Quando falamos em pensamento computacional, é bem provável que você pense em uma série de caracteres em uma tela, como naqueles filmes de hackers. Mas, na verdade, ele existe de forma independente das máquinas. Ou seja, você não precisa de um computador para desenvolver essa maneira de pensar.
Neste artigo, falamos sobre como as instituições de ensino podem se beneficiar desse conceito. Veremos que, para existirem as máquinas, foi necessário atualizar a lógica que a humanidade seguiu por milênios.
O que NÃO É Pensamento Computacional.
Segundo Christian Brackmann, que possui uma obra sobre o tema, o pensamento computacional NÃO deve ser confundido com o alfabetismo digital, ou seja, a familiaridade das pessoas com aparelhos eletrônicos.
Talvez você pense: ‘Em minha instituição, todos os alunos sabem mexer muito bem em computadores e celulares, então minha parte já está feita.’
Isso é ótimo! Mas não é sobre isso que falamos neste artigo. Aqui estamos falando de uma maneira de pensar.
O que é Pensamento Computacional.
É uma forma de identificar problemas e desenvolver soluções por meio da lógica, distribuído em quatro etapas:
- Decomposição.
- Reconhecimento de padrões.
- Abstração.
- Algoritmos.
Para entendê-lo, precisamos saber o contexto em que ele surgiu e, em seguida, entender cada uma dessas quatro etapas. E você verá que este conceito é mais simples do que você imagina!
Como surgiu essa maneira de pensar?
Brackmann diz que a lógica computacional é uma versão mais poderosa da lógica tradicional, desenvolvida por Aristóteles: ‘mais poderosa, concisa e prática em relação à sua versão antecessora.’
O pensamento computacional surgiu ao longo do século XX. Um artigo dos autores Papert e Solomon, escrito em 1971, já demonstrava tais ideias. Em 1980, o matemático Seymour Papert utilizou o termo ‘Pensamento Computacional’. Mas foi Jeannette Wing, professora de ciência da computação, quem popularizou o termo.
Wing definiu o termo como uma combinação do pensamento crítico com os fundamento da computação, sendo esta uma metodologia para resolver problemas. Mais tarde, em 2014, ela fez acréscimos à definição. Diz Brackmann: ‘a autora faz uma pequena alteração na definição anterior, afirmando ser os processos de pensamento envolvidos na formulação de um problema, que expressam sua solução ou soluções eficazmente, de tal forma que uma máquina ou uma pessoa possa realizar’; ainda complementa como sendo uma ‘automação da abstração’ e ‘o ato de pensar como um cientista da computação.’
Leia mais: Deep Learning: uma oportunidade única para o ensino superior.
De que forma o Pensamento Computacional resolve problemas?
Christian Brackmann frisa que essa forma de pensar está alicerçada em quatro pilares: Decomposição, Reconhecimento de padrões, Abstração e Algoritmos.
1 – Primeira etapa: decomposição.
Quando um problema surge, a primeira etapa para sua solução, segundo o pensamento computacional, é a decomposição que o divide em partes menores.
Para exemplificar, podemos pegar o caso de uma instituição que percebe uma queda em seu faturamento. Este problema pode ser dividido em: evasão de alunos, inadimplência, gestão inadequada, falta de atendimento aos alunos, entre outros que podem compor um fluxo de caixa decrescente.
2 – Segunda etapa: reconhecimento de padrões.
Após a decomposição, a segunda etapa é reconhecer padrões. Aqui serão percebidos os detalhes importantes, de modo que as informações irrelevantes para a questão serão descartadas.
É notável que a evasão, uma das partes decompostas do problema, gera uma queda no faturamento. Esse é um padrão. Talvez haja pequenas rachaduras em uma parede do pátio da instituição, mas esse problema não faz parte dos padrões que fazem um faturamento cair, portanto, é irrelevante.
3 – Terceira etapa: abstração.
Após reconhecer padrões, a terceira etapa é a abstração. Segundo Jeannette Wing, abstrações são a chave. As informações irrelevantes são descartadas e o foco é dado a uma parte específica do problema.
Não é possível consertar um carro velho tentando dar conta de tudo em simultâneo. Você deve abstrair o motor, por exemplo, e consertá-lo para, em seguida, dar atenção a outras partes do problema.
4 – Quarta etapa: algoritmos.
Após as abstrações, a quarta etapa é a criação de algoritmos. O que são algoritmos, neste caso? De acordo com Liukas, o algoritmo é ‘um conjunto de passos específicos usado para solucionar um problema’. Ou seja, é o resultado das primeiras três etapas: a resolução de um problema de forma estruturada.
Leia mais: Cultura Maker: como impacta o ensino superior?
Como esse método é utilizado no ensino?
Vimos que o pensamento computacional é mais que apenas computadores e softwares. É uma maneira de pensar que se aplica às mais diversas áreas do conhecimento. Ou seja, é a perfeita interseção entre a tecnologia e a educação, de modo que ambas se encontram, conversam e chegam a uma metodologia para resolver problemas.
Jeannette Wing disse: ‘O pensamento computacional é uma habilidade fundamental para todos, não apenas para cientistas da computação. Além de aprender a ler, escrever e calcular, deveríamos adicionar pensamento computacional na capacidade analítica de cada criança.’
Isso foi observado na prática em 2017, quando foi realizado um estudo com crianças da educação primária em duas escolas brasileiras utilizando o pensamento computacional desplugado, ou seja, a lógica dos computadores utilizada em materiais escolares comuns. Em escolas onde não há internet ou computadores, houve uma melhoria no aprendizado e na retenção de conhecimento.
Os professores precisam acessar tais métodos de ensino e formas de pensar. E até mesmo a gestão, conforme observamos no tópico anterior, se beneficia dessa metodologia.
Garanta que cada professor e cada aluno em sua instituição conheçam a lógica computacional e aprendam a desenvolver soluções com base nela.
Gostou do conteúdo? Você trabalha de uma forma diferente na sua instituição? Conta pra gente nos comentários!