com base nas visões de Vygotsky
(1896-1934), por meio das interações sociais, o aluno aprende com mais eficiência (SOUSA
et al., 2010).
41
As atividades de Brackmann (ver Figura abaixo) serviram de inspiração para
atividades aqui desenvolvidas.
Figura 10: Exemplo das Atividades Desplugadas de Brackmann
Fonte: (BRACKMANN, 2017, p. 123 e 125)
Todas as atividades a seguir são de autoria do autor desta pesquisa e foram feitas
com a finalidade de demonstrar formas de integração da música ao ensino de conceitos da
programação e desenvolvimento do pensamento computacional de forma desplugada.
42
4.1.3.1 Atividade1: Decifre o Ritmo:
1. Composição: a atividade possui duas folhas. A primeira com 15 pequenos
cartões com números binários de quatro dígitos, que correspondem aos
números decimais de 0 à 15, e a segunda folha com uma tabela para
conversão de números binários para decimal com um exemplo de como ela
deve ser feita (ver Apêndice C)
2. Função: ensinar conceitos de números binários e trabalhar as habilidades de
abstração, decomposição e algoritmo;
3. Instrução e objetivos da atividade:
a) Essa atividade pode ser realizada em dupla ou em grupo. Isso
dependerá da quantidade e comportamento dos alunos. Segundo
Brackmann (2017), a capacidade de trabalhar em grupo também é
muito importante para o processo de desenvolvimento do pensamento
computacional e, segundo Vygotsky, é por meio as interações sociais
que o aluno adquire conhecimento e aprende a regular seu
comportamento (SOUSA et al., 2010).
b) No início da atividade, o professor deve entregar a primeira folha e
pedir aos alunos para cortar e empilhar os cartões com os números
binários e, em seguida, deve entregar para cada aluno ou dupla (ou
grupo) os números decimais que são possíveis de serem formados ou
encontrados com os cartões. Esses números não podem ser mostrados
a outros alunos.
c) O professor deve ensinar aos alunos como fazer conversões de
decimal para binário e de binário para decimal. Então, os alunos
deveram converter para binário os números decimais que lhes foram
dados. Com os zeros e uns dos números binários obtidos, os alunos
deveram fazer um ritmo específico para demonstrá-lo. Por exemplo,
para representar o número binário 1010b, eles deverão bater palmas
para representar o algarismo 1 e estralar os dedos para representar o
algoritmo zero (0). Podem ser entregues objetos como um copo de
plástico ou uma caneta, por exemplo, para que os alunos escolham
como fazer as batidas. Durante o processo, os alunos poderão utilizar
uma folha de rascunho para escrever o número binário convertido,
43
assim como as batidas que deverão fazer para representar os zeros e
uns. Essa parte da atividade tem o objetivo de fazer com que o aluno
exercite a habilidade de abstração, decomposição e algoritmo na ação
de converter os números, entender e interpretar a forma como ritmo
será tocado. Além disso, visa introduzir o conceito de números
binários por meio de uma experiência lúdica e prática.
d) Cada aluno ou grupo, um por vez, deve pegar o rascunho feito com
seu número binário e deverá ir à frente da sala e apresentar seu
número binário com o ritmo, sendo que aquele que for apresentar
deve avisar antes qual sinal equivale a 1(um) e qual equivale a
0(zero). Enquanto isso, os outros alunos terão que anotá-lo e converter
para decimal para descobrir qual número representa. Todos os grupos
devem ter os resultados escritos nas folhas e, ao final, tal folha deverá
ser entregue ao professor. A intenção desse exercício é fazer o aluno
trabalhar a habilidade de abstração, onde durante o processo de ouvir
a batida e distinguir os zeros e uns, o professor deve aproveitar para
comparar tal procedimento com o conceito de entrada, processamento
e saída de dados realizados por um sistema computacional.
e) Depois que todos os grupos tiverem apresentado, o professor deve
fazer uma tabela no quadro com os números decimais e suas corretas
representações em binário e assim corrigir o resultado junto com os
alunos e ir anotando suas pontuações em um placar para ver quem
teve mais acerto. O professor pode oferecer prêmios para o primeiro,
segundo e terceiro lugar. Essa é uma sugestão de aplicação dessa
atividade. Porém, podem ser realizadas variações tais como, por
exemplo, pedir aos alunos para demonstrar a idade deles em binário
com o ritmo, ou, passar a tabela ASCII12
e pedir aos alunos para
formarem palavras com letras, converterem para binário e as
representarem em ritmo etc.
12 ASCII é uma sigla que se refere à “American Standard Code of Information Interchange” e trata-se de um
código padrão para interpretação de caracteres alfas numéricos em equipamentos eletrônicos. (Para mais
informações, acessar: https://www.tecmundo.com.br/imagem/1518-o-que-e-codigo-ascii.htm)
44
4.1.3.2 Atividade 2: Algo+ritmo
1. Composição: a atividade é composta por duas folhas. A primeira possui um
algoritmo em pseudocódigo com o nome de “Cup_Song_ritmo_base” e na
segunda folha há outro pseudocódigo nominado de
“Cup_Song_MusicaGeral” (ver Apêndice D). Ambos os algoritmos são
previamente escritos, porém com linhas em branco para serem completadas
pelos alunos.
2. Observação: essa atividade foi feita com a intenção de trabalhar a música
Cup Song porque é uma música em que copos de plásticos são utilizados
como o instrumento de percussão para realização do ritmo da música. O copo
é um recurso facilmente acessível e desplugado, por tal motivo essa música
foi escolhida. Mas, essa atividade não precisar se limitar a essa música
apenas, podendo também ter seu pseudocódigo adaptado a outras.
3. Função: ensinar conceitos de algoritmo e suas estruturas. Trabalhar também
as habilidades de reconhecimento de padrão e algoritmo;
4. Instrução e objetivos da atividade:
a) Essa atividade também pode ser realizada em dupla ou em grupo entre
os alunos.
b) Para esta atividade é necessária a utilização de copos de plástico, que
não haja perigo de quebrar e machucar os alunos, ou também pode ser
utilizado outro tipo de material que permita os alunos fazerem o
ritmo.
c) Primeiramente, deve ser apresentada, por meio do vídeo, a música
“Anna Kendrick - Cups (Pitch Perfect’s “When I’m Gone”)” –
disponível no youtube. Mas, se não for possível, o professor pode
apresentar a música para os alunos fazendo o ritmo ao vivo ou pedir a
ajuda de algum músico que conheça e possa tocar a música para
ajudar nessa etapa;
d) Após a apresentação da música e, principalmente, do ritmo, o
professor deve discutir com os alunos quais as melhores estratégias e
formas para aprendê-lo. Essa ação tem como objetivo trabalhar a
habilidade de decomposição e de algoritmo com os alunos, pois eles
terão que dividir a música em etapas e descrever mentalmente os
45
melhores meios para aprender. No final, o professor deve sugerir aos
alunos a anotarem o processo necessário para tocar a música e, dessa
forma, aproveitar o momento para introduzir o conceito de algoritmo.
e) Nessa etapa, o professor entregará a folha com o algoritmo
“Cup_Song_ritmo_base” para os alunos e, então, deverá auxiliá-los a
completar os passos necessários para fazer o ritmo da música com o
copo. O objetivo desse exercício é trabalhar a habilidade de algoritmo
e reconhecimento de padrões no processo de compor o algoritmo da
música e identificar padrões no ritmo.
f) Após a escrita do algoritmo, os alunos devem executar os passos
descritos. Logo, para essa ação, o professor deve entregar os copos
para cada aluno e monitorá-los durante a realização dessa etapa.
Nesse exercício, o aluno treina a habilidade de algoritmo através da
execução e teste dos passos que ele mesmo escreveu.
g) Depois desse primeiro momento da atividade, o professor tocará
novamente a música para que os alunos tentem acompanhar e
consigam ter um domínio básico do ritmo.
h) Depois da finalização dessa primeira parte, a segunda folha com o
algoritmo “Cup_Song_MusicaGeral” deve ser entregue aos alunos e,
novamente, o professor junto com os alunos deverão terminar de
compor seu o pseudocódigo. A intenção aqui é trabalhar os conceitos
da programação tais como variáveis, estrutura de repetição e estrutura
de condição.
i) Por fim, o professor deve preparar algumas músicas que possuem
ritmos iguais e diferentes ao da música Cup Song. Então, deve
apresentá-los em ordem misturada e pedir que eles tentem identificar
quais são possíveis de aplicar o mesmo ritmo e quais não. A
finalidade desse exercício é trabalhar o reconhecimento de padrões,
pois permite que os alunos percebam as músicas em que o ritmo pode
ser reaplicado e as que não.
