Pensamento Computacional, Programação e Robótica

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DIEISON PAULO RECKZIEGEL 
RICARDO NORMANDO FERREIRA DE PAULA 
VIVIANE VIANA SOFISTE DE ABREU
PENSAMENTO 
COMPUTACIONAL, 
PROGRAMAÇÃO E 
ROBÓTICA
Coordenador(a) de Conteúdo 
Grazielle Jenske
Projeto Gráfico e Capa
Arthur Cantareli Silva
Editoração
Alan Diego Hordina e Edinei Tomelin
Design Educacional
Rossana Costa Giani
 
 
Revisão Textual
Elias José Lascoski e Tatiane Schmitt Costa
Ilustração
Eduardo Aparecido Alves, Geison 
Odlevati Ferreira, Welington Vainer 
Oliveira e André Azevedo
Fotos
Shutterstock
Impresso por: 
Bibliotecária: Leila Regina do Nascimento - CRB- 9/1722.
Ficha catalográfica elaborada de acordo com os dados fornecidos pelo(a) autor(a).
Núcleo de Educação a Distância. 
PENSAMENTO COMPUTACIONAL, PROGRAMAÇÃO E ROBÓTICA / 
Dieison Paulo Reckziegel, Ricardo Normando Ferreira de Paula, Viviane Viana 
Sofiste de Abreu (orgs.). - Indaial, SC: Arqué, 2023.
328 p.
ISBN papel 978-85-459-2388-6
ISBN digital 978-85-459-2389-3
“Graduação - EaD”. 
1. Pensamento 2. Computacional 3. EaD. I. Título. 
CDD - 005.26
EXPEDIENTE
Centro Universitário Leonardo da Vinci.C397
FICHA CATALOGRÁFICA
RECURSOS DE IMERSÃO
Utilizado para temas, assuntos 
ou conceitos avançados, 
levando ao aprofundamento 
do que está sendo trabalhado 
naquele momento do texto. 
APROFUNDANDO
Professores especialistas 
e convidados, ampliando 
as discussões sobre 
os temas por meio de 
fantásticos podcasts.
PLAY NO CONHECIMENTO
Utilizado para agregar 
um conteúdo externo. 
Utilizando o QR-code 
você poderá acessar links 
de vídeos, artigos, sites, 
etc. Acrescentando muito 
aprendizado em toda a sua trajetória.
EU INDICO
Este item corresponde a uma 
proposta de reflexão que pode 
ser apresentada por meio de 
uma frase, um trecho breve ou 
uma pergunta. 
PENSANDO JUNTOS
Utilizado para desmistificar 
pontos que possam gerar 
confusão sobre o tema. Após o 
texto trazer a explicação, essa 
interlocução pode trazer pontos 
adicionais que contribuam para 
que o estudante não fique com 
dúvidas sobre o tema. 
ZOOM NO CONHECIMENTO
Uma dose extra de 
conhecimento é sempre 
bem-vinda. Aqui você terá 
indicações de filmes que 
se conectam com o tema 
do conteúdo.
INDICAÇÃO DE FILME
Uma dose extra de 
conhecimento é sempre 
bem-vinda. Aqui você terá 
indicações de livros que 
agregarão muito na sua 
vida profissional.
INDICAÇÃO DE LIVRO
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199U N I D A D E 3
USO DE CURRÍCULO QUE PROMOVE UMA VISÃO 
INTERDISCIPLINAR NA COMPUTAÇÃO 200
APLICANDO FERRAMENTAS NO-CODE: 
SCRATCH E OUTRAS FERRAMENTAS 236
COMPUTAÇÃO DESPLUGADA 280
5U N I D A D E 1
INTRODUÇÃO AO PENSAMENTO COMPUTACIONAL 6
PENSAMENTO COMPUTACIONAL E BNCC 32
FUNDAMENTOS DA ROBÓTICA E TECNOLOGIAS ROBÓTICAS 60
85U N I D A D E 2
O PENSAMENTO COMPUTACIONAL E A ROBÓTICA NA EDUCAÇÃO 86
INTRODUÇÃO EM PROGRAMAÇÃO 126
PROGRAMAÇÃO E O PENSAMENTO COMPUTACIONAL 164
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SUMÁRIO
MINHAS METAS
INTRODUÇÃO AO 
PENSAMENTO COMPUTACIONAL
T E M A D E A P R E N D I Z A G E M 1
Apresentar a definição e os conceitos fundamentais do pensamento computacional.
Discutir o reconhecimento de padrões como uma habilidade crítica que permite a identifi-
cação e tendências em conjuntos de dados complexos.
Analisar a representação de dados como uma habilidade essencial e que sejam estrutura-
dos e organizados.
Demonstrar a importância da abstração como uma habilidade central do pensamen-
to computacional.
Explorar exemplos práticos de como o pensamento computacional pode ser aplicado em 
programação, ciência de dados, robótica e inteligência artificial.
Incentivar o desenvolvimento de habilidades de pensamento crítico e resolução de problemas 
para que as pessoas possam se tornar mais eficazes em suas atividades cotidianas e profissionais.
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INICIE SUA JORNADA 
Como a Introdução ao Pensamento Computacional pode contribuir para o de-
senvolvimento de competências e habilidades essenciais para o século XXI, como 
o pensamento crítico, a criatividade, a colaboração e a resolução de problemas? 
A Introdução ao Pensamento Computacional é uma forma de estimular o 
raciocínio lógico, a criatividade, a colaboração e a resolução de problemas por 
meio de conceitos e ferramentas da computação. Essas competências são cada 
vez mais valorizadas em um mundo complexo, dinâmico e tecnológico, que exige 
dos indivíduos capacidade de adaptação, inovação e aprendizagem contínua.
Pode ser aplicada em diferentes áreas do conhecimento, não se limitando à 
Matemática ou à Informática, o pensamento computacional tem como objetivo 
fornecer meios para solução de problemas nas mais diferentes áreas do conhe-
cimento, utilizando conceitos computacionais (MESTRE, 2015). Ela pode ser 
usada para explorar fenômenos naturais, sociais e artificiais, utilizando estratégias 
como decomposição, reconhecimento de padrões, abstração e algoritmos. Essas 
estratégias permitem que os estudantes compreendam melhor os problemas, 
identifiquem soluções possíveis e as implementem de forma eficiente e criativa.
É também uma forma de promover a cultura digital, ou seja, o uso crítico, 
ético e responsável das tecnologias da informação e comunicação. Ao aprenderem 
a programar, os estudantes passam de consumidores passivos a produtores ati-
vos de conteúdo digital, desenvolvendo novas linguagens e formas de expressão. 
Além disso, a programação estimula o trabalho em equipe, a comunicação e o 
compartilhamento de ideias (SANTOS, 2021).
Portanto, a introdução ao Pensamento Computacional é uma forma de pre-
parar os estudantes para os desafios do século XXI, desenvolvendo competências 
cognitivas, socioemocionais e digitais. Ela também é uma forma de despertar o 
interesse pela ciência, pela tecnologia e pela inovação, ampliando as possibilida-
des de atuação profissional e cidadã. A Introdução ao Pensamento Computacio-
nal é, assim, uma abordagem crítica e reflexiva sobre o papel da computação na 
sociedade e no mundo. 
Porque o pensamento computacional envolve a inteligência humana e a inteli-
gência artificial, pois combina o raciocínio lógico, a criatividade e a capacidade de 
aprender com os algoritmos, as estruturas de dados e os sistemas computacionais 
que podem executar as soluções propostas. Assim, o pensamento computacional 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 1
é uma competência essencial para todos os indivíduos que desejam enfrentar 
os desafios do século XXI, pois permite desenvolver soluções inovadoras e au-
tomatizadas para problemas de diferentes domínios e escalas (SANTOS, 2021).
DESENVOLVA SEU POTENCIAL
ORIGEM DO CONCEITOS DO PENSAMENTO COMPUTACIONAL
Jeannette Marie Wing, na ocasião uma professora do Departamento de Ciência 
da Computação da Universidade Carnegie Mellon, redigiu um artigo intitulado 
“Pensamento Computacional” para a coluna Point of View da revista Commu-
nications of the ACM, em 2006. Ela afirma que “Pensamento Computacional 
envolve resolução de problemas, os sistemas de concepção e compreensão huma-
na, recorrendo aos conceitos fundamentais da ciência da computação” (WING, 
O pensamento computacional é uma técnica de resolução de 
problemas que nos ajuda a lidar com desafios complexos no 
mundo atual.
Vamos conhecer mais? Ouça o podcast disponível no QR Code 
ao lado para se apropriar mais desse conteúdo.
PLAY NO CONHECIMENTO
VAMOS RECORDAR?
Você sabe o que é pensamento computacional? É a capaci-
dade de resolver problemas usando conceitos e ferramentas 
da ciência da computação, como algoritmos, estruturas de 
dados, lógica e programação. O pensamento computacional 
além de estar intimamente relacionadoà abordagem STEAM 
(Ciência, Tecnologia, Engenharia, Artes e Matemática), pos-
sui aplicações em diversas outras áreas do conhecimento, 
promovendo a interdisciplinaridade. 
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/19301
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/19369
2006, p. 33, tradução nossa). Neste artigo, Wing argumenta que o pensamento 
computacional é uma habilidade crucial para todos os indivíduos, não apenas 
para aqueles que trabalham na área da ciência da computação. Sua abordagem 
pode ser comparada a um manifesto ou panfleto (KIRA, 2022).
Wing aborda o tópico em diversos momentos nos anos seguintes, mas sem se 
afastar muito do conteúdo do texto de 2006. Além disso, o primeiro texto é de longe o 
mais citado entre os textos que abordam o tema. Assim, escolhemos abordar o primei-
ro texto nesta análise, pois a autora não o renega posteriormente e é para ele que ou-
tros textos fazem referência. De forma geral, Wing (2006) equipara a importância do 
pensamento computacional a habilidades como leitura, escrita e aritmética, inclusive 
advogando para que faça parte das habilidades básicas de uma criança (KIRA, 2022).
No contexto da história desta nova área, Kira (2022) sinaliza que uma das pri-
meiras referências e possivelmente a mais significativa é o trabalho de Seymour 
Papert com a linguagem de programação LOGO. Em seu livro “Mindstorms: 
crianças, computadores e ideias poderosas”, publicado em 1980, e em outros ar-
tigos (PAPERT, 1991), ele mencionou o termo “Pensamento Computacional”, no 
entanto ainda não está claro se Papert estava se referindo ao mesmo conjunto de 
ideias descritas por Wing em 2006.
DEFINIÇÃO E CONCEITOS DO PENSAMENTO 
COMPUTACIONAL
Uma forma de abordar situações difíceis na atualidade é usar o pensamento com-
putacional, que é uma habilidade de encontrar soluções para problemas. Ele não 
depende apenas do uso de computadores ou da programação, mas sim da aplicação 
de conceitos e ferramentas da computação em diferentes áreas do conhecimento. 
O pensamento computacional envolve quatro etapas principais: (1) decompor um 
problema em partes menores e mais simples; (2) reconhecer padrões entre essas 
partes; (3) abstrair os elementos essenciais e ignorar os irrelevantes; e (4) criar al-
goritmos ou sequências de passos para solucionar o problema (SANTOS, 2021). 
Uma forma de entender e resolver problemas de forma eficiente e criativa é 
usar o pensamento computacional, que consiste em aplicar conceitos e técnicas 
da computação para analisar e decompor situações complexas em partes mais 
simples e gerenciáveis. 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 1
Estudante, ao avançar seus estudos, perceberá que abordaremos com mais 
profundidade o que é o pensamento computacional e quais são as etapas que 
o fundamentam.
Uma maneira de explicar o que é o pensamento computacional é dizer que ele en-
volve a habilidade de simplificar problemas complexos e criar soluções que pos-
sam ser executadas por máquinas. Para isso, é preciso usar o poder da abstração, 
que consiste em identificar os aspectos essenciais de um problema e ignorar os 
detalhes irrelevantes. Além da abstração, o pensamento computacional também 
se beneficia de várias técnicas e ferramentas que facilitam o processo de solução 
de problemas, como a decomposição, a generalização, o reconhecimento de 
padrões e o uso de algoritmos. Essas estratégias permitem que o pensamento 
computacional se aproxime da forma como os humanos pensam e raciocinam 
sobre o mundo (SANTOS, 2021).
Ao levar em conta todos os benefícios proporcionados pelos recursos com-
putacionais, é compreensível que muitas pessoas optem por utilizar máquinas 
para executar tarefas e cálculos mais complexos, visando facilitar e acelerar o 
processo, além de aplicar a automação, que não seria possível sem a utilização 
de computadores, entretanto um aspecto negativo é que todo esse poder com-
putacional se tornou uma preocupação social, visto que muitas pessoas podem 
ser substituídas pela inteligência computacional no mercado de trabalho e em 
diversas tarefas, sobretudo no segmento industrial.
PENSANDO JUNTOS
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PRIMEIRO ESTÁGIO
É a formulação de um problema que consiste em identificar e analisar o proble-
ma, bem como dividir em partes menores e mais simples. Este estágio também 
é chamado de fase de abstração, pois requer o foco nos aspectos relevantes do 
problema e a eliminação dos detalhes desnecessários.
SEGUNDO ESTÁGIO
É a expressão da solução que será aplicada, que consiste em criar um conjunto 
de regras ou instruções para resolver cada parte do problema. Este estágio 
também é chamado de fase de automação, pois requer o uso de linguagens ou 
ferramentas computacionais para representar e executar a solução.
TERCEIRO ESTÁGIO
É a execução da solução e a avaliação, que consiste em testar e verificar se a 
solução funciona e atende aos requisitos do problema. Este estágio também é 
chamado de fase de análise, pois requer o uso de dados e evidências para validar 
e melhorar a solução.
O pensamento computacional é uma competência que envolve a capacidade de 
entender e aplicar conceitos e ferramentas da computação para resolver problemas 
de diferentes áreas do conhecimento. Esse tipo de pensamento pode ser desenvolvido 
por meio de quatro etapas fundamentais: abstração, decomposição, reconhecimento 
de padrões e algoritmos (SANTOS, 2021). A partir desses princípios, podemos definir 
três estágios para o pensamento computacional, segundo Santos (2021):
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TEMA DE APRENDIZAGEM 1
A imagem apresenta os pilares do pensamento computacional, os quais orientam 
o processo de resolução de problemas e utilizam os fundamentos da computação 
em diferentes áreas do conhecimento. Relembrando, precisamos indicar que já 
foi mencionado, acerca do pensamento computacional, que este envolve quatro 
etapas principais: decomposição, reconhecimento de padrões, abstração e algo-
ritmos. Estas etapas permitem que as pessoas entendam e solucionem problemas 
complexos, dividindo-os em partes menores (decomposição), identificando as-
pectos comuns (reconhecimento de padrões), focando nos elementos relevantes 
(abstração) e criando regras para a solução (algoritmo). Dessa forma, o pensa-
mento computacional facilita a execução de tarefas que vão desde as mais simples 
até as mais desafiadoras.
Figura 1 – Pilares do Pensamento Computacional / Fonte: Oliveira et al. (2016, p. 2006).
Descrição da Imagem: a figura apresenta uma silhueta de uma pessoa. Na parte cerebral tem quatro partes 
coloridas representadas como “Reconhecimento de Padrões” (amarela), “Decomposição” (azul), “Abstração” (ver-
melha) e “Algoritmos” (verde).
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Para que o pensamento computacional seja amplamente adotado na educação, é 
essencial que ele seja tratado como um foco de políticas públicas e implementado 
por meio de programas e projetos. A iniciativa do ex-presidente dos Estados Uni-
dos, Barack Obama, por exemplo, com o programa “Ciência da Computação para 
Todos”, tinha como objetivo oferecer aulas práticas de matemática e informática 
com o intuito de impactar o futuro profissional dos alunos. O Reino Unido também 
incluiu o pensamento computacional em seu currículo escolar para garantir que 
os estudantes desenvolvam habilidades nessa área desde cedo. 
Fonte: IK4T (2020).
APROFUNDANDO
O pensamento computacional ajuda a compreender o comportamento humano, 
pois leva em conta aspectos culturais e socioemocionais. Ao aplicar abordagens 
analíticas e sistemáticas ao estudo do comportamento humano, pode-se identi-
ficar padrões, tendências e relações que podem levar a soluções mais eficazes e 
criativas para problemas complexos.
Assim, o pensamento computacional não é exclusivo dos cientistas da com-
putação, mas pode ser desenvolvido por qualquer pessoa que queira se adaptar 
às mudanças e aos desafios do mundo moderno. Para isso, é preciso apren-
der a decompor problemas complexos em partes menores, reconhecer padrões, 
abstrair informaçõesrelevantes e criar algoritmos ou sequências de passos para 
solucionar os problemas (SANTOS, 2021).
A habilidade de pensar computacionalmente consiste em usar princípios 
e recursos computacionais para encontrar soluções para desafios de diversos 
campos do saber. 
Sendo assim, uma das justificativas de utilizar o pensamento computacional 
na escola, segundo Santos (2021) é:
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TEMA DE APRENDIZAGEM 1
Diante dos desafios da sociedade contemporânea, é imprescindível que os processos 
educativos incorporem as tecnologias como ferramentas para o desenvolvimento de 
competências, como o aprender a aprender, o aprender a ser e o aprender a conviver 
de maneira colaborativa. As tecnologias podem potencializar as oportunidades de 
aprendizagem e favorecer a autonomia, a criatividade e a interação dos educandos.
Decomposição
Uma forma de abordar e solucionar problemas que envolvem muitas variáveis e 
etapas é utilizar a técnica de decomposição. Essa técnica consiste primeiro iden-
tificar o problema para em seguida quebrar um problema grande e complexo em 
subproblemas menores e mais simples, que podem ser analisados e resolvidos de 
forma independente. Em seguida, as soluções dos subproblemas são combinadas 
ENTENDER
Entender como as informações são organizadas, processadas e manipuladas em 
um determinado contexto para solucionar um desafio complexo.
TRANSFORMAR
Transformar um problema difícil em um problema mais simples ou em uma se-
quência de problemas menores que sabemos como resolver.
CAPACIDADE
Ser capaz de avaliar a qualidade de um programa pelo seu design, funcionalidade 
e eficiência, e a interface de um sistema pela sua facilidade de uso e elegância.
UTILIZAR
Utilizar a lógica, a criatividade e o pensamento crítico para encontrar soluções 
inovadoras e eficazes.
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para formar a solução do problema inicial. Essa abordagem facilita o entendi-
mento e o gerenciamento do problema, além de permitir o aproveitamento dos 
recursos computacionais de forma mais eficiente e otimizada (SANTOS, 2021).
Um exemplo de decomposição no pensamento computacional é o processo de dividir 
um problema complexo em partes menores e mais simples, que podem ser resolvi-
das de forma mais fácil e eficiente. A decomposição ajuda a reduzir a complexidade 
do problema, a identificar os seus componentes principais, a organizar as informações 
relevantes e a estabelecer relações entre as partes. A decomposição também facilita a 
abstração, a generalização e a reutilização de soluções (SANTOS, 2021).
Por exemplo, se quisermos criar um programa que calcule a média aritmética de 
uma lista de números, podemos decompor o problema em três passos:
1. Ler a lista de números do usuário ou de uma fonte de dados.
2. Somar todos os números da lista e dividir o resultado pelo número de ele-
mentos da lista.
3. Mostrar o valor da média aritmética ao usuário ou a um destino de dados.
Cada um desses passos pode ser implementado com um conjunto de instruções 
simples e claras, que podem ser executadas por um computador. A decomposição 
nos permite resolver o problema original de forma mais sistemática e estruturada.
APROFUNDANDO
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TEMA DE APRENDIZAGEM 1
Reconhecimento de padrões
Quando enfrentamos problemas, podemos observar que eles possuem algumas 
características em comum, que os tornam parecidos uns com os outros. Essas 
características são chamadas de padrões, e elas nos ajudam a encontrar soluções 
mais facilmente. Ao reconhecer os padrões, podemos criar um conjunto de regras 
ou algoritmos que se aplicam a cada situação identificada, e assim resolver os 
problemas de forma mais simples e eficiente (SANTOS, 2021).
O reconhecimento de padrões consiste em identificar as características comuns 
entre os dados e classificá-los de acordo com algum critério. Por exemplo, pode-
mos reconhecer padrões em sequências numéricas, formas geométricas, cores, 
sons, textos, imagens etc.
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Um exemplo de reconhecimento de padrões no pensamento computacional é a 
classificação de textos. Um texto é formado por palavras, que são sequências de 
letras. Cada palavra tem um significado e uma função na frase. Podemos usar 
algoritmos para analisar as palavras e extrair informações úteis do texto, como 
o seu tema, o seu sentimento, o seu autor etc. Assim sendo, podemos usar um 
algoritmo para identificar as palavras-chave do texto, contando a frequência 
com que elas aparecem e selecionando as mais relevantes. As palavras-chave 
são importantes para resumir o texto e facilitar a sua busca. Esse é um exem-
plo de como o reconhecimento de padrões pode ser aplicado no pensamento 
computacional. Essa habilidade é essencial para resolver problemas de forma 
eficiente e criativa, utilizando os conceitos básicos da computação.
APROFUNDANDO
Representação de dados/abstração
Uma forma de simplificar a análise dos dados é aplicar um processo de abstração, 
que consiste em filtrar a classificação dos dados e criar mecanismos que permitam 
separar apenas os elementos essenciais em determinado problema, ignorando de-
talhes irrelevantes. Dessa forma, é possível criar uma representação ou uma ideia 
do que se está tentando resolver, facilitando o entendimento do problema e a busca 
por soluções. Esse processo requer cuidado para escolher os detalhes a serem igno-
rados, de forma que o problema seja mais fácil de entender sem perder qualquer 
informação importante, pois, caso essa informação não esteja presente, o raciocínio 
pode ser interrompido ou comprometido, portanto a abstração é uma técnica que 
ajuda a simplificar os problemas sem perder a essência destes (SANTOS, 2021).
A abstração é um conceito fundamental na computação, o qual consiste em 
simplificar e generalizar um problema ou uma solução, eliminando detalhes irre-
levantes ou desnecessários. Para Santos (2021), a abstração envolve os seguintes 
aspectos principais:
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Uma representação de dados é uma forma de organizar e codificar informações 
para que possam ser processadas por um computador. Uma abstração é uma 
simplificação de um conceito ou um problema que destaca as características 
essenciais e ignora os detalhes irrelevantes. No pensamento computacional, usa-
mos representações de dados e abstrações para modelar fenômenos complexos 
e resolver problemas de forma eficiente.
DADOS
É o aspecto da abstração que permite definir e representar as informações que são 
manipuladas na solução do problema. Os dados podem ser de entrada, que são for-
necidos ao algoritmo, ou de saída, que são produzidos pelo algoritmo. Os dados de-
vem ser descritos de forma clara e precisa, usando tipos e estruturas adequados.
PROCESSO
É o aspecto da abstração que permite especificar o algoritmo que descreve os 
passos lógicos para resolver o problema. O algoritmo deve ser expresso em uma 
linguagem compreensível pelo leitor, que pode ser natural, gráfica ou formal. O 
algoritmo deve ser correto, eficiente e elegante.
TECNOLOGIA DE CONSTRUÇÃO DE ALGORITMOS
É o aspecto da abstração que permite aplicar técnicas e ferramentas para facil-
itar a resolução de problemas complexos. Essas técnicas e ferramentas podem 
envolver a decomposição do problema em subproblemas menores e mais sim-
ples, a modularização do algoritmo em funções ou procedimentos, a reutilização 
de algoritmos já existentes ou a utilização de bibliotecas ou frameworks. Essas 
tecnologias representam o próximo estágio do pensamento computacional.
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Um exemplo de representação de dados/abstração no pensamento computa-
cional é o uso de grafos para representar redes sociais. Um grafo é uma es-
trutura matemática composta por vértices (ou nós) e arestas (ou ligações) que 
conectam os vértices. Podemos usar um grafo para modelar as relações entre 
as pessoas em uma rede social, onde cada pessoa é um vértice e cada amizade 
é uma aresta. Essa representação nos permite abstrair os detalhes pessoais das 
pessoas e focar nas propriedades estruturaisda rede, como o número de ami-
gos, a distância entre duas pessoas, os grupos ou comunidades que se formam 
etc. Com essa abstração, podemos aplicar algoritmos e técnicas computacion-
ais para analisar e manipular a rede social de forma eficaz.
APROFUNDANDO
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Algoritmo
O pilar do algoritmo no pensamento computacional é a capacidade de criar 
sequências lógicas e ordenadas de instruções para resolver um problema ou rea-
lizar uma tarefa. Um algoritmo é uma receita que especifica os passos necessários 
para atingir um objetivo, de forma clara e precisa. 
