Fraktin Kaya Anıtı

Os resultados discutidos aqui têm por objetivo levantar observações sobre a metodologia utilizada neste trabalho, pois resultados mais gerais de sua aplicação só seriam possíveis a longo prazo. Uma vez que, para se desenvolver o raciocínio lógico, o aluno precisa de uma abordagem continua de exercícios com essa finalidade, o que implica em período de tempo maior. Portanto, aqui, observa-se o impacto da metodologia em primeira instância como forma de avaliar o problema do ensino e as dificuldades encontradas pelos alunos, bem como a importância do fator motivacional pela aplicação de uma ferramenta como jogo.

Para a colheita de resultados preliminar foram utilizados dois modelos de avaliação. O primeiro, modelo quantitativo, baseado em um conjunto de três questões, foi utilizado para medir a capacidade do aluno em resolver problemas e usar os conceitos de algoritmos, bem como usar de sua capacidade de raciocinar logicamente e verificar se os conceitos ensinados foram apreendidos. O segundo, baseado em um questionário de perguntas sobre a aula, a metodologia e seu aprendizado, como forma de avaliar do ponto de vista do aluno a metodologia empregada em sala de aula e entender suas dificuldades.

Foram utilizados dois conjuntos de voluntários cada qual com 5, no primeiro foi utilizada a metodologia defendida neste trabalho e no segundo a metodologia comumente utilizada em aula, ou seja, a que não emprega os conceitos da teoria do aprendizado significativo. Ambos conjuntos possuíam alunos no perfil de ensino médio ou recém saídos deste.Com isso, foram obtidos os seguintes resultados referentes à avaliação quantitativa em que foram abordadas três questões que envolviam todos os conceitos básicos de algoritmos.

1. Metodologia deste trabalho:

• Questão 1: dos cinco alunos nenhum deles conseguiu resolver o problema. Atribui- se a isso o fato de o problema desta questão ser um problema matemático o que dificultou a resolução deste. Com isso, confirma-se um dos grandes problemas ad- vindos dos alunos do segundo grau, o baixo desempenho em matemática, fator que dificulta em muito o aprendizado de algoritmos;

• Questão 2: na questão dois, 3 alunos conseguiram resolver o problema a contento. O problema era criar um algoritmo que dado um elevador e um prédio com 7 andares, um subsolo e uma cobertura, determinasse quantos andares faltavam para chegar ao andar solicitado pelo usuário, dado que o andar corrente do elevador era o quinto. A pesar da questão ser bastante simples, houve alunos que não conseguiram abstrair do enunciado do problema os dados para criação do algoritmo;

• Questão 3: nesta questão, os alunos deviam ordenar três números em ordem decres- cente dado qualquer número disponibilizado. Três alunos conseguiram resolver este problema. Os demais não conseguiram entender como usar variáveis auxiliares e as estruturas de controle para conseguir atingir o objetivo.

Capítulo 4. Metodologia Proposta 32 2. Metodologia tradicional:

• Questão 1: um aluno conseguiu resolver esta questão. Atribui-se a isso o fato da metodologia tradicional aplicada ter sido abordada com um número extenso de ex- emplos matemáticos que podem ter facilitado o entendimento do aluno, sendo um desses o da sequência de Fibonacci. Os demais alunos não conseguiram resolver o problema, mas esboçaram algum raciocínio quanto à fórmula para calcular a se- quência;

• Questão 2: nesta questão dois alunos conseguiram resolver o problema. Os demais sentiram dificuldades em entender o enunciado e abstrair o problema para escrever o algoritmo;

• Questão 3: três alunos conseguiram resolver esta questão a contento.

Dos resultados obtidos na avaliação quantitativa, conclui-se que muitos dos alunos possuem dificuldades em abstrair os problemas e resolvê-los em forma de algoritmo. Para a primeira metodologia citada, a deste trabalho, percebeu-se que em problemas onde os dados faziam referência ao dia a dia os alunos sentiam-se mais à vontade para responder, mesmo que não conseguissem. Já na outra, alguns alunos não entendiam como abstrair a matemática por traz do problema e fazer referência a algoritmos quando estes não eram puramente matemáticos e já se tinha dado algum exemplo similar ao problema.