46
4.1.3.3 Atividade 3: Fluxo do Ritmo
1. Composição: a atividade é composta por uma folha. A folha é dividida em
duas colunas e possui três partes específicas. A primeira e segunda parte é
composta por linhas em branco, para composição de um algoritmo e de um
poema, e a última parte com exemplos de fluxogramas (ver Apêndice E).
2. Função: ensinar o conceito de fluxograma e trabalhar as habilidades de
decomposição, abstração, reconhecimento de padrões e algoritmo.
3. Instrução e objetivos da atividade:
a) Essa atividade também pode ser realizada em dupla ou em grupo.
b) Para essa atividade também é fundamental o uso de copos de plástico.
c) Inicialmente, deverá ser entregue a folha e os copos para os alunos e,
então, pedir a eles que desenvolvam um ritmo novo ou uma variação
do ritmo original da música Cup Song, contendo até oito passos. A
intenção é desenvolver a habilidade de decomposição e de algoritmo,
através da definição das partes do ritmo, estruturação dos passos de
forma descritiva na folha. Além também de reforçar a aprendizagem
do conceito de algoritmo.
d) Na próxima parte, os alunos devem fazer um poema de um verso com
base em um tema considerado importante e que esteja interligado ao
dia-a-dia deles. O objetivo nesse exercício é trabalhar a habilidade de
abstração, fazendo com que no meio de várias palavras, frases e
sentimentos, o aluno busque se expressar com base naquilo que
condiz com o tema.
e) Após os passos anteriores, será feita a junção do ritmo e dos poemas
para a composição de uma música. Nesse processo, o professor irá
pedir para que os alunos se reúnam e, então, juntos, unam seus ritmos
e poemas para fazer um só ritmo e um só poema e a letra da música.
O professor deve monitorá-los para filtrar apenas aquilo que é mais
importante e impactante, mas sem limitar a criatividade dos alunos. A
intenção é propiciar o exercício da habilidade de abstração. No final,
os alunos deverão organizar o ritmo e a letra por meio do fluxograma
e, finalmente, executar cada etapa. Isto é, tocar a música que eles
47
criaram. O objetivo, nessa parte, é trabalhar todas as habilidades do
pensamento computacional e exercitar o conceito de fluxogramas.
4.1.4 Escolha da Amostra
Optou-se por aplicar as atividades aos alunos do 9o ano. A escolha por tal amostra se
deu após ouvir relatos dos professores, que afirmaram que os alunos dessa fase do ensino
tendem a apresentar dificuldade na resolução de problemas, principalmente, em áreas como a
matemática, física e a programação.
4.1.5 Aplicação da Metodolgia do Estudo de Caso
A pesquisa ocorreu durante cinco dias, numa oficina que foi nomeada de
“Algo+ritmo”. Foi realizada no Colégio Municipal João XXIII na cidade de Ouro Branco –
MG e contou com o total de 25 alunos do 9o ano do ensino fundamental.
Os alunos foram divididos em duas turmas A e B, as quais foram subdivididas em
grupo de intervenção (GI) e grupo de controle (GC). Ficando da seguinte forma:
Turma A: 14 alunos no total – turma do 9º ano do turno da tarde
o Grupo Intervenção: 4 alunos (sexo masculino)
o Grupo Controle: 10 alunos (sexo masculino e feminino)
Turma B: 11 alunos no total – turma do 9º ano do turno da manhã
o Grupo Intervenção: 3 alunas (sexo feminino)
o Grupo Controle: 8 alunos (sexo masculino e feminino)
Para realização do experimento, as seguintes etapas foram aplicadas em ambas as
turmas:
1) Aplicação do pré-teste do pensamento computacional – GI e GC
2) Aula 1 – Atividade Decifre o Ritmo – GI
3) Aula 2 – Atividade Algo+ritmo – GI
4) Aula 3 – Atividade Fluxo do ritmo – GI
5) Aplicação do pós-teste do pensamento computacional e questionário – GI e
GC
A seguir será brevemente detalhado o planejamento realizado para cada um dos
momentos da realização da pesquisa.
48
4.1.5.1 Primeiro Dia
Aplicação do pré-teste (ver apêndice A) nos Grupos de Intervenção e de Controle, de
ambas as turmas (A e B). Tal atividade foi organizada da seguinte forma:
Objetivo: avaliar as habilidades pilares do pensamento computacional e
conhecimento de programação prévios dos alunos;
Período: turma A no período da tarde e turma B no período da manhã;
Duração: 50 min (um horário de aula);
Data: 19 de novembro de 2018
Planejamento: primeiramente, ler e esclarecer as questões com os alunos (5
min); entregar o teste e ficar à disposição para esclarecimento de dúvidas de
questões (40 min); recolher as provas (5 min).
4.1.5.2 Segundo Dia
Aplicação da atividade Decifre o Ritmo (ver apêndice C) no Grupo de Intervenção
de ambas as turmas (A e B). Tal atividade foi organizada da seguinte forma:
Objetivo: ensinar conceitos de entrada e saída de dados, números binários e
trabalhar as habilidades de abstração e decomposição por meio da atividade
‘Decifre o Ritmo’;
Período: turma A, no período da manhã, e turma B, no período da tarde;
Duração: 80 min (1 horário e meio de aula aproximadamente);
Data: 20 de novembro de 2018
Planejamento: realizar uma apresentação entre o professor e os alunos (5
min); apresentar a parte teórica sobre o conceito de entrada e saída de dados,
conversões entre números binários e decimais (25 min); parte prática por
meio da atividade desplugada ‘Decifre o Ritmo’ (40 min); reflexão sobre o
conteúdo aprendido (10 min).
4.1.5.3 Terceiro Dia
Aplicação da atividade Algo+ritmo (ver apêndice D) no Grupo de Intervenção de
ambas as turmas (A e B). Tal atividade foi organizada da seguinte forma:
Objetivo: apresentar a definição de algoritmo e suas estruturas,
pseudocódigo e trabalhar as habilidades de reconhecimento de padrão e
algoritmo por meio da atividade ‘Algo+ritmo’;
49
Período: turma A, no período da manhã, e turma B, no período da tarde;
Duração: 80 min (1 horário e meio de aula aproximadamente);
Data: 21 de novembro de 2018
Planejamento: começar com a aula teórica (25 min); parte prática através da
atividade desplugada ‘Algo+ritmo’ (45 min); reflexão sobre o conteúdo
aprendido (10 min).
4.1.5.4 Quarto Dia
Aplicação da atividade Fluxo do ritmo (ver apêndice E) no Grupo de Intervenção de
ambas as turmas (A e B). Sendo organizado da seguinte forma:
Objetivo: ensinar o conceito de fluxograma, fortalecer o conceito de
programação e trabalhar as quatro habilidades pilares do pensamento
computacional por meio da atividade ‘Fluxo do Ritmo’;
Período: turma A no período da manhã e turma B no período da tarde;
Duração: 80 min (1 horário e meio de aula aproximadamente);
Data: 22 de novembro de 2018
Planejamento: fazer uma breve revisão da aula anterior e apresentar o
conceito de fluxograma (10 min); parte prática através da atividade
desplugada ‘Fluxo do Ritmo’ (60 min); reflexão sobre o conteúdo aprendido
(10 min).
4.1.5.5 Quinto Dia
Aplicação do pós-teste - o mesmo teste aplicado no pré-teste (ver apêndice A) - e
questionário avaliativo (ver apêndice B), nos Grupos de Intervenção e de Controle de ambas
as turmas (A e B). Tal atividade foi organizada da seguinte forma:
Objetivo: avaliar as quatro habilidades pilares do pensamento computacional
e opinião sobre o projeto após o período das aulas de intervenção;
Período: turnos normais, turma A no período da tarde e turma B no período
da manhã;
Duração: 55 min (um horário de aula);
Data: 23 de novembro de 2018;
Planejamento: inicialmente, ler e esclarecer as questões com os alunos (5
min); entregar o teste junto ao questionário e ficar à disposição para
50
esclarecimento de dúvidas de questões (45 min); recolher as avaliações (5
min).
4.2 Coleta de dados
4.2.1 Instrumento Avaliativo Quantitativo – Teste do Pensamento Computacional
O instrumento avaliativo foi desenvolvido com a intenção de coletar dados sobre as
quatro habilidades pilares do pensamento computacional e conhecimento sobre conceitos de
programação antes e depois da aplicação da proposta de intervenção (atividades desplugadas
com a música). Portanto, o instrumento avaliativo desenvolvido aqui se trata de um só que,
portanto, é aplicado em um primeiro momento sendo chamado de pré-teste e, num segundo
momento, é reaplicado sendo chamado aqui de pós-teste. Essa ação tem a finalidade de
comparar os dados iniciais dos alunos com os dados finais com o mesmo instrumento de
coleta de dados, a fim de evitar alteridade no procedimento da coleta da dados, e observar por
meio disso se houve ou não mudanças relevantes após aplicação da proposta de intervenção,
analisando, dessa forma, a validade da hipótese desta pesquisa. Tal procedimento é o mesmo
utilizado em outras pesquisas de estudo de caso, como é o caso da pesquisa de Christian
Brackmann que se mostrou ser um método eficiente para coleta de dados.
