Identificando competências associadas ao aprendizado de leitura e construção de algoritmos

Carla Delgado1, , José Antonio Moreira Xexeo

2, Isabel Fernandes de Souza

1, Clevi

Elena Rapkiewicz3, José Carlos Pereira Júnior

3

1Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro – RJ

2Centro Universitário Metodista Bennett, Rio de Janeiro – RJ

3Laboratório de Engenharia de Produção – Universidade Estadual do Norte Fluminense (UENF), Campos – RJ

delgado@pobox.com, xexeo@bennett.br, isabelfs@ig.com.br,

clevi@uenf.br, zeca@uenf.br

Abstract: This article deals with the identification of the necessary subcompetences for the learning of Algorithms and Programming carried through during the experience of application of the methodology proposal in Delgado et al (2004). The methodology is briefly presented and the competences are associated to the phases where they must be developed, the main moments where these identifications occur are described, and a list of tasks used in each phase is tabulated.

Resumo: Este artigo trata da identificação de subcompetências necessárias para o aprendizado de Algoritmos e Programação realizada durante a experiência de aplicação da metodologia proposta em Delgado et al (2004). A metodologia é apresentada sucintamente, as subcompetências são associadas às fases em que devem ser desenvolvidas, são descritos os momentos principais em que essas identificações ocorrem e apresenta-se uma lista exemplificadora de tarefas utilizadas nesse processo.

1. Introdução

A Era do Conhecimento é pautada na evolução da Ciência da Computação. As novas tecnologias, ainda instáveis, convivem em estágios de maturidade heterogêneos e geram desafios na área de educação para a informática.

A formação superior de profissionais para atuação em computação preocupa o meio acadêmico. Discutem-se, entre outros assuntos, as formas de estabelecer perfis técnicos e comportamentais, as formas de construir e atualizar currículos e ementas e o desenvolvimento e a implantação de metodologias e práticas de ensino e aprendizagem adequadas a esse contexto. A presença recorrente desses temas no WEI é indicador dessas preocupações.

Atenção especial é dada ao ensino de Algoritmos e Programação. Essa matéria é pré-requisito da maioria dos perfis relacionados à área de computação e, de acordo com Haden and Mann (2003) e Porter and Calder (2004), dificulta a adaptação dos alunos iniciantes ao ambiente universitário. Segundo Chaves de Castro et al (2003), ao ter o primeiro contato com Algoritmos e Programação, os estudantes encontram um obstáculo muito grande em aplicar suas habilidades prévias, criando uma fonte de medo

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e frustração. As conseqüências diretas são reprovações sistemáticas, apatia, baixa autoestima, desistência da disciplina, culminando com o abandono do curso. Vários autores (Carvalheiro & Setzer, 1995; Ben-Ari, 1998; Rosso & Daniele, 2000; Suraweera, 2001; Chaves de Castro et al, 2003; Santos et al, 2003; Grisson et al, 2003; Hübscher and Narayanan, 2003) sugerem minimizar esses efeitos implantando, no ambiente escolar, técnicas mais adequadas para a aprendizagem desses assuntos. A análise da literatura feita por Pereira e Rapkiewicz (2004) registrou a existência de três vertentes de estudo: o uso de ferramentas computacionais, a utilização de metodologias ou a integração de ambas. Os trabalhos apresentados no Workshop de Educação para a Informática (WEI) e no Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), eventos da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), de 2001 a 2003, por exemplo, têm a seguinte distribuição: 42% tratam de ferramentas, 33% descrevem metodologias e apenas 25% integram os dois recursos.

Delgado et al (2004) também fizeram uma proposta de metodologia para o ensino de Algoritmos e Programação, enquadrada na segunda vertente. Dois experimentos de aplicação dessa metodologia foram conduzidos durante o ano de 2004 por duas equipes de docentes. O primeiro ministrou, em dois semestres consecutivos, um curso introdutório (120 horas) de Algoritmos e Programação no curso de Ciência da Computação do UNIBennett; o segundo realizou uma Oficina de Programação (30 horas) com uma turma de nível médio do Colégio Baltazar Carneiro, na cidade de Cardoso Moreira, RJ.