O pensamento computacional é uma habilidade que envolve a aplicação de 
conceitos e técnicas da ciência da computação para compreender e modelar fe-
nômenos complexos e criar soluções inovadoras.
Considerando que uma das formas de desenvolver o pensamento computacional 
é por meio da decomposição de um problema em partes menores, mais simples e ge-
renciáveis. Outra forma é usar a representação de dados para identificar as variáveis que 
estão envolvidas no problema e como elas se relacionam. Além disso, é possível criar 
um algoritmo, que é uma sequência de passos ou regras para resolver o problema de 
forma eficiente e correta. Essas técnicas de pensamento computacional resultam em 
soluções genéricas que podem ser úteis para diversos casos, ou seja, que são generalizá-
veis ou abstratas. Dessa forma, o pensamento computacional contribui para o desen-
volvimento do raciocínio crítico, estratégico e inovador das pessoas (SANTOS, 2021).
Enquanto um ser humano consegue dar apenas um passo de cada vez, um com-
putador é capaz de executar mais de um trilhão de passos no mesmo período, no 
entanto, para compreender melhor o conceito de pensamento computacional, é ne-
cessário considerar que os computadores são agentes que executam operações de 
computação seguindo uma série de instruções para solucionar problemas aritméticos 
e lógicos. Da mesma forma, os seres humanos também podem seguir procedimen-
tos, mas a diferença é que eles não possuem a mesma velocidade e precisão que as 
máquinas, o que define a origem do pensamento computacional (SANTOS, 2021).
Um computador tem a capacidade de realizar várias tarefas simultaneamente, 
graças aos programas que são a interface para qualquer comunicação que ocorra 
mediante a aplicação de algoritmos codificados em uma linguagem especial. Es-
ses algoritmos são traduzidos em instruções de máquina que controlam o com-
putador. Da mesma forma, os seres humanos também são capazes de realizar es-
sas mesmas tarefas, utilizando recursos computacionais para simular processos 
semelhantes e interpretar as informações (SANTOS, 2021).
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Ao se conceituar o pensamento computacional, é possível afirmar com exatidão 
que o seu significado está intrinsecamente ligado à ciência da computação e áreas 
relacionadas, como a programação, bem como a atividades que requerem tomada 
de decisão, capacidade de resolver problemas e criatividade. Em cada etapa do 
processo estabelecido pelo pensamento computacional, são utilizados recursos 
computacionais, ou pelo menos métodos que se assemelham ao processamento 
tecnológico, como um suporte para a execução das tarefas.
Pensamento Computacional 
Editora: Ciência Moderna
Organizador: Juliano Schimiguel 
Sinopse: nesta obra, são apresentados os fundamentos 
do Pensamento Computacional (PC) e da Computação 
Desplugada (Computer Science Unplugged), que se con-
centram no aprendizado da computação sem o uso de 
computadores. São ilustradas atividades desplugadas, 
como “Onde está Alan Turing?” e “Ordenando o dinheiro na 
carteira com BubbleSort”. O PC é contextualizado no âmbito 
da ferramenta Scratch, com uma descrição de suas carac-
terísticas, focando na programação visual e exemplos como 
o cálculo das raízes de uma equação de segundo grau 
usando Bhaskara, o controle de um personagem em um 
cenário de labirinto e o cálculo de uma posição específica 
da série de Fibonacci. Além disso, é abordada a Resolução 
de Problemas, ressaltando também a Cultura Maker e Lego, 
com foco nos quatro pilares da educação relacionados à 
Cultura Maker. É apresentado um caso de aprendizado rel-
acionado à Educação Matemática Financeira, por meio de 
um jogo desenvolvido na plataforma RPG Maker. Também 
é destacada uma abordagem prática acerca do pensamen-
to computacional e jogos, chamada “The Lean, The Mean, 
Game Grilling”, que utiliza ferramentas abertas como o App 
Inventor e o Thunkable. A utilização da plataforma Arduino é 
ilustrada, com a aplicação de ABP (Aprendizagem Baseada 
em Problemas) e Design Thinking, e são apresentadas mais 
atividades para a aplicação do PC.
INDICAÇÃO DE LIVRO
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TEMA DE APRENDIZAGEM 1
A tecnologia tem revolucionado a forma como trabalhamos, aprendemos e 
nos comunicamos. A computação está presente em quase todos os aspectos da 
vida moderna, e as máquinas que criamos são cada vez mais poderosas e capazes 
de executar tarefas complexas, no entanto, por mais avançada que seja a tecno-
logia, ela ainda tem suas limitações. Ao compreender essas limitações, podemos 
descobrir novas maneiras de utilizar a criatividade e a habilidade humana para 
solucionar problemas (SANTOS, 2021).
Uma das limitações da computação é a sua capacidade de lidar com a ambi-
guidade e a incerteza. As máquinas funcionam com base em algoritmos pre-
cisos e instruções específicas, e qualquer desvio dessas instruções pode levar 
a resultados inesperados ou erros. Isso significa que, em situações em que há 
ambiguidade ou incerteza, os humanos ainda são melhores em tomar decisões e 
encontrar soluções (SANTOS, 2021).
Outra limitação da computação é a sua falta de criatividade. As máquinas podem 
seguir regras e padrões pré-definidos, mas não têm a capacidade de improvisar 
ou pensar fora da caixa. Isso significa que, em tarefas que exigem criatividade, 
como a arte ou a escrita, os humanos ainda são muito superiores às máquinas. 
Embora existam programas de inteligência artificial que possam criar arte ou 
música, essas obras são geralmente derivadas de modelos existentes e não têm a 
originalidade e a profundidade das criações humanas (SANTOS, 2021).
Ao reconhecer essas limitações, podemos encontrar maneiras de usar a tecno-
logia de forma mais eficaz. Em vez de depender exclusivamente da computação 
para solucionar problemas, podemos combinar a tecnologia com a habilidade 
humana. Por exemplo, em vez de usar um programa de tradução automática 
para traduzir um documento inteiro, podemos usar a tecnologia para traduzir os 
trechos mais complexos e deixar os trechos mais simples para os humanos. Isso 
permite que os seres humanos aproveitem sua habilidade para interpretar nuan-
ces e contexto, enquanto a tecnologia lida com as partes mais mecânicas da tarefa.
Por exemplo, um programa de reconhecimento facial pode identificar correta-
mente uma pessoa em uma foto sob condições ideais, mas pode falhar em sit-
uações em que a imagem é embaçada, a iluminação é ruim ou a pessoa está 
usando um acessório que cobre o rosto. Nesses casos, a habilidade humana de 
reconhecer padrões e contextos é muito mais eficaz.
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O Jogo da Imitação 
Sinopse: Turing e sua equipe usaram o pensamento com-
putacional e a lógica matemática para criar uma máqui-
na capaz de quebrar a criptografia do Enigma. Eles de-
senvolveram um método para analisar e decodificar as 
mensagens criptografadas, utilizando uma máquina que 
posteriormente ficou conhecida como “Bombe”. O filme 
mostra como o pensamento computacional e a resolução 
de problemas foram fundamentais para a vitória dos Alia-
dos na Segunda Guerra Mundial.
Comentário: o filme conta a história do matemático Alan Tu-
ring, que liderou uma equipe de especialistas em criptogra-
fia durante a Segunda Guerra Mundial para decifrar o código 
Enigma, utilizado pelos nazistas para criptografar suas co-
municações. O Jogo da Imitação é uma obra emocionante e 
inspiradora que mostra como o pensamentocomputacional 
pode ser aplicado em situações reais e ter um impacto sig-
nificativo no mundo.
INDICAÇÃO DE FILME
Além disso, ao reconhecer as limitações da tecnologia, podemos nos concentrar 
em desenvolver soluções que capitalizam as habilidades humanas. Em vez de 
tentar criar uma máquina que possa escrever romances, podemos desenvolver 
ferramentas que ajudem os escritores humanos a serem mais eficientes ou apri-
morarem suas habilidades. Essas ferramentas podem incluir programas de cor-
reção gramatical, dicionários de sinônimos e antônimos e outros recursos que 
ajudam os escritores a aprimorar seus textos (SANTOS, 2021).
O ensino baseado no Pensamento Computacional adota diversas téc-
nicas originadas da Ciência da Computação para ajudar os alunos a en-
frentarem desafios de forma criativa e dinâmica, resolvendo problemas 
por meio de pensamento crítico e raciocínio lógico. Deve ser visto como 
uma habilidade fundamental nos dias de hoje, juntamente com a leitura e a 
escrita. Essa habilidade traz uma série de benefícios, como maior emprega-
bilidade, melhor compreensão do mundo por meio da interdisciplinaridade 
com outras áreas, além de auxiliar na alfabetização digital e melhorar a 
produtividade (TRABALHO..., 2018). 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 1
A Iniciativa Computação na Escola tem como objetivo princi-
pal expandir o ensino de computação no Ensino Fundamental 
e Médio. A visão desta iniciativa é que todos os alunos, inde-
pendentemente da escola em que estudam, tenham a chance 
de aprender computação durante sua formação educacional. 
EU INDICO
Olá! Agora quero aproveitar a oportunidade para lhe convidar a 
assistir ao nosso Em Foco. Acesse o QRcode.
EM FOCO
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appgame: https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/19381
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/21770
 NOVOS DESAFIOS
 O pensamento computacional é uma habilidade fundamental que permite que 
as pessoas analisem e resolvam problemas de forma mais eficiente e eficaz. A 
definição e os conceitos do pensamento computacional incluem habilidades e 
estratégias específicas, como a decomposição, o reconhecimento de padrões, a 
representação de dados/abstração e a solução de problemas. É essencial criar co-
nexões entre essas habilidades e aplicá-las ao ambiente profissional para preparar 
as pessoas para o futuro.
A decomposição é uma habilidade fundamental do pensamento computacio-
nal que permite que os problemas complexos sejam divididos em partes menores 
e mais gerenciáveis. Ao decompor um problema, as pessoas podem entender 
melhor as etapas necessárias para resolvê-lo e desenvolver um plano de ação mais 
eficiente. Na área profissional, a decomposição pode ser aplicada para projetar 
projetos, organizar tarefas e gerenciar projetos em equipe.
UNIASSELVI
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TEMA DE APRENDIZAGEM 1
O reconhecimento de padrões é outra habilidade crítica do pensamento com-
putacional, que permite a identificação de padrões e tendências em conjuntos de 
dados complexos. Essa habilidade é essencial para a análise de dados em áreas 
como ciência de dados e inteligência artificial, onde a identificação de padrões 
pode levar a descobertas significativas. No ambiente profissional, o reconheci-
mento de padrões pode ser aplicado para análise de mercado, análise de desem-
penho de negócios e planejamento de estratégias.
A representação de dados/abstração é outra habilidade essencial do pensa-
mento computacional, permitindo que os dados sejam estruturados e organiza-
dos de maneira eficiente. A abstração permite que conceitos complexos sejam 
simplificados e generalizados para facilitar a compreensão e a resolução de pro-
blemas. No ambiente profissional, a representação de dados/abstração pode ser 
aplicada para criar diagramas, fluxogramas e esquemas para ajudar a visualizar 
processos e conceitos complexos.
Ao atrelar essas habilidades ao futuro ambiente profissional, as pessoas podem se 
preparar para as mudanças em constante evolução e atender às demandas do mer-
cado de trabalho. O pensamento computacional pode ser aplicado em várias áreas 
profissionais, como programação, ciência de dados, robótica e inteligência artificial. 
Ao dominar as habilidades do pensamento computacional, as pessoas podem se 
tornar mais eficazes em suas atividades cotidianas e em suas carreiras profissionais.
Além disso, as habilidades do pensamento computacional também são úteis 
em atividades fora do ambiente profissional. Essas habilidades podem ser aplica-
das em situações cotidianas, como solucionar problemas domésticos e gerenciar 
tarefas pessoais. A aplicação do pensamento computacional também pode ajudar 
as pessoas a se tornarem mais eficientes na resolução de problemas e tomar de-
cisões mais informadas em suas vidas pessoais.
Criar conexões entre as habilidades do pensamento computacional e sua 
aplicação ao futuro ambiente profissional é essencial para preparar as pessoas 
para as demandas relacionadas ao exigente mercado de trabalho. 
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VAMOS PRATICAR
1. Entender: entender como as informações são organizadas, processadas e ma-
nipuladas em um determinado contexto para solucionar um desafio complexo. 
Transformar: transformar um problema difícil em um problema mais sim-
ples ou em uma sequência de problemas menores que sabemos como resolver. 
Capacidade: ser capaz de avaliar a qualidade de um programa pelo seu design, funcio-
nalidade e eficiência, e a interface de um sistema pela sua facilidade de uso e elegância.
Utilizar: utilizar a lógica, a criatividade e o pensamento crítico para encontrar soluções 
inovadoras e eficazes.
Fonte: SANTOS, M. et al. Pensamento computacional. Revisão técnica: Adriano José 
Vogel. Porto Alegre: SAGAH, 2021. 
Além de ajudar na resolução de problemas de diferentes áreas do conhecimento, o pen-
samento computacional também tem a capacidade de compreender o comportamento 
humano, levando em conta aspectos culturais e socioemocionais. Assim, não se limita 
apenas aos cientistas da computação, mas pode ser desenvolvido por qualquer pessoa 
que deseje se adaptar às mudanças e desafios do mundo moderno. Para adquirir essa 
habilidade, é necessário aprender a decompor problemas complexos em partes menores, 
reconhecer padrões, abstrair informações relevantes e criar algoritmos ou sequências de 
passos para solucionar os problemas.
Qual dos seguintes princípios NÃO faz parte do pensamento computacional?
a) Entender.
b) Transformar.
c) Criatividade.
d) Capacidade.
e) Utilizar.
2. Transformar: transformar um problema difícil em um problema mais simples ou em uma 
sequência de problemas menores que sabemos como resolver.
Fonte: SANTOS, M. et al. Pensamento computacional. Revisão técnica: Adriano José 
Vogel. Porto Alegre: SAGAH, 2021. 
O pensamento computacional é uma habilidade cada vez mais valorizada na era digital, 
que implica em aplicar conceitos e ferramentas da computação para solucionar problemas 
complexos, em diversas áreas do conhecimento. Para alcançar esse objetivo, o pensa-
mento computacional se apoia em quatro princípios fundamentais que compõem uma 
metodologia de resolução de problemas.
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VAMOS PRATICAR
O princípio de "Transformar" no pensamento computacional, refere-se:
I - À capacidade de modificar dados ou informações para atender às necessidades es-
pecíficas de um problema.
II - À capacidade de analisar dados e informações complexas para identificar padrões 
e tendências.
III - À capacidade de criar novos algoritmos e procedimentos para resolver proble-
mas complexos.
É correto o que se afirma em:
a) I, apenas.
b) III, apenas.
c) I e II, apenas.
d) II e III, apenas.
e) I, II e III.
3. Uma forma de abordar e solucionar problemas que envolvem muitas variáveis e etapas 
é utilizar a técnica de decomposição. Esta técnica consiste em quebrar um problema 
grande e complexo em subproblemas menores e mais simples, que podem ser analisa-
dos e resolvidos de forma independente. Em seguida, as soluções dos subproblemas 
são combinadas para formar a soluçãodo problema original. Essa abordagem facilita 
o entendimento e o gerenciamento do problema, além de permitir o aproveitamento 
dos recursos computacionais de forma mais eficiente e otimizada.
Fonte: SANTOS, M. et al. Pensamento computacional. Revisão técnica: Adriano José 
Vogel. Porto Alegre: SAGAH, 2021. 
Decomposição é uma das habilidades do pensamento computacional que consiste em di-
vidir um problema complexo em partes menores e mais simples de resolver. Por exemplo, 
para fazer um bolo, podemos decompor o problema em etapas como: escolher a receita, 
separar os ingredientes, misturar a massa, assar o bolo e decorá-lo. Cada etapa pode ser 
decomposta ainda mais se necessário.
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VAMOS PRATICAR
Qual é a vantagem de usar a decomposição no pensamento computacional?
a) Facilita a resolução de problemas ao reduzir a complexidade e aumentar a clareza. 
b) Permite resolver problemas sem precisar de nenhum conhecimento prévio ou ferra-
menta específica. 
c) Garante que todos os problemas sejam resolvidos da mesma forma e com o mes-
mo resultado
d) Evita que se perca tempo e recursos com problemas irrelevantes ou sem solução. 
e) Impede que se cometam erros ou falhas na resolução de problemas ao seguir um 
passo a passo rigoroso.
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REFERÊNCIAS
IK4T – INSTITUTO CONHECIMENTO PARA TODOS. Programaê: práticas pedagógicas: a cul-
tura digital na resolução de problemas. São Paulo: Fundação Telefônica Vivo, 2021. Dispo-
nível em: https://www.fundacaotelefonicavivo.org.br/wp-content/uploads/pdfs/Cadernos.
Programae.1.pdf. Acesso em: 27 jun. 2023.
KIRA, G. Da resolução de equações para a produção de textos: a abstração como media-
ção entre concretudes no ensino e aprendizagem de programação de software. 2022. 320 
f. Tese (Doutorado em Tecnologia e sociedade) – Programa de Pós-Graduação em Tecnolo-
gia e Sociedade, Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022. Disponível em: 
https://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/bitstream/1/28148/1/resolucaoequacoesproducaotex-
tos.pdf. Acesso em: 27 jun. 2023.
MARTINS, A. R. Q.; ELOY, A, A. Educação integral por meio do pensamento computacional: 
letramento em programação: relatos de experiência e artigos científicos. Curitiba: Appris, 2019.
MESTRE, P. et al. Pensamento computacional: um estudo empírico sobre as questões de 
matemática do PISA. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 4., 2015, 
Maceió. Anais [...]. Porto Alegre: SBC, 2015.
MENEZES, A. M. Os paradigmas de aprendizagem de algoritmo computacional. São 
Paulo: Blucher, 2015. E-book.
OLIVEIRA, C. M. et al. Utilização de Desafios para o Desenvolvimento do Pensamento Com-
putacional no Ensino Superior: um relato de experiência. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE 
INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 8., 2019, Brasília, DF. Anais [...]. Porto Alegre: SBC, 2019. Dispo-
nível em: https://www.researchgate.net/figure/Figura-1-Pilares-do-Pensamento-Computa-
cional-Adaptado-de-Shoop-et-al-2016_fig1_337223452. Acesso em: 27 jun. 2023.
PAPERT, S. Situating constructionism. In: HAREL, I.; PAPERT, S. (ed.), Constructionism. 
Norwood, NJ: Ablex, 1991. p. 1-11.
SANTOS, M. et al. Pensamento computacional. revisão técnica: Adriano José Vogel. Porto 
Alegre: SAGAH, 2021. E-book.
TRABALHO sobre pensamento computacional é destaque na Globo. Sociedade Brasileira 
de Computação, Porto Alegre, 19 mar. 2018. Disponível em: https://www.sbc.org.br/noti-
cias/10-slideshow-noticias/2071-trabalho-sobre-pensamento-computacional-e-desta-
que-na-globo. Acesso em: 27 jun. 2023.
WING, J. M. Computational thinking. Communications of the ACM, New York, v. 49, n. 3, p. 
33-35, mar. 2006.
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1. Letra C. O primeiro princípio, entender, refere-se à habilidade de compreender e analisar 
um problema de forma a identificar suas partes essenciais e eliminar detalhes irrelevantes. 
Isso envolve a capacidade de decompor um problema complexo em partes menores e 
mais simples, de forma a facilitar a solução.
O segundo princípio, transformar, refere-se à habilidade de criar um conjunto de regras 
ou instruções para resolver cada parte do problema identificado no estágio anterior. Isso 
envolve a capacidade de abstrair informações relevantes e criar algoritmos ou sequências 
de passos para solucionar os problemas.
O terceiro princípio, capacidade, refere-se à habilidade de utilizar ferramentas e técnicas da 
computação para representar e executar a solução proposta. Isso envolve o uso de lingua-
gens ou ferramentas computacionais para automatizar a solução e torná-la mais eficiente.
O quarto princípio, utilizar, refere-se à habilidade de avaliar e testar a solução proposta, 
de forma a verificar se ela funciona e atende aos requisitos do problema. Isso envolve o 
uso de dados e evidências para validar e aprimorar a solução proposta.
2. Letra A. A Afirmativa I está correta, uma vez que a transformação de dados é uma parte 
fundamental do pensamento computacional. Isso envolve a capacidade de converter 
informações de uma forma para outra, reorganizá-las ou modificar seu formato para 
permitir uma análise mais eficaz.
A Afirmativa II está incorreta, pois a habilidade de analisar dados é abordada pelo princí-
pio de "Reconhecimento de Padrões", não pelo princípio de "Transformar". O princípio de 
"Transformar" está relacionado à capacidade de modificar dados para que possam ser 
utilizados de forma mais eficiente.
A Afirmativa III está incorreta, pois a criação de algoritmos é abordada pelo princípio de 
"Algoritmos", não pelo princípio de "Transformar". O princípio de "Transformar" está rela-
cionado à capacidade de modificar dados ou informações existentes para torná-los mais 
adequados à resolução de problemas específicos.
3. Letra A. A decomposição ajuda a identificar e focar nas partes essenciais do problema, 
tornando-o mais fácil de entender e resolver. A decomposição não elimina a necessidade 
de conhecimento ou ferramenta, apenas organiza o problema em partes menores que 
podem ser resolvidas com o que se tem disponível. A decomposição não impõe uma única 
solução ou método para resolver um problema, apenas facilita a análise e a criatividade. A 
decomposição não determina quais problemas são importantes ou possíveis de resolver, 
apenas ajuda a estruturar o problema em subproblemas. A decomposição não garante a 
ausência de erros ou falhas, apenas simplifica o processo de resolução e permite corrigir 
ou melhorar cada parte do problema.
GABARITO
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MINHAS METAS
PENSAMENTO 
COMPUTACIONAL E BNCC
T E M A D E A P R E N D I Z A G E M 2
Reconhecer que o pensamento computacional não é a única forma de resolver problemas 
e que existem limites éticos, culturais e epistemológicos para o seu uso.
Analisar criticamente os impactos do imperialismo tecnológico e da dependência de sis-
temas computacionais na sociedade e no meio ambiente.
Reconhecer o pensamento computacional como uma habilidade transversal que pode ser 
aplicada em diferentes áreas do conhecimento e situações da vida.
Desenvolver o raciocínio lógico, a criatividade, a colaboração e a comunicação por meio 
de atividades práticas que envolvem o pensamento computacional.
Conhecer os objetivos de aprendizagem relacionados ao pensamento computacional 
presentes na BNCC e as competências gerais que eles contribuem para desenvolver.
Integrar o pensamento computacional ao currículo escolar de forma interdisciplinar e 
contextualizada, respeitando a diversidade cultural e regional dos estudantes. 
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INICIE SUA JORNADA 
O pensamento computacional é uma forma de resolver problemas que envol-
vem conceitos e habilidades da computação, como abstração, decomposição, 
algoritmos e lógica. No entanto, o pensamento computacional também tem suas 
limitações, como o imperialismo, a maturidade e a eficácia (BEECHER, 2017 ). 
Segundo o autor, o imperialismo se refere à tendência de aplicar o pensamento 
computacional a todas as áreas do conhecimento, sem considerar as especificida-
des e os valores de cada uma. A maturidade se refere ao grau de desenvolvimentoe consolidação do pensamento computacional como uma disciplina acadêmica e 
uma prática social. A eficácia se refere à capacidade do pensamento computacio-
nal de produzir soluções adequadas, eficientes e éticas, para os problemas reais.
As máquinas computacionais são dispositivos que realizam operações lógicas 
e aritméticas com base em instruções codificadas. O surgimento das máquinas 
computacionais está relacionado à evolução da matemática, da eletrônica e da 
engenharia, ao longo da história. A representação das máquinas no pensamento 
computacional envolve conceitos, como códigos binários e representações digi-
tais com sinais, design de circuito e álgebra booleana, controle de fluxo, loops, 
subprogramas, proteção de dados e tolerância a falhas. Esses conceitos permitem 
entender como as máquinas funcionam e como podem ser programadas para 
realizar tarefas específicas.
O avanço do pensamento computacional está associado ao aumento da 
complexidade e da diversidade das máquinas computacionais, bem como à ex-
pansão das suas aplicações em diferentes domínios e contextos. O pensamento 
computacional tornou-se uma competência essencial para o século XXI, pois per-
mite desenvolver o raciocínio lógico, a criatividade, a colaboração e a comunicação. 
A Base Nacional Comum Curricular (BNCC) reconhece a importância 
do pensamento computacional na educação básica e propõe o seu ensino in-
tegrado às diferentes áreas do conhecimento. Uma das formas de ensinar o 
pensamento computacional é a computação desplugada, que utiliza atividades 
lúdicas e materiais concretos para explorar os conceitos da computação sem o 
uso de máquinas (BRASIL, 2018).