Para desenvolvimento do teste, foram pesquisados vários trabalhos sobre avaliação
do Pensamento Computacional e, dentre eles, a avaliação aplicada por Brackmann (2017) em
sua tese de doutorado foi a mais eficiente para análise das habilidades pilares do pensamento
computacional. O modelo dessa avaliação foi usado como base para a formulação do
instrumento quantitativo (o teste) utilizado nesta pesquisa.
A avaliação (ver Apêndice A) contou com um total de 8 questões. Divididas em 2
partes, contendo quatro questões com objetivos distintos cada, o quais são descritos a seguir:
Parte 1 (Questões do 01 ao 04): essa parte do teste foi modelada com a
intenção de avaliar as quatro habilidades pilares do pensamento
computacional (ver Tabela 4). São questões da área de matemática que foram
retiradas de provas aplicadas no processo seletivo para o técnico integrado do
IFMG e outras foram obtidas e modificadas de outras fontes (dentre elas o
site “Exercícios Mundo Educação” e o exemplo de Brackmann sobre
reconhecimento de padrões). A escolha pela área de matemática se deu pelo
fato de que, segundo a BNCC (Base Nacional Comum Curricular), essa área
tem ligação com a computação e a aquisição do pensamento computacional, e
tende a melhorar as habilidades de solução de problemas do aluno
(BRACKMANN, 2017).
51
Todas as questões foram elencadas com o auxílio da professora de
matemática da escola onde foi realizada a pesquisa. Cada questão foi
escolhida com base no critério de que cada uma deveria envolver uma
habilidade específica dos quatros pilares do pensamento computacional. Na
tabela 4, abaixo, serão demonstrados a habilidade e objetivo de cada questão.
Tabela 4 – Objetivos das Questões de Avalição das Habilidades Fundametais (Quatros Pilares) do Pensamento
Computacional
Questões para avaliação das Quatros Habilidades Fundamentais do
Pensamento Computacional
N.º
Questão
Quatros Pilares do
Pensamento
Computacional
Objetivo
01 Decomposição Questão de fatoração de polinômios
com o foco de avaliar se o aluno tem
a habilidade de dividir/decompor a
expressão em partes, para encontrar
semelhanças e reescrevê-la de outra
forma.
02 Reconhecimento de Padrões Questão de aplicação da “regra de
três” para avaliar a habilidade do
aluno de reconhecer e aplicar
padrões para solução de problemas
parecidos.
03 Abstração Questão com um mapa ilustrativo
que pede que o aluno analise a
relação entre cinco cidades para
descobrir qual alternativa correta,
com o objetivo de avaliar a
capacidade do aluno de abstrair
apenas os dados importantes para
obter-se a informação necessária.
04 Algoritmo Questão sobre a sequência de
Fibonacci13
que tem como objetivo
avaliar a capacidade do aluno de
descrever em passos estruturados os
processos mentais realizados para
chegar-se a solução de um problema.
Fonte: próprio autor.
13 É um conjunto de número que possuem um padrão em que, em uma sequência, cada número posterior se
origina da soma de dois números anteriores. (Veja mais sobre o tema no site:
https://matematicazup.com.br/sequencia-de-fibonacci/)
52
Parte 2 (Questões 05 a 08): Parte 2 (Questões 05 a 08): essa parte foi
modela com a intenção de avaliar se os alunos conseguiram assimilar e
apreender os conceitos de programação ensinados com auxílio das atividades
e validar se essa proposta foi eficiente ou não para aquisição de
conhecimento. Abaixo, segue a tabela 5 para demonstrar os conceitos e
objetivos envolvidos em cada questão.
Tabela 5 – Objetivo das Questões de Avaliação de Conceitos da Programação
Questões para Avaliação de Conhecimento de Conceitos da Programação
N.º Questão Conceito Objetivo
01 e 02 Conceito de Variáveis e
seus Tipos
Avaliar se o aluno sabe o que são
variáveis e quais os tipos
primitivos de uma variável;
03 Estrutura de Condição e
Repetição;
Avaliar se o aluno domina o
conceito de estruturas de condição
e estruturas de repetição;
04 Conceito de Algoritmo Avaliar se o aluno sabe o que é
explicar com suas palavras a
definição de algoritmo.
Observação Todas as questões dependem de um algoritmo em Portugol14
em
português intitulado de “algo+ritmo” o que tem como objetivo
avaliar a habilidade do aluno de ler e depurar algoritmos.
Fonte: próprio autor.
4.2.2 Instrumento Avaliativo Qualitativo – Questionário e Diário de Bordo
Para a coleta de dados qualitativos, foram utilizadosdois instrumentos:
Questionário: utilizado com o foco principal de avaliar, na visão do aluno, a
qualidade das atividades e ensino de conceitos de programação. O
questionário (ver Apêndice B) foi divido em 3 grupos de perguntas que serão
demonstrada na tabela 6 abaixo.
Tabela 6 –Questionário – Suas categorias e objetivos
Categorias e objetivos do Questionário
Grupo Objetivo
A (1ª folha do
apêndice B)
Descobrir a relação do aluno com a computação no seu
dia-a-dia e seu ponto de vista sobre a importância da
14 Portugol é uma linguagem de programação (pseudocódigo) estruturada em português comumente utilizada
para quem está iniciando em programação.
53
computação para seu futuro e para sociedade
contemporânea.
B (2ª folha do
apêndice B – coluna
da esquerda)
Obter o retorno dos alunos do Grupo de Intervenção
sobre o que acharam das aulas com as atividades
desplugadas com a música.
C (2ª folha do
apêndice B – coluna
da direita)
Obter o retorno dos alunos do Grupo de Controle sobre
os fatores que os levaram a não participar do projeto.
Fonte: próprio autor.
Diário de Bordo: O diário de bordo consiste em várias anotações detalhadas,
relatadas de forma narrativa, sobre observações realizadas durante a
condução da pesquisa. Sua finalidade foi avaliar o comportamento dos alunos
no início, durante e no fim da aplicação das atividades. Portanto, o objetivo
da utilização do diário de bordo consiste em coletar dados descritivos, bem
detalhados, sobre toda ação envolvida durante a condução da pesquisa, seja
desde a aplicação do pré-teste, aplicação da proposta de intervenção e
aplicação do pós-teste.
54
5 DESENVOLVIMENTO
5.1 As Aulas de Intervenção
5.1.1 Primeiro Dia
Data: 19 de novembro de 2018
Descrição: No primeiro dia, tanto com a Turma A (9º ano turno da tarde) quanto com a
Turma B (9º ano turno da manhã), foi aplicado o pré-teste. Com a Turma B, o teste foi
realizado no segundo horário que estava vago. Com a Turma A, o teste foi aplicado no
segundo horário de matemática que foi gentilmente fornecido pela professora da turma.
Infelizmente, devido à limitação por cota de impressão da escola, não foi possível
imprimir as folhas para todos os alunos, portanto, em ambas as turmas o professor pediu para
que os alunos respondessem as questões em uma folha de caderno, colocando o nome, a data,
o ano e a turma.
Antes de ser iniciado o pré-teste, o professor leu as questões com os alunos
enfatizando que eles não eram obrigados a responder todas as questões caso não soubessem,
esse processo foi executado com as duas turmas.
Com a turma B, durante o processo da realização do teste, notou-se que os alunos
tiveram muita dificuldade de interpretação na questão 4. O professor observou que a questão
apresentou ambiguidade em sua construção. Porém, no mesmo instante o professor reescreveu
a questão no quadro e explicou de forma que todos os alunos conseguissem compreender.
Além desse fato, ocorreram muitas conversas durante o teste, os alunos ficavam olhando a
resposta dos outros e, enfim, o comportamento da turma não foi disciplinado, fazendo com
que o professor tivesse que chamar atenção constantemente da turma e até pedir ajuda da
direção da escola.
Com a turma A, com base na experiência obtida com a turma da manhã, antes de
iniciar o teste o professor leu, reescreveu a questão 4 no quadro, a fim de que os alunos
conseguissem entender. Quanto ao comportamento dos alunos, essa turma foi um pouco mais
disciplinada. Porém, ainda assim houve alunos que tentaram ver a resposta do outro. Sendo
assim, o professor também teve que chamar a atenção constantemente.
5.1.2 Segundo Dia
Data: 20 de novembro de 2018
55
Descrição: No segundo dia, ocorreu a primeira aula da oficina “algo+ritmo” com os Grupos
de Intervenção das turmas A e B. Com ambas as turmas, foi realizada uma apresentação entre
aluno e professor. Em ambos os casos, os alunos demonstraram bastante interesse pelo curso.
Após as apresentações, deu-se início a aula teórica sobre entrada e saída de dados e
conversões entre números binários e decimais. Para a aula teórica, o professor conseguiu
acesso ao Datashow e utilizou para demonstração ilustrativa dos conceitos para que ficassem
o mais objetivo e claro possível para os alunos entenderem. Nesse processo, os alunos de
ambas as turmas (A e B) entenderam bem o conteúdo e aprenderam a realizar as conversões
de números binários para base decimal e de decimal para base binária.
Depois, deu-se início à parte prática com a atividade desplugada ‘Decifra o Ritmo’
(Figura 10). Utilizou-se, nessa etapa, a folha da atividade e copos. Após a explicação da
atividade, os alunos rapidamente entenderam a ideia, converteram os números que lhes foram
dados e começaram a desenvolver batidas específicas para representação dos números. Notou-
se em ambos os casos, bastante interesse, dedicação e motivação dos alunos durante a
execução da atividade, sem contar que todos participaram e interagiram bem entre si. Além
disso, os alunos que havia tido dificuldades com a conversão de bases na introdução teórica,
durante a atividade prática conseguiram compreender melhor por meio de ajudas de amigos e
depois fizeram sozinhos. O que comprova aqui a teoria da aprendizagem por meio da
interação social com outros alunos de Vygotsky (VYGOTSKY apud FINO, 2001).
Com essa atividade, foi possível ensinar de forma prática o conceito abstrato da
conversão entre bases decimais e binários, que é entre um dos elementos mais complexos da
computação.
No final, o professor fez variações com a atividade e sugeriu aos alunos para
converterem suas idades, depois mostrou a tabela ASCII e sugeriu aos alunos a criarem
pequenas palavras e representá-las por meio de ritmo em binário. No final, foi feito uma
reflexão sobre conteúdo apreendido e suas relações com outras áreas do nosso cotidiano.
56
Figura 11: Fotografia da aplicação da atividade “Decifra o Ritmo”
Fonte: próprio autor.
5.1.3 Terceiro Dia
Data: 21 de novembro de 2018
Descrição: No terceiro dia, foi realizada a segunda aula da oficina “algo+ritmo” com os
Grupos de Intervenção das Turmas A e B. Inicialmente, foi realizada a aula teórica com a
introdução sobre algoritmos. Assim, como na primeira aula, com ambas as turmas, o
professor utilizou Datashow para a apresentação inicial dos conceitos. Após parte teórica, o
professor iniciou a atividade ‘algo+ritmo’ (ver Figura 11). As etapas a seguir foram realizadas
da mesma forma entre as duas turmas do grupo de intervenção.
Primeiro, foi mostrado o vídeo no youtube da música “Cup Song” em que a cantora
faz um ritmo com o copo. Após o vídeo, o professor discutiu com os alunos sobre qual seriam
as melhores etapas a serem seguidas para aprender o ritmo. Após definido como aprender o
ritmo, o professor, junto com os alunos, começou a programar o algoritmo da música. Por
fim, foi realizada a execução do código. Nessa parte, os alunos começaram a seguir os passos,
descritos por eles mesmos, para aprender o ritmo. Todos os alunos da turma A conseguiram
executar o código e, logo, aprenderam rapidamente o ritmo. Na turma B, duas alunas tiveram
facilidade na execução do código, enquanto uma aluna teve um pouco de dificuldade, porém
as alunas que haviam dominado o ritmo lhe ajudaram e, dessa forma, todas aprenderam o
ritmo apenas pela execução de seu próprio código sem ter a necessidade da monitoria do
professor. Essa situação é mais um exemplo da aprendizagem por meio da interação social,
sendo mais específico. É uma aprendizagem que ocorre através da Zona de Desenvolvimento
Proximal (ZDP), que segundo Vygotsky (1998) “consiste no desenvolvimento da
aprendizagem por meio de instruções auxiliada de outros” (FINO, 2001, p.6).
57
Depois que os alunos já haviam assimilado a base do ritmo, o professor, utilizou o
ukulele (instrumento musical havaiano) e explicou aos alunos que iria tocar quatro músicas e
que, durante esse processo, os alunos deveriam executar o ritmo e identificar em quais
músicas o ritmo foi compatível e em quais não. Esse exercício teve como finalidade trabalhar
a habilidade de reconhecimento de padrão e demonstrar aos alunos que na música certos
padrões de ritmo podem ser aplicados a outros tipos de músicas e que na programação isso
também acontece com determinados tipos algoritmos que podem ser aplicados a mais de uma
solução de problemas. No final, as duas turmas (A e B) deram o feedback de que gostaram e
se divertiram bastante na aula.
Figura 12: Fotografia da aplicação da atividade “Algo+ritmo”
Fonte: próprio autor.
5.1.4 Quarto Dia
Data: 22 de novembro de 2018
Descrição: no quarto dia, foi realizada a última aula da oficina “algo+ritmo” com os grupos
de intervenções das turmas A e B. No início, foi realizada uma breve explicação teórica sobre
fluxogramas, para que então pudesse dedicar o resto do tempo na aula prática. Nessa
atividade (ver Figura 12), o foco foi fazer com que os alunos se unissem e criassem um ritmo
ou uma variação do ritmo original da música “Cup Song”. Então, foi dado um tempo para que
eles criassem, treinassem e escrevessem o pseudocódigo do ritmo. Depois, pediu-se aos
alunos que escrevessem um poema com um verso apenas com base no tema “Uma prova,
58
prova o quê?”. Ao final, o professor pediu aos alunos para juntarem os versos dos poemas e
formarem uma letra de música e os ritmos criados para compor um ritmo geral. Nessa etapa,
os alunos se comunicaram e se sentiram bem soltos no processo de criação, riram e se
divertiram bastante. Após o apurado geral, o professor pediu aos alunos para montarem um
fluxograma de como se seguiria cada parte da música. Depois, pediu para os alunos tocarem a
música conforme o fluxograma. Por fim, o professor deu um tempo para os alunos treinarem e
junto com eles fez uma gravação com os alunos das músicas tocadas. Por meio dessa
atividade, teve-se a intenção de desenvolver as habilidades de decomposição, reconhecimento
de padrões, abstração e algoritmo, no processo de criação de um novo ritmo e composição de
um poema e durante o processo de unificação dos ritmos e poemas a fim de desenvolver uma
música.
Figura 13: Fotografia da aplicação da atividade “Fluxo do Ritmo”
Fonte: próprio autor.
5.1.5 Quinto Dia
Data: 23 de novembro de 2018
Descrição: No último dia, assim como no primeiro, tanto com a Turma A (9º ano vespertino)
quanto com a Turma B (9º ano matutino), foi realizada a aplicação do pós-teste e do
questionário. Com a Turma B, o teste foi realizado no primeiro horário, pois a turma não tinha
atividade. Com a Turma A, o teste foi aplicado no 3º horário na aula de educação física, em
que o professor gentilmente cedeu a aula. Com ambas as turmas, assim como no pré-teste, foi
necessário que os alunos respondessem às questões em uma folha de caderno, colocando o
59
nome, a data e a turma. O professor leu as questões com os alunos, inclusive as do
questionário e reescreveu a questão 4 no quadro.
Quanto ao comportamento dos alunos, na Turma A, os alunos mantiveram mais
disciplina, mesmo porque o professor que cedeu a aula ficou na sala. Porém, na Turma B, os
alunos não mudaram o comportamento, continuaram conversando durante o teste e tentando
copiar a resposta dos outros. Foi necessário chamar a supervisora para que os alunos tivessem
mais disciplina.
Figura 14: Fotografia da aplicação do pós-teste e do questionário
Fonte: próprio autor.
5.2 Análise dos Dados Coletados da Proposta de Intervenção
5.2.1 Resultados do Pré-Teste e Pós-Teste
Como explicado na seção 4.2.1, o teste foi composto por 8 questões, sendo as 4
primeiras com a função de avaliar o pensamento computacional, utilizando questões na área
da matemática, e as 4 últimas com a função de avaliar o aprendizado dos conceitos de
programação. A seguir, serão analisados os dados referentes ao teste de avaliação das quatro
habilidades fundamentais do pensamento computacional e, posteriormente, serão
demonstrados os dados referentes ao teste de programação realizado com as turmas A e B e
seus respectivos grupos de intervenção e de controle.