Esses experimentos confirmaram pelo menos duas das propostas contidas na metodologia: a essencialidade de práticas pedagógicas em que o papel discente seja o de construtor do seu próprio conhecimento; a necessidade do equilíbrio entre a ênfase nas práticas de trabalho e a discussão dos saberes formais que devem ampará-las. Os resultados constam no relatório técnico interno Delgado e Xexéo (2005) do UNIBennett e em Pereira & Rapkiewicz (2005).

Os experimentos também detectaram lacunas importantes não relacionadas a qualquer conteúdo específico de computação. A primeira refere-se ao fato da aprendizagem baseada em conteúdos não suprir todas as necessidades exigidas na matéria de algoritmos e programação. A segunda está relacionada à dimensão cognitiva. Pelo menos alguns aspectos identificados no trabalho de Duval (2003) sobre o ensino da matemática foram associados ao ensino de programação: a percepção da existência de múltiplas representações e da necessidade de conversão entre elas, e a capacidade de perceber e construir analogias. Uma terceira está relacionada à extensão de vocabulário e à capacidade de interpretação de textos.

Este artigo é fruto da análise e avaliação desses experimentos. A meta era estabelecer objetivos, requisitos e critérios de avaliação necessários para consolidar um curso de Algoritmos e Programação conduzido com essa metodologia. Entretanto, a reflexão sobre seus resultados conduziram-nos à conclusão de que a abordagem pedagógica mais adequada e indicada para o cenário exposto é o aprendizado que privilegie o trabalho por problemas e por projetos, com propostas de tarefas complexas e desafios que incitem os alunos a mobilizar seus conhecimentos e, em certa medida, completá-los. Isso pressupõe, segundo Perrenoud (2000), uma abordagem de aprendizado por competências, pedagogia ativa e cooperativa, orientada por princípios construtivistas, na qual ao professor cabe a tarefa de conceber, encaixar e regular situações de aprendizagem.

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Neste contexto, o curso de algoritmos foi repensado sobre a ótica do ensino por competência. Além da competência mais geral, estabelecida a priori, que se refere efetivamente à leitura e construção de algoritmos e programas, foi identificado um conjunto de subcompetências nela inseridas. As subcompetências são mais específicas e por isso podem ser utilizadas para estruturar o curso, as práticas didáticas e os critérios de avaliação, com o objetivo de dar flexibilidade à condução do processo de aprendizagem e permitir que o aluno compreenda e se situe mais claramente nesse processo.

Neste artigo, competência está sendo entendida como um conjunto de conhecimentos, habilidades e atitudes correlacionados que afetam parte considerável da atividade de alguém (Fleury e Fleury, 2001). Outra definição aplicável é a de Perrenoud, que conceitua competência como a faculdade de mobilizar um conjunto de recursos cognitivos (saberes, capacidades, informações etc) para solucionar com pertinência e eficácia uma série de situações (Perrenoud, 2000).

Além da presente introdução, o artigo contém outras cinco seções. A seção dois categoriza os diferentes tipos de competências, para permitir relacionar as competências identificadas. A metodologia é sucintamente descrita na seção três e as competências são apresentadas na seção 4. Na seção 5 são listadas tarefas que podem ser utilizadas para trabalhar a competência e as subcompetências propostas. Finalmente, na última seção, as conclusões.