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
O pensamento computacional é cada vez mais valorizado e 
aplicado em diversas áreas do conhecimento e da sociedade, 
pois nos permite resolver problemas complexos usando con-
ceitos e métodos da ciência da computação. Neste episódio, 
vamos discutir sobre o que diz a Base Nacional Comum Cur-
ricular (BNCC) sobre o pensamento computacional, pois esse 
é um documento normativo que estabelece o conjunto de 
aprendizagens fundamentais que todos os estudantes devem 
adquirir ao longo das diferentes etapas e modalidades da Ed-
ucação Básica. Consideramos que a BNCC não é um currículo 
em si, mas sim um referencial que indica os objetivos a serem 
alcançados. Cabe às escolas a tarefa de elaborar seus currícu-
los, tomando a BNCC como base de referência.
PLAY NO CONHECIMENTO
VAMOS RECORDAR?
Uma das inovações da Base Nacional Comum Curricular 
(BNCC) é a introdução do pensamento computacional como 
uma competência geral a ser desenvolvida pelos estudantes. 
No entanto, esse conceito já faz parte de muitos currículos in-
ternacionais há algum tempo. Neste vídeo, você vai conhecer 
os principais aspectos do pensamento computacional e como 
aplicá-los em suas práticas pedagógicas. Você vai aprender 
sobre os quatro pilares que sustentam o pensamento com-
putacional. Não perca o vídeo e aprofunde seu conhecimento 
sobre esse tema tão relevante para a educação atual. 
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/19302
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/19936
DESENVOLVA SEU POTENCIAL
AS LIMITAÇÕES DO PENSAMENTO COMPUTACIONAL
A reflexão acerca da importância de se considerar que toda e qualquer máquina 
se fundamenta em um conjunto de instruções específicas para solucionar pro-
blemas, evidencia que cada contexto é caracterizado por limitações e restrições 
intrínsecas ao ambiente operacional em questão.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
IMPERIALISMO
Existe um perigo iminente de que os conceitos associados ao pensamento com-
putacional sejam considerados imperialistas, uma vez que há uma tendência em 
afirmar que sua finalidade primordial é fazer com que os seres humanos pensem 
de maneira semelhante aos computadores. Além disso, ainda persiste uma visão 
restrita e inflexível de que o pensamento computacional deve ser entendido 
apenas conforme a aprovação de cientistas ou de acordo com a definição esta-
belecida em determinado território.
MATURIDADE
O conceito de maturidade de um recurso se refere ao grau de desenvolvimento 
e aperfeiçoamento de sua funcionalidade. No âmbito do pensamento computa-
cional, que é uma técnica de solução de problemas baseada no modo em que 
os computadores “pensam”, existem alguns requisitos que ainda precisam ser 
atendidos para que ele possa ser considerado maduro. Entre esses requisitos 
estão a definição clara dos estágios que compõem o pensamento computacional, 
a distinção entre esse conceito e o uso da tecnologia em si e a democratização 
do acesso a essa competência para todas as pessoas.
EFICÁCIA
O conceito de pensamento computacional, que envolve a aplicação de habilidades 
e estratégias de resolução de problemas típicas da computação em diferentes 
contextos e domínios, ainda não possui uma evidência empírica tão robusta e 
consistente quanto seria desejável. É preciso realizar mais pesquisas e experimen-
tos que possam avaliar os benefícios e os desafios dessa abordagem, bem como 
identificar as melhores práticas e metodologias para sua implementação. Assim, 
será possível obter resultados mais confiáveis e significativos sobre o impacto do 
pensamento computacional na educação, na ciência e na sociedade.
Fonte: (BEECHER, 2017).
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O pensamento computacional é um conceito que visa desenvolver habilidades 
de resolução de problemas usando princípios e técnicas da computação. 
No entanto, esse conceito ainda enfrenta muitas resistências e questionamentos 
por parte de alguns setores da sociedade. Uma das críticas é que o pensamen-
to computacional não tem uma definição clara e precisa, e que muitas vezes é 
confundido com outras formas de raciocínio lógico, matemático ou científico 
(BEECHER, 2017). Além disso, alguns especialistas temem que a ênfase no pen-
samento computacional possa prejudicar o ensino de outras áreas da ciência 
que são mais amplas e diversificadas, e que abordam aspectos que vão além da 
computação. Outro ponto de preocupação é que o pensamento computacional 
possa induzir uma visão restrita e simplista sobre os problemas que pode solu-
cionar, ignorando as implicações sociais, éticas e ambientais do uso da tecnologia 
na sociedade (SANTOS et al., 2021).
Nem todos os problemas podem ser resolvidos por algoritmos ou programas 
de computador, e nem todas as soluções geradas pelo pensamento computacional 
estão isentas de erros ou falhas. 
A Base Nacional Comum Curricular (BNCC) se destaca em relação a outros docu-
mentos ao promover a extensão do uso de tecnologias digitais de maneira trans-
versal nos componentes curriculares. Além disso, ela reconhece a importância do 
desenvolvimento do pensamento computacional como uma habilidade. Esse tipo 
de pensamento está diretamente relacionado à resolução de problemas e está 
intrinsecamente ligado aos processos e etapas de resolução, envolvendo algorit-
mos e computação.
A Base Nacional Comum Curricular (BNCC) sinaliza que o pensamento computa-
cional “[...] envolve as capacidades de compreender, analisar, definir, modelar, resolver, 
comparar e automatizar problemas e suas soluções, de forma metódica e sistemática, 
por meio do desenvolvimento de algoritmos” (BRASIL, 2018, p. 21) . Sendo assim, o 
pensamento computacional é uma forma de raciocinar que se baseia nos princípios 
e nas técnicas da ciência da computação para resolver problemas complexos. 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
BNCC - BASE NACIONAL COMUM CURRICULAR
A Base Nacional Comum Curricular (BNCC) consiste em um documento que 
estabelece as normas e os critérios para definir o conjunto de aprendizagens 
fundamentais e contínuas que todos os estudantes devem adquirir e aprimorar 
ao longo das diferentes fases e modalidades da Educação Básica. O objetivo é 
garantir que eles tenham seus direitos de aprendizagem e desenvolvimento asse-
gurados, de acordo com o que determina o Plano Nacional de Educação (PNE).Esse documento orienta a elaboração dos currículos escolares e a formação dos 
professores, buscando promover uma educação de qualidade e equidade para 
todos os alunos do país.
Guia de implantação de pensamento computacional no 
ensino básico. 
Editora: CIM - Ciência Moderna
Autor: Severino Paiva 
Sinopse: aqueles que souberem resolver os problemas que 
surgem constantemente terão domínio sobre o mundo! O 
pensamento computacional é uma ferramenta poderosa e 
em alta demanda nos países com melhor desempenho nas 
avaliações da PISA-OCDE (Programa da OCDE para Avaliação 
Internacional de Estudantes), buscando formar uma nova ger-
ação de solucionadores de problemas capazes de lidar com 
um mundo cada vez mais complexo e cheio de desafios que 
podem afetar a própria existência humana. A compreensão de 
conceitos fundamentais, como abstração, decomposição, es-
tratégias para resolução de problemas, generalização, algorit-
mos e metodologia, dentre outros, pode fazer toda a diferença 
na melhoria do desempenho escolar e na vida como um todo. 
É crucial qualificar nossos filhos e alunos para lidar de forma 
eficaz e metodológica com os problemas que surgem diaria-
mente no ambiente escolar e profissional.
INDICAÇÃO DE LIVRO
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Não basta garantir o acesso e a permanência dos estudantes na escola, é preciso 
também assegurar que eles desenvolvam as competências e habilidades necessá-
rias para o seu pleno exercício da cidadania e da inserção no mundo do trabalho. 
Para isso, a BNCC é um instrumento fundamental, pois estabelece um patamar 
comum de aprendizagens essenciais que devem ser oferecidas a todos os estudan-
tes, independentemente de sua origem, localização ou condição socioeconômica.
A BNCC faz parte da Política Nacional da Educação Básica e tem como objetivo 
garantir o direito à aprendizagem de todos os estudantes, desde a educação 
infantil até o ensino médio. A BNCC também vai auxiliar na articulação de outras 
políticas e ações educacionais nos níveis federal, estadual e municipal, rela-
cionadas à formação de professores, à avaliação da qualidade da educação, à 
produção de materiais didáticos e aos requisitos para a oferta de infraestrutura 
adequada para o desenvolvimento pleno da educação (BRASIL, 2018, p. 7).
APROFUNDANDO
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
Competência na BNCC significa a capacidade de usar os saberes (ideias e 
ações) que as pessoas aprendem nas diferentes áreas do conhecimento para en-
frentar e resolver situações difíceis da vida em sociedade, da participação cidadã 
e do trabalho. Esses saberes incluem conhecimentos (o que se sabe), habilidades 
(o que se faz), atitudes (como se comporta) e valores (o que se considera impor-
tante) (BRASIL, 2018, p. 8).
COMPETÊNCIAS GERAIS DA EDUCAÇÃO BÁSICA
1. Valorizar e utilizar os conhecimentos historicamente construídos sobre 
o mundo físico, social, cultural e digital para entender e explicar a realidade, 
continuar aprendendo e colaborar para a construção de uma sociedade justa, 
democrática e inclusiva.
2. Exercitar a curiosidade intelectual e recorrer à abordagem própria das ciên-
cias, incluindo a investigação, a reflexão, a análise crítica, a imaginação e a cria-
tividade, para investigar causas, elaborar e testar hipóteses, formular e resolver 
problemas e criar soluções (inclusive tecnológicas) com base nos conhecimen-
tos das diferentes áreas.
3. Valorizar e fruir as diversas manifestações artísticas e culturais, das lo-
cais às mundiais, e, também, participar de práticas diversificadas da produção 
artístico-cultural.
4. Utilizar diferentes linguagens – verbal (oral ou visual-motora, como Libras, 
e escrita), corporal, visual, sonora e digital – bem como conhecimentos das 
linguagens, artística, matemática e científica, para se expressar e partilhar infor-
mações, experiências, ideias e sentimentos em diferentes contextos, e produzir 
sentidos que levem ao entendimento mútuo.
5. Compreender, utilizar e criar tecnologias digitais de informação e comu-
nicação de forma crítica, significativa, reflexiva e ética nas diversas práticas 
sociais (incluindo as escolares) para se comunicar, acessar e disseminar infor-
mações, produzir conhecimentos, resolver problemas e exercer protagonismo e 
autoria na vida pessoal e coletiva.
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Uso do Pensamento Computacional na BNCC
No Brasil, ainda não há um reconhecimento oficial da importância ou implementa-
ção do pensamento computacional no currículo educacional. No entanto, a BNCC 
aborda as tecnologias digitais como um tema integrador, o que pode servir como 
uma conexão entre essa área e a educação. Em 2018, observando e auxiliando a 
implementação dessa área nos currículos, o Centro de Inovação para a Educação 
Brasileira (CIEB) apresentou o Currículo de Referência em Tecnologia e Computa-
ção, organizado em três eixos e dez habilidades (BORGES, 2021 ). Essas iniciativas 
visam promover a inserção do pensamento computacional na educação brasileira. 
6. Valorizar a diversidade de saberes e vivências culturais e apropriar-se de co-
nhecimentos e experiências que lhe possibilitem entender as relações próprias do 
mundo do trabalho e fazer escolhas alinhadas ao exercício da cidadania e ao seu 
projeto de vida, com liberdade, autonomia, consciência crítica e responsabilidade.
7. Argumentar com base em fatos, dados e informações confiáveis, para 
formular, negociar e defender ideias, pontos de vista e decisões comuns que 
respeitem e promovam os direitos humanos, a consciência socioambiental e o 
consumo responsável em âmbito local, regional e global, com posicionamento 
ético em relação ao cuidado de si mesmo, dos outros e do planeta.
8. Conhecer-se, apreciar-se e cuidar de sua saúde física e emocional, com-
preendendo-se na diversidade humana e reconhecendo suas emoções e as 
dos outros, com autocrítica e capacidade para lidar com elas.
9. Exercitar a empatia, o diálogo, a resolução de conflitos e a cooperação, 
fazendo-se respeitar e promovendo o respeito ao outro e aos direitos humanos, 
com acolhimento e valorização da diversidade de indivíduos e de grupos so-
ciais, seus saberes, identidades, culturas e potencialidades, sem preconceitos 
de qualquer natureza.
10. Agir pessoal e coletivamente com autonomia, responsabilidade, flexibilidade, 
resiliência e determinação, tomando decisões com base em princípios éticos, 
democráticos, inclusivos, sustentáveis e solidários.
Fonte : Brasil (2018, p. 11-12).
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
ETAPAS DA EDUCAÇÃO
EDUCAÇÃO INFANTIL EDUCAÇÃO FUNDAMENTAL
EIXOS
CONCEITOS
CULTURA DIGITAL TECNOLOGIA DIGITAL PENSAMENTO
COMPUTACIONAL
LETRAMENTO DIGITAL
CIDADANIA DIGITAL
TECNOLOGIA
E SOCIEDADE
REPRESENTAÇÃO
DE DADOS
HARDWARE
E SOFTWARE
COMUNICAÇÃO
E REDES
ABSTRAÇÃO
ALGORITMO
DECOMPOSIÇÃO
RECONHECIMENTO
DE PADRÕES
Figura 1 - Etapas da Educação / Fonte: Borges (2021, p. 33).
Descrição da Imagem: a figura apresenta as etapas da educação. É um fluxograma dividido em três partes e 
com 10 habilidades. De cima para baixo, há um retângulo escrito etapas da educação e dele saem duas flechas 
para um retângulo da educação infantil e outro para a educação fundamental. Depois seguimos com o retângulo 
dos eixos. Dele saem três flechas para um retângulo da cultura digital, outro para tecnologia digital e, por fim, 
para o pensamento computacional. Seguimos com o último retângulo de conceitos. Dele saem três flechas para 
cada retângulo. Um para letramento digital que está interligado com cidadania digital e finaliza em tecnologia 
e sociedade. Na segunda flecha apresenta o retângulo representação de dados, que está interligado com hard-
ware e software e finaliza com comunicação e redes. E por último, o retângulo para abstração, que interliga para 
algoritmo, que interliga para decomposição e finaliza em reconhecimento de padrões.
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A abstração é o processo de filtragem e classificação dos dados ou a organização 
das informações em estruturas que auxiliam na resolução de problemas. Oal-
goritmo, por sua vez, consiste em um conjunto de passos ou processos a serem 
executados para resolver o problema em questão. A classificação envolve a divisão 
do problema em casos menores e mais fáceis de resolver. Já a representação de 
padrões refere-se à identificação de características comuns entre problemas e 
soluções. Esses conceitos são fundamentais no pensamento computacional para 
uma abordagem sistemática e eficiente na resolução de problemas.
Sociedade Brasileira de Computação (SBC) 
A Sociedade Brasileira de Computação (SBC), buscando subsidiar a discussão 
sobre o ensino da computação na educação básica, construiu uma proposta de 
referenciais curriculares que detalha os conhecimentos considerados importan-
tes para a formação dos(as) estudantes. Enquanto, o Centro de Inovação para a 
Educação Brasileira (CIEB) tem como objetivo promover a cultura de inovação 
na educação pública brasileira. Apresenta uma abordagem de pensamento com-
putacional que se concentra na solução de problemas de combinatória, utilizando 
habilidades do pensamento computacional. 
Para aprofundar a discussão entenda o comparativo entre a estruturação do 
pensamento computacional (SBC) versus (CIEB).
PENSAMENTO 
COMPUTACIONAL (SBC)
CENTRO DE INOVAÇÃO PARA
 A EDUCAÇÃO BRASILEIRA (CIEB)
Abstração – busca por modelos que 
melhor representem a situação, a fim de 
apresentar soluções logarítmicas.
Automação – tradução do problema na 
realidade para a linguagem de máquina, 
de modo que possa ser lido e solucionado 
através de uma linguagem de programação 
com o uso de estruturas de algoritmos.
Análise – olhar crítico em relação à solução 
proposta, se esta é eficiente e resolve o 
problema, bem como da possibilidade de 
solução de problemas mais complexos, tais 
como sistemas biológicos, por exemplo.
Abstração – filtragem dos dados realmente 
necessários para a solução do problema, 
bem como sua classificação e organização.
Algoritmos – união dos outros três 
conceitos. Conjunto de passos que busca 
solucionar um problema.
Decomposição – divisão de um problema 
em partes menores de modo a facilitar 
sua solução.
Reconhecimento de padrões – busca 
semelhança com problemas menores, 
que já foram solucionados, e que podem 
ajudar na solução geral do sistema de 
problemas ou do problema maior.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
De acordo com o autor, nessa perspectiva, o pensamento computacional consiste 
na capacidade de abordar problemas de forma sistemática e metódica, utilizando 
práticas e conhecimentos da computação para entender, definir, modelar, com-
parar, resolver, automatizar e analisar problemas e soluções, geralmente por meio 
da criação de algoritmos (BORGES, 2021).
A visão do CIEB compreende quatro “processos”, conforme imagem ilustra-
tiva, que caracterizam o pensamento computacional, e esses processos interagem 
dinamicamente, sem seguir uma ordem fixa. Tais processos são: Identificação de 
padrões - reconhecimento de modelos no problema. Decomposição - separação 
de problemas complexos em problemas menores. Algoritmos - desenvolvimento 
de instruções claras para solucionar problemas. Abstração - seleção e categoriza-
ção de informações relevantes para a resolução de problemas.
Busca por elaboração de projetos multi-
disciplinares para solução de problemas 
com o uso de computadores, celular ou 
outros dispositivos digitais.
Compreensão da técnica de solução de 
problemas, por meio da observação de 
um problema análogo e reutilização do 
pensamento análogo.
Analisar criticamente e eficiência de um 
algoritmo diante de um problema.
Saber argumentar quando um algoritmo 
não solucionar o problema analisado e 
saber modificar sua estrutura para en-
contrar a solução ótima.
Reconhecer o conceito de meta-progra-
mação como uma forma de generalização.
Saber identificar que a computação tem 
certas limitações diante de problemas 
mais complexos da vida prática.
Resolve problemas por meio desenvol-
vimento e implementação textual de 
algoritmos (avançado).
Criação de páginas com o objetivo de 
tornar seguras as redes e privacidade.
Criação de aplicativos para facilitar itera-
ção usuário e sistema operacional.
Saber manusear e extrair informações de 
conjunto de dados.
Criação de jogos, levando em considera-
ção aspectos sociais e culturais.
Criação de dispositivos eletrônicos com 
iteração no mundo físico, a fim de melho-
rar a qualidade de vida das pessoas.
Criar, simular e analisar fenômenos na-
turais por meio de modelos computacio-
nais, ou para, e compreendê-los.
Baseado nas cinco competências da BNCC.
Quadro 1 - Comparativo entre a estruturação de SBC x CIEB / Fonte: Borges (2021, p. 36).
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4
Os processos em questão têm tanta relevância em nosso dia a dia quanto a 
abstração matemática em si. A partir disso, surgem algumas reflexões. Por exem-
plo, em uma aula de matemática podemos notar que a resolução de problemas é 
apresentada de forma contextualizada, mas o foco está na demonstração da solução 
específica para aquele problema em particular. Já no Pensamento Computacional, a 
abordagem é diferente, buscando automatizar a solução do problema para torná-la 
genérica e aplicável a uma classe mais ampla de problemas (BORGES, 2021).
Para essa reflexão, acadêmico(a), atente para as relações entre o pensamento 
matemático e computacional.
PENSAMENTO MATEMÁTICO PENSAMENTO COMPUTACIONAL
Contagem
Aritmética
Álgebra
Geometria
Cálculo
Teoria de
Conjuntos
Topologia
Resolução de
problemas
Modelagem
Análise e
interpretação
de dados
Estatística e
Probabilidade
Simulação
Coleta de dados
Networking
Coleta
automática de
dados
Raciocónio algorítimico
Programação
Robótica
Jogos
Figura 2 - Pensamento Matemático x Pensamento Computacional / Fonte : traduzido de Kotsopoulos et al. (2019).
Descrição da Imagem: a figura apresenta um quadro comparativo de Pensamento Matemático e Pensamento 
Computacional. São dois círculos unificados. Da esquerda para direita encontramos as relações de pensamento 
matemático: contagem, aritmética, álgebra, geometria, cálculo, teoria de conjuntos e topologia. No meio que en-
volve os dois círculos temos: resolução de problemas, modelagem, análise e interpretação de dados e estatística 
e probabilidade. E no círculo de pensamento computacional, temos simulação, coleta de dados, networking, coleta 
automática de dados, raciocínio algorítmico, programação, robótica e jogos.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
Observe que, no pensamento matemático, a noção de algoritmo nem sempre está 
diretamente ligada à resolução de problemas, como, por exemplo, na aplicação 
direta do algoritmo de Euclides para resolver uma equação quadrática. Embora 
possamos generalizar a equação, isso não é um fator condicional para a aplica-
ção do algoritmo. Por outro lado, no pensamento computacional, a comparação 
de respostas é essencial para promover a troca de conhecimento, aprendizado, 
aprimoramento, comparação de dados, algoritmos e tomada de decisão. O uso de 
fluxogramas ajuda a organizar e estruturar as condições do problema e os passos 
a serem seguidos em cada etapa do algoritmo. Essa abordagem do pensamento 
computacional está mais voltada para a programação, que é uma subárea do 
pensamento computacional (BORGES, 2021).
A matemática estimula o raciocínio dedutivo e lógico, mas o pensamento 
computacional também pode ajudar a testar hipóteses e fazer experimentos mais 
rápidos, usando o computador para programar fórmulas ou verificar verdades. 
Os professores podem usar o pensamento computacional para resolver e ampliar 
problemas matemáticos. Além disso, o algoritmo pode ser um assunto interes-
sante, que não se limita à matemática e abrange a computação. A introdução de 
recursos computacionais, como linguagens de programação e outras ferramentas, 
é uma forma de usar a tecnologia na sala de aula e integrar recursos computacio-
nais às aulas de matemática.
De acordo com a BNCC, é responsabilidade da escola decidircomo, quan-
do, por que e por quanto tempo aplicar o pensamento computacional aliado à 
matemática, não sendo definido pela série do livro didático. Ao propor proble-
mas matemáticos aos alunos, muitas vezes é necessário ajudá-los a organizar o 
pensamento, dividindo o problema em casos para identificar padrões, o que une 
o pensamento combinatório e o computacional. Ao aplicarmos o pensamento 
computacional à resolução de problemas matemáticos, nos concentramos no 
processo de resolução algorítmico, em vez da solução em si. O computador pode 
ser usado como uma ferramenta auxiliar para resolver problemas matemáticos, 
analisar resultados, otimizar o tempo e expandir o problema. 
Para BNCC o processo de experimentação está presente tanto no pensa-
mento combinatório quanto no computacional. A implementação de funções 
matemáticas em simuladores permite que os alunos percebam o comportamen-
to dessas funções e propriedades matemáticas. Problemas matemáticos podem 
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ser resolvidos através de fórmulas ou de forma computacional, dependendo da 
complexidade do problema. O uso da computação pode tornar a resolução de 
problemas matemáticos mais eficiente e pode ajudar na reflexão sobre proprie-
dades matemáticas através da análise dos resultados (BORGES, 2021).
 Uma outra consideração é o ensino do pensamento computacional no Ensino 
Médio. A simples sequência de passos não é uma tarefa fácil, uma vez que o pen-
samento humano não é linear, mas sim complexo e holístico. Em outras palavras, 
tendemos a ver as coisas como um todo, em vez de analisá-las minuciosamente. 
Embora a matemática possa ser uma área em que o pensamento computacional 
possa ser aplicado, ele é uma habilidade e ferramenta que pode ser usada em 
todas as áreas de conhecimento.
 Embora os computadores possam ser úteis em muitos casos, o aprendizado da 
matemática é importante para o desenvolvimento do raciocínio lógico e dedutivo, bem 
como para identificar erros na programação. O pensamento abstrato e dedutivo é carac-
terístico da matemática, diferindo do pensamento indutivo. Podemos fazer uma analo-
gia entre o pensamento combinatório e computacional. Com o pensamento combina-
tório, podemos chegar a uma conjectura, enquanto o pensamento computacional pode 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
nos ajudar a testar a validade da conjectura por meio de testes rápidos realizados pelo 
computador, e a encontrar possíveis erros. Quando lidamos com a resolução de proble-
mas, podemos resolver alguns casos limitados, mas para generalizá-los, precisamos usar 
o pensamento algorítmico e abstrato do pensamento computacional (BORGES, 2021).
Quando testamos certos resultados matemáticos, leva mais tempo para resol-
ver e testar casos do que se usássemos um programa para automatizar a tarefa. 
Alguns problemas de combinatória podem ser resolvidos facilmente por meio de 
enumeração ou exaustão, mas se tivermos que resolvê-los para valores maiores, 
essa abordagem pode ser ineficiente. Nesses casos, o computador pode ser a so-
lução por meio de ferramentas como recursão, algoritmos, abstração, reconheci-
mento de padrões e decomposição. Portanto, ao utilizar o computador como uma 
ferramenta poderosa para a resolução de problemas, podemos resolver questões 
que seriam muito trabalhosas ou suscetíveis a muitos erros (BORGES, 2021).
O uso do computador é fundamental em diversas áreas, especialmente em mo-
delagens matemáticas aplicadas à compreensão do funcionamento do corpo hu-
mano, pois permite uma análise mais abrangente e precisa, com menos margem de 
erro e em menor tempo. O pensamento computacional também é importante tanto 
como uma ferramenta quanto como foco no processo de resolução de problemas. 
O foco na construção e na formulação de algoritmos pode ajudar a ordenar e orga-
nizar o pensamento dos alunos, tornando mais eficiente a solução de problemas e 
possibilitando a generalização das soluções encontradas. A modernização dos cur-
rículos e dos conceitos é necessária em todas as áreas de conhecimento, incluindo 
a matemática, para que o uso do computador e o desenvolvimento do pensamento 
computacional sejam abordados de forma direta e objetiva (BORGES, 2021).
Ao abordarmos problemas de combinatória, é comum esquematizá-los, des-
crever os cálculos necessários e o trajeto a ser percorrido. Essa abordagem tem 
uma relação direta com o Pensamento Computacional, que também envolve a 
decomposição de tarefas, a categorização por semelhanças e a identificação de 
padrões. A classificação dos problemas matemáticos em otimização, existência e 
enumeração permite a separação em métodos distintos de solução, facilitando a 
resolução do problema, assim como acontece na parte de pensamento compu-
tacional ao separarmos por determinadas características.
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A generalização da solução pode ser realizada por meio de fluxogramas ou 
algoritmos, o que facilita a compreensão e abstração do conhecimento, além de 
possibilitar a solução de problemas mais complexos. A BNCC destaca compe-
tências relacionadas ao uso dos conhecimentos históricos sobre o mundo físico, 
social, cultural e digital, à utilização de diferentes linguagens para se expressar e 
compartilhar informações e à empatia, diálogo, resolução de conflitos e coope-
ração. O pensamento computacional é uma habilidade que pode ser trabalhada 
nesse sentido, permitindo a automatização de recursos matemáticos e incenti-
vando a ação pessoal e coletiva com autonomia, responsabilidade, flexibilidade, 
resiliência e determinação (BORGES, 2021).
Quando enfrentamos problemas que envolvem percursos, caminhos mais 
curtos ou soluções otimizadas, muitas vezes recorremos a algoritmos eficientes 
e rápidos para resolvê-los. O pensamento computacional é uma área de conheci-
mento reconhecida e explorada em vários países, como França, Portugal, Espanha, 
Argentina, entre outros. Retomando, no Brasil, a importância dessa área começou a 
ser destacada a partir da BNCC, que defende o ensino e exploração do pensamento 
computacional desde o início do ensino básico, para que se torne algo natural e 
comum para as crianças, assim como mexer no celular (BORGES, 2021).
A BNCC destaca a importância de se adequar às propostas do currículo à re-
alidade local e às características dos alunos, reforçando a necessidade de tra-
balhar o pensamento computacional desde o início da educação básica, já que 
isso faz parte do cotidiano do cidadão. A BNCC serve como referência nacion-
al para o gerenciamento de políticas e ações educacionais, desde a formação 
de professores até a definição de recursos didáticos e infraestrutura adequada 
para a oferta de educação de qualidade (BORGES, 2021).
APROFUNDANDO
O currículo do CIEB foi desenvolvido a partir do SBC, mas com mais de-
talhes e relacionado com a BNCC e suas respectivas habilidades e compe-
tências (BORGES, 2021). 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
Uma das diretrizes da BNCC estabelece a relação habilidade e o processo de 
formação de estudantes capazes de compreender e utilizar a linguagem matemá-
tica em diferentes contextos – o que se denomina letramento matemático. Essa 
relação é especialmente enfatizada para a segunda fase do Ensino Fundamental, 
que abrange do 6º ao 9º ano, mas pode ser trabalhada desde a educação infantil, 
de acordo com as especificidades de cada etapa (APDZ, 2023 ).
 “ Os processos matemáticos de resolução de problemas, de investi-
gação, de desenvolvimento de projetos e da modelagem podem ser 
citados como formas privilegiadas da atividade matemática, motivo 
pelo qual são, ao mesmo tempo, objeto e estratégia para a aprendi-
zagem ao longo de todo o Ensino Fundamental. Esses processos de 
aprendizagem são potencialmente ricos para o desenvolvimento de 
competências fundamentais para o letramento matemático (racio-
cínio, representação, comunicação e argumentação) e para o desen-
volvimento do pensamento computacional (BRASIL, 2018, p. 266).
Uma série de razões apoiam a aplicação do pensamento computacionalno ambien-
te educacional. Felizmente, essa abordagem pode ser implementada na educação.
O pensamento computacional não se restringe à abordagem STEAM (que 
integra Ciência, Tecnologia, Engenharia, Artes e Matemática), mas pode 
ser utilizado também em outras áreas do saber. Qualquer disciplina pode 
aproveitar a mentalidade computacional para criar contextos que estimulem 
o raciocínio lógico. A interdisciplinaridade, por sua vez, oferece cenários e 
conteúdo para o desenvolvimento de soluções, articulando saberes para a 
resolução de problemas (APDZ, 2023).
APROFUNDANDO
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O pensamento computacional pode ser integrado a diferentes áreas do conheci-
mento e pode ser associado ao letramento digital, ampliando suas possibilidades.
Por meio de plataformas digitais, os estudantes podem desenvolver ativamen-
te o raciocínio lógico e a estratégia para solucionar problemas com atividades de 
modelagem 3D, robótica, programação em blocos, entre outras.
A BNCC menciona o pensamento computacional como uma habilidade es-
sencial para o século XXI, pois a capacidade de solucionar problemas usando a 
lógica será cada vez mais valorizada no mercado de trabalho. Nesse sentido, a 
educação básica tem o papel fundamental de introduzir esse conceito desde cedo 
aos estudantes, favorecendo uma formação cidadã consistente (APDZ, 2023).
Um dos benefícios dessa mentalidade para a formação do estudante é o desen-
volvimento cognitivo, que se dá por meio do aprimoramento de habilidades, sendo: 
 Pensamento crítico: incentivado pela decomposição 
dos componentes das dificuldades.
 Pensamento lógico: imprescindível para o recon-
hecimento de regularidades, generalizações e elabo-
ração algorítmica.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 2
 Resiliência: uma competência emocional fundamen-
tal para persistir na busca de uma solução.
Criatividade: originada pela demanda de desenvolver 
formas de superar desafios e melhorar resultados.
Olá! Agora quero aproveitar a oportunidade para te convidar a 
assistir nosso Em foco. Acesse o QR Code.
EM FOCO
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NOVOS DESAFIOS
Ao considerarmos as limitações do pensamento computacional, é importante des-
tacar que, embora as máquinas sejam capazes de realizar tarefas complexas em uma 
fração do tempo que levaria aos humanos, elas ainda são limitadas pelas suas próprias 
habilidades e pelo conjunto de instruções programadas por seres humanos. Além 
disso, a eficácia da computação depende muito da maturidade da tecnologia e de 
como ela é utilizada na sociedade. O imperialismo também pode ser uma limitação, 
já que certos grupos podem monopolizar o acesso e o controle sobre a tecnologia.
Ao considerar o surgimento das máquinas computacionais, é importante 
reconhecer que elas têm uma longa história que remonta a séculos atrás. No en-
tanto, o uso generalizado dos computadores começou apenas algumas décadas 
atrás, e desde então, eles têm se tornado cada vez mais presentes em nossas vidas 
cotidianas, afetando quase todas as áreas da sociedade.
Ao falar sobre a representação das máquinas no pensamento computacional, é 
importante destacar que a lógica binária e as representações digitais são fundamen-
tais para o funcionamento dos computadores modernos. O design de circuitos e a 
álgebra booleana são usados para construir circuitos digitais que formam a base dos 
dispositivos de computação, enquanto o controle de fluxo, loops e subprogramas são 
usados para executar tarefas complexas. A proteção de dados e a tolerância a falhas 
também são críticas para garantir que as máquinas funcionem de maneira confiável.
Por fim, é importante considerar o avanço do pensamento computacional 
e como ele está se tornando cada vez mais importante em nossas vidas cotidia-
nas. A Base Nacional Comum Curricular (BNCC) reconhece a importância do 
pensamento computacional e inclui diretrizes para seu uso na educação. O uso 
da computação desplugada é uma maneira importante de ensinar as habilidades 
do pensamento computacional sem a necessidade de dispositivos eletrônicos.
Em resumo, o pensamento computacional é uma habilidade cada vez mais 
importante na sociedade moderna, mas há limitações a serem consideradas. As 
máquinas computacionais têm uma longa história, mas estão se tornando cada 
vez mais presentes em nossas vidas cotidianas. A representação das máquinas no 
pensamento computacional é baseada em lógica binária e design de circuitos, e a 
proteção de dados e tolerância a falhas são críticas para garantir o bom funciona-
mento. O avanço do pensamento computacional está sendo incorporado à BNCC, 
e a computação desplugada é uma forma importante de ensinar essas habilidades.
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VAMOS PRATICAR
1. Maturidade: existe um perigo iminente de que os conceitos associados ao pensamento 
computacional sejam considerados imperialistas, uma vez que há uma tendência em afir-
mar que sua finalidade primordial é fazer com que os seres humanos pensem de maneira 
semelhante aos computadores. Além disso, ainda persiste uma visão restrita e inflexível 
de que o pensamento computacional deve ser entendido apenas conforme a aprovação 
de cientistas ou de acordo com a definição estabelecida em determinado território.
Fonte: MENEZES, A. M. Os paradigmas de aprendizagem de algoritmo computacio-
nal. São Paulo: Blucher, 2015. E-book.
Muitas vezes, o pensamento computacional é considerado uma habilidade puramente téc-
nica, que pode ser dominada por qualquer pessoa com treinamento suficiente, sem levar em 
conta a importância da maturidade para uma abordagem mais abrangente e eficaz.
Qual é a relação entre maturidade e pensamento computacional?
a) A maturidade não é relevante para o desenvolvimento do pensamento computacional.
b) A maturidade é uma habilidade que pode ser ensinada em cursos de pensamento 
computacional.
c) A maturidade é um fator crucial para superar as limitações do pensamento computacional.
d) O pensamento computacional pode ser desenvolvido independentemente da matu-
ridade do indivíduo
e) A maturidade é uma habilidade que se desenvolve naturalmente ao longo do tempo, 
sem relação com o pensamento computacional.
2. O primeiro dispositivo que se pode considerar um computador foi o Ábaco, um antigo 
instrumento de cálculo que utilizava um sistema decimal baseado em um conjunto 
de pinos. Esses pinos eram o elemento principal desse instrumento e funcionavam 
de modo que cada um simboliza uma unidade, sendo organizados em sua estrutura. 
Normalmente, o Ábaco era construído de madeira ou outro material que facilitava a 
execução de cálculos. 
Fonte: MENEZES, A. M. Os paradigmas de aprendizagem de algoritmo computacio-
nal. São Paulo: Blucher, 2015. E-book.
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VAMOS PRATICAR
O Ábaco é um dispositivo que consiste em uma estrutura de madeira com contas desli-
zantes que representavam os números, e era usado por comerciantes e contadores para 
fazer cálculos simples. O primeiro dispositivo que podia calcular, pois permitia realizar 
operações aritméticas de forma mecânica.
Qual é a importância do Ábaco para o desenvolvimento dos computadores modernos? 
I - O Ábaco abriu caminho para outros dispositivos de cálculo, que culminaram na criação 
dos computadores.
II - O Ábaco foi usado apenas para fins recreativos, sem impacto na evolução dos 
computadores
III - O Ábaco permitiu realizar cálculos complexos de forma rápida e precisa.
É correto o que se afirma em:
a) I, apenas.
b) III, apenas.
c) I e II, apenas.
d) II e III, apenas.
e) I, II e III.
3. Ao longo da história, vários inventos contribuíram para o desenvolvimento e o apa-
recimento das máquinas computacionais, que hoje são indispensáveis para diversas 
atividades humanas. Um dos pioneiros nessa área foi Charles Babbage, um mate-
mático e engenheiro britânico que viveu no século XIX. Ele projetou duas máquinas 
que marcaram sua trajetória e que são consideradas precursoras dos computadores 
modernos. A primeira delas foi a máquina de Babbage, tambémconhecida como má-
quina diferencial, que tinha como objetivo facilitar o cálculo de tabelas matemáticas 
por meio de um mecanismo de diferença, que consistia em uma série de engrenagens 
que podiam realizar operações aritméticas simples. 
Fonte: MENEZES, A. M. Os paradigmas de aprendizagem de algoritmo computacio-
nal. São Paulo: Blucher, 2015. E-book.
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VAMOS PRATICAR
A máquina de Babbage, também conhecida como máquina diferencial, foi projetada por 
Charles Babbage no início do século XIX. Embora Babbage não tenha conseguido cons-
truir a máquina em vida, seu projeto é considerado um marco na história da tecnologia.
Qual foi a principal contribuição da máquina de Babbage para o desenvolvimento da 
computação?
a) A máquina de Babbage foi a primeira a usar circuitos integrados para processar dados.
b) A máquina de Babbage era capaz de realizar cálculos complexos em tempo real.
c) A máquina de Babbage usava energia elétrica para funcionar.
d) A máquina de Babbage nunca foi construída e, portanto, não contribuiu para o de-
senvolvimento da computação.
e) A máquina de Babbage foi uma das primeiras tentativas de criar um computador 
mecânico e influenciou o desenvolvimento da computação.
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REFERÊNCIAS
APDZ. Pensamento computacional: o que é e o que diz a BNCC. c2023. Disponível em: 
https://apdz.com.br/pensamento-computacional/. Acesso em: 9 abr. 2023.
BRASIL. Ministério da Educação. Base nacional comum curricular. Brasília, DF: Ministé-
rio da Educação, 2018. Disponível em: http://www.basenacionalcomum.mec.gov.br/images/
BNCC_EI_EF_110518_versaofinal_site.pdf. Acesso em: 9 abr. 2023.
BEECHER, K. Computational thinking a beginner’s guide to problem-solving and pro-
gramming. Swindon: BCS, 2017.
BORGES, V. H. Combinatória e pensamento computacional: conexões para a Educação 
Básica no século XXI. 2021, 260 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Matemática em 
Rede Nacional) – Colégio Pedro II: Pró-Reitoria de Pós-Graduação, Pesquisa, Extensão e Cul-
tura, Rio de Janeiro, 2021.
KOTSOPOULOS D. et al. Mathematical or Computational Thinking? An Early Years Perspecti-
ve. In: ROBINSON K; OSANA H; KOTSOPOULOS D. (ed.) Mathematical Learning and Cogni-
tion in Early Childhood. [s. l.]: Springer, Cham, 2019.
SANTOS, M. et al. Pensamento computacional. Porto Alegre: SAGAH, 2021.
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7
1. Letra C. A maturidade é um fator crucial para superar as limitações do pensamento com-
putacional, pois esse tipo de abordagem requer habilidades cognitivas e de resolução de 
problemas que só podem ser desenvolvidas ao longo do tempo e com a experiência. A 
maturidade é um fator importante para o desenvolvimento de habilidades cognitivas e 
de resolução de problemas, que são fundamentais para o pensamento computacional. 
Embora seja possível ensinar habilidades relacionadas à maturidade, como pensamento 
crítico e resolução de problemas, isso não necessariamente significa que a maturidade 
seja uma habilidade que possa ser ensinada de forma isolada. Embora seja possível de-
senvolver o pensamento computacional independentemente da maturidade do indivíduo, 
isso não significa que a maturidade não seja um fator importante para o sucesso do pen-
samento computacional. Embora a maturidade seja uma habilidade que se desenvolve 
naturalmente ao longo do tempo, ela está relacionada com o pensamento computacional, 
pois envolve habilidades cognitivas e de resolução de problemas que são fundamentais 
para essa abordagem.
2. Letra A. A Afirmativa I está correta, pois o Ábaco abriu caminho para o desenvolvimento 
de outros dispositivos de cálculo, como a Pascalina e a máquina analítica de Babbage, 
que culminaram na criação dos computadores modernos. O Ábaco também ajudou a 
desenvolver habilidades matemáticas e de pensamento lógico entre os usuários, que 
foram importantes para o desenvolvimento da computação como um todo.
A Afirmativa II está incorreta, pois o Ábaco foi usado principalmente para fins comerciais 
e contábeis, e teve um grande impacto na evolução dos computadores modernos. 
A Afirmativa III está incorreta, pois, embora o Ábaco permitisse realizar cálculos, ele era limita-
do a operações aritméticas simples e não tinha a capacidade de realizar cálculos complexos.
3. Letra E. A máquina de Babbage foi uma das primeiras tentativas de criar um computador 
mecânico e influenciou o desenvolvimento da computação, além de ter contribuído para 
o desenvolvimento da teoria de sistemas digitais e programação. O projeto de Babbage 
também inspirou outros inventores a explorar novas tecnologias e ideias no campo da 
computação. A máquina de Babbage não usava circuitos integrados, pois eles ainda não 
haviam sido inventados na época em que o projeto foi desenvolvido. Embora a máquina 
de Babbage fosse capaz de realizar cálculos complexos, ela não era capaz de fazer isso 
em tempo real, pois seu funcionamento dependia da rotação mecânica de suas engre-
nagens. A máquina de Babbage não usava energia elétrica, pois ainda não havia sido 
inventada a eletricidade. Embora Babbage não tenha conseguido construir a máquina 
em vida, seu projeto influenciou o desenvolvimento da computação e é considerado um 
marco na história da tecnologia.
GABARITO
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MINHAS ANOTAÇÕES
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MINHAS METAS
FUNDAMENTOS DA ROBÓTICA 
E TECNOLOGIAS ROBÓTICAS 
T E M A D E A P R E N D I Z A G E M 3
Desenvolver o pensamento computacional nos estudantes utilizando atividades práticas, lúdi-
cas e desplugadas que estimulem a criatividade, o raciocínio lógico e a resolução de problemas.
Pesquisar e divulgar a história da robótica educacional no mundo e no Brasil.
Analisar e propor estratégias para a implementação da robótica pedagógica no Brasil, 
considerando os aspectos sociais, culturais, econômicos e políticos.
Conhecer os fundamentos e princípios teóricos e essenciais da robótica voltada para o 
ensino e seus benefícios para a aprendizagem.
Conhecer e comparar os diferentes conjuntos de robótica educacional disponíveis no mercado.
Explorar o potencial do robô (RoPE) como uma ferramenta lúdica e interativa para o de-
senvolvimento do pensamento computacional nas crianças.
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INICIE SUA JORNADA 
O pensamento computacional é uma habilidade cada vez mais valorizada no 
mundo atual, que envolve a capacidade de resolver problemas complexos usando 
conceitos e ferramentas da Ciência da Computação. 
As universidades têm um papel fundamental na promoção e no desenvol-
vimento do pensamento computacional entre seus estudantes, não apenas nas 
áreas relacionadas à tecnologia, mas em todas as disciplinas. 
Uma das formas de estimular o pensamento computacional nas universida-
des é por meio da robótica educacional, que consiste no uso de robôs como 
recursos pedagógicos para facilitar o aprendizado de diversos conteúdos. 
A robótica educacional tem uma longa história, que remonta ao final do sé-
culo XIX, quando o matemático e educador Seymour Papert criou a linguagem 
de programação LOGO, que permitia que crianças controlassem um robô cha-
mado Tartaruga. Papert defende que a interação com os robôs proporciona uma 
experiência concreta e lúdica de aprendizagem, que estimula o raciocínio lógico 
e a criatividade. Desde então, a robótica educacional evoluiu muito, incorporan-
do novas tecnologias e metodologias, e se expandindo para diferentes níveis de 
ensino e contextos educacionais.
No Brasil, a robótica educacional começou a ser implementada na década de 
1980, com iniciativas isoladas de professores e pesquisadores que buscavam inovar 
suas práticas pedagógicas. A partir da década de 1990, a robótica educacional ga-
nhou mais visibilidade e apoio institucional, com a criação de programas governa-
mentais, eventos acadêmicos e competições nacionais e internacionais. Atualmente, 
existem diversos conjuntos de robótica educacional disponíveis no mercado brasi-
leiro, que variam em termos de custo, complexidade e funcionalidades.
Um dos conjuntos de robótica educacional mais utilizados no Brasil é o 
Robô ProgramávelEducacional (RoPE), o RoPE é um robô simples e acessí-
vel, que pode ser programado por meio de blocos lógicos ou por uma interface 
gráfica no computador. O RoPE é indicado para crianças a partir dos 4 anos 
de idade, e pode ser usado para trabalhar conceitos de matemática, geometria, 
lógica, linguagem e cidadania.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 3
Você quer aprender sobre robótica de forma divertida e cria-
tiva? Então venha participar da nossa apresentação sobre o 
RoPE, um robô programável educacional que estimula o pen-
samento computacional e a resolução de problemas e pode 
ser usado para criar projetos simples, como um robô seguidor 
de linha, ou projetos mais complexos, como um robô que usa 
sensores para desviar de obstáculos. O RoPE é um projeto de-
senvolvido pelo projeto LITE da Univeli e tem como objetivo 
promover o ensino de programação para crianças de forma 
lúdica e interativa. O RoPE permite que as crianças desenvol-
vam o raciocínio lógico e a capacidade de resolver problemas 
sem necessidade de usar computadores ou telas. Venha con-
hecer mais sobre esse incrível robô através do QR Code.
PLAY NO CONHECIMENTO
VAMOS RECORDAR?
O Rope é um dispositivo que permite controlar e programar o movimento de 
uma corda com precisão e rapidez. Ele pode ser usado para criar efeitos vis-
uais, realizar tarefas de manipulação ou explorar novas formas de interação. 
O Rope consiste em um motor, um sensor de posição, uma placa Arduino e 
um software que permite definir os parâmetros da corda, como comprimento, 
velocidade, direção e padrão de movimento. Ele é um projeto de pesquisa que 
visa explorar as possibilidades criativas e funcionais de uma corda programável 
(BARBOSA SILVA; BLIKSTEIN, 2020).
Destacam Barbosa Silva e Blikstein (2020, p. 56) quatro categorias de abordagens 
para a utilização da Robótica na Educação: “A robótica como ferramenta para abrir 
a ‘caixa preta’ das tecnologias contemporâneas; A robótica como ferramenta de 
construção de máquinas digitais; A robótica como base para a construção de id-
eias; e A robótica como ambiente individual e colaborativo”. Sendo elas:
Na primeira abordagem, a utilização da Robótica para abrir a 
“caixa preta” das tecnologias contemporâneas está relacionada às 
experiências que as pessoas têm com as tecnologias atuais. Com 
isso possibilita aos estudantes manusear dispositivos eletrônicos 
(reutilização de hardware e manuseio de componentes de Robótica 
como Arduino), o que permitirá aos estudantes o entendimento de 
que são pessoas que criam e comandam os projetos de Robótica 
(BARBOSA SILVA; BLIKSTEIN, 2020, p. 55-56).
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Na segunda abordagem como “ferramenta de construção de 
máquinas digitais”, o estudante precisa refletir, além de “abrir a 
caixa preta”, com a finalidade de construir seu próprio equipamento 
com ícones, atalhos e interfaces para exigirem o menor esforço 
possível utilizado os mais variados possíveis de comandos como 
ligar, andar, colher informações do ambiente (através de sensores), 
parar e desligar (BARBOSA SILVA; BLIKSTEIN, 2020, p. 55-56).
A terceira abordagem da “robótica como base para a construção 
de ideias”, destaca a ação de colocar em prática os pensamentos 
e as imaginações que são fruto das observações instigando a 
curiosidade, o diálogo, a autonomia e a criação de soluções do 
aluno (BARBOSA SILVA; BLIKSTEIN, 2020, p. 55-56).
E a quarta e última abordagem da 
“robótica como ambiente individual 
e colaborativo”, remetesse às 
possibilidades individuais e coletivas que 
a utilização de recursos educacionais 
pode proporcionar aos professores e 
aos estudantes no processo de ensino-
aprendizagem (BARBOSA; SILVA; 
BLIKSTEIN, 2020, p. 55-56).
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TEMA DE APRENDIZAGEM 3
HISTÓRIA DA ROBÓTICA NA EDUCAÇÃO BRASILEIRA 
O termo Robótica foi inventado pelo escritor Tcheco Karel Capek, em 1921, 
quando criou o romance R.U.R. (Robôs Universais de Rossum), no qual Rossum 
projeta e cria um exército de Robôs inteligentes que dominam o mundo (VEIS, 
2021). Nos conta Veis (2021) que Karel Čapek começou a escrever R.U.R. — uma 
DESENVOLVA SEU POTENCIAL
Caro estudante, sugiro ler este artigo antes de iniciar o desen-
volva seu potencial. O artigo Robótica Educacional no Brasil: 
questões em aberto, desafios e perspectivas futuras de Fla-
vio Rodrigo Campos te dará um parâmetro de quão interes-
sante, nesta última década, está a robótica e o interesse dos 
docentes e dos pesquisadores como um importante recurso 
para o desenvolvimento cognitivo e habilidades sociais dos 
alunos da Educação Infantil ao Ensino Médio, e no embasa-
mento para o aprendizado de Ciências, Matemática, Tecnolo-
gia, computação e outros saberes. Confira!
EU INDICO
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abreviação de uma corporação chamada Rossumovi Univerzální Roboti, ou Ro-
bôs Universais de Rossum — no início dos anos 20, imaginando que a estreia 
deveria acontecer no Teatro Nacional de Praga até o final daquele ano. Em função 
disso, a obra foi publicada em novembro de 1920, pela editora Aventinum, com a 
capa ilustrada pelo irmão Josef Čapek. Esse plano inicial foi radicalmente altera-
do pelo grupo de teatro amador originário de uma cidade provinciana, Hradec 
Králové, e o lançamento mundial de R.U.R. ocorreu apenas em 2 de janeiro de 
1921, no palco de um teatro regional, com atores amadores e sob a direção de um 
inspetor da Ferrovia do Estado (BARBOSA SILVA; BLIKSTEIN, 2020).
No Brasil, a introdução da robótica na educação teve início quando profis-
sionais locais estabeleceram contato com especialistas estrangeiros para apren-
der sobre diferentes recursos e explorar suas aplicações no ensino. As primeiras 
experiências nessa área ocorreram durante a década de 1980, promovidas por 
universidades brasileiras. Naquela época, o sistema Lego-Logo foi amplamente 
utilizado nos primeiros projetos em robótica. O Núcleo de Informática Aplicada 
à Educação (Nied) foi criado em 1983, na Universidade Estadual de Campinas 
(Unicamp), e realizou diversas pesquisas sobre o uso da linguagem Logo na edu-
cação. O Projeto Logo da Unicamp, pioneiro no Brasil nesse campo, teve como 
objetivo inicial adaptar a linguagem Logo de programação à realidade brasileira 
(BARBOSA SILVA; BLIKSTEIN, 2020).
As universidades foram as primeiras a receber os kits do sistema Lego-Logo 
para usar na educação. Elas usaram seus núcleos para aplicar os projetos com os 
kits nas salas de aula. Os kits foram entregues para: Unicamp e Nied, em 1988; 
UFAL e seu Nies, em 1993; UFRGS e seu Departamento de Psicologia/LEC, em 
1994 (BARBOSA SILVA; BLIKSTEIN, 2020).
Algumas capitais iniciaram as primeiras práticas de robótica educacional em 
1990, e, a partir de 2000, surgiram espaços para a divulgação em nível nacional, 
como a Olimpíada Brasileira de Robótica (OBR), o fórum científico Workshop 
de Robótica Educacional (WRE) e a competição para estudantes de 9 a 14 anos 
First Lego League. Assim, pode-se afirmar que a “linha do tempo” da robótica na 
educação brasileira está em seus inícios no que diz respeito ao seu uso no ensino.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 3
A robótica educacional é uma prática pedagógica que envolve a construção de ro-
bôs e sistemas automatizados pelos alunos. Essa prática tem diferentes objetivos e 
impactos em cada país, dependendo do investimento e da preparação dos profes-
sores e da proposta pedagógica para o seu uso. Por isso, é importante acompanhar 
os estudos e pesquisas sobre o tema para desenvolver uma investigação que possa 
contribuir de forma significativa para a educação (SILVA; BLIKSTEIN, 2020).
IMPLEMENTAÇÃO DA ROBÓTICA PEDAGÓGICA NO BRASIL
A RP (Robótica Pedagógica) é uma área de pesquisa que vem se expandindo 
em diversos espaços educativos em várias partes do mundo, especialmente na-
queles que procuram integrar a tecnologia à educação. Lembrando, acadêmico,que, conforme estudos, a Robótica Educacional pode ser denominada de Robó-
tica Pedagógica, Robótica Educativa e Robótica Pedagógica Livre. 
A Olimpíada Brasileira de Robótica (OBR) é uma das olimpía-
das científicas brasileiras que se utiliza da temática da robóti-
ca para obter conhecimento. Tem o objetivo de estimular os 
jovens às carreiras científico-tecnológicas, identificar jovens 
talentosos e promover debates e atualizações no processo de 
ensino-aprendizagem brasileiro. A OBR destina-se a todos os 
estudantes de qualquer escola pública ou privada do ensino 
fundamental, médio ou técnico em todo o território nacional. 
Não deixe de acessar o Qr Code para saber como está consol-
idada a Olimpíada Brasileira de Robótica (OBR).
Quer ficar por dentro de tudo que acontece na Olimpíada Bra-
sileira de Robótica (OBR), então acesse o Qr Code. 
EU INDICO
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No Brasil, com enfoque educacional, a RP é utilizada em escolas regulares ou não, 
universidades, empresas, ambientes formais ou informais de aprendizagem, entre 
outros locais onde se podem criar situações específicas de aprendizagem usando 
dispositivos robóticos combinados a outros recursos digitais. Nesses locais, a RP 
tem sido usada como recurso complementar para ampliar e diversificar a forma 
de ensinar conceitos científicos tanto na sala de aula quanto na aprendizagem 
interdisciplinar de conteúdos curriculares (SILVA; BLIKSTEIN, 2020).
VOCÊ SABE RESPONDER?
A robótica pedagógica é uma área que utiliza a robótica como ferramenta para 
o ensino e a aprendizagem de diferentes conteúdos e habilidades. Quais são os 
benefícios da robótica pedagógica para o desenvolvimento cognitivo, social e 
emocional dos estudantes?
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TEMA DE APRENDIZAGEM 3
A RP é uma área de investigação e desenvolvimento de recursos educativos em uni-
versidades ou instituições específicas de pesquisa e pode ser dividida em duas cate-
gorias. A primeira, mais tradicional, tem como objetivo criar ambientes de ensino e 
aprendizagem utilizando apenas kits pré-fabricados de padrão comercial. A segunda 
categoria tem como propósito criar ambientes de ensino e aprendizagem que combi-
nem o uso de kits comerciais padrão com materiais alternativos não comerciais, como 
peças recicladas ou de sucata. (BARBOSA SILVA; BLIKSTEIN, 2020).
À medida que o uso de recursos de hardware e software de código aberto 
se tornou mais popular e difundido, a segunda categoria tem ganhado um forte 
impulso em escolas de ensino fundamental e médio. Como resultado, pesquisas 
estão sendo conduzidas no Brasil para criar ambientes de robótica pedagógica 
de baixo custo (RPBC). A RPBC permite o desenvolvimento de atividades peda-
gógicas em escolas a um custo reduzido.
Existem várias tecnologias de baixo custo que podem ser utilizadas na aprendi-
zagem de robótica. Como exemplo, podemos citar as (1) placas de desenvolvimento, 
como o Arduino e o Raspberry Pi, que fornecem interfaces de entrada e saída que 
permitem controlar motores, sensores e outros componentes eletrônicos); os (2) 
kits educacionais como Lego Mindstorms, que incluem peças de montagem, senso-
res e motores; as (3) plataformas de robótica que utiliza materiais reciclados ou de 
baixo custo, como papelão, canetas e motores de brinquedos; os (4) simuladores de 
robótica: Softwares de simulação de robótica, como o Gazebo e o V-REP, permitem 
que os alunos criem e testem robôs virtuais em um ambiente 3D para a construção 
física de robôs e podem ser usados para aprender sobre cinemática, controle e pla-
nejamento de movimento; e os (5) recursos online gratuitos disponíveis na internet, 
como tutoriais em vídeo, cursos online e fóruns de discussão.
A RP tem como meta o ensino das ciências de forma divertida, estimulando o in-
teresse dos alunos em áreas tecnológicas. 
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Para uma escola implementar atividades de RP, é necessário criar as condições 
necessárias para isso. Essencialmente, isso inclui a capacitação dos professores, a 
criação de um espaço adequado na escola para realizar a atividade e a aquisição 
de recursos, como kits de montagem, componentes eletroeletrônicos e softwares 
específicos da área de RP, entre outros materiais.
A política pública de robótica educacional visa iniciar a construção de con-
ceitos nas áreas do conhecimento a serem estudadas, testando hipóteses, crian-
do soluções para situações-problema, utilizando a gamificação no trabalho de 
habilidades cognitivas e socioemocionais por meio de aulas de robótica.
Uma das condições essenciais para o sucesso da RP nas escolas é a formação 
adequada dos docentes, que é uma medida fundamental e necessária. Durante 
o curso, os professores desenvolvem tarefas que buscam o domínio de noções 
científicas em um contexto de RP que abrange.
 Planejamento e o design dispositivo robótico: debate 
e intercâmbio de ideias sobre a construção de um robô. 
Nesse momento, o grupo decide qual robô deve ser con-
struído, com base na proposta da atividade a ser realizada.
 Criação e execução: fabricação do robô, execução 
do sistema mecânico do aparelho robótico. Por exem-
plo, um veículo, um android, um elevador etc.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 3
Robótica Pedagógica na escola
Entre 2010 e 2013, uma escola implementou o projeto “Um Computador por Aluno” 
(UCA), iniciativa do Governo Federal/MEC. Além disso, serão apresentados outros 
projetos que visam preparar material para a introdução e implantação da RP na es-
cola, bem como formar estudantes por meio do Programa de Bolsas de Iniciação 
Científica para o Ensino Médio (Pibic-EM) e do Programa de Iniciação Científica 
Júnior (PICJr), para que possam utilizar esse recurso em seu processo de formação. 
A robótica em espaços Makerspaces desempenha um papel importante na 
disseminação do conhecimento de robótica e na construção de habilidades prá-
ticas. Permite que as pessoas experimentem, criem e compartilhem designs com 
robôs, impulsionando a inovação e a criatividade na comunidade maker. Esses 
espaços são ambientes de aprendizagem colaborativa, onde as pessoas podem 
se reunir para explorar, criar e compartilhar projetos usando tecnologias como 
impressoras 3D, cortadoras a laser, eletrônica e, claro, robótica.
A presença da robótica no Makerspaces oferece uma oportunidade única 
para entusiastas de tecnologia e inventores de todas as idades explorarem os 
fundamentos da robótica e conceitos avançados de maneira prática. Por exemplo, 
algumas maneiras de construir robótica em espaços Maker incluem (1) wor-
kshops e aulas onde os participantes aprendem a projetar, construir e programar 
robôs por meio de (2) kits de robótica fornecidos pela Maker, que contêm os 
componentes usados para construir robôs e observar; (3) Project Collaboration 
in Makerspaces incentiva a colaboração entre os participantes; (4) Competições 
 Programação: criação de códigos para automatizar 
e controlar o robô. Uso de uma linguagem de pro-
gramação específica que, ao ser rodada, faz com que o 
robô execute uma determinada ação (por exemplo, faz-
er com que um robô androide navegue por um labirinto).
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de robótica são organizadas em alguns Makerspaces, onde os participantes po-
dem testar suas habilidades; (5) Projetos de impacto social onde a robótica no 
Makerspaces, por exemplo, as pessoas podem usar a robótica para desenvolver 
soluções para ajudar pessoas com deficiência ou criar robôs que possam ajudar 
nas tarefas diárias. 
No trabalho realizado na escola Elza Maria Pelegrini de Aguiar, o objetivo era 
fornecer recursos práticos e conceituais para a utilização da RP como ferra-
menta na transposição didática de conceitos científicos, a fim de construir 
saberes escolares interdisciplinares no contexto curricular. Os conceitos cien-
tíficos das áreas de engenharia e robótica industrial foram contextualizados e 
aplicados no ensino fundamental, combinando aspectos concretos, abstratos,cognitivos e lúdicos para criar situações de aprendizagem e resolução de 
problemas (SILVA; BLIKSTEIN, 2020).
Dentro do escopo do projeto UCA, um guindaste foi construído na escola 
com a função de detectar um objeto específico, pegá-lo e transportá-lo para outro 
local. Além disso, foi desenvolvido um projeto de discoteca com sensores que 
detectam a entrada de um carro e reproduzem sons correspondentes.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 3
CONJUNTOS DE ROBÓTICA EDUCACIONAL
O setor educacional oferece diversos tipos de kits de robótica para o ensino 
básico. No entanto, nem todos os kits correspondem à abordagem pedagógica 
do autor, e por isso a intenção não é fazer nenhuma publicidade, mas orientar o 
professor que deseja iniciar o estudo dessa área de robótica educacional. Entre 
os principais recursos disponíveis, podemos mencionar.
Uma forma de introduzir o tema da robótica educacional na educação básica 
é conhecer os diferentes tipos de kits de robótica disponíveis no mercado. 
Esses kits oferecem recursos e possibilidades para o ensino e a aprendizagem de 
conceitos e habilidades relacionados à robótica. Neste texto, vamos apresentar 
algumas características e critérios para escolher o kit de robótica mais adequado 
para cada contexto educacional (MACÊDO; FARIA, 2021).
Como os Kits robóticos podem contribuir para o ensino e a 
aprendizagem
Ao estudar robótica, é crucial ter conhecimento dos elementos frequentemente 
utilizados na construção de um robô. Para Cardoso (2017), a estrutura de um 
dispositivo robótico pode ser dividida da seguinte forma:
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UNIDADE DE CONTROLE
Essa é a parte central de um robô, considerada o seu “cérebro”. Ela é equipada 
com um microprocessador e memória para executar seu(s) programa(s), proces-
sando tarefas recebidas pelos sensores ou por comandos externos.
SENSORES
Componentes responsáveis por detectar informações sobre o ambiente ou o fun-
cionamento do robô, tais como tato, imagens e sons. Alguns exemplos comuns 
de sensores incluem os de toque, rotação, som, ultrassom, luz, cor e câmera 
(usada para capturar imagens para processamento).
ATUADORES
Podem ser motores de vários tipos, utilizados para movimentar o robô e seus ma-
nipuladores. Eles convertem a energia proveniente da fonte em movimento, força 
ou deslocamento, de acordo com os sinais emitidos pela unidade de controle.
MANIPULADORES
São os “membros” do robô, como braços e garras. A capacidade de movimentação 
de um manipulador é determinada pelo seu grau de liberdade.
CONTROLADORES
São interfaces que possibilitam a comunicação entre os comandos enviados pelo 
sistema de controle e os atuadores, permitindo o controle desses últimos.
SISTEMA DE ALIMENTAÇÃO
É responsável por fornecer energia ao controlador e aos demais componentes 
elétricos, podendo ser uma bateria e/ou gerador.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 3
Robot Roamer
O Robot Roamer é um robô educativo que pode ser utilizado em diversos 
contextos de aprendizagem. Ele é uma evolução dos robôs do tipo Tartaruga, 
inventados nos anos 1960 por Seymour Papert, do MIT. O Robô Roamer pode 
ser programado para realizar diferentes tarefas, como desenhar, explorar, resol-
ver problemas e interagir com o ambiente. Ele é uma ferramenta pedagógica 
que estimula o pensamento lógico, a criatividade, a colaboração e a autonomia 
dos alunos. O Robô Roamer também tem a capacidade de recarregar automa-
ticamente em uma estação de carregamento, o que aumenta sua durabilidade e 
eficiência. Ele é um companheiro divertido e inteligente para os estudantes de 
todas as idades (MACÊDO; FARIA, 2021).
 O professor André Raabe, um dos professores e pesquisador mais entusiasta 
pela robótica na educação, conta por experiência própria que a robótica não é 
um bicho-papão na rede pública municipal de ensino, pois a robótica educa-
cional é uma ferramenta significativa e inovadora para o aprendizado. adquirir 
conceitos de forma interdisciplinar. O objetivo é 
validar a contribuição da robótica como ferramen-
ta metodológica no processo de ensino por meio 
de oficinas. Enfim, para ele o uso da robótica nas 
escolas públicas traz os benefícios da autonomia e 
do protagonismo para a redefinição dos papéis de 
professor e aluno, proporcionando o desenvolvi-
mento de competências e habilidades que trans-
cendem os limites disciplinares escolares.
ESTRUTURA
A estrutura do robô é composta por um conjunto de peças de diferentes tama-
nhos, formatos e cores, podendo incluir rodas, parafusos e placas em alguns 
casos. Ela serve como base para sustentar todos os outros componentes men-
cionados, variando de acordo com a funcionalidade do dispositivo robótico.
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ROBÔ PROGRAMÁVEL EDUCACIONAL (RoPE)
A maioria dos brinquedos de programar foi desenvolvida e estudada em contex-
tos diferentes do Brasil. Por isso, para criar um brinquedo de programa adequado 
à realidade social, educacional e econômica do país, é preciso conhecer e levar 
em conta essas particularidades (RAABE et al., 2017).
O RoPE é um brinquedo de programar que foi desenvolvido com o intuito 
de reduzir o custo e adaptar-se à realidade das escolas de educação infantil brasi-
leiras. O brinquedo é produzido artesanalmente com a infraestrutura do Labora-
tório de Inovação Tecnológica na Educação (LITE) da Univali, usando recursos 
como prototipação digital, criação de placas controladoras e desenvolvimento 
de firmwares para o hardware especificado. Além disso, o brinquedo foi testado 
e validado em várias escolas da rede pública de ensino, com a participação dos 
estudantes e educadores nas etapas de projeto do brinquedo.
O RoPE é um brinquedo que se move de acordo com cinco botões coloridos. 
Cada um dos quatro botões laterais representa uma ação de movimento para o RoPE: 
(i) andar um passo para frente (ii) andar um passo para trás (iii) virar 90 graus para 
a direita (iv) virar 90 graus para a esquerda. Cada passo do RoPE corresponde a 15 
centímetros de distância. O botão central faz o RoPE executar o conjunto de ações 
de movimento que a criança escolheu pelos botões laterais (RAABE et al., 2017).
Para facilitar às crianças, o brinquedo tem quatro maneiras de mostrar a direção 
do movimento. Uma delas é o formato dos botões em relevo que imitam o movi-
mento. Outra é a cor de cada botão, que foi escolhida pelos educadores na criação 
do brinquedo. A terceira é um som diferente para cada direção, que combina com 
a cor e o movimento do botão. A quarta é uma luz lateral que tem a mesma cor do 
botão de movimentação. As crianças podem usar o brinquedo para programar e 
executar os comandos, que podem ser todos de uma vez ou em partes menores. 
Quando o programa acaba, o brinquedo faz um som que indica o fim da execução.
O primeiro teste piloto foi realizado com nove crianças de 3 e 4 anos de uma 
creche pública em Itajaí (SC), usando os primeiros protótipos funcionais do brin-
quedo. Esse teste também ajudou a validar a metodologia de uso sugerida por 
Martins (2016), que visa desenvolver habilidades de engenharia com o brinquedo. 
Durante o piloto, observou-se a necessidade de melhorias no brinquedo para se 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 3
adaptar aos pisos irregulares das salas de educação infantil, que dificultavam a 
movimentação do brinquedo. O teste e a experiência das professoras contribuí-
ram para definir aspectos como o tempo das atividades, a quantidade de crianças 
por brinquedo, os tipos de atividades mais adequadas e como apoiar os profes-
sores no planejamento dessas atividades (RAABE et al., 2017).
Para complementar o uso do brinquedo, foram elaborados recursos para 
orientar o trabalho do professor, como o Guia do Professor e os tapetes pedagógi-
cos. O Guia do Professor apresenta o brinquedo e suas funcionalidades e propõe 
três planos de aula que especificam objetivos, duração, estratégias, procedimentos 
e possíveis adaptações. As atividades propostas visam apoiar as professoras nos 
primeiros passos para integrar o brinquedo nasaplicações em sala de aula. Os 
planos se baseiam em uma pesquisa do Mestrado em Educação, que desenvolveu 
metodologias para usar brinquedos de programar de acordo com as Orientações 
Curriculares Municipais do município. Os planos introduzem de forma gradual 
o brinquedo e o conceito de programação às crianças.
O projeto foi explicado na formação, mostrando como o brinquedo foi criado com 
a colaboração de educadores e especialistas de várias áreas. Também se destacou a 
capacidade do brinquedo de desenvolver conceitos como estimativas, numeração, 
orientação espacial, movimentos, programação e resolução de problemas.
Uma iniciativa conjunta entre a Secretaria de Educação de Balneário Cambo-
riú e a nossa empresa resultou na doação de 30 brinquedos educativos para 
dez núcleos da educação infantil (NEI) da cidade, atendendo cerca de 1600 cri-
anças. Esse projeto foi elaborado para ser executado ao longo do ano de 2017. 
A primeira remessa incluiu três brinquedos para o núcleo de educação infantil 
Carrossel (RAABE et al., 2017).
APROFUNDANDO
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No Guia do Professor, há planos de aula que os formadores seguiram com as 
professoras, que assumiram o lugar das crianças que iriam brincar com o brinquedo. 
Durante as atividades com o brinquedo, as professoras se divertiram, conversaram e 
entenderam que era necessário programar o brinquedo para que ele se movesse. A 
equipe de formadores interveio pouco, deixando as professoras livres para explorar e 
criar caminhos e direções que quisessem com o brinquedo. Ficou claro que as profes-
soras aprenderam rápido como funcionava e como cuidar (bateria, tempo de recarga, 
manuseio) do RoPE, e que elas gostaram muito do brinquedo (RAABE et al., 2017).
A robótica para uso educacional
Editora: Senac
Autor: Flavio Rodrigues Campos 
Sinopse: neste livro, Flavio Rodrigues Campos explora o papel 
da robótica na educação do século XXI, desde seus anteced-
entes históricos até as inovações mais atuais. O autor mostra 
como a robótica educacional se conecta com diferentes 
metodologias de ensino e oferece dicas práticas para que 
os educadores possam usar a robótica no currículo escolar, 
visando desenvolver as competências necessárias para o le-
tramento em inteligência artificial. A obra é um guia essencial 
para quem quer conhecer e aplicar a robótica na educação.
INDICAÇÃO DE LIVRO
Olá! Agora, quero aproveitar a oportunidade para convidar 
você a assistir nosso em foco. Acesse o nosso QR code.
EM FOCO
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TEMA DE APRENDIZAGEM 3
NOVOS DESAFIOS 
O pensamento computacional é uma habilidade essencial para o século XXI, 
que envolve a resolução de problemas de forma criativa, lógica e colaborativa, 
usando conceitos e ferramentas da Ciência da Computação. A história do pen-
samento computacional remonta aos primórdios da matemática e da lógica, mas 
ganhou destaque com o surgimento dos computadores e da inteligência artificial. 
As universidades têm um papel fundamental na promoção e na disseminação 
do pensamento computacional, tanto na formação de profissionais quanto na 
pesquisa e na inovação.
A robótica na educação é uma área que aplica o pensamento computacional 
de forma prática e interdisciplinar, utilizando robôs como recursos pedagógicos 
para estimular o aprendizado de diversas áreas do conhecimento. A história da 
robótica na educação brasileira começou na década de 1980, com experiências 
pioneiras em escolas públicas e privadas, e se consolidou nas últimas décadas, 
com o apoio de políticas públicas, de instituições de ensino superior e de orga-
nizações não governamentais.
A implementação da robótica pedagógica no Brasil enfrenta desafios 
como a falta de infraestrutura, de formação docente e de currículo integrado, 
mas também apresenta oportunidades como a participação em competições 
nacionais e internacionais, a integração com outras tecnologias educacionais e 
a promoção da inclusão e da diversidade. Existem diversos conjuntos de robó-
tica educacional disponíveis no mercado, que variam em complexidade, custo e 
funcionalidade. Um exemplo é o Robô Programável Educacional (RoPE), que foi 
desenvolvido por pesquisadores brasileiros e permite a introdução de conceitos 
básicos de programação e de robótica para crianças a partir dos 3 anos de idade.
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VAMOS PRATICAR
1. Para facilitar às crianças, o brinquedo tem quatro maneiras de mostrar a direção do mo-
vimento. Uma delas é o formato dos botões em relevo que imitam o movimento. Outra 
é a cor de cada botão, que foi escolhida pelos educadores na criação do brinquedo. A 
terceira é um som diferente para cada direção, que combina com a cor e o movimento 
do botão. A quarta é uma luz lateral que tem a mesma cor do botão de movimentação. 
As crianças podem usar o brinquedo para programar e executar os comandos, que 
podem ser todos de uma vez ou em partes menores. Quando o programa acaba, o 
brinquedo faz um som que indica o fim da execução.
Fonte: RAABE. A. L. A. et al. RoPE - brinquedo de programar e plataforma de aprender. In: 
CONGRESSO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 6.; Workshop de Informática 
na Escola, 23., 2017. Recife. Anais [...]. Porto Alegre: SBC, 2017.
Um robô programável educacional (RoPE) é um dispositivo que permite aos alunos apren-
der conceitos básicos de programação e lógica de forma lúdica e interativa. O RoPE possui 
um conjunto de botões que representam comandos como andar para frente, virar à direita 
ou à esquerda, e acender uma luz. Ao pressionar os botões na sequência desejada, o aluno 
cria um algoritmo que é executado pelo robô.
Qual é a vantagem de usar o RoPE como recurso pedagógico para ensinar programação?
I - O RoPE estimula o raciocínio lógico, a criatividade e a resolução de problemas dos alunos. 
II - O RoPE dispensa o uso de computadores ou tablets para programar.
III - RoPE é compatível com qualquer linguagem de programação.
IV - É correto o que se afirma em:
a) I, apenas.
b) III, apenas.
c) I e II, apenas.
d) II e III, apenas.
e) I, II e III.
2. O sistema Logo se tornou mais adotado na educação graças às ações descritas. An-
tes, ele era usado apenas em algumas universidades brasileiras para pesquisas, mas 
ganhou visibilidade com projetos do governo, como o Educom. Outro fator que favo-
receu o uso da informática na educação foi o surgimento dos computadores pessoais, 
que aumentam as possibilidades de acesso ao Logo no Brasil e no mundo. O papel do 
Laboratório de Estudos Cognitivos (LEC), da Universidade Federal do Rio Grande do 
Sul (UFRGS), também foi fundamental para a implementação do Logo na educação.
Fonte: SILVA, R. B.; BLIKSTEIN, P. Robótica educacional: experiências inovadoras na 
educação brasileira. Porto Alegre: Penso, 2020.
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VAMOS PRATICAR
O Nied é um centro de pesquisa interdisciplinar que surgiu em 1983 na Unicamp e se 
dedicou a estudar a linguagem Logo e sua aplicação na educação. O Nied foi o primeiro 
no Brasil a explorar esse campo com o Projeto Logo da Unicamp.
Qual é o objetivo do sistema Logo na robótica educacional?
a) Ensinar conceitos de programação e lógica para crianças e jovens.
b) Controlar remotamente robôs em linhas de produção.
c) Realizar operações matemáticas para aprimorar a inteligência artificial.
d) Criar interfaces de usuário para softwares robóticos.
e) Armazenar informações em dispositivos eletrônicos.
3. À medida que o uso de recursos de hardware e software de código aberto se tornou 
mais popular e difundido, a segunda categoria tem ganhado um forte impulso em esco-
las de ensino fundamental e médio. Como resultado, pesquisas estão sendo conduzidas 
no Brasil para criar ambientes de robótica pedagógica de baixo custo (RPBC). A RPBC 
permite o desenvolvimento de atividades pedagógicas em escolas a um custo reduzido.
Fonte: SILVA, R. B.; BLIKSTEIN, P. Robótica educacional: experiências inovadoras na 
educação brasileira. Porto Alegre: Penso, 2020.
O crescimento e a popularização do uso de hardware e softwarede código aberto tem 
impulsionado a segunda categoria de robótica pedagógica, que utiliza materiais alter-
nativos e de baixo custo. No Brasil, essa categoria tem possibilitado o desenvolvimento 
de atividades pedagógicas em escolas de ensino fundamental e médio, bem como a 
construção de equipamentos que podem ser usados por pessoas com deficiência visual. 
Por isso, pesquisas estão sendo realizadas no país para criar ambientes de robótica pe-
dagógica de baixo custo (RPBC).
Qual é o objetivo do Sistema Robótica Pedagógica de Baixo Custo (RPBC)?
a) Tornar a robótica educacional acessível a estudantes de baixa renda 
b) Desenvolver robôs avançados para uso em linhas de produção.
c) Ensinar programação avançada para estudantes universitários.
d) Criar brinquedos tecnológicos para crianças.
e) Produzir equipamentos de alta tecnologia para empresas de robótica.
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1
REFERÊNCIAS
BARBOSA SILVA, R. B.; BLIKSTEIN P. Robótica educacional: experiências inovadoras na 
educação brasileira. Porto Alegre: Penso, 2020.
CAMPOS, F. R. Robótica educacional no Brasil: questões em aberto, desafios e perspecti-
vas futuras. Revista Ibero-americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 12, n. 4, 
p. 2108-2121, 2017. Disponível em: https://periodicos.fclar.unesp.br/iberoamericana/article/
view/8778/6944. Acesso em 26 jun. 2023.
CAMPOS, F. R. Robótica educacional no Brasil: questões em aberto, desafios e perspecti-
vas futuras. Araraquara: RIAEE, 2018.
CARDOSO, G. D. A robótica como ferramenta aplicada a educação. Bahia: IFBA, 2017.
MACÊDO, M. A.; FARIA, E. C. Manual pedagógico de robótica educacional. Brasília, DF: 
Educapes, 2021. Disponível em: https://educapes.capes.gov.br/bitstream/capes/602525/2/
Manual%20pedagogico%20de%20robotica%20educacional.pdf. Acesso: 20 abr. 2023.
RAABE, A. L. A. et al. RoPE - brinquedo de programar e plataforma de aprender. In: CON-
GRESSO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 6.; WORKSHOP DE INFORMÁTICA NA 
ESCOLA, 23, 2017, Recife. Anais [...]. Porto Alegre: SBC, 2017. Disponível em: HYPERLINK 
"https://sol.sbc.org.br/index.php/wie/article/download/16348/16189/"https://sol.sbc.org.br/
index.php/wie/article/download/16348/16189. Acesso: 20 abr. 2023.
SANTOS, M. et al. Pensamento computacional. Porto Alegre: SAGAH, 2021.
VEIS, J. Os cem anos do robô. Folha de S. Paulo, São Paulo, 11 nov. 2021. Disponível em: 
https://quatrocincoum.folha.uol.com.br/br/artigos/literatura/os-cem-anos-do-robo. Acesso 
em: 20 jun. 2023.
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1. Letra A. A Afirmativa II está correta, pois existem vários motivos pelos quais o RoPE 
estimula essas habilidades dos alunos. Em primeiro lugar, a programação envolve uma 
série de habilidades cognitivas, como o pensamento lógico, a resolução de problemas e 
a análise de dados, eles podem experimentar diferentes combinações de comandos para 
ver como o robô responde. Eles podem usar sua imaginação para criar novos movimentos 
e sequências de ações que o robô pode executar, o que ajuda a desenvolver a capacidade 
de criar soluções originais e inovadoras.
A Afirmativa II está incorreta, pois o RoPE pode ser usado em conjunto com outros dis-
positivos que ampliam as possibilidades de programação.
A Afirmativa III está incorreta, pois o RoPE possui uma linguagem própria baseada em 
botões e símbolos.
2. Letra A. O objetivo do sistema Logo na robótica educacional é ensinar conceitos de progra-
mação e lógica para crianças e jovens. O Logo é uma linguagem de programação criada com 
o objetivo de ensinar programação de forma lúdica e acessível. O sistema Logo não é usado 
para controlar remotamente robôs em linhas de produção. O sistema Logo não é usado para 
realizar operações matemáticas complexas para aprimorar a inteligência artificial. O Logo 
é uma linguagem de programação para iniciantes e não está diretamente relacionado à 
criação de interfaces de usuário. O Logo é uma linguagem de programação para iniciantes 
e não está diretamente relacionado ao armazenamento de informações.
3. Letra A. O objetivo do Sistema Robótica Pedagógica de Baixo Custo (RPBC) é tornar a 
robótica educacional acessível a estudantes de baixa renda e de escolas públicas. A ini-
ciativa visa democratizar o acesso à tecnologia e à educação tecnológica, possibilitando 
que mais estudantes tenham a oportunidade de aprender sobre robótica e programação.
GABARITO
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MINHAS ANOTAÇÕES
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UNIDADE 2
MINHAS METAS
O PENSAMENTO COMPUTACIONAL 
E A ROBÓTICA NA EDUCAÇÃO
Apresentar os conceitos de Pensamento Computacional e a Robótica.
Relacionar as necessidades da sociedade moderna com a implementação do Ensino do 
Pensamento Computacional e da Robótica.
Explicar como os conceitos de Pensamento Computacional e Robótica podem ser usados 
para desenvolver habilidades importantes em estudantes.
Explicar algumas práticas para ensinar robótica e Pensamento Computacional.
Discutir como os conceitos de Pensamento Computacional e Robótica podem ser 
incorporados ao currículo escolar.
Modificar a visão acerca da atividade do professor em uma sala de aula voltada para ensino 
e aprendizagem de Pensamento Computacional e Robótica.
Identificar algumas habilidades que o professor precisa ter para que possa ensinar nesse 
novo contexto.
T E M A D E A P R E N D I Z A G E M 4
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INICIE SUA JORNADA
Caro(a) aluno(a),
Antes de iniciarmos a nossa jornada, tenho duas perguntas para lhe fazer:
- Você já percebeu que o nosso mundo está ficando cada vez mais complexo?
- Você já se deparou com um problema complexo e sentiu dificuldade 
em resolvê-lo?
Perceba que, nas duas perguntas, há um termo importante para o nosso 
diálogo: o termo “complexo”. Um mundo complexo gera problemas complexos 
e, dessa forma, surge a necessidade de se utilizar do que se convencionou chamar 
de pensamento computacional para encontrar uma solução eficiente e eficaz.
Inicialmente, vamos compreender o Pensamento Computacional como 
uma habilidade que se torna cada vez mais essencial em nossa sociedade al-
tamente tecnológica. Isso mesmo! A complexidade está relacionada, dentre 
outros fatores, ao aumento da tecnologia inserida em nosso cotidiano. A ro-
bótica, como parte de toda essa tecnologia, é uma área que tem crescido expo-
nencialmente nas últimas décadas, criando oportunidades de desenvolvimento 
e inovação em diversos campos.
Você tem percebido no seu cotidiano situações em que a máquina (ou o 
robô) tenha ocupado espaços antes ocupados por humanos? Qual a sua visão 
sobre o assunto? Pense e pesquise como nossos alunos devem se posicionar 
diante dessa situação.
Este tema irá explorar a relação entre o pensamento computacional e a ro-
bótica na educação e, consequentemente, na preparação dos nossos alunos 
para enfrentarem essa transição. Vamos discutir como essas ferramentas 
podem ser usadas para desenvolver habilidades importantes em estudantes, 
além de explorar algumas das melhores práticas para ensinar robótica e pen-
samento computacional.
Vamos descobrir como essas habilidades podem ser aplicadas em diversas 
áreas, desde a engenharia até a medicina, e como elas podem ajudá-lo a enfrentar 
desafios complexos em sua vida pessoal e profissional.
Mas, antes de seguirmos nesta maravilhosa jornada, escute o podcast que 
vai tratar de alguns termos que foram empregados anteriormente e que são um 
pouco diferentes do sentido habitual. 
Vamos lá!
UNIASSELVI
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TEMA DE APRENDIZAGEM 4
Vamos enriquecer os seus estudos? Aproveite para assistir ao nosso vídeo e avan-
çar ainda mais em seus estudos. Neste vídeo, vamos falar a respeito do pensa-
mento computacional e como ele pode ser importante, independentemente da 
sua profissão. 
Você concorda que o mundo está evoluindo em uma ve-
locidade cada vez maior? Maneiras tradicionais de se re-
solver problemas já não são mais tão efetivas quanto antes. 
Nossa realidade precisa, cada vez mais, de novas formas 
de se pensar nos problemas que vêm surgindo e na busca 
de soluções. Vamos discutir um pouco este cenário no qual 
estamos inseridos?PLAY NO CONHECIMENTO
VAMOS RECORDAR?
As bases da Teoria da Complexidade de Edgar Morin são um 
dos fundamentos do que chamamos de Pensamento Com-
putacional. Dessa forma, diante da importância do tema, 
recomendo que faça uma leitura atenta do artigo A Teoria 
da Complexidade de Edgar Morin e o Ensino de Ciência e 
Tecnologia.
DESENVOLVA SEU POTENCIAL
Com o advento da BNCC – Base Nacional Comum Curricular (BRASIL, 2018) 
percebe-se um incremento no incentivo ao uso dos recursos tecnológicos com 
o intuito de enriquecer as formas de ensinar e aprender, mas, acima de tudo, de 
fazer com que professores e alunos possam se inferir da forma correta no contexto 
da Indústria e Escola 4.0. 
Antes de especificarmos as questões educacionais, vamos apenas fazer um 
breve comentário sobre o que é a Indústria 4.0.
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/19304
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20786
Analisando, a priori, o processo de desenvolvimento da tecnologia por um pano-
rama mais geral, é possível perceber que a tecnologia da Era Industrial trans-
formou os trabalhadores em simples engrenagens de um sistema muito maior.
Em se tratando de revoluções industriais, autores como Antônio et al. (2018) 
destacam que elas são, historicamente, separadas em quatro fases diferentes, de 
acordo com os impactos causados nos meios produtivos vigentes. Atualmente, 
a quarta Revolução Industrial, também conhecida como a “Indústria 4.0”, 
tem seu marco inicial em 2011, quando uma associação de representantes do 
universo empresarial, político e acadêmico criou uma iniciativa de apoio e fo-
mento ao fortalecimento da competitividade da indústria manufatureira alemã.
APROFUNDANDO
Essa fase é um desdobramento da Terceira Revolução Industrial, cuja base foi 
o que ficou conhecido como “Revolução Digital”, fundamentada no desen-
volvimento da automação da produção e seus processos através da eletrônica 
avançada e da tecnologia da informação. 
Nesse contexto, a partir dos avanços da tecnologia, estrutura-se a Quarta 
Revolução Industrial, com foco na conectividade. O fundamental é a conexão 
entre toda uma indústria, partindo dos processos de produção até um sistema de 
vendas automatizado (SAKURAI; ZUCHI, 2018). 
UNIASSELVI
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TEMA DE APRENDIZAGEM 4
Apesar do conceito já ser largamente difundido na América do Norte e na Europa, 
sua difusão no Brasil ainda é limitada (SAKURAI; ZUCHI, 2018), o que pode 
ser um dos indícios de que rumos a indústria deve seguir para que possa vencer 
a competitividade nacional e internacional (OLIVEIRA e SIMÕES, 2017). 
Essas questões acabam suscitando novas necessidades no processo educa-
cional, uma vez que é necessário preparar cidadãos para exercerem cargos neste 
novo formato de economia e sociedade. O custo para essa omissão pode ser um 
futuro incerto e empregos com qualidade inferior. 
Esse contexto traz para o “chão da escola” o in-
centivo a uma discussão ampla sobre tecnologia e 
sua discussão junto aos alunos e, o que é mais dese-
jado, com toda a comunidade escolar. Compreender 
as noções básicas de tecnologia passa a ser uma 
questão de exercício da cidadania. E isso precisa ser 
discutido no cotidiano escolar.
O aspecto central dessa discussão está relacionado ao fato de que o ensino 
da computação nas escolas pode possibilitar ao aluno lidar com diferentes 
fontes de informação para adquirir e construir o conhecimento de maneira 
criativa e inovadora. 
Além disso, considerando o médio e longo prazo, pode-se inserir dentro de um 
mercado de trabalho que exige esse tipo de conhecimento em praticamente to-
dos os setores da economia.
O segmento educacional é um terreno fértil para que sejam propostas ino-
vações, já que existe uma lacuna de implementação que necessita de uma aten-
ção diferenciada. E essa inovação precisa ocorrer em duas vias: tanto no aspecto 
gerencial como no aspecto pedagógico. 
Para que ocorra esse processo de inovação na educação, o professor, bem 
como os profissionais da Educação, precisa estar aberto ao novo, pois a 
mudança e a inovação são experiências pessoais que adquirem um signi-
ficado particular na prática (CARBONELL, 2002). 
O professor, nesse caso, é o responsável por essa significação e, para tanto, 
necessita romper com alguns paradigmas tradicionais de ensino, o que, dentre 
outros fatores, inclui o uso das tecnologias em sala de aula pelos discentes. A 
tecnologia passa 
a ser uma questão 
de exercício da 
cidadania
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função do professor, assim como toda uma metodologia, precisa ser revista. O 
professor deixa de ser uma figura que trata o conhecimento de forma operacional, 
passando a ser mais estratégico quanto ao uso das ferramentas educacionais. 
Um dos aspectos centrais dessa “mudança na natureza da função” está relacio-
nada ao fato de que as tecnologias, quando integradas a um ambiente favorece-
dor de aprendizagem, propiciam a ação colaborativa, permitindo parceria entre 
professores, alunos e comunidade. Esta, no final das contas, é a grande missão da 
escola: fazer com que o conhecimento difundido seja compartilhado por toda a 
comunidade, melhorando a qualidade de vida de todos. 
Confirmando esse posicionamento, de acordo com o 
CSTA K-12 – Computer Science Standards (2011) –, faz-se 
necessário que os cidadãos do mundo passem por uma ed-
ucação onde os preceitos básicos da computação sejam 
discutidos e implementados em seu cotidiano. Acesse o QR 
Code para saber mais.
EU INDICO
É simples compreender esta necessidade: preparar crianças e jovens para carreiras 
do século XXI. O aumento na implementação e utilização de softwares, assim 
como os avanços da Robótica (e da tecnologia de forma geral), traz a necessidade 
de fazer com que os alunos devam ter uma compreensão clara dos princípios 
e práticas do computador. É imperativa essa ação, uma vez que, ratificando o 
anteriormente exposto, a computação já faz parte do cerne de nossa economia 
e da nossa organização social (CSTA, 2011). 
Com isso, é importante enfatizar a possibilidade dos alunos do ensino funda-
mental e médio de terem disciplinas envolvendo a computação. Como a tecno-
logia está cada vez mais presente na vida das pessoas, é importante incorporá-la 
no processo de ensino e aprendizagem de nossas crianças e jovens, respeitando 
os ciclos e capacidades de aprendizagem desses alunos, bem como compreender 
o seu ritmo de aprendizagem. 
Dois grandes eixos de estudos devem ser ensinados e implementados nos ní-
veis de ensino fundamental e médio: o Pensamento Computacional e a Robótica. 
Vamos conhecer um pouco de cada um deles. 
UNIASSELVI
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1
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20787
TEMA DE APRENDIZAGEM 4
PENSAMENTO COMPUTACIONAL
Caro(a) aluno(a), você já ouviu nosso podcast? Caso não tenha escutado ainda, 
recomendo que o faça primeiro antes de iniciar os estudos desta seção.
Como foi discutido lá, nosso mundo vem ficando cada vez mais complexo. E 
com complexidade, entenda que isso se relaciona à quantidade de variáveis que 
intervêm entre si. Dessa forma, resolver problemas não é mais tão simples, uma 
vez que a análise vem ficando mais complexa. 
VOCÊ SABE RESPONDER?
Já percebeu que a análise de dados vem se tornando um campo bastante 
utilizado pela grande maioria dos segmentos da nossa sociedade?
Uma compra não é mais definida apenas pelo preço, uma escola (seja pública 
ou privada) não é mais escolhida apenas pela proximidade da casa do aluno etc. 
A complexidade deixa explícita a necessidade de analisarmos problemas a 
partir de percepções de modelagem, isto é, considerando as variáveis que po-
dem ser controladas. Assim, surge o que conhecemos hoje como pensamento 
computacional.
De acordo com Junior et al. (2020, p. 7): 
 “ O Pensamento Computacional (PC) tem sido apontado nos últimos 
anos como um conjunto importante de competências que todos os 
cidadãos, e em particular os alunos, devem desenvolver no Séc. XXI. 
O primeiro a mencionar o termo em seus estudos foi o matemático sul-afri-cano Seymour Papert. Aluno de Jean Piaget, teórico que trata acerca do constru-
tivismo. Desde a sua concepção, o modelo Construtivista tem sido adotado por 
diversas instituições e, consequentemente, possibilitando o uso de um ensino 
diferenciado e mais dinâmico, na medida em que o professor é capaz de utilizar 
na sala de aula um novo método pedagógico que favorece, principalmente, o 
desenvolvimento das potencialidades das crianças.
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Papert incorpora o conhecimento difundido por seu mestre a uma nova visão 
acerca da utilização do computador no processo de ensino e aprendizagem, ori-
ginando uma vertente do Construtivismo chamada Construcionismo. Uma ideia 
anterior à utilização do computador era a máquina de ensinar, utilizada nos es-
tudos do psicólogo behaviorista B.F. Skinner, na década de 1950. 
Em sua obra, Papert (1980, p. 37) trata acerca das primeiras evidências do que 
conhecemos atualmente como Pensamento Computacional utilizando o termo 
Pensamento Processual: “Neste livro, argumentei claramente que o pensamento 
processual é uma ferramenta intelectual poderosa e até sugeri analogias a um 
computador como estratégia”. Sua estratégia de ação torna-se um marco no que 
diz respeito à utilização de computador na educação. 
 
Para conhecer um pouco do trabalho de Skinner com as 
máquinas de ensinar, Acesse o QR Code.
EU INDICO
UNIASSELVI
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https://www.youtube.com/watch?v=vmRmBgKQq20
TEMA DE APRENDIZAGEM 4
Em muitas escolas, hoje, a frase “instrução auxiliada por computador” signifi-
ca fazer o computador ensinar a criança. Pode-se dizer que o computador está 
sendo usado para programar a criança. Na minha visão, a criança programa o 
computador e, ao fazê-lo, tanto adquire um senso de domínio sobre uma peça 
da mais moderna e poderosa tecnologia quanto estabelece um contato íntimo 
com algumas das ideias mais profundas da ciência, da matemática e da arte de 
construir modelos intelectuais (PAPERT, 1980, p. 5).
Figura 1 - Seymour Papert / Fonte: Hetherington (1988, on-line).
Descrição da Imagem: foto de um homem idoso de pele branca que usa óculos e possui vasta barba e bigode. 
Veste um terno marrom com gravata quadriculada no mesmo tom do terno.
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Inspirada pelas ideias de Papert, duas décadas depois, Wing (2006) definiu pen-
samento computacional como uma forma de “resolver problemas, projetar sis-
temas e compreender o comportamento humano, baseando-se nos conceitos 
fundamentais da ciência da computação” (p. 34). 
Na definição da autora, PC se configura como “estar usando abstração e 
decomposição ao atacar uma grande tarefa complexa ou projetar um grande 
sistema complexo” (WING, 2006, p. 34). Ou seja, PC é uma forma analítica de 
análise de problemas que tem estreita ligação com o pensamento matemático, 
científico e de engenharia (WING, 2006). Desenvolver esse tipo de habilidade 
nas crianças e jovens significa desenvolver um conjunto de habilidades que são 
a base de vivência na nossa sociedade inundada em tecnologia. 
Perceba que, na concepção da autora, o termo “complexo” está presente, con-
forme mencionado no começo deste texto!
 
Aluno(a), conheça um pouco mais das ideias de Papert 
acessando o QR Code:
EU INDICO
UNIASSELVI
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20788
TEMA DE APRENDIZAGEM 4
Guarda e Pinto (2020) realizaram estudos acerca das etapas em que ocorre 
o PC. Desde os estudos seminais de Wing (2006) até o momento em que o 
trabalho foi escrito, os estudiosos defendem que as etapas estão sistematizadas 
no esquema a seguir.
NOVO MODELO PC - CÍCLICO
Analisando a solução: 
Generalização
Testes e avaliação
Definindo o problema: 
Formulação do problema 
Abstração
Reformulação do problema 
Decomposição
Solucionando o problema:
Coleta e análise de dados 
Pensamento algorítmico
Paralelização e interação
Automação
Figura 2 - Novo Modelo PC – Cíclico / Fonte: Guarda e Pinto (2020, p. 70).
Descrição da Imagem: a figura apresenta um esquema do novo modelo PC – Cíclico. São três tópicos e suas 
definições apresentados em quadrados, e, em volta, há quatro setas em forma circular. O primeiro tópico, 
da esquerda para a direita "Analisando a solução: generalização; testes e avaliação", seguindo do segundo 
tópico "Definindo o problema: formulação do problema, abstração, reformulação do problema, decomposição" 
e o terceiro e último tópico "Solucionando o problema: coleta e análise de dados; pensamento algorítmico; 
paralelização e interação; automação.
O início do ciclo está em Definir o problema. Essa etapa se inicia com a formu-
lação do problema a ser resolvido. 
Algumas habilidades são utilizadas nessa fase, a saber:
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A segunda etapa, Resolvendo o problema, inclui toda e qualquer habilidade 
envolvida na proposta de soluções para aquele problema. Quanto mais hipóteses 
de solução, maior o nível de habilidades nessa fase. O refinamento maior dessa 
habilidade se dá quando o problema é resolvido algoritmicamente e os dados 
podem ser coletados e analisados. O desenvolvimento de um design algorítmico 
é seguido pelo uso de paralelização e iteração, o que eventualmente leva à auto-
mação do processo.
Finalmente, a análise da solução inclui generalização, o que significa partir 
do particular para o geral, onde há a necessidade de se realizarem testes, propor 
implementações e ajustes de acordo com as variáveis que não são controláveis. 
Depois o ciclo recomeça. O ciclo apenas terá parcialmente um fim quando o 
usuário estiver satisfeito com a solução implementada. 
COMPREENSÃO DO PROBLEMA
Compreender o problema que precisa ser resolvido e, caso algum aspecto não es-
teja claro, buscar a maior quantidade de informações possíveis sobre ele.
ABSTRAÇÃO
Identificar e extrair informações importantes para que as primeiras ideias sejam 
sistematizadas.
REFORMULAÇÃO DO PROBLEMA
A partir da sistematização das ideias, há a reformulação do problema levando em 
conta as variáveis importantes consideradas na etapa anterior.
DECOMPOSIÇÃO DO PROBLEMA
Decompor o problema geral em problemas menores que os torna mais fáceis de 
serem resolvidos.
 
Fonte: Guarda e Pinto (2020).
UNIASSELVI
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TEMA DE APRENDIZAGEM 4
Todo esse ciclo pode ser percebido nos trabalhos de Papert com seus alunos e 
nas suas propostas de atividades. 
Diante do exposto, é possível inferir que a habilidade de pensamento com-
putacional é importante para qualquer pessoa, em qualquer área em que ela es-
teja inserida. Com o desenvolvimento dessa habilidade, é possível desenvolver 
a capacidade de resolução de problemas, aprimorar a criatividade, aprimorar a 
comunicação e a colaboração em grupo.
Considerando ainda um terceiro estudo, o documento Learning for the 21st 
Century recomenda que sejam trabalhadas nas escolas, de acordo com estudos 
anteriores sobre PC, as competências necessárias para o século XXI. 
 
Acesse o QR Code para conhecer o documento Learning 
for the 21st Century recomendado para que seja trabalhado 
nas escolas.
EU INDICO
Além disso, ainda é mencionada a consequente necessidade da reformulação do 
currículo escolar para que as exigências da sociedade moderna sejam atendidas. 
Outro aspecto citado pelo documento relaciona-se à questão da avaliação. Segun-
do o documento, quatro competências são consideradas as mais importantes 
e devem ser objeto de análise dos currículos escolares com a maior urgência e, 
além disso, as mais importantes para a educação do século XXI:
 ■ Pensamento Crítico (Critical Thinking and Problem Solving).
 ■ Comunicação (Communication). 
 ■ Colaboração (Collaboration).
 ■ Criatividade (Creativity and Innovation).
Analisando, mesmo que de forma geral, a forma como o mundo está se de-
senvolvendo e como a tecnologia vem impactando a vida das pessoas, é possível 
perceber que essas habilidades são, realmente, de grande importância para todas 
as pessoas que pretendem se desenvolver em suas vidas pessoais e profissionais. 
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20789
Dimensões doPensamento Computacional
Após compreendermos o que vem a ser PC e analisarmos alguns princípios bá-
sicos, vamos compreender como cada etapa desse tipo de análise de problemas 
com maiores detalhes. 
ABSTRAÇÃO
Essa habilidade se relaciona com a simplificação de um problema complexo. Para 
encontrarmos a solução de qualquer problema complexo é necessário que pos-
samos reduzi-lo a parcelas menores, eliminando os detalhes irrelevantes e identi-
ficando as características essenciais que devem ser resolvidas. 
A abstração pode ser aplicada em diferentes níveis de complexidade, desde a res-
olução de problemas simples até a solução de problemas mais complexos. Aplican-
do essa habilidade, é possível se concentrar nos aspectos mais relevantes e im-
portantes do problema, permitindo a criação de soluções mais simples e eficientes. 
É possível inferir, com base no anteriormente exposto, que essa habilidade é funda-
mental em qualquer área que envolva a solução de problemas – sejam eles simples 
ou complexos – de forma a permitir a criação de soluções mais simples e eficientes.
DECOMPOSIÇÃO
Para resolver problemas, necessitamos fazer escolhas sobre “o quê” e “como fazer”. 
Essa habilidade consiste em quebrar um problema complexo em problemas meno-
res e mais gerenciáveis. Ao dividir um problema em partes menores, torna-se mais 
fácil abordá-lo e resolvê-lo. A decomposição é uma habilidade importante não ap-
enas na programação, mas também em outras áreas, como gestão de projetos, 
negócios e engenharia.
GENERALIZAÇÃO
A generalização é o processo de identificar padrões e regularidades em problemas 
e soluções. Dessa forma, é possível criar uma solução que possa ser aplicada a 
diferentes casos sem precisar ser modificada repetidamente, possibilitando um 
processo de transferência de conhecimentos, processos e soluções encontrados 
para a resolução de outros problemas semelhantes. Em outras palavras, é possível 
aplicar soluções a diferentes contextos.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 4
RECONHECIMENTO DE PADRÕES
O reconhecimento de padrões é o processo de identificar padrões e regularidades 
em dados. Essa habilidade é importante para diversas áreas, como a inteligência 
artificial, análise de dados, processamento de imagem e reconhecimento de voz.
Na análise de dados, o reconhecimento de padrões é utilizado para identificar 
tendências e padrões em conjuntos de dados. Por exemplo, ao analisar dados de 
vendas de um produto, é possível identificar padrões sazonais de demanda ou mu-
danças no comportamento do consumidor que possam influenciar as vendas.
ALGORITMOS
Antes de compreender a habilidade, vamos entender o conceito de algoritmos. 
Pode-se afirmar que são um conjunto de instruções sequenciais que descrevem 
uma solução passo a passo para um determinado problema. Uma receita de bolo, 
por exemplo, é um algoritmo!
Em termos de habilidade, podemos entender que algoritmo consiste em desen-
har sequências de instruções/ações para implementar a(s) solução(ões) de um ou 
mais problemas. Essas instruções devem ser precisas e detalhadas o suficiente 
para que qualquer pessoa possa segui-las e obter o resultado desejado.
CONTROLE DE FLUXOS
Essa habilidade está mais relacionada ao problema computacional propriamente 
dito. A fase de controle de fluxos envolve a utilização de estruturas de controle, tais 
como condicionais e loops, para gerenciar a ordem de execução de instruções em 
um programa de computador, principalmente quando temos instruções repetitivas.
Essas estruturas permitem que o programa tome decisões com base em 
condições específicas e execute tarefas repetidas vezes enquanto uma determi-
nada condição for atendida.
REPRESENTAÇÃO DE DADOS
Essa habilidade está mais relacionada a conhecimentos estatísticos, já que o 
objetivo é compreender e manipular dados por meio de suas representações em 
sistemas computacionais. Estatísticas e análises de dados vêm se tornando uma 
ferramenta cada vez mais importante em todas as áreas do conhecimento. 
A representação de dados consiste na transformação dos dados em formatos ad-
equados para serem processados e armazenados em um computador.
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Estas são algumas concepções iniciais sobre o pensamento computacional. 
Agora, vamos conhecer a Robótica. 
PARALELISMO
A ideia nessa fase é, após a divisão do problema em partes menores, executá-las 
em diferentes processadores ou núcleos de processamento em paralelo, ao invés 
de executá-las sequencialmente.
Para que o paralelismo seja eficiente, é necessário que as tarefas sejam indepen-
dentes e possam ser executadas em paralelo sem a necessidade de sincronização 
entre os processadores. Além disso, é importante que haja uma boa comunicação 
entre os processadores para que as informações possam ser compartilhadas de 
forma eficiente.
SINCRONIZAÇÃO
Agora que os processos foram executados paralelamente, é hora de unificá-los, 
buscando a solução do problema inicial. A sincronização envolve a coordenação 
de diferentes processos para garantir que eles estejam executando as tarefas cor-
retas e, o que é mais importante, na ordem correta. 
A sincronização é importante porque ajuda a evitar problemas relacionados ao 
fato de dois ou mais processos tentarem acessar o mesmo recurso ao mesmo 
tempo, ou algo similar. A sincronização também é importante para garantir que os 
resultados de diferentes processos sejam combinados corretamente.
TESTE DE CORREÇÃO E ERROS
Essa fase é criticamente importante no processo de desenvolvimento de proje-
tos e faz parte do pensamento computacional. Nessa fase, são feitos testes para 
identificar e corrigir possíveis erros ou falhas no projeto.
Dependendo do tipo do projeto, testes e correção dos erros são realizados de 
maneiras distintas, podendo ser automáticos ou manuais, utilizando diferentes 
ferramentas de teste.
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ROBÓTICA
Primeiramente, vamos contextualizar a utilização dos robôs em nossa socieda-
de. Esses equipamentos são projetados para realizar tarefas específicas e podem 
ser encontrados em muitas indústrias, desde a manufatura até a medicina. A 
robótica é uma área em crescimento, e ela oferece muitas oportunidades de 
carreira para estudantes e profissionais. A Robótica é uma área que requer 
conhecimentos em ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM). O 
ensino da robótica pode ajudar a atrair mais estudantes para as áreas STEM e 
prepará-los para carreiras nessa área.
A Robótica e o PC são importantes na educação na atualidade, pois eles po-
dem ajudar os alunos a desenvolver habilidades importantes, como resolução de 
problemas, pensamento crítico, criatividade e trabalho em equipe. Assim como 
PC, a Robótica também tem a sua utilização em contexto educativo iniciado com 
os trabalhos de Papert (1980). 
O Primeiro vislumbre de programação de robôs vem com a definição da 
linguagem LOGO. Papert (1980) defendia, na sua teoria construcionista, que a 
aprendizagem é mais efetiva e significativa quando os estudantes experimentam e 
constroem ‘coisas’ através da interação com objetos como computadores e robôs. 
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Para o estudioso, robótica é uma das áreas que permite o desenvolvimento de uma 
grande quantidade de habilidades, já que ela combina a tecnologia de hardware 
e software para criar soluções para problemas complexos.
O LOGO, o primeiro software criado com características construtivistas 
e construcionistas, é um ambiente de aprendizagem onde as crianças explo-
ram ideias matemáticas e criam projetos autorais a partir de um planejamento 
construído pelo professor. Foi o principal software que permitiu desenvolver a 
pesquisa de Papert. 
 
Aluno(a), apresento aqui um guia completo sobre instalação 
e utilização do software. Acesse o QR Code:
EU INDICO
Ela era baseada no manuseio de uma “tartaruga virtual”, onde os alunos eram os 
criadores das instruções que ela deveria seguir, com pouca intervenção do profes-
sor. Assim, os aprendizes teriam a possibilidade de terem autonomiana resolução 
das suas atividades. De acordo com Silva (2022), o aluno torna-se controlador do 
computador, e não o contrário. Usando o LOGO, ele aprende princípios, técnicas 
e habilidades que o ajudam no aprendizado e na resolução de problemas.
Podendo ser considerada uma linguagem de programação voltada para crian-
ças e com foco na aprendizagem em matemática, foi inventada por Seymour 
Papert, Wallace Feurzeig, Daniel Bobrow e Cynthia Solomon em 1966 na Bolt, 
Beranek and Newman Inc. (BBN). 
De acordo com os criadores da plataforma:
 “ Uma das ideias fundamentais do Logo era que as crianças deveriam 
ter um ambiente de programação poderoso. [...] O logotipo tornou-
-se um símbolo de mudança na educação matemática elementar e 
na própria natureza da escola. A busca por aproveitar o potencial 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 4
do computador para fornecer novas formas de ensinar e aprender 
tornou-se um foco central é um princípio orientador no desenvol-
vimento da linguagem Logo. Abrangia um escopo cada vez maior 
que incluía linguagem natural, música, gráficos, animação, contar 
histórias, geometria de tartaruga, robôs e outros dispositivos físicos 
(SOLOMON et al., 2020, p. 4).
A partir do LOGO, a robótica educacional passa a possibilitar às crianças o 
desenvolvimento de uma série de mecanismos cognitivos que viabilizam compe-
tências importantes, dentre elas, o pensamento computacional, a aprendizagem 
colaborativa e o pensamento crítico por envolver toda uma atividade complexa 
de criança composta pelas seguintes fases:
CRIAÇÃO
Essa é uma das etapas mais importantes da robótica educacional, já que é nesse 
momento que os alunos começam a colocar em prática tudo o que aprendem na 
teoria. É possível desenvolver várias habilidades criativas e a possibilidade de 
atrelar teoria à prática da resolução de problemas.
Projetar e construir robôs a partir de kits de montagem, peças avulsas ou materi-
ais reciclados pode se constituir como um desafio extremamente saudável para o 
cérebro. Durante sua construção, em muitos casos, é necessário que sejam pro-
gramados para executar determinadas tarefas. 
A capacidade de desenvolver projetos e trabalhar em equipes é importante por 
proporcionar aos alunos uma compreensão clara do problema que estão tentando 
resolver e do objetivo que pretendem alcançar com o robô.
Trabalho em equipe, divisão de tarefas, compreensão das habilidades individuais 
de cada membro da equipe (bem como a melhor forma de utilizar essa habil-
idade) e divisão de tarefas devem ser incentivados. Além disso, experimentar 
diferentes abordagens e soluções, testando e iterando seu projeto até chegar a 
um resultado satisfatório também ajuda no desenvolvimento social e cognitivo 
dos alunos. Essas habilidades podem ser valiosas para sua formação enquanto 
pessoas e profissionais.
Fazer com que alunos, principalmente infantis, compreendam a necessidade de 
estarem abertos a feedback, bem como receber e analisar sugestões dos colegas e 
do professor, pode ajudá-los a identificar pontos de melhoria e aprimorar o projeto.
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DESIGN
Após projetar os robôs, é a hora de planejarem a sua construção. Durante essa 
fase, os alunos são desafiados a pensar de forma crítica e criativa, identificando as 
necessidades e objetivos do projeto, definindo as restrições e limitações e conce-
bendo soluções inovadoras para atender a essas demandas.
Essa fase permite aos alunos explorarem diferentes abordagens e soluções para 
o problema que estão tentando resolver. Assim como na etapa anterior, os alunos 
precisam trabalhar em equipe e considerar diferentes perspectivas e opiniões ao 
tomarem decisões de design.
É importante que os alunos tenham uma compreensão clara das ferramentas e 
tecnologias disponíveis, bem como das limitações e possibilidades dos materiais 
que serão utilizados. Eles também devem levar em consideração custos e tempo 
disponível para concluir o projeto.
Criação de esboços, desenhos e modelos do projeto, além de utilização de ferra-
mentas como lápis, papel, software de desenho e impressoras 3D com o intuito de 
produzir os modelos e visualizar a aparência e funcionamento do robô, permitem 
que os alunos façam ajustes e melhorias antes de construí-lo.
CONSTRUÇÃO
Essa é a fase mais aguardada pelos alunos. É a etapa mais emocionante, já que 
é quando os alunos finalmente colocam as mãos na massa e começam a montar 
seus robôs. Eles começam a ver todo o seu projeto ganhar “vida”! 
Os alunos aprendem a trabalhar com ferramentas e materiais, seguir instruções 
detalhadas, compreender algoritmos de montagem e realizar testes para verificar 
se tudo está funcionando corretamente.
Essa fase proporciona o desenvolvimento de habilidades práticas de construção e 
montagem. Continuam os trabalhos em equipe, dividindo as tarefas de acordo com 
as habilidades individuais de cada um e seguindo as instruções do kit de robótica.
Atenção aos detalhes, verificação de todas as peças, análise da estrutura de mon-
tagem e percepção se o robô está funcionando conforme o planejado são as ações 
desejadas nessa fase. 
Além disso, os alunos devem ser incentivados a experimentar diferentes soluções 
e ajustes, testando o robô em diferentes condições e situações para identificar 
possíveis problemas e aprimorar seu desempenho. Essa fase é uma oportunidade 
para os alunos aprenderem com os erros e falhas, desenvolvendo habilidades de 
resolução de problemas e perseverança, já que é bem possível que o robô não 
funcione plenamente na primeira tentativa.
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Veja o que é possível obter com projetos desse nível e criatividade (que tem de 
sobra nos alunos). 
OPERAÇÃO DE ROBÔS
Finalmente, após uma longa caminhada, os alunos finalmente colocam seus robôs 
em ação. Durante essa fase, os alunos aprendem a programar seus robôs, definindo 
comandos e sequências de movimentos para que o robô realize tarefas específicas.
Durante essa fase, os alunos devem estar atentos aos detalhes, ajustando a pro-
gramação e as configurações do robô conforme necessário para garantir um bom 
desempenho. É importante que os alunos testem o robô em diferentes situações 
e condições, para verificar se ele é capaz de lidar com desafios do mundo real e 
atender aos objetivos do projeto.
Além disso, os alunos devem ser incentivados a experimentar diferentes soluções 
e estratégias, testando diferentes comandos e sequências de movimentos para 
identificar a melhor maneira de realizar a tarefa. Essa fase é uma oportunidade 
para os alunos aprenderem com os erros e falhas, desenvolvendo habilidades de 
resolução de problemas e criatividade.
VOCÊ SABE RESPONDER?
Deu para perceber o conjunto de habilidades que é possível desenvolver em 
um projeto de Robótica Computacional?
 
Robótica Sesi: projetos de inovação repensam soluções para 
o setor de energia
EU INDICO
Um elemento que precisa de atenção, principalmente dos professores, é a for-
ma como deve ser trabalhado o erro nessa fase. Infelizmente, vivemos em uma 
sociedade em que o erro não é uma prática muito tolerada, quando deveria ser 
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exatamente o contrário. O trabalho com softwares e robótica pode propor-
cionar um conhecimento muito rico quando o erro aparece em qualquer fase 
do projeto, desde questões individuais (como alunos que não aceitam ouvir 
críticas) até situações de grupo (em que todo o grupo precisa dar sua contri-
buição no processo de correção). O professor precisa ter uma sensibilidade e 
uma criatividade que proporcionem ao grupo crescimento quando o assunto é 
a ocorrência de um erro, e isso não precisa ser objeto de vergonha ou qualquer 
outro tipo de sentimento negativo. 
Se, por um lado, na área educacional, o investimento em robótica ainda está 
na fase inicial de desenvolvimento, mesmo que sua importância seja comprovada 
para auxiliar no ensino e aprendizagem, por outro, podemos pensar emprojetos 
e discuti-los nos mais variados níveis, desde governos até a iniciativa privada, 
buscando atender às nossas crianças e jovens. 
Para Zilli (2004, p. 77), a robótica educacional “[...] propicia uma atividade 
dinâmica, permitindo a construção cultural e, enquanto cidadão, tornan-
do-o autônomo, independente e responsável”. Acrescentando às palavras do 
pesquisador, ainda é possível destacar o trabalho em grupo que é perceptível 
durante todo o projeto.
Em uma sociedade em que as crianças, em função da exposição excessiva às 
redes sociais, se isolam em um mundo totalmente virtual, o fomento ao tra-
balho em grupo, à interação entre os pares e à discussão de ideias, torna-se 
uma habilidade extremamente importante a ser desenvolvida nos alunos.
PENSANDO JUNTOS
PENSAMENTO COMPUTACIONAL E ROBÓTICA NA PRÁTICA
O pensamento computacional e a robótica vêm se tornando cada vez mais im-
portantes no mercado de trabalho, independentemente da área de atuação. Quase 
em todos os setores é possível perceber a presença, seja ela direta ou indireta, 
desde o desenvolvimento de softwares até a automação de processos industriais.
Para professores, o pensamento computacional e a robótica são habilidades 
importantes que podem ser ensinadas em sala de aula. Atualmente, é possível:
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 ■ Utilizar fluxogramas para ensinar o pensamento computacional, desen-
volvendo algoritmos desde os mais simples até soluções mais sofisticadas.
 ■ Ensinar programação em linguagem Python, por exemplo, utilizando 
aplicativo de uso gratuito de celular.
 ■ Utilização de kits de robótica educacional para desenvolver projetos 
que envolvam programação e montagem de robôs.
 ■ Ensinar robótica utilizando recursos reutilizáveis, o que exige ainda 
mais conhecimento e criatividade, no processo de desenvolvimento e 
montagem de robôs.
Estas são apenas algumas soluções possíveis que podem permitir que os alu-
nos desenvolvam habilidades de resolução de problemas, trabalho em equipe e 
pensamento lógico, que são fundamentais em qualquer profissão.
Todas essas atividades são um desafio para o professor, uma vez que, em geral, 
a quantidade de professores que possuem este tipo de habilidade bem desenvol-
vida ou estão dispostos a desenvolvê-la são mais difíceis de encontrar nas escolas, 
principalmente àquelas mais ligadas à administração pública. 
Algumas escolas em tempo integral possuem, de acordo com a estrutura 
do Novo Ensino Médio (Lei nº 13.415/2017), um objeto de conhecimento 
chamado Cultura Digital. Nessa nova “disciplina”, é possível desenvolver 
projetos relacionados ao pensamento computacional e à Robótica, desde que 
haja um planejamento bem estruturado e um acompanhamento da respectiva 
Secretaria de Educação. 
Para engenheiros de software, a robótica pode ser aplicada em diversas 
áreas, como na criação de sistemas de automação industrial e robôs para uso 
em medicina e saúde. Além disso, a utilização de algoritmos de inteligência 
artificial e aprendizado de máquina permite criar sistemas cada vez mais au-
tônomos e inteligentes.
Um campo fértil para a aplicação da robótica é a indústria, de forma geral. A 
utilização de robôs tem sido amplamente utilizada para automatizar processos e 
aumentar a eficiência e produtividade. A utilização de robôs industriais em linhas 
de montagem e produção tem se tornado cada vez mais comum, permitindo que 
as empresas produzam mais em menos tempo e com maior qualidade e expondo 
o ser humano cada vez menos a riscos.
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Outro campo de atuação é a robótica de serviços, que engloba robôs para 
limpeza, vigilância e outras atividades que antes eram realizadas por humanos. 
Essa área tem crescido nos últimos anos, principalmente em países com enve-
lhecimento da população, onde os robôs podem ajudar em tarefas domésticas 
e cuidados com a saúde.
De forma ampla, podemos compreender que a capacidade de entender e criar 
sistemas autônomos e inteligentes é fundamental para o desenvolvimento de tecno-
logias que irão impactar o mundo no futuro. E, ao que tudo indica, não será no longo 
prazo! Na realidade, tudo isso já está acontecendo bem diante dos nossos olhos. 
É importante destacar que professores podem ensinar essas habilidades em 
sala de aula, para que, em um futuro próximo, tenhamos engenheiros de software, 
analistas de dados, desenvolvedores e outros profis-
sionais para aplicar toda essa tecnologia em projetos 
práticos, desde a automação de processos industriais 
até a criação de robôs de serviço para melhorar a 
qualidade de vida das pessoas.
ROBÓTICA EDUCACIONAL NA PRÁTICA
Após tratarmos um pouco de questões teóricas relacionadas à Robótica Edu-
cacional, vamos tratar agora de questões práticas. 
Na robótica educacional, são utilizadas diversas ferramentas e framewor-
ks para auxiliar no aprendizado e desenvolvimento de projetos, principalmente 
quando tratamos de crianças e jovens. Mesmo para adultos que estão iniciando 
na jornada da robótica, as estruturas mencionadas aqui são utilizadas.
Antes de prosseguirmos, precisamos fazer uma observação acerca de como 
a Robótica Educacional (RE) pode ser trabalhada. De acordo com Alves (2020):
A RE pode ser trabalhada com materiais proprietários, produtos 
industrializados para esse fim, como, por exemplo, kits da Modelix, 
da Lego, dentre outros. Quando o kit possui uma patente, é pronto e, 
muitas vezes, vem acompanhado de material didático. Essa robótica 
denominamos de proprietária. Agora existe também o trabalho com 
a Robótica Pedagógica Livre.
professores podem 
ensinar essas 
habilidades em sala 
de aula
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Dessa forma, o projeto que vai ser conduzido depende de muitas variáveis, dentre 
elas, a disponibilidade e orçamento disponíveis para desenvolver robótica nas escolas. 
Sabendo desse detalhe, é algo importante que o professor deve levar em conta 
na hora de planejar o trabalho com recursos de RE. 
Vamos, agora, conhecer as três principais ferramentas utilizadas para Robó-
tica Educacional mais conhecidas no mercado brasileiro.
LEGO Educacional
Você já brincou com os bloquinhos de Lego? Acredito que boa parte das 
crianças já brincou ou ouviu falar desse brinquedo. Mas engana-se quem pensa 
que são apenas blocos para montar. Zilli (2004, p. 42) afirma que
[...] o Grupo Lego é uma empresa dinamarquesa que existe desde 
1949. Seu foco era o desenvolvimento de brinquedos de montar, 
até que, em 1980, criou uma divisão educacional, a qual chamou 
de Lego Educational Division. Essa divisão tem a preocupação de 
tornar a tecnologia simples e significativa para seus usuários, prepa-
rando o aluno para que ele seja capaz de investigar, criar e solucionar 
problemas. Para isso, desenvolveu os chamados kits, voltados para 
o público escolar.
É possível perceber, a partir do fragmento, que a questão do pensamento 
computacional voltado para o desenvolvimento de crianças e jovens vem sendo 
uma preocupação de vários setores da sociedade, incluindo grupos empresariais. 
Lembre-se da discussão que foi feita logo no início deste tema relativamente à 
Quarta Revolução Industrial. Nossos alunos precisam estar preparados para esta 
indústria, na qual a Robótica é um dos pilares. 
Assim, a Lego Education se estrutura como uma das principais empresas no 
campo da robótica educacional. Eles oferecem conjuntos de robôs programáveis, 
como o Lego Mindstorms EV3 e o Lego Education Spike Prime, que vêm com 
sensores, motores e blocos de programação intuitivos. 
Sobre o Lego Mindstorms, Neto, Araújo e Dias (2020, p. 484) afirmam que a 
ferramenta foi 
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[...] criada através de uma parceria entre a marca Lego e o MIT 
(Massaschusetts Institute of Technology), lançada no ano de 1998, 
com o pensamento voltado exclusivamente para a Robótica Educa-
cional. O objetivo dessa linha da Lego é possibilitar de maneira fácil, 
acessível e intuitiva, atividades na área de robótica para o público 
acadêmico, mantendo uma interfacede programação amigável, por 
meio de uma linguagem própria para este robô, fazendo com que 
mesmo os alunos leigos na área de programação possam usufruir 
de suas funcionalidades. 
Vários projetos e iniciativas vem sendo aplicadas em várias escolas, públicas e 
privadas, com os equipamentos fornecidos pela Lego Education. Além dos equi-
pamentos, a empresa também fornece materiais didáticos e recursos on-line para 
apoiar o ensino e a aprendizagem, se constituindo como um exemplo de geração 
de projetos de Robótica Educacional Proprietária. 
Dentre os mais variados exemplos de utilização do Lego, podemos citar, como 
exemplo de aplicação, os trabalhos de Alves (2020) e Neto, Araújo e Dias (2020), 
que conduzem os projetos sob óticas diferentes e com níveis de ensino diferentes. 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 4
A análise desses trabalhos pode fazer com que você possa desenvolver várias 
ideias de aplicações em seu ambiente educacional. 
Você pode conferir várias experiências de utilização do Lego 
Educacional no canal da empresa. São muitas ideias que 
podem surgir! Consulte o canal Acessando o QR Code.
EU INDICO
Arduino
Essa plataforma, conforme Kaswan, Singh e Sagar (2020, p. 113) consiste em:
[…] uma placa programável de código aberto. É um computador de 
placa única muito fácil de usar e poderoso que ganhou força con-
siderável no mercado amador e profissional. Consiste em um Am-
biente de Desenvolvimento Integrado (IDE) onde se pode escrever 
e executar os programas, e esses programas são conhecidos como 
sketch em Arduino e um microcontrolador. As placas Arduino são 
capazes de ler entradas - luz em um sensor, um dedo em um botão 
ou uma mensagem no Twitter - e transformá-las em uma saída - 
ativando um motor, ligando um LED, publicando algo on-line.
Em outras palavras, pode ser considerada uma plataforma de prototipagem 
eletrônica e vem amplamente sendo utilizada na robótica educacional nos mais 
variados níveis de ensino dada a sua robustez e a vantagem de ser de código aberto. 
Uma das características que vem fazendo com que o Arduino ganhe cada vez 
mais espaço é a sua interface amigável para programar a placa Arduino. Baseado 
na linguagem de programação Wiring, e utilizando uma versão simplificada da 
linguagem C/C++, sua IDE possui um editor de código, uma área de mensagens 
para feedback do programa e uma barra de ferramentas para realizar tarefas como 
compilação e upload do código para a placa Arduino.
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Outro aspecto relevante para professores é a comunidade ativa, além da gran-
de quantidade de recursos disponíveis. Existem bibliotecas de software prontas 
para uso, que facilitam o acesso a funcionalidades específicas, como controle de 
motores, comunicação sem fio e interação com displays. A comunidade também 
compartilha projetos, tutoriais e soluções de problemas, o que torna o aprendi-
zado e a resolução de desafios mais acessíveis.
Arduino para leigos 
Editora: Alta Books
Autor: John Nussey 
Sinopse: o livro é voltado para educadores que es-
tão usando o Arduino para ensinar programação e 
eletrônica, informando sobre as principais ferramentas 
necessárias e onde encontrá-las.
INDICAÇÃO DE LIVRO
Para conhecer a aplicabilidade prática e começar a desenvolver 
projetos educacionais utilizando o Arduino, você pode fazer 
um curso básico gratuito:
EU INDICO
Algumas experiências exitosas envolvendo essa fer-
ramenta podem ser encontradas nos trabalhos de 
Medeiros e Wünsch (2019) e Faxina, Pinto e de Jesus 
(2022) que aplicam a ferramenta em contextos dife-
rentes, além de níveis de ensino e disciplinas diferen-
tes. É possível perceber a versatilidade na utilização 
do Arduino no processo de ensino e aprendizagem. 
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Raspberry Pi
Desenvolvido pela Raspberry Pi Foundation em parceria com a Universidade de 
Cambridge, o Raspberry Pi 
[...] trata-se de um computador de placa única, onde todo o hard-
ware é integrado em uma única placa, em que o principal objetivo é 
desenvolver o ensino da Ciência da Computação básica em escolas. 
Esse pequeno dispositivo tem o tamanho de um cartão de crédito 
e permite que pessoas de todas as idades possam utilizá-lo para 
explorar a computação (PEREIRA, 2019, p. 20).
Apesar da placa única, a ferramenta é capaz de oferecer uma ampla gama de 
recursos, como conectividade Wi-Fi, GPIO (General Purpose Input/Output) para 
interação com sensores e atuadores, e suporte a diversas linguagens de programa-
ção. Pesquisadores, como Horst e Cordenonsi (2020) destacam que a preferência 
por essa ferramenta ocorre pelo fato de ela ter mais potencial de utilização que o 
Arduino, podendo gerar uma quantidade maior de possibilidades de utilização. 
Para conhecer mais detalhes sobre a utilização e importância 
do Arduino, veja o artigo, A systematic literature review on pro-
totyping with Arduino: Applications, challenges, advantages, 
and limitations.
EU INDICO
 
Você pode conhecer aplicações do Raspberry Pi em vários 
projetos diferentes ao longo do mundo no canal:
EU INDICO
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20795
Pelo relativo baixo custo do equipamento, a Fundação Raspberry PI realiza 
esforços no sentido de colocar os conceitos fundamentais e o poder da com-
putação na mão da maior quantidade possível de pessoas ao redor do mundo, 
uma vez que a Revolução Industrial pela qual estamos passando perpassa pela 
computação e pela automação.
Assim, a solução de problemas importantes relacionados com a tecnologia 
passam a ser discutidos por crianças e jovens nos mais variados níveis de ensino. 
Pereira (2019), em sua pesquisa, traz uma experiência exitosa com crian-
ças de ensino fundamental. 
Raspberry Pi Cookbook: Software and Hardware 
Problems and Solutions 
Editora: O'Reilly Media
Autor: Simon Monk 
Sinopse: o livro fornece mais de 200 projetos práticas 
para este pequeno computador. A maioria dos projetos 
utilizando Linux e Python, conecta-o a sensores, motores 
e placas Arduino. Em projetos mais complexos, utiliza-o 
em conjunto com internet das coisas (IoT).
INDICAÇÃO DE LIVRO
Diante da relação custo x benefício, qual(is) o(s) fator(es) que pode(m) impedir 
uma escola de adotar a utilização do Raspberry Pi ou do Arduino?
PENSANDO JUNTOS
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TEMA DE APRENDIZAGEM 4
O Raspberry Pi também possui uma comunidade ativa e uma vasta quanti-
dade de recursos disponíveis. Existem bibliotecas e frameworks de software 
específicos para robótica que podem ser usados com o Raspberry Pi, faci-
litando a programação e o controle dos robôs. Além disso, a comunidade 
compartilha projetos, tutoriais e soluções de problemas, tornando mais 
acessível o aprendizado e o desenvolvimento de projetos na robótica edu-
cacional com o Raspberry Pi.
Uma comunidade popular que discute o Raspberry Pi é o 
Raspberry Pi Forums. Nesse fórum, você encontrará uma co-
munidade ativa de usuários do Raspberry Pi, que compartilha 
projetos, tira dúvidas, fornece suporte técnico e troca ideias 
sobre o uso do Raspberry Pi em diversos contextos, incluindo 
a robótica educacional. É um ótimo recurso para encontrar in-
formações, soluções de problemas e inspiração para projetos 
envolvendo o Raspberry Pi.
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NOVOS DESAFIOS
Quanta informação! E saiba que é apenas o começo. Vamos conhecer um pouco 
mais algumas experiências práticas gerais que ilustram o uso do pensamento 
computacional e da robótica em diferentes setores:
- Na indústria automotiva:
A robótica é utilizada em larga escala para automatizar processos de mon-
tagem de veículos. Dentre as mais variadas empresas, podemos citar a alemã 
Volkswagen, por exemplo, que possui uma fábrica de carros totalmente roboti-
zada em Dresden, na Alemanha. Nessa fábrica, os robôs trabalham lado a lado 
com os humanos em um sistema de produção integrado e altamente eficiente.1
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20796
- Na área de saúde:
A robótica é usada para auxiliar em cirurgias minimamente invasivas. A 
empresa Intuitive Surgical desenvolveu o robô cirúrgico da Vinci, que é capaz 
de realizar cirurgias com precisão, e menos invasivas que as cirurgias tradicio-
nais. A empresa também oferece treinamento para médicos e equipes cirúrgicas 
em todo o mundo.
- Na indústria alimentícia:
Nesse caso, a robótica é usada para automatizar processos de produção e 
embalagem de alimentos. A Nestlé, por exemplo, utiliza robôs para empacotar 
barras de chocolate em suas fábricas na Europa. Os robôs são capazes de traba-
lhar em alta velocidade e com alta precisão, o que aumenta a eficiência e reduz 
os custos de produção.
- Na área de educação:
Pensamento computacional e a robótica são ensinados em escolas em todo o 
mundo. O Scratch, um software de programação desenvolvido pelo MIT, é usado 
por milhões de estudantes em todo o mundo para criar jogos e animações inte-
rativas. É importante lembrar que essa ferramenta pode ser utilizada livremente 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 4
sem custos para instituições públicas ou privadas. Além disso, a Lego oferece kits 
de robótica educacional para crianças e jovens, permitindo que eles desenvolvam 
habilidades de programação e resolução de problemas de forma lúdica.
- Na área de transporte:
A robótica é usada para automatizar processos de armazenamento e distri-
buição de mercadorias. A Amazon utiliza robôs em suas fábricas e centros de 
distribuição em todo o mundo para armazenar e empacotar mercadorias de 
forma rápida e eficiente.
Essas são apenas algumas das muitas empresas e setores que utilizam o pen-
samento computacional e a robótica em suas operações. As feiras de tecnologia 
e exposições de robótica são excelentes oportunidades para conhecer as mais 
recentes inovações e tendências em robótica e automação. O portal Showmetech 
(on-line) publica as datas das principais feiras ao redor do globo todos os anos. 
Algumas delas podem ser vistas on-line. 
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Agora, vamos mencionar os(as) principais pesquisadores(as) nesses campos. É 
importante saber quem são e por que, atualmente, podemos ter acesso a essas 
pessoas pelas redes sociais e acompanhar seu trabalho mais de perto. Existem 
muitos profissionais e pesquisadores de destaque nas áreas de pensamento com-
putacional e robótica. Aqui estão alguns exemplos:
- Ayanna Howard: engenheira e cientista da computação, é conhecida por seus 
estudos em robótica assistiva e robôs para crianças com deficiências.
- Cynthia Breazeal: professora do MIT e fundadora e diretora científica da 
empresa Jibo. Conhecida por seus estudos sobre robôs sociais e interação 
humano-robô.
- Hiroshi Ishiguro: professor da Universidade de Osaka, é conhecido por seu 
trabalho em robôs humanoides, interação humano-robô e inteligência artificial.
- Paulo Henrique Mendes Maia: professor da Universidade Estadual do Ceará, 
é conhecido por seus trabalhos em engenharia de software distribuído, sistemas 
autoadaptativos, engenharia de software dirigida por modelos e inteligência ar-
tificial. Coordena vários projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação junto 
a empresas de tecnologia, como Dell, HP e Huawei.
- Raffaello D’Andrea: professor da ETH Zurich e cofundador da empresa Verity 
Studios, é conhecido por seu trabalho em robótica autônoma, drones e sistemas 
de controle de movimento.
- Vijay Kumar: professor da Universidade da Pensilvânia, é conhecido por 
seu trabalho em sistemas multirrobôs, controle de movimento e percepção 
em robótica.
Caso queira se aprofundar em seus estudos, consulte os trabalhos e cur-
rículos de cada um desses professores e veja como ocorre o desenvolvimento 
de suas pesquisas, além de ficar atento ao que ocorre nessa área que é extre-
mamente dinâmica. 
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VAMOS PRATICAR
1. O século XXI mudou o tipo de habilidades, conhecimentos e atitudes que são necessá-
rias para o sucesso na sociedade moderna. A reflexão sobre o pensamento computa-
cional (PC) surgiu de como os cientistas da computação pensam, que são habilidades 
que se tornaram fundamentais para todos que possam encontrar seu caminho no mun-
do da tecnologia e, consequentemente, ampliar a capacidade de resolver problemas. 
Fonte: GUARDA, G. F.; PINTO, S. C. C. S. Dimensões do pensamento computacional: con-
ceitos, práticas e novas perspectivas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA 
EDUCAÇÃO, 9.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 31., 2020, Natal. 
Anais [...]. Porto Alegre: SBC, 2020. p. 1463-1472.
Qual das seguintes definições melhor representa o conceito de pensamento 
computacional?
a) O campo da tecnologia que se concentra no design e fabricação de robôs.
b) Um conjunto de instruções que permite a um computador realizar uma tarefa específica.
c) O processo de converter dados brutos em informações úteis por meio de técnicas 
de análise.
d) Uma abordagem para resolução de problemas que envolve a decomposição em partes 
menores, reconhecimento de padrões e criação de algoritmos.
e) Uma tecnologia orientada a modelar problemas computacionais para decompor 
uma tecnologia anterior em partes menores, reorganizando-a sob a forma de nova 
tecnologia.
2. Apresentamos a robótica educacional como mais uma possibilidade tecnológica para 
ser utilizada em sala de aula de forma a auxiliar o professor em sua prática pedagógica. 
Tal tecnologia inovadora no âmbito da educação vem ganhado espaço e aos poucos 
desvendando contribuições relevantes para o processo de ensino aprendizagem. 
Fonte: AZEVEDO, S.; AGLAÉ, A.; PITTA, R. Minicurso: introdução a robótica educacional. In: 
REUNIÃO ANUAL DA SBPC, 62., 2010, Natal. Anais [...]. São Paulo: SBPC, 2010. Disponível 
em: http://www. sbpcnet. org. br/livro/62ra/minicursos/MC% 20Samuel% 20Azevedo. pdf. 
Acesso em: 29 jun. 2023.
Qual é o principal objetivo da robótica educacional?
I - 	Desenvolver habilidades para que alunos possam fabricar robôs.
II - 	Promover a interação pedagógica entre alunos e professores através de robôs.
III - 	Utilizar robôs como ferramenta pedagógica para o ensino de conteúdos curriculares 
e habilidades.
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VAMOS PRATICAR
É correto o que se afirma em:
a) I, apenas.
b) III, apenas.
c) I e II, apenas.
d) II e III, apenas.
e) I, II e III.
3. Se considerarmos uma perspectiva social no contexto educacional, alunos que pos-
suem colegas com maior acesso à tecnologia, e que estão mais bem qualificados, es-
tarão em vantagem, uma vez que estes podem trocar experiências de forma informal.
Fonte: SANTIN, M. M. Desenvolvimento do pensamento computacional através da 
robótica: fluidez digital no ensino fundamental. 2014. 134 f. Tese (Doutorado em Educa-
ção em Ciências) – Programa de Pós-graduação em Educação em Ciências, Universidade 
Federal do rio Grande, Rio Grande, 2014. Disponível em: https://repositorio.furg.br/bits-
tream/handle/1/9579/0000010608.pdf?sequence=1. Acesso em: 29 jun. 2023.
Qual habilidade a que o texto faz referência?
a) Abstração.
b) Decomposição.
c) Trabalho em grupo.
d) Compreensão do problema.
e) Reconhecimento de padrões.
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REFERÊNCIAS
ANTONIO, D. S. et al. A indústria 4.0 e seus impactos na sociedade. Revista Pesquisa e 
Ação, Mogi das Cruzes, v. 4, n. 3, p. 1-13, 2018.
ALVES, D. B. et al. A produção de modelos matemáticos a partir da robótica educacional no 
contexto do ensino médio. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computatio-
nal and Applied Mathematics, [s. l.], v. 7, n. 1, p. 1-7, 2020.
BRASIL. Ministério da Educação. Secretaria de Educação Básica. Conselho Nacional de Edu-
cação. Base nacional comum curricular: educação é a base. Brasília, DF: Ministério da 
Educação, 2018.
BRASIL. Lei nº 13.415, de 16 de fevereiro de 2017. Altera as Leis nº 9.394, de 20de dezem-
bro de 1996, que estabelece as diretrizes e bases da educação nacional, e 11.494, de 20 de 
junho 2007 [...]. Brasília, DF: Presidência da República. Disponível em: https://www.planalto.
gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2017/lei/l13415.htm. Acesso em 10 mai. 2023.
CARBONELL, J. A aventura de inovar: a mudança na escola. Porto Alegre: Artmed, 2002.
CSTA. About CSTA's K-12 Standards. 2011. Disponível em https://www.csteachers.org/page/
about-csta-s-k-12-nbsp-standards. Acesso em: 5 abr. 2023.
DE MEDEIROS, L.; WÜNSCH, L. Ensino de programação em robótica com Arduino para alunos 
do ensino fundamental: relato de experiência. Revista Espaço Pedagógico, Passo Fundo, 
v. 26, n. 2, p. 456 - 480, 10 maio 2019.
FAXINA, A. M.; PINTO, R. B.; DE JESUS, R. F. Construção de dispositivo baseado em Arduino 
em auxílio às aulas de Química. In: SALÃO DE PESQUISA, EXTENSÃO E ENSINO DO IFRS, 6., 
2022, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: IFRS, 2022.
GUARDA, G. F.; PINTO, S. C. Dimensões do Pensamento Computacional: conceitos, práticas 
e novas perspectivas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 31., 2020, 
Natal. Anais [...]. Porto Alegre: SBC, 2020. p. 1463-1472.
HETHERINGTON, L. B. Seymour Papert speaks at the Learning and Common-Sense So-
ciety of Minds Symposium in 1988. 1988. 1 fotografia. Disponível em: https://news.mit.
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HORST, E. L.; CORDENONSI, A. Z. O uso das plataformas de prototipagem Arduino e Raspberry 
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REFERÊNCIAS
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e da inteligência artificial na educação. São Luís: EDUFMA, 2020. Disponível em: https://
bit.ly/3OtaFCS. Acesso em 13 mar. 2023.
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Aracaju: Editora IFS, 2020. p. 488-491.
OLIVEIRA, F. T. de; SIMÕES, W. L. A Indústria 4.0 e a produção no contexto dos Estudantes de 
Engenharia. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 1., 2017, Catalão, GO. Anais [...]. 
Catalão, GO: Sienpro, 2017. Disponível em: https://sienpro.catalao.ufg.br/up/1012/o/Fernan-
da_Tha%C3%ADs_de_Oliveira.pdf. Acesso em 20 de jun. 2018.
PAPERT, S. Mindstorms: children, computers, and powerful ideas. [S. l.]: Basic Books, 1980. 
PEREIRA, D. do S. A. et al. O uso do Raspberry Pi como ferramenta de apoio pedagógico 
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tura em Computação) – Universidade Federal Rural da Amazônia, Capitão Poço, 2019. Dis-
ponível em http://bdta.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1291. Acesso em: 29 maio 2023.
SAKURAI, R.; ZUCHI, J. D. As revoluções industriais até a indústria 4.0. Revista Interface 
Tecnológica, Taquaritinga, v. 15, n. 2, p. 480-491, 2018. Disponível em: https://revista.fatec-
tq.edu.br/interfacetecnologica/article/view/386. Acesso em 22 dez. 2022.
SILVA, G. M. da. O uso do computador na educação aliado a softwares educativos no auxí-
lio ao ensino e aprendizagem. In: CONGRESSO NACIONAL DE EDUCAÇÃO, 8., 2022, Maceió. 
Anais [...]. Maceió: Conedu, 2022. Disponível em: http://www.educacaopublica.rj.gov.br/bi-
blioteca/tecnologia/0021.html. Acesso em 10 abril 2023.
SOLOMON, C. et al. History of LOGO. Proceedings of the ACM on Programming Langua-
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ZILLI, S. R. A robótica educacional no ensino fundamental: perspectivas e práticas. Dis-
sertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Santa Catarina, 
Florianópolis, 2004.
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1. Letra D.
a) INCORRETA. PC não se restringe à um campo da tecnologia. 
b) INCORRETA. PC não é um conjunto de instruções, mas uma técnica de abordagem 
de problemas complexos. 
c) INCORRETA. O processo descrito pela alternativa chama-se análise de dados, não PC.
d) CORRETA. PC é uma abordagem para tratar de problemas complexos, cuja instrução ini-
cial é decompô-lo em partes menores para que sejam tratados de forma mais eficiente. 
e) INCORRETA. Vide a justificativa da alternativa anterior. Torna a opção incorreta. 
2. Letra B.
I - INCORRETA. O intuito da robótica educacional é fornecer as primeiras bases para 
que crianças e jovens possam compreender como os robôs funcionam e tenham 
os primeiros contatos com esse tipo de tecnologia, mas não está no escopo dessas 
disciplinas a fabricação dessas máquinas. 
II - INCORRETA. Em nenhum momento de disciplinas relacionadas à PC e Robótica 
houve a intenção de colocar uma máquina para intermediar a relação entre pro-
fessores e alunos. 
III - CORRETA. Robótica educacional é uma ferramenta pedagógica e seu intuito é o de-
senvolvimento de habilidades relacionadas ao PC e uma discussão sobre a tecnologia 
em nosso cotidiano. 
3. Letra C.
a) INCORRETA. Esta habilidade se relaciona com a simplificação de um problema complexo. 
b) INCORRETA. Esta habilidade consiste em quebrar um problema complexo em proble-
mas menores e mais gerenciáveis.
c) CORRETA. A troca de experiências possibilita que o trabalho em grupo ocorra com 
maior facilidade, uma vez que o aluno estará disposto a escutar críticas e sugestões 
para o bom desenvolvimento do projeto.
d) INCORRETA. Esta habilidade consiste em compreender o problema que precisa ser 
resolvido e, caso algum aspecto não esteja claro, buscar a maior quantidade de in-
formações possíveis sobre ele. 
e) INCORRETA. Esta habilidade consiste em identificar padrões e regularidades em dados.
GABARITOGABARITO
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MINHAS ANOTAÇÕESMINHAS ANOTAÇÕES
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MINHAS METAS
INTRODUÇÃO EM PROGRAMAÇÃO 
T E M A D E A P R E N D I Z A G E M 5
Introduzir o assunto de lógica de programação.
Explicar o que é um algoritmo e qual a sua relação com os programas.
Discutir os conceitos básicos de programação orientada a objetos com 
adaptações para ambiente educacional. 
Apresentar a linguagem de programação Python.
Tratar de estruturas básicas de programas utilizando a Linguagem Python. 
Discutir as boas práticas de programação. 
Enfatizar exemplos práticos de utilização e desenvolvimento.
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INICIE SUA JORNADA 
O mundo mudou! Os problemas mudaram! Acredito que você já tenha percebido 
isso. Quando conversamos com pessoas mais experientes elas fazem comentários 
bem pontuais sobre essas questões, e a grande maioria desses comentários inicia 
com algo similar a: “no meu tempo não era assim” ou algo semelhante.
No tempo dos nossos pais e avós, os problemas eram mais simples de se abordar 
e resolver. Atualmente, não é bem assim. A quantidade de variáveis