5.2.1.1 Resultados do Teste das Habilidades Pilares do Pensamento Computacional
Os gráficos que serão apresentados nessa seção demonstram os resultados apurados
no pré-teste e pós-teste da avaliação das quatro habilidades pilares do pensamento
60
computacional (PC). Porém, como o experimento foi aplicado em turmas distintas, os dados
apurados foram colocados em gráficos separados. Assim, no Gráfico 1 pode ser conferido o
desempenho da turma A e, no Gráfico 2, o desempenho da turma B. As análises e
comentários a respeito de cada um deles serão feitas logo após sua apresentação.
Gráfico 1 – Comparação dos Resultados do Pré-teste e Pós-teste das habilidades do PC da Turma A
Fonte: próprio autor.
Com base nos resultados do pré-teste, percebe-se que, antes da aplicação da
proposta de intervenção, os alunos da turma A já apresentam algumas das quatro habilidades
pilares previamente desenvolvidas. Isso pode ser observado no caso da habilidade de
Reconhecimento de Padrões em que, tanto no grupo de intervenção quanto no grupo de
controle, os alunos tiveram 100% de acerto.
Um fato interessante que se observa entre esses dois grupos é que os alunos do
grupo de intervenção apresentam mais domínios das quatro habilidades do pensamento
computacional do que os alunos do grupo de controle. Os alunos do grupo controle, por
exemplo, não possuem as habilidades de Decomposição e Algoritmo.
50,0%
100,0%
50,0%
12,5%
0,0%
100,0%
60,0%
0,0%
75,0%
100,0% 100,0%
50,0%
20,0%
90,0% 70,0%
0,00% 0%
10%20%30%40%50%60%70%80%90%
100%
Deco
mp
osição
Reco
nh
ecimen
to d
e P
adrõ
es
Ab
stração
Algo
ritmo
Deco
mp
osição
Reco
nh
ecimen
to d
e P
adrõ
es
Ab
stração
Algo
ritmo
Grupo de Intervenção Grupo de Controle
Turma A - Comparação entre Resultados do Pré-teste e Pós-teste do Pensamento Computacional
Pré-teste Pós-teste
61
Comparando os resultados do pós-teste com o do pré-teste, observa-se uma
notável mudança do percentual de acertos nas questões referentes à avaliação do pensamento
computacional. Em um primeiro momento, percebe-se uma melhora significativa no
desempenho dos alunos do grupo de intervenção após a aplicação das aulas desplugadas com
a música. Nota-se, nesse grupo, que habilidades como a Abstração, com 50% de acertos
inicial, foi para 100% no total final. A habilidade de Algoritmo também apresentou uma
melhora de 37,5%, indo de 12,5% de acertos iniciais para 50% no total final, a habilidade de
decomposição também aponta uma melhora de 25% indo para 75% total final. Já a habilidade
de reconhecimento de padrões, que os alunos já possuíam, mantém-se intacta em 100% de
acertos.
Em um segundo momento, é possível perceber que os alunos do grupo controle,
ao serem submetidos às mesmas atividades aplicadas aos alunos do grupo de intervenção,
também apresentaram um aumento do nível de acertos na avaliação, porém para o caso
apenas das habilidades de Decomposição (aumento de 20% de acertos) e Abstração (aumento
de 10% de acertos). Ainda é interessante observar que este grupo, no pré-teste, obteve 100%
de acertos na avaliação da habilidade de reconhecimento de padrões, mas no pós-teste teve
uma queda de 10% no rendimento, indo de 100% para 90% de acertos no total. Já no caso da
habilidade de Algoritmo, essa se mantém inalterada com 0% de acertos tanto no pré-teste
quanto no pós-teste. A seguir, vejamos como foi o resultados apresentado pela turma B.
62
Gráfico 2 - Comparação dos Resultados do Pré-teste e Pós-teste das habilidades do PC da Turma B
Fonte: próprio autor.
Assim como na turma A, os alunos da turma B também apresentam algumas das
habilidades dos quatro pilares do pensamento computacional previamente desenvolvidas,
conforme mostra os resultados do pré-teste. Dentre elas, os alunos do grupo de intervenção
não apresentam a habilidade de Decomposição, mas apresentam domínio das demais
habilidades (Reconhecimento de Padrões, Abstração e Algoritmo), enquanto o grupo de
controle não apresenta as habilidades de Abstração e Algoritmo, mas apresenta habilidades de
Decomposição e Reconhecimento de Padrões. Outro fator semelhante à turma A é que os
alunos do grupo de intervenção aparentemente apresentam maior domínio de habilidades do
pensamento computacional em relação aos alunos do grupo de controle. Percebe-se também
que o percentual inicial de tais habilidades nos alunos do grupo de intervenção da Turma B é
inferior ao do grupo de intervenção da Turma A. Isso parece demonstrar que os alunos da
turma A são mais aplicados do que os alunos da turma B.
0,00%
33,33% 33,33% 33,33% 25,00%
50,00%
0,00% 0,00%
100,00% 100,00%
66,67%
100,00%
12,50%
100,00%
25,00% 6,25%
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%
100%D
eco
mp
osi
ção
Rec
on
hec
imen
to d
e P
adrõ
es
Ab
stra
ção
Alg
ori
tmo
Dec
om
po
siçã
o
Rec
on
hec
imen
to d
e P
adrõ
es
Ab
stra
ção
Alg
ori
tmo
Grupo de Intervenção Grupo de Controle
Turma B - Comparação entre Resultados do Pré-teste e Pós-teste do Pensamento Computacional
Pré-teste Pós-teste
63
Comparando os resultados do pré-teste com o do pós-teste é perceptível uma
variação do percentual de acertos nas questões referentes à avaliação do pensamento
computacional. Nota-se, novamente, que após aplicação das aulas desplugadas com a música,
os alunos do grupo de intervenção apresentaram uma melhora de desempenho na avaliação
final. Percebe-se, nesse grupo, que os alunos tinham 0% de acertos iniciais nas questões
referentes à habilidade de Decomposição, porém, após as aulas de intervenção, eles tiveram
100% de acertos. Um crescimento de 100%. Houve também uma melhora significativa nas
habilidades de Reconhecimento de Padrões e Algoritmo. Ambas com 33,33% de acertos no
pré-teste, e 66,67% de acertos para a habilidade de Abstração e 100% de acertos para a
habilidade de Reconhecimento de Padrão no pós-teste. Por fim, a habilidade de Abstração,
com 33,33% de acertos no pré-teste, foi para 66,67% de acertos no pós-teste, tendo uma
melhora de 33,34%.
Além disso, também é notável que Grupo de Controle apresentou aumento do
nível de acertos na avaliação do pensamento computacional para as habilidades de
Reconhecimento de Padrões (melhora de 50% de acertos, indo para 100% de acertos no pós-
teste), Abstração (com 0% de acertos no pré-teste, teve 25% de acertos no pós-teste) e
Algoritmo (essa habilidade era ausente no pré-teste e teve uma melhora, indo para 6,25% de
acertos no pós-teste). A habilidade de Decomposição foi a habilidade que demonstrou queda
de 12,5%, variando de 25% acertos no pré-teste e indo 12,5% de acertos no pós-teste.
Após essa análise, podemos observar uma variação considerável em ambos os grupos
de intervenção das turmas A e B, levando-nos a concluir que o grupo de intervenção da turma
B parece possuir os alunos com mais dificuldade. Porém, nota-se também que esse grupo
(grupo de intervenção da turma B) teve um aumento significativo no desenvolvimento das
quatro habilidades fundamentais do pensamento computacional. Conforme pode ser
observado no Gráfico 3, esse grupo, de modo geral, apresentou um percentual de 25% de
acertos no pré-teste e após as aulas atingiu 91,78% de acertos no pós-teste, tendo um ganho de
cerca de 66%. Já o grupo de intervenção da turma A tinha, inicialmente, 53,13% de acertos e
depois alcançou 81,25% total de acertos no pós-teste, tendo um ganho de cerca de 28%.
64
Gráfico 3 - Comparação dos Grupos de Intervenção das Turma A e B
Fonte: próprio autor.
Após a análise dos dados apresentados nos gráficos 1, 2 e 3, podemos afirmar que a
turma A possui alunos mais preparados do que a turma B. Entretanto, as aulas de intervenção
se mostraram eficazes em ambas as turmas, onde se pode observar nitidamente uma melhora
significativa do rendimento dos alunos do grupo de intervenção na execução do pós-teste.
Mesmo observando também uma melhora no desempenho dos alunos do grupo
controle, podemos afirmar que essa melhora não foi tão significativa. Enquanto o grupo de
intervenção das turmas A e B tiveram respectivamente um ganho médio de 84% e 66%, o
grupo controle das turmas A e B tiveram 5% e 17%. Um fato qualitativo que corrobora com
tal suposição é a ausência da habilidade de algoritmo no grupo controle da turma A durante o
pré-teste e a permanência desse estado (ausência) no pós-teste. Tal habilidade não é algo
trivial de se desenvolver nos alunos.
A análise dos dados, também nos gera a reflexão sobre os fatores influenciadores na
variação do desempenho do Grupo de Controle, levantando indagações sobre o porquê ou
quais foram as ações exteriores que levaram à melhora ou queda do desenvolvimento das
quatro habilidades pilares do pensamento computacional dos alunos que não passaram pelas
aulas de intervenção. Sobre essa questão, podemos tentar respondê-la tomando como base os
relatos feitos no diário de bordo. Nesse caso, houve vários relatos de caso de indisciplina dos
alunos do grupo controle, chegando às situações em que os alunos, ao fazerem os testes,
estavam copiando as respostas uns dos outros. Talvez esse fato demonstre que o bom
53,13%
81,25%
28,13%
25,00%
91,67%
66,67%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Pré-teste
Pós-teste
Percentual de melhora do PC
Comparação entre Grupos de Intervenção das Turmas A e B
Turma B Turma A
65
desempenho apresentado por eles ocorreu em função dessa atitude tomada. Além de
demonstrar também total falta de interesse e comprometimento com o que estava sendo
passado.
De todo modo, percebeu-se que a proposta de intervenção com música provocou
variações positivas no pensamento computacional dos alunos. Esse fato nos leva a crer que a
música pode sim ser utilizada como recurso pedagógico para auxiliar e/ou propiciar o
desenvolvimento das quatro habilidades pilares do pensamento computacional com os alunos
do ensino fundamental.
5.2.1.2 Resultados do Teste dos Conceitos e Estruturas de Programação
Para compor esses resultados dessa seção, que mede conhecimento dos alunos em
relação aos conceitos de programação, optou-se por unir os dados obtidos a partir dos grupos
de intervenção de controle das turmas A e B. Sendo assim, tomou-se como base as quatro
últimas questões do teste, em que cada questão valeu 1 ponto, com total de 4 pontos e média
de 2,4 pontos. A seguir será demonstrado o resultado obtido no pré-teste e no pós-teste
(Gráfico 4).
Gráfico 4 – Comparação do Pré-teste e Pós-testes na avaliação de conhecimentos da programação
Fonte: próprio autor
Através do Gráfico 4, percebe-se no pré-teste que ambos os grupos (Intervenção e
Controle) apresentaram média de acerto abaixo de 2,4 pontos. Já no pós-teste, observa-se uma
melhora em ambos os grupos. Nesse caso, o Grupo de Intervenção, que passou pelas aulas
com a música, obteve nota média de 3,88, aproximando da nota total dos 4 pontos. Por outro
2,21
3,88
1,67
0,44
1,74
1,30
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
Pré-teste Programação (pts) Pós-teste Programação (pts) Melhora obtida (pts)
Resultado Pré-teste e Pós-teste de Programação (méida de pontos)
Grupo de Intervenção Grupo de Controle
66
lado, o Grupo de Controle, que não recebeu aulas de intervenção teve média final de 1,74
pontos. Dessa forma, por meio desses dados, pode-se acreditar que os alunos do Grupo de
Intervenção adquiriram conhecimento de conceitos da programação através da proposta de
intervenção, com as atividades desplugadas com a música. Também, indaga-se a razão de
certa variação do rendimento das notas no Grupo de Controle, em que não houve intervenção
sequer de ensino da programação. Mas continuamos acreditando que esse fato repetiu em
função das mesmas razões apontadas anteriormente.
Por meio da análise dos dados coletados sobre a proposta de intervenção aplicada,
nota-se estatisticamente que, mais uma vez, a música cumpre tanto o objetivo de auxiliar o
desenvolvimento das quatro habilidades do pensamento computacional, quanto o objetivo de
auxiliar no ensino e aprendizagem de conceitos da programação.
5.2.1.3 Reflexão Crítica ao Método de Avaliação (o Teste)
Apesar dos resultados encontrados mostrarem que existe um forte contribuição da
música na aprendizagem dos alunos e desenvolvimento do pensamento computacional,
devemos levar em consideração que as conclusões possuem algumas limitações, tais como:
No processo da coleta de dados fatores, como as tentativas dos os alunos em
copiar resposta um dos outros – ação popularmente conhecida como “cola” –
ou os casos nos quais o aluno que nem tentou se esforçar ao marcar as
alternativas e as marcou de maneira aleatória – ação popularmente conhecida
como “chute”, comprometeram a confiabilidade dos dados;
Ambiguidade apresentada em algumas questões pode ter comprometido o
entendimento do aluno e consequentemente o seu acerto nas questões tanto
referente ao pensamento computacional quanto aos conceitos de
programação.
No entanto, tal instrumento é uma sugestão inicial, como tentativa de avaliar o
desenvolvimento das quatro habilidades fundamentais do pensamento computacional dos
alunos do 9º ano após a aplicação de atividades desplugadas com a música. Além disso, os
resultados apurados levam o autor a acreditar que essa é uma área de pesquisa interessante a
se trilhar, desde que feitas as devidas adaptações dos métodos utilizados, e que há, sim,
correlação entre a computação e a música, de tal modo que essa última pode atuar como
facilitadora do processo de aprendizagem da primeira.
5.2.2 O Questionário
O questionário teve como alvo principal verificar a visão dos alunos sobre o projeto.
Dessa forma, apenas os dados da categoria B do questionário serão analisados (vide Tabela 6
67
da seção 4.2.2), pois tem como objetivo extrair-se a opinião do aluno sobre sua motivação
durante as aulas com as atividades desplugadas com a música. Portanto, nas perguntas sobre o
projeto, presente na segunda folha do questionário, os resultados obtidos de ambos os grupos
de intervenção das turmas A e B, foram:
Na pergunta para saber se os alunos gostaram das aulas do projeto, foi obtido
100% de resposta positivas (ver Gráfico 5);
Gráfico 5 – “Você gostou do projeto?”
Fonte: próprio autor.
Na pergunta para saber como foi o interesse/motivação do aluno durante o
curso, obteve-se 100% de resposta positiva, em que os alunos se
consideraram felizes, animados e interessados durante as aulas (ver Gráfico
6);
Gráfico 6 – “Como você se sentiu durante o projeto”
Fonte: próprio autor.
0
1
2
3
4
5
6
7
a) sim b) não
0
1
2
3
4
5
6
7
a) Feliz, animado(a) einteressado(a)
b) Normal, nemmuito e nem pouco
interessado(a)
c) Triste,desanimado(a) edesinteressado(a)
68
Na pergunta para saber qual a visão do aluno sobre a importância do
pensamento computacional no seu cotidiano, obteve-se 100% de resposta
positivas (ver Gráfico 7);
Gráfico 7– “você acredita que o pensamento computacional é uma habilidade importante para o seu dia-a-dia?
Fonte: próprio autor.
Na pergunta para saber se o aluno tem interesse em aprender mais sobre a
computação e/ou a música, obteve-se 100% de resposta positiva no interesse
em aprender mais sobre ambas as áreas;
Gráfico 12 – “Depois desse projeto, você tem interesse em aprender mais sobre a computação e/ou a música?”
Fonte: próprio autor.
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1
2
3
4
5
6
7
a) sim b) não
0
1
2
3
4
5
6
7
a) sim, tenhointeresse em
aprender maissobre as duas
áreas
b) sim, tenhointeresse em
aprender maissobre a
computação, masnão sobre a
música;
c) sim, tenhointeresse em
aprender maissobre a música,mas não sobre a
computação;
d) não, nãotenho interessem aprnedermais sobre
nenhuma dasáreas;
69
Na pergunta: “Nos fale sobre o que mais ou menos te motivou a participar do
projeto”, obteve-se as seguintes respostas:
o "Me interessei pela apresentação do projeto pelo professor Victor
(...)."
o "O que me motivou foi a música. Minha sugestão é que poderia ter
mais aulas."
o "Eu gostei muito de aprender mais sobre a computação, sobre os
códigos binários, a programar uma música e não tenho nenhuma
crítica negativa."
Através do instrumento qualitativo (o questionário), pode-se analisar que os alunos se
mantiveram totalmente motivados durante a realização das aulas do projeto. Também se
percebe que após as atividades desplugadas com a música, o aluno foi capaz de refletir sobre
a importância e aplicação do pensamento computacional no seu dia-a-dia e,
consequentemente, também demonstrou interesse em aprender mais tanto sobre a
computação, quanto sobre a música. E por fim, obteve-se a satisfação geral dos alunos com as
aulas do projeto ao ponto de perceber, em suas sugestões, o desejo por parte deles de que
houvesse mais aulas. Por meio de tais dados, comprova-se qualitativamente a eficiência da
música como recurso didático lúdico e motivador para o processo de ensino e aprendizagem
de conceitos da computação e, consequentemente, o desenvolvimento do pensamento
computacional.
70
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os computadores, na visão de Seymour Papert, são a ferramenta fundamental para
causar a ruptura do modelo de ensino “bancário” apontado por Freire – aquele em que o
conhecimento é depositado no aluno, assim como o dinheiro é depositado em um banco, para
ser retirado mais tarde – que ainda é tão forte na escola da sociedade atual. Por meio da
computação, o aluno adquire o conhecimento não só para guardá-lo, mas sim para usá-lo
(CAMACHO, 2010). Segundo Papert, o computador é um recurso que permite ao aluno
exercer sua criatividade, permitindo-o criar ou desenvolver um projeto (um aplicativo ou um
jogo) e, dessa forma, adquirir conhecimento, pois para o autor, “entender é inventar”
(CAMACHO, 2010). Nas visões de Blikstein (2008), essa ação de ensinar ao aluno a ver o
computador como fonte de construção de conhecimento está associada ao desenvolvimento
do pensamento computacional. Segundo Wing (2006), o pensamento computacional é uma
habilidade fundamental para resolução de problemas, não útil somente para o campo ciência
da computação, mas também, para qualquer área de nossas vidas e, que, portanto, deve ser
inserida, o mais cedo possível, na formação das habilidades cognitivas da criança, assim como
acontece com a leitura, escrita e aritmética.
A implantação do Pensamento Computacional já é uma realidade no currículo das
escolas de países como a Austrália, Coreia do Sul, Escócia, Estônia, França, Finlândia e
Reino Unido e são rigorosamente implantadas e abrangem todas as modalidades de ensino.
Porém, esse não é o mesmo cenário no Brasil, pois além da área não ser valorizada como
componente curricular obrigatório, as escolas públicas do país não têm condições e estruturas
socioeconômicas suficientes para promover laboratórios de informática, rede de internet e
demais estruturas necessárias para a inserção de cursos de computação que atendam
igualitariamente uma ampla gama de alunos. Portanto, partindo de tal cenário, Brackmann
(2017) nos indica que atividades desplugadas são alternativas práticas, lúdicas e motivadoras,
aconselhadas para que o ensino de conceitos da computação seja expandido para todas as
escolas públicas brasileiras.
Segundo Paulo Freire (1996), é muito importante que o professor saiba aproveitar
recursos acessíveis e interligados à vida e a experiência cotidiana do aluno para promover
uma melhor relação prática entre o saber que almeja ser passado. A música, portanto, segundo
Moreira et al (2014) é esse agente que pode facilmente ser encontrado no cotidiano dos
alunos e, portanto, deve ser explorada e utilizada pelos professores na sala de aula. Tal fator,
71
assim, encoraja a utilização da aplicação da música no ensino de conceitos computacionais,
pois ela tem potencial para promover uma aprendizagem divertida, prática e motivadora de
conteúdos abstratos. Além disso, a música se encaixa na linha do construcionismo de Papert
(PAPERT apud CAMACHO; FINO, 2010), porque no processo da composição de uma
música, o aluno também adquire conhecimento e, inconscientemente, um músico, no processo
de criar, estruturar e escrever uma música, passa pelos mesmos processos cognitivos que são
envolvidos na construção de um algoritmo na programação e que compõe o pensamento
computacional. E, como visto por meio de Brackmann (2017), as competências necessárias
para desenvolver o pensamento computacional não precisam necessariamente de aquisição de
conhecimentos da computação, mas também pode ocorrer por meio de outros fatores
externos, a música nesse caso, então, encaixa-se nessas competências alternativas que podem
contribuir para o desenvolvimento do pensamento computacional.
Portanto, esta pesquisa propôs-se a desenvolver atividades desplugadas com a
música para auxiliar no desenvolvimento das habilidades pilares do pensamento
computacional que se dividem em Decomposição, Reconhecimento de padrão, Abstração e
Algoritmo, com a finalidade também de ensinar conceitos de programação para, então,
motivar os alunos a aprenderem mais sobre a ciência da computação.
Após a aplicação e avaliação das atividades desplugadas com a música, observou-se
por meio dos relatórios de bordo que as atividade foram bem aceitas pelos alunos
possibilitando, dessa forma, a aprendizagem de forma cooperativa entre os alunos e,
comprovando a teoria de Vygotsky (1896-1934) das interações sociais entre indivíduos como
forma eficiente de construção de conhecimento. Durante o processo do ensino com a música,
os alunos se divertiram, ajudaram-se e juntos construíram conhecimento, o que transformou o
ambiente da sala de aula em um lugar de lazer e prazer.
Na coleta de dados, através do instrumento quantitativo, que foi o mesmo aplicado
antes e depois da realização das aulas de intervenção. Observou-se, em um primeiro
momento, que houve uma variação significativa no rendimento dos alunos dos grupos de
intervenção nas questões referentes à avaliação das quatro habilidades fundamentais do
pensamento computacional. Já em um segundo momento, percebeu-se que, nas questões
referentes a conceitos de programação, após as aulas de intervenção, houve uma mudança
notável no rendimento das notas dos alunos do grupo de intervenção das turmas A e B. Então,
após análise dos dados coletados sobre a aplicação das atividades com a música, comprova-se
estatisticamente que a música cumpre tanto o objetivo de auxiliar o desenvolvimento das
72
quatro habilidades pilares do pensamento computacional, quanto o objetivo de auxiliar no
ensino e aprendizagem de conceitos da programação. Porém, é necessário ter a consciência de
que tais dados não podem ser tidos como totalmente conclusivos, pois houve fatores externos
durante o processo de coleta que podem ter influenciado na análise final dos dados.
Por meio do questionário (instrumento qualitativo), é possível perceber que os alunos
mantiveram-se motivados durante todo o processo da realização das aulas do projeto. Com as
atividades desplugadas com a música, o aluno foi capaz de refletir sobre a importância e
aplicação do pensamento computacional no seu dia-a-dia e, consequentemente, também
demonstrou interesse em aprender mais tanto sobre a computação quanto sobre a música.
Partindo desses dados, argumenta-se em prol da utilização da música como recurso didático
lúdico, complementar e motivador do processo de ensino e aprendizagem de conceitos da
computação.
Enfim, em um âmbito geral, percebe-se que a música é um recurso pedagógico que
pode ser acessível sem a necessidade do computador (desplugada) e que apresenta forte
tendência para auxiliar no desenvolvimento das quatro habilidades fundamentais do
pensamento computacional, podendo ser uma alternativa a ser utilizada em escolas de
infraestruturas precárias onde não há laboratório de informática ou outros recursos
tecnológicos. Em outras palavras, pode-se dizer que a música tem potencial para desenvolver
habilidades de resolução de problemas e que, portanto, deve ser mais entendida e explorada a
fim de trazer mais benefícios para a educação brasileira.
6.1 Propostas futuras
Sobre as proposta futuras a este projeto, visa-se:
1. Desenvolver mais atividades desplugadas com a música, aplicar em um período
maior de tempo para obter dados mais consistentes.
2. Refazer o instrumento avaliativo das quatro habilidades fundamentais do
pensamento computacional desenvolvidas com auxílio da música e testá-lo.
3. Aplicar os mesmos métodos em alunos do Ensino Médio a fim de verificar se os
resultados apurados tendem a ocorrer em função da idade.
4. Realizar protótipos de softwares com base nas atividades realizadas com a
finalidade de explorar a utilização da música para ensino de conceitos de estrutura
de algoritmo no computador.
73
REFERÊNCIAS
BERTONCELLO, L; SANTOS, M. R. Música aplicada ao ensino de informática em ensino
profissionalizante. Iniciação Científica CESUMAR, v. 4, n. 2, p. 131-142, dez. 2002.
Disponível em: < http://periodicos.unicesumar.edu.br/index.php/iccesumar/article/view/62/38
>. Acesso em: 18 jan. 2019. Constrói
BLIKSTEIN, P. O pensamento computacional e a reinvenção do computador na
educação. 22 dez. 2008. Disponível em:
<http://www.blikstein.com/paulo/documents/online/ol_pensamento_computacional.html>.
Acesso em: 18 jan. 2019.
BRACKMANN, C. P. Desenvolvimento do pensamento computacional através de
atividades desplugadas na educação básica. 2017. 226 f. Tese (Doutorado em Informática
na Educação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Centro de Estudos
Interdisciplinares em Novas Tecnologias na Educação, Programa de Pós-graduação em
Informática na Educação, Porto Alegre, BRRS, 2017.
BNCC. Base Nacional Comum Curricular – Educação é a Base. 2018. Disponível em:
<http://basenacionalcomum.mec.gov.br/a-base>. Acesso em: 20 jan. 2019.
CAMACHO, R. C. S.; FINO, C. Síntese Crítica ao Livro de Seymour Papert “A Máquina das
Crianças: Repensando a Escola na Era da Informática”. Trabalho acadêmico. Universidade
da Madeira, 2010.
CAVALCANTI, I. B. S. A Cantiga como instrumento facilitador no processo de ensino
aprendizagem de crianças de 3 a 6 anos em aulas de natação infantil. 2016. 39 f. Trabalho
de Conclusão de Curso (Licenciatura em Educação Física) - Departamento de Educação
Física. Centro de Ciências da Saúde. Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal,
2016.
DINIZ, L N. Música na educação infantil: um survey com professoras da rede municipal
de ensino de Porto Alegre - RS. 2005. 115 f. Dissertação (Mestrado em Música) - Curso de
Música, Artes, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2005.
DUNICAN, E. Making the analogy: Alternative delivery techniques for first year
programming courses. 2002. Disponível em:
<http://eprints.teachingandlearning.ie/3991/1/Dunican%202002.pdf>. Acesso em: 18 jan.
2019.
74
FINO, Carlos Manuel Nogueira. Vygotsky e a Zona de Desenvolvimento Proximal (ZDP):
três implicações pedagógicas. Revista Portuguesa de educação, v. 14, p. 273-291, 2001.
Disponível em: < https://digituma.uma.pt/bitstream/10400.13/799/1/Fino%207.pdf >. Acesso
em: 18 jan. 2019.
FREIRE, P. Pedagogia da autonomia: saberes necessários à prática docente. São Paulo:
Paz e Terra, p. 25, 1996.
GARLET, D.; BIGOLIN, N. M.; SILVEIRA, S. R. Uma proposta para o ensino de
programação de computadores na educação básica. Departamento de Tecnologia da
Informação, Universidade Federal de Santa Maria, RS, 2016. Disponível em:
<http://w3.ufsm.br/frederico/images/DanielaGarlet.pdf>. Acesso em: 18 jan. 2019.
GODOI, L R. A importância da música na Educação Infantil. Trabalho de Conclusão de
Curso (Graduação em Pedagogia). Universidade Estadual de Londrina. Londrina, 2011.
HUMMES, J. M. Por que é importante o ensino de música? Considerações sobre as funções
da música na sociedade e na escola. Revista da ABEM, v. 12, n. 11, 2014. Disponível em:
<http://www.abemeducacaomusical.com.br/revistas/revistaabem/index.php/revistaabem/articl
e/view/343>. Acesso em: 18 jan. 2019.
JÚNIOR, J. C. R. P.; RAPKIEWICZ, C. E. O processo de ensino-aprendizagem de
fundamentos de Programação: uma visão crítica da pesquisa no Brasil. In: Anais do XII
Workshop sobre Educação em Computação (SBC). 2004.
MEC. Anuário Brasileiro da Educação Básica - Todos pela Educação. 29 Agosto 2018.
Editora Moderna. Disponível em: <https://www.todospelaeducacao.org.br/conteudo/anuario-
brasileiro-da-educacao-basica-2018-disponivel-download />. Acesso em: 18 jan. 2019.
MOREIRA, A. C., SANTOS, H.; COELHO, I. S. A música na sala de aula - A música como
recurso didático. Unisanta Humanitas, v. 3, n. 1, p. 41-61, 2014. Disponível em:
<http://periodicos.unisanta.br/index.php/hum/article/view/273/274>. Acesso em: 18 jan.
2019.
NUNES, R. M. Relação entre Matemática e Música: uma proposta para o ensino de
frações equivalentes e proporções no sétimo ano. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso
(Licenciatura em Matemática) – Unilasalle, Centro Universitário La Salle. Pró-reitoria
Acadêmica, Canoas, 2012.
ORTEGA, B. Programación y pensamiento computacional. 12 jun. 2015. Disponível em:
<http://diwo.bq.com/programacion-y-pensamiento-computacional/>. Acesso em: 18 jan.
2019.
75
OSTERMANN, F; CAVALCANTI, C. J. H. Teorias de aprendizagem. Universidade
Federal do Rio Grande do Sul–Instituto de Física, 2010. Disponível em: <http://files.pibid-
unibr-sao-vicente.webnode.com/200000051-
0d0a70e086/Teorias%20de%20aprendizagem.pdf>. Acesso em 19 jan. 2019.
PEROZIN, L. Quais são as principais redes de escolas de programação do país, como
surgiram e como crescem. 19 mar. 2018. Disponível em: <https://projetodraft.com/quais-
sao-as-principais-redes-de-escolas-de-programacao-do-pais-como-surgiram-e-como-
crescem/>. Acesso em: 18 jan. 2019.
RODRIGUES, A. M. Domótica: controle e monitoramento dos equipamentos com
utilização do Arduino e Tablets. 2016. 41f. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de
Automação e Controle) – Universidade Federal de Ouro Preto. Escola de Minas. Colegiado
do Curso de Engenharia de Controle e Automação e Técnicas fundamentais, Ouro Preto,
2016.
SANTOS, V. C; MOREIRA, H. R.; SALES, R. D. Desenvolvimento de um Robô para Ensino
de Programação por Meio de Música. Anais da 8ª Jornada Ciêntifica e Tecnológica do IF
SULDEMINAS – 5ºSimpósio de Graduação.2016. Disponível em:
<https://portal.ifsuldeminas.edu.br/index.php/pesquisa-pos-graduacao-inovacao/103-anais-da-
jornada-cientifica/877-jornada-cientifica-volume-8-2016>. Acesso em: 18 jan. 2019.
SBC. Seminário internacional debate computação na educação básica. 30 ago. 2018.
Disponível em: <http://www.sbc.org.br/noticias/10-slideshow-noticias/2083-seminario-
internacional-debate-computacao-na-educacao-basica>. Acesso em: 18 jan. 2019.
SILVA, L. R. A. Pedagogia da Música: um olhar da educação infantil. 2017. 56 f.
Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Pedagogia) – Universidade Federal da
Paraíba/Centro de Educação, João Pessoa - PB, 2017.
SILVA, T. S. C.; SILVA, A. S. C.; MELO, J. C. B. Ensino de Algoritmos a Nível Médio
Utilizando Música e Robótica: Uma Abordagem Lúdica. Anais WEI - XIX Workshop sobre
Educação em Computação. Rio Grande do Norte, Brasil, 2011. Disponível em:
<https://www.dimap.ufrn.br/csbc2011/anais/eventos/contents/WEI/Wei_Secao_6_Artigo_4_S
ilva.pdf>. Acesso em: 18 jan. 2019.
SOUSA, R. V. et al. Ensinando e aprendendo conceitos sobre ciência da computação sem o
uso do computador: Computação Unplugged!!!. Jornada de Atualização em Informática na
Educação, v. 1, n. 1, 2011. Disponível em: < http://www.br-
ie.org/pub/index.php/pie/article/view/1305>. Acesso em: 19 jan. 2019.
VARELA, G. Há laboratórios de informática em 81% das escolas públicas, mas somente 59%
são usados. Época. 03-04 ago. 2017. Educação-Notícia. Disponível em:
76
<https://epoca.globo.com/educacao/noticia/2017/08/ha-laboratorios-de-informatica-em-81-
das-escolas-publicas-mas-somente-59-sao-usados.html> Acesso em: 18 jan. 2019
WING, J. M. Computational thinking. Communications of the ACM, v. 49, n. 3, p. 33-35,
2006.
WING, J. 2006. Pensamento Computacional–Um conjunto de atitudes e habilidades que
todos, não só cientistas da computação, ficaram ansiosos para aprender e usar. Tradução de
Cleverson Sebastião dos Anjos. Revista Brasileira de Ensino de Ciência e Tecnologia, v. 9,
n. 2, 2016. Disponível em: <https://revistas.utfpr.edu.br/rbect/article/view/4711>. Acesso em:
18 jan. 2019.
77
APÊNDICES
78
APÊNDICE A – INSTRUMENTO AVALIATIVO QUANTITATIVO (TESTE)
79
80
81
APÊNDICE B – INSTRUMENTO QUALITATIVO (QUESTIONÁRIO)
82
83
APÊNDICE C – ATIVIDADE DECIFRE O RITMO
84
85
APÊNDICE D – ATIVIDADE ALGO+RITMO
86
87
APÊNDICE E – ATIVIDADE FLUXO DO RITMO
![MEU BAIRRO, MINHA INFÂNCIA - blogdoleheitor.sintaxe.com.brblogdoleheitor.sintaxe.com.br/.../09/Meu-Bairro-Minha-Infância.pdf · Meu bairro, Minha infância / [texto e ilustrações]](https://img.document.onl/doc/110x75/5be86c5809d3f2bf7c8bf0fb/meu-bairro-minha-infancia-nciapdf-meu-bairro-minha-infancia-texto.jpg)