2. Categorização das competências

Diferentes autores classificam competências em famílias ou categorias, de forma a permitir trabalhar as mesmas em grupos, de acordo com similaridades. Um conjunto de categorias foi proposto por Fleury e Fleury (2000), identificando três tipos de competências:

a. Competências de negócio: são competências relacionadas à compreensão do negócio e o meio no qual o mesmo se desenvolve, incluindo a política, o mercado, as relações com os clientes e com os concorrentes. Podem ser trabalhadas durante a graduação através de estágios, projeto final ou, de modo mais amplo, em aplicações voltadas para estudos de casos reais do mercado. Fogem do escopo deste artigo;

b. Competências técnico-profissionais: correspondem àquelas específicas para uma determinada ocupação, atividade ou operação. No caso deste artigo, portanto, referem-se ao conjunto de competências específicas que necessitam ser trabalhadas para desenvolver uma competência mais ampla: a de leitura e construção de algoritmos;

c. Competências sociais: correspondem àquelas necessárias para a interação com as pessoas. Esse grupo de competências não é específico para um tipo de negócio nem para atividades profissionais particulares. São competências necessárias, quase sempre, para toda e qualquer atuação profissional; por exemplo, a capacidade de trabalhar em equipe e de se expressar, seja oralmente ou por escrito.

Além dessas três categorias, estes autores propõem uma quarta, que agregue aquelas competências que dizem respeito às atitudes e comportamentos das pessoas, como por exemplo disciplina e perseverança. A esse grupo de competências será

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atribuído o nome de competências comportamentais. Essas competências e as sociais, por serem transversais às diferentes fases da metodologia, serão tratadas em conjunto.

As competências técnico-profissionais foram identificadas ao longo da execução de cada fase e, por este motivo, estão relacionadas com elas na seção 4. Uma descrição dos aspectos marcantes de cada fase referencia o leitor nessa introdução às competências e ampara a análise que justifica as identificações feitas.

3. A metodologia - uma descrição sucinta

A metodologia proposta em Delgado et al (2004) está organizada em três fases: a primeira trabalha a resolução dos problemas, valorizando a autonomia cognitiva. Em seguida, o professor conduz o aluno pela experiência da formalização, valorizando a concisão e a precisão da linguagem utilizada. Finalmente, o objetivo passa a ser a construção de algoritmos.

A primeira fase não trata de algoritmos ou de programação e sim de resolução de problemas de diversos domínios. O objetivo é desenvolver a autonomia na busca de soluções próprias para os problemas apresentados. Essa fase visa a capacitação do aluno, principalmente no processo de percepção e interpretação do problema e no hábito de analisar desafios de diferentes domínios. A fase culmina na auto-afirmação do aluno para ponderar e validar suas próprias soluções.

A segunda fase trabalha a familiarização com linguagens mais formais que a linguagem natural. Essa fase é dividida em duas etapas. O objetivo da primeira etapa é a formalização verbal em linguagem natural. Essa verbalização constrói, sob a intervenção dos componentes da turma, progressiva e interativamente, a formalização considerada satisfatória pelo grupo. A segunda visa a autonomia do aluno no julgamento do nível de formalização adequado para a audiência, com recursos diversos; quem propõe deve elaborar sem intervenção e deve concluir, independentemente, quando julgar que atingiu um nível adequado para o propósito estabelecido.

O ciclo de aperfeiçoamento do processo de formalização induz, progressivamente, à criação de diversas estruturas simbólicas validadas pela turma para a comunicação escrita entre os alunos. Depois de formalizar, o aluno deve focalizar o processo de solução e não mais a solução em si. A passagem da segunda para a terceira fase não é pontual e sim gradativa. Os problemas apresentados aos alunos passam a exigir soluções mais elaboradas, nas quais cada vez mais é inerente o ato de explicitar procedimentos. A linguagem melhora, as expressões das soluções refinam-se, até o ponto no qual são apresentados os conceitos de algoritmo e programa.

No decorrer desse processo, os alunos são instados à descoberta de técnicas rudimentares como divisão em casos, minimização e refinamentos. Não há pressa, nem compromisso de apresentar esses conteúdos no curso introdutório. A necessidade do aprendizado deve partir naturalmente do envolvimento consciente (não mecânico) dos alunos com suas atividades práticas.