No referente à avaliação qualitativa foram feitas as seguintes perguntas: 1. Qual a importância que tem algoritmos para resolver problemas?

• a) Alta; • b) Baixa; • c) Média.

2. Conseguiram entender todo o conteúdo? 3. Qual foi a maior dificuldade na aula? 4. A metodologia da aula foi:

• a) Boa; • b) Razoável; • c) Ruim.

5. Entenderam que os algoritmos podem ser utilizados para abstrair problemas do dia a dia? 6. Sobre o uso de jogos para exercitar, como a ferramenta Takkou, qual sua opinião?

Capítulo 4. Metodologia Proposta 33 1. Metodologia deste trabalho:

• Os cinco alunos responderam alta;

• Quatro alunos responderam positivamente e um não;

• Dois alunos responderam: resolver o problema; um entender certos conceitos; saber o que usar para resolver os problemas; e o último entender os problemas;

• Três alunos responderam boa e dois razoável; • Todos os alunos responderam que sim;

• Os voluntários responderam “é divertido e empolga mais”. 2. Metodologia tradicional:

• Quatro alunos responderam alta e um média

• Três alunos responderam que sim, entenderam, os outros dois não

• As respostas a esta pergunta foram similar a da abordagem anterior com apenas uma particularidade, um aluno respondeu que não conseguia ver a lógica das coisas; • Dois alunos responderam boa, outros 2 razoável e um deles respondeu ruim; • Três alunos responderam que sim, e os outros dois não;

• Nesta última pergunta, aos alunos da metodologia tradicional, a abordagem foi feita da seguinte forma: o uso de jogos ou alguma ferramenta poderia ajudar a entender mais? Ao que os alunos responderam todos que sim.

De acordo com o quadro que foi exposto anteriormente viu-se que não houve um diferen- cial grande entre as duas abordagens no que concerne à dificuldade do raciocinar logicamente. Entretanto, percebeu-se que os alunos diante da metodologia deste trabalho apresentavam mais curiosidade e empolgação, pois tinham nos exemplos figuras simbólicas do seu cotidiano rela- cionadas a algoritmos. Além disso, em virtude da aplicação de uma ferramenta de jogo, estes apresentaram-se mais motivados e interessados em resolver os problemas na ferramenta. Sendo o fator motivacional um dos pontos a ser atacado por este trabalho, o resultado veio a contento. Entretanto, a questão do não conhecimento prévio do aluno identificou-se nos dois grupos como um forte fator de dificuldade para o aprendizado.

Através da abordagem dos mapas conceituais, pôde-se verificar por partes como o aluno aprendiz, a partir das instruções de aula, organizam seus conhecimentos e tentam resolver os problemas. Entretanto, por mais que estes consigam enxergar as estruturas a serem utilizadas eles sentem dificuldades em escrever o algoritmo final. A essa dificuldade está atrelado o fato do tempo e da vivência com o conteúdo de algoritmos. Problema este que só poderá ser sanado através de exercícios contínuos. Portanto, mesmo com esta dificuldade, pode-se afirmar que uso da abordagem através de mapas conceituais é válida, pois facilita ao aluno como estruturar uma solução e com o treino a transcrição para um algoritmo final tende a tornar-se automática.

Capítulo 4. Metodologia Proposta 34 Por fim, a metodologia abordada neste trabalho atendeu de forma satisfatória no que con- cerne a uma abordagem motivacional e potencialmente significativa. A forma como os con- ceitos foram abordados de acordo com a teoria de Ausubel suscitaram menos dúvidas aos alunos, haja visto que foram ministrados exemplos voltados para o cotidiano dos voluntários fazendo uso constante de símbolos que provocassem nestes a ligação ou criação de subsunçores. Porém, ainda assim, foram encontradas dificuldades relacionadas com a falta de experiência dos voluntários, por ser um assunto novo nunca visto antes. Portanto, a este problema, o problema da vivência do aluno com o conteúdo, só com o tempo o aluno consegue sanar, mas a partir do momento que o aluno é posto em situação motivadora e potencialmente significativa, este se sente mais encorajado a aprender melhor e consegue buscar relevância no conteúdo, que o fará gradativamente assimilar melhor os novos conceitos. Logo, acredita-se que a metodologia defendida aqui fez o seu papel neste conjunto de teste, mas ressalta-se que um melhor resul- tado só poderia ser verificado se a metodologia fosse aplicada no período de tempo normal de uma disciplina, sendo, dessa forma, melhor explorada pelo professor e pelos alunos. Afinal é esta uma abordagem para um curso todo, abordagem que suscita a constante relação de troca professor-aluno, dessa forma havendo um maior feedback no processo de ensino-aprendizado.

Capítulo 5

Uma Ferramenta de Apoio ao Ensino de

Algoritmos

Durante a última década viu-se um número expressivo de ferramentas propostas ao auxílio do ensino e aprendizado de algoritmos. Algumas destas ferramentas serviam com o objetivo de tornar o aprendizado mais motivador, ou mais esclarecedor. Enquanto alguns trabalhos abordam as linguagens de programação como o melhor meio de se ensinar algoritmos, outros abordam o esquadrinhamento dos conceitos para que o aluno entenda melhor os assuntos abordados. É esse, portanto, o principal objetivo de tais ferramentas, auxiliar o aprendizado do aluno, seja por meio de uma linguagem puramente desenvolvida com esse propósito ou através de uma ferramenta que explique em detalhes como um algoritmo funciona.

Este trabalho propõe uma ferramenta que em conjunto da teoria de Ausubel visa tornar o ensino-aprendizado de algoritmos mais motivador. Antes desta ferramenta ser abordada é preciso que sejam conhecidos os trabalhos correlatos que serviram de inspiração a ferramenta. Além de conhecer o cenário atual no que concerne a essa modalidade de ferramenta.

5.1 Ferramentas correlatas

Para que os trabalhos aqui levantamentos fossem melhor organizados foi estabelecida a seguinte classificação de ferramentas voltada ao ensino de algoritmos, ou que se enquadram no perfil de ferramentas que podem ser utilizadas com esse proposito.

1. Ferramenta de linguagem: são ferramentas que, como o próprio nome denota, apresen- tam o foco em uma linguagem, ou pseudo linguagem, desenvolvida para facilitar o ensino e prática de algoritmos;

• Tepequém: é uma linguagem de programação que agrega como maior característica o fato de possuir suas palavras reservadas em sua totalidade em português, preser- vando até mesmo a acentuação. A linguagem foi criada por se basear no fato de os

Capítulo 5. Uma Ferramenta de Apoio ao Ensino de Algoritmos 36 alunos que saem da educação básica terem no idioma inglês um obstáculo, preju- dicando o bom andamento do processo ensino-aprendizagem. Além destas carac- terísticas, a linguagem tepequém foi desenvolvida para ser traduzida para código Java, podendo ser codificada através da ferramenta NetBeans por meio de um plu- gin (Hinterholz Jr, 2009);

• JavaTool: ferramenta que faz uso de uma sintaxe reduzida da linguagem Java para ensinar programação e algoritmos em um ambiente interativo onde os códigos po- dem ser animados em 2D, Figura 5.1. O propósito dessa abordagem é tornar a abstração dos códigos mais visível, segundo os autores (Mota et al, 2008). Ape- sar de possuir determinadas características que a enquadram na próxima categoria de ferramentas, por fazer uso, mesmo de forma reduzida, da linguagem Java, esta ferramenta foi incluída aqui.

Figura 5.1: Ferramenta JavaTool. Fonte: Mota et al (2008).

2. Ferramenta de simulação de algoritmos: ferramentas que simulam o comportamento de algoritmos através de fluxogramas, possuindo, às vezes, editores de algoritmos com ferramenta de debugger que apresentam a execução passo a passo dos algoritmos;

• VisuAlg: aplicativo que fornece aos usuários uma ferramenta de editor para digitar, executar e depurar pseudocódigo, utilizado para resolver problemas propostos em sala de aula, Figura 5.2. Apresenta vários recursos, sendo estes: execução passo a passo, visualização do conteúdo das variáveis, exame de pilha de ativação no caso de subprogramas, contador de execuções de cada linha do programa, apresenta modo

Capítulo 5. Uma Ferramenta de Apoio ao Ensino de Algoritmos 37 visual através de uma interface gráfica e modo texto através de interface DOS para testes do usuário (Souza, 2009);

Figura 5.2: Interface gráfica da ferramenta VisuAlg. Fonte: Souza (2009).

• CIFluxProg: é uma ferramenta que se compõe de dois ambientes de desenvolvi- mento, um para confecção de fluxogramas e outro para a construção de algoritmos em portugol, junto com um compilador e um interpretador. A abordagem tomada nessa ferramenta permite que o usuário entenda mais sobre fluxo de programa, laço de controle, estruturas condicionais e repetições. Além disso, apresenta a ferramenta para teste de mesa, ou seja, um tipo de metodologia para se debugar o programa, per- correr as variáveis durante a execução e acompanhar suas modificações (Santiago, 2004).

3. Ferramenta de interação com algoritmos: nesta categoria se enquadram ferramen- tas que não apresentam como foco a interação de conceitos de algoritmos dentro dela. São aplicadas a algum atividade, como robótica por exemplo. Entretanto, apresentam no corpo da ferramenta a ideia de implementação de algoritmos, seja por codificação ou aglutinação de instruções;

• Scracth: o ambiente de programação Scracth foi desenvolvido pelo MIT e se apoia em pressupostos pedagógicos muito sólidos, baseado no construtivismo de Piaget.

Capítulo 5. Uma Ferramenta de Apoio ao Ensino de Algoritmos 38

Figura 5.3: Ambiente de edição via código no CIFluxProg. Fonte: Santiago (2004).

Figura 5.4: Ambiente de criação de algo- ritmos via fluxograma. Fonte: Santiago (2004).

A ferramenta aplica ideias do software LOGO, também proposto por Partert no MIT (Maloney et al, 2008). O scratch possui uma interface agradável e linguagem que define blocos de comandos visuais tornando a codificação mais fácil, pois os usuários não precisam escrever código, mas apenas arrastar blocos. Aos usuários é dada a possibilidade de integrar, de forma simples, recursos de som, imagem e vídeo. Estes recursos soam para os usuários como algo bastante interessante, onde eles podem criar jogos e animações gráficas diversas. Na Figura 5.5, na extrema esquerda estão os vários tipos de blocos, estes podem ser selecionados e arrastados para o espaço no centro, que representam o código, algoritmo da animação ou jogo. Na extrema direita está a cena que o algoritmo reproduz;

• Robomind: é um ambiente para programação de robôs inspirado na linguagem LOGO. Através dela é possível programar um robô que “anda”, “vê”, “pega obje- tos” e “pinta”. Esta ferramenta possibilita que o usuário teste um script, código de programação, no seu ambiente e o transfira para um robô criado com o kit da Lego (Lego Mindstorm). O grande atrativo desta ferramenta é o de trazer a interação do robô e o ambiente, que o usuário poderá tanto programar via código, quanto apenas controlá-lo via um pequeno controle remoto. Na Figura 5.6, na barra de ferramen- tas pode-se verificar o ícone do controle que possibilita que um pequeno controle apareça na tela pra controlar o robô caso o usuário não queira utilizar código. 4. Jogos aplicados ao ensino de algoritmos: são jogos que abordam de forma lúdica, direta

ou indireta, o ensino de algoritmos. No que concerne a aplicação indireta dos conceitos, algumas destes jogos fazem uso da abordagem do aprendizado tangencial.5

5_{Aquele onde algum conceito, ou conjunto de conceitos, é passado de forma sútil, não direta, gerando no} público-alvo o interesse pelos conceitos. Um exemplo do uso desse tipo de aprendizado é frequentemente encon-

Capítulo 5. Uma Ferramenta de Apoio ao Ensino de Algoritmos 39

Figura 5.5: Imagem do ambiente do Scratch. Fonte: scratch.mit.edu.

Figura 5.6: Ambiente do Robomind. Fonte: robomind.net.

• Robozzle: é um jogo disponível na web que possibilita ao usuário aprender con- ceitos de algoritmos de forma despretensiosa, como recursão, funções, entre outros, Figura 5.7. Na imagem, o menu com setas e cores e a letra F e um “X” para fechar representa as escolhas do usuário. As caixas com letras F enumeradas representam funções que seriam executadas. As setas na caixa de escolha representam a direção

Capítulo 5. Uma Ferramenta de Apoio ao Ensino de Algoritmos 40 para onde a “flecha” irá virar, as caixas de cores colorem o fundo das caixas de funções e implicam que a ação de virar, seguir ou executar determinada função só será executada na caixa com aquela cor onde a seta se encontra. Além de provocar, através dos seus puzzles, o desafio do raciocínio lógico, o jogo possui vários puzzles sendo alguns deles criados pelos próprios usuários. A partir de um dado número de desafios solucionados é dada a permissão para se criar os seus próprios desafios.

Figura 5.7: Um dos puzzles criado por usuário. Fonte: www.robozzle.com.

• Light-Bot: semelhante ao Robozzle, porém um pouco mais complexo. É também um jogo disponível na web, mas ao contrário do primeiro demonstra claramente que foi criada com a ideia de introduzir conceitos de algoritmos, o que se percebe pela tela de menu do jogo. Conforme a Figura 5.8 temos a tela de menu do Light-Bot onde pode-se ver as opções de puzzles pelo tipo de conceito de algoritmo. Na im- agem: básico, condicionais e recursão. Além de uma opção para os desafios criados pelos usuários, USER LEVELS. Já na Figura 5.9, o primeiro conjunto de quadrados com os cantos arredondados representam as opções que podem ser colocadas nas caixas abaixo, no caso nas caixas em cor cinza. Neste jogo, é um robô o objeto que recebe a interação das instruções. O objetivo do jogo é posicionar o robô em deter- minado ponto onde este deverá acender sua luz, eis de onde vem o nome do jogo.

Capítulo 5. Uma Ferramenta de Apoio ao Ensino de Algoritmos 41 Um de suas semelhanças com o robozzle é o de permitir ao usuário a formulação de puzzles, e, por sua vez, permitir que os usuários possam desafiar outros usuários.

Figura 5.8: Tela de menu do Light-Bot. Fonte: armorgames.com/play/6061/light- bot-20.

Figura 5.9: Puzzle da catego- ria básica no Light-Bot. Fonte: http://armorgames.com/play/6061/light- bot-20.

É importante ressaltar que estes foram apenas alguns exemplos de ferramentas que podem e são utilizadas com a finalidade de auxiliar o ensino de algoritmos. Se não foram listadas mais ferramentas, foi com o intuito de não tornar a leitura cansativa e redundante, haja visto que ape- nas algumas dessas ferramentas já apontam as características fundamentais de todas as outras. Com esse levantamento pode-se ter uma ideia do cenário atual referente a ferramentas aplicadas ao ensino de algoritmos. Foi inspirada em algumas das características destas ferramentas que a ferramenta Takkou, que será abordada a seguir, foi implementada.