A metodologia proposta está em seu terceiro período de experimentação, e continua evoluindo. A aceitação dos alunos é boa e os reflexos em seu desenvolvimento já se fizeram notar, tanto nos níveis de aprovação e rendimento quanto na diminuição da evasão. A postura é mais interessada e pró-ativa. A mudança parece estar no fato do andamento do curso centrar-se na evolução do aprendizado e não na exposição de unidades didáticas. O compromisso temporal com o conteúdo fragmenta a evolução e o aprendizado diminui a cada nova unidade didática porque o pré-requisito – o

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aprendizado da fase anterior - não se completou. O aluno sem vocação natural, com os conteúdos anteriores comprometidos, progride muito devagar e, ou tem um “estalo de Vieira”, ou continua na mesma. A metodologia trouxe grandes benefícios quanto à continuidade do aprendizado porque não carrega bagagem.

Fruto dessa experiência com os experimentos, a metodologia passa por um processo de realimentação na busca constante pela sua melhoria. A abordagem por competências foi adotada e julgamos ter obtido pelo menos os seguintes benefícios:

a. As competências podem ser detalhadas em subcompetências e, essas, organizadas das mais elementares às mais complexas. Essa simplificação facilita a percepção e a compreensão do aluno para superar os desafios e obter a competência mais elaborada (Irigoin e Vargas, 2001);

b. A simplificação da competência a alcançar também facilita para o discente a identificação, a avaliação e a valorização das suas possibilidades, limites e necessidades. Ele reconhece que para alcançar a aptidão é necessário o seu comprometimento pessoal com o aprendizado de coisas simples, uma de cada vez;

c. A autonomia é alcançada com mais rapidez, visto que o aluno se sente mais seguro para acompanhar o seu rendimento e amadurecimento no processo de construção de conhecimento. Isso o torna mais dinâmico, motivado na realização de práticas em sala da aula. O aluno compreende as etapas e as práticas de cada competência com mais facilidade e pode acompanhar sua própria linha de desenvolvimento conhecendo o estágio em que está, onde deve chegar e por quê;

d. Aparentemente também há uma melhoria na autoestima, uma vez que o aluno consegue comparar o seu nível de conhecimento com aquele necessário para se tornar apto. O conhecimento das subcompetências lhe dá confiança porque passa a ter, de antemão, noção do seu desempenho nas avaliações e a certeza de que o sucesso nas mesmas depende da desenvoltura com que se aplica às práticas das subcompetências trabalhadas;

e. Melhora no relacionamento interpessoal na medida em que as práticas pedagógicas promovem situações de negociação e cooperação.

4. Mapeamento das subcompetências

Durante os experimentos foram identificadas o que a posteriori constatou-se ser um conjunto de subcompetências, elementos que constituem competências de maior complexidade. Nesse caso, foram identificadas as subcompetências que alcançadas e integradas refletem a aquisição da competência de leitura e construção de algoritmos e programas. Essas subcompetências foram classificadas nas fases em que foram identificadas e podem, num processo mais maduro, marcar os limiares de transição entre elas. Deve ser observado que na passagem de uma fase para outra o nível de complexidade aumenta.

O delineamento de subcompetências apresentado neste artigo ocorreu durante o processo de ensino e aprendizagem e resultou da observação tanto das dificuldades quanto das facilidades encontradas pelos alunos. As discussões sobre as características desse conjunto de subcompetências parecem indicar que os conhecimentos, as habilidades e as atitudes desenvolvidas no processo de aprendizagem não podem ser

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observados na execução das práticas profissionais. Essas evoluem ao longo dos anos, transformando-se e passando a refletir muito mais a expertise gerada no acúmulo de experiências adquiridas no cotidiano, não deixando transparecer as subcompetências que devem e podem ser trabalhadas gradativamente em sala de aula. Durante o processo de aprendizagem evidenciam-se as distâncias entre o conhecimento prévio e o desejável, o que é dominado isoladamente e o que precisa de requisitos ou outros conhecimentos associados, o que é assimilado em uma passagem e o que deve ser gradativamente desenvolvido. A realização de práticas apoiadas em sala de aula revela todos esses aspectos, além de dificuldades pontuais.

Quando o egresso do curso de computação for para o mercado de trabalho, irá consolidar tais subcompetências técnico-profissionais e a própria competência de ler e escrever algoritmos, desenvolvida ao longo do curso de graduação, na competência profissional de resolver problemas da área de domínio na qual estiver trabalhando, integrando competências técnico-profissionais, do negócio e comportamentais.

4.1. As subcompetências técnico-profissionais

Subcompetências da Fase “Resolução de Problemas”

Nesta fase foram identificadas três subcompetências:

• Compreender as relações entre diversas estruturas abstratas e suas representações;

• Analisar e modelar situações;

• Interpretar e avaliar a solução do modelo no contexto original.

Essas subcompetências foram observadas principalmente durante a resolução dos exercícios de manipulação de linguagens natural e simbólica e de conversão entre elas. É evidente a dificuldade do aluno em extrair dados de um enunciado expresso em linguagem natural, de representar esses dados de forma simbólica e de converter representações matemáticas em gráficas e vice-versa. Aparentemente ele não percebe, muitas vezes, que um objeto pode ter várias representações e não reconhece que soluções obtidas com uma representação são válidas também para outras. As soluções que exigem formulações dinâmicas são mais difíceis de serem compreendidas, talvez porque exijam explicitar uma seqüência de procedimentos (um verdadeiro algoritmo!)

Subcompetências da Fase “Formalização”

Nesta fase foram identificadas quatro subcompetências:

• Compreender o valor descritivo das diversas formas de representação;

• Descrever processos na forma oral e escrita;

• Identificar a existência de diversos níveis de formalização (percepção das fragilidades da linguagem natural e do hermetismo das linguagens de programação);

• Mapear as relações entre diversas estruturas abstratas e suas representações de forma primária e intuitiva, mesmo antes de possuir o conhecimento formal necessário.

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A necessidade de desenvolver essas subcompetências foi percebida principalmente nas discussões realizadas durante a elaboração de soluções em conjunto, no momento em que um aluno expunha aos outros a sua solução tanto oral como por escrito no quadro negro, por exemplo. Isso ficava explicito quando o grupo tinha que decidir se a formalização já era suficiente e se a linguagem simbólica que eles mesmos tinham desenvolvido era adequada. Quanto mais se pratica, mais os alunos percebem o quanto a linguagem natural é ambígua e nebulosa. Tentar tornar a linguagem mais precisa leva ao surgimento espontâneo de estruturas um pouco mais rígidas como blocos, repetições e divisão em casos. Uma vez que essas estruturas, estabelecidas pelos próprios alunos, recaem no gosto de todos, passam a ser usadas com grande freqüência como ferramenta de otimização do processo de formalização.

Subcompetências da Fase “Construção de Algoritmos”

Nesta fase foram identificadas mais quatro subcompetências:

• Compreender procedimentos expressos em modelos computacionais;

• Dominar o funcionamento das estruturas simbólicas formais para o estabelecimento de procedimentos computacionais;

• Formular um conceito de programa contextualizado no universo de uso doméstico do PC e nos modelos computacionais vigentes;

• Avaliar o grau de similaridade entre suas formulações e as novas experiências;

• Compreender a importância histórica e funcional de modelos computacionais abstratos para a interação homem-computador.

As quatro primeiras foram identificadas durante a execução de diferentes exercícios de leitura, interpretação e execução de algoritmos e programas, alguns semelhantes a processos computacionais com os quais a maioria já teve contato, como urna eletrônica, placar de jogo, caixa automático de banco, caixa de supermercado, calculadora.

A quinta, na dificuldade dos alunos em compreender a diferença entre usar o computador como editor de programas e como executor de programas. A experiência prévia com o uso de máquinas com poder computacional se dá muito mais na condição de usuário, e assumir o papel de programador e usuário (ao testar os programas) simultaneamente gera confusão.

4.2. Competências sociais e comportamentais:

As subcompetências técnico-profissionais estão diretamente relacionadas com o conteúdo da matéria de algoritmos de programação, enquanto que as competências sociais e comportamentais estão diretamente relacionadas com os métodos, instrumentos e estratégias utilizados para desenvolver tais conteúdos. Assim, não é possível, por exemplo, desenvolver a competência de trabalhar em grupo se o enfoque da disciplina for a busca de soluções individuais para os vários problemas propostos, ainda que eventuais trabalhos em grupo sejam feitos em laboratório.

Como os instrumentos de desenvolvimento são os métodos e as estratégias, estas competências devem ser trabalhadas por todos os professores, em todas as disciplinas, com maior ou menor ênfase, de acordo com o ambiente de aprendizado. Por esse motivo, não serão abordadas em detalhe.

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A disciplina de Algoritmos e Programação, entretanto, por ser oferecida nos primeiros períodos, possibilita detectar, antecipadamente, algumas dificuldades dos alunos. A metodologia adotada e a postura do professor dentro e fora da sala de aula podem colaborar para o trabalho com algumas delas. Por exemplo, o espírito de equipe pode ser bastante incentivado durante a resolução de problemas e a discussão da solução em grupo. Esses momentos exigem pelo menos as seguintes subcompetências para que o trabalho em equipe seja bem sucedido: capacidade de negociação; capacidade de aceitar as críticas de forma construtiva, transformando-as em aprendizado; e valorização da postura pró-ativa e colaborativa. Há alunos que revelam dificuldades para ler e discutir em conjunto, procurando sempre o trabalho individual com a justificativa de ser necessário preparar-se para depois colaborar, outros têm dificuldade de expor suas deficiências ao grupo. Questões relativas à valorização do homem (no papel de usuário de software) e de ética na construção de software com objetivos claros e seguros também podem ser abordadas.

5. Subcompetências e Tarefas

Os quadros 1, 2 e 3 contêm exemplos de tarefas que são aplicadas no uso da metodologia de Delgado et al (2004).

Quadro 1. Competências e tarefas na fase Resolução de Problemas.

Competências Tarefa

Compreender as relações entre diversas estruturas abstratas e suas representações

• manipulação das linguagens natural, matemática, lógica, gráfica e das representações estáticas e dinâmicas

• conversão das linguagens natural, matemática, lógica, gráfica e das representações estáticas e dinâmicas

Analisar e modelar situações

• identificação ou estabelecimento de objetivos

• identificação de informações e procedimentos

• classificação e transformação de informações

• derivação do modelo

Interpretar e avaliar a solução do modelo no contexto original

• teste de correção

• análise de resultado

• prospecção

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Quadro 2. Competências e tarefas na fase Formalização

Competências

Tarefas

Compreender o valor descritivo das diversas formas de representação.

Descrever processos na forma oral e escrita.

Identificar a existência de diversos níveis de formalização (percepção das fragilidades da linguagem natural e do hermetismo das linguagens de programação)

Mapear as relações entre diversas estruturas abstratas e suas representações de forma primária e intuitiva, mesmo antes de possuir o conhecimento formal necessário.

• verbalização e discussão de propostas individuais de solução

• refinamentos da proposta visando maior compreensão e eliminando passagens vagas ou sujeitas a outras interpretações

• exercício do uso de recursos visuais e referências cruzadas nos refinamentos

• tradução em grupo de uma proposta de solução para linguagem mais formal, apesar de natural

• discussão de mecanismos de comunicação em linguagem escrita que possam ser assumidos como padrão para expressar mais facilmente as estruturas recorrentes das especificações formalizadas

• discussão de representação padrão e ágil para os dados manipulados nas especificações

Quadro 3. Competências e tarefas na fase Construção de Algoritmos

Competências Tarefas

Compreender procedimentos expressos em modelos computacionais

Leitura, interpretação e execução de algoritmos e programas

Dominar o funcionamento das estruturas simbólicas formais para o estabelecimento de procedimentos computacionais

• identificação de casos e subcasos do problema (divisão em casos)

• modelagem das condições de decisão para divisão em casos/subcasos

• identificação de blocos de instrução que se repetem

• construção de condição de parada condizente com o problema sendo modelado

• diferenciação entre erros sintáticos e semânticos

• compreensão de tempo de escrita, compilação e execução

• compreensão das técnicas de depuração de código

Formular um conceito de programa contextualizado no universo de uso doméstico do PC e nos modelos computacionais vigentes

• compreensão do conceito de algoritmo e programa baseado na teoria da computação e na prática prévia dos alunos com uso doméstico ou eventual, direto ou indireto do computador, como em caixa de banco, quiosque, consultório médico

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Competências Tarefas

• Avaliar o grau de similaridade entre suas formulações e novas experiências;

• interpretar soluções alternativas aos exercícios propostos

• leitura de artigos relacionados ao assunto.

Compreender a importância histórica e funcional de modelos computacionais abstratos para a interação homem-computador.

• compreensão de alguns modelos computacionais, tais como: OO, estruturado, não estruturado, modelo seqüencial de execução von Neuman

6. Considerações finais

Este artigo trata da identificação de competências para o aperfeiçoamento do aprendizado de Algoritmos e Programação. A competência mais geral, estabelecida a priori, refere-se efetivamente à leitura e construção de algoritmos e programas. Seu pleno desenvolvimento exige o estabelecimento paulatino de um conjunto de outras competências, mais simples de atingir, denominadas subcompetências. Essas, mais específicas, podem ser utilizadas para estruturar o curso, as práticas didáticas e os critérios de avaliação, com o intuito de dar flexibilidade à condução da aprendizagem e permitir que o aluno compreenda e se situe mais claramente nesse processo. Sem garantias de completude, algumas dessas subcompetências foram identificadas.

A metodologia de Delgado et al (2004), objeto do experimento que levou à identificação das subcompetências, foi revista e foi estabelecido um relacionamento entre as subcompetências, as fases da metodologia em que ocorrem e um conjunto de tarefas para trabalhar as competências em cada fase.

A adoção da abordagem por competências aperfeiçoa a metodologia de Delgado et al (2004) e traz novas contribuições para a evolução do aprendizado de Algoritmos e Programação. A ligação com o estudo da matemática proporcionou a montagem de novos exercícios com objetivos bem definidos de manipulação e conversão entre múltiplas representações. A especificação de tarefas simples e sua ordenação por grau de complexidade aumentaram a oportunidade do aluno desenvolver sua autonomia, fator crítico de sucesso no processo de aprendizagem. As competências julgadas necessárias são do seu conhecimento e as tarefas para alcançá-la estão explicitadas.

A identificação das subcompetências tornou mais claros os requisitos de cada fase, especialmente da fase de construção de algoritmos. Na metodologia clássica a condução da aprendizagem se dá por apresentação e domínio de estruturas simbólicas específicas de algum paradigma de programação. As competências identificadas, quando aplicadas na metodologia de Delgado et al (2004), permitem uma outra forma de condução do aprendizado, independente da escolha de um ou outro paradigma.

A experiência continua a ser desenvolvida no Curso de Ciência da Computação do UNIBennett com uma turma de alunos com efetivo bem maior do que as anteriores. Espera-se que novas subcompetências sejam identificadas e novas tarefas para viabilizá-las sejam especificadas.

A outra experiência, voltada para ensino médio e incluída na proposta de trabalho do Grupo de Licenciatura em Computação (GT-3) da SBC, será aplicada, não mais como atividade extraclasse, mas como atividade integrada na matriz curricular daquele nível. O mapeamento das competências desenvolvidas permitiu rever o conjunto de atividades de forma a deixá-las mais adequadas ao público alvo.

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Nos dois casos, tanto no ensino superior quanto no ensino médio, uma etapa obrigatória é a avaliação. O curso do UNIBennett já realizou algumas experiências que deverão ser relatadas em próximo artigo.

Referências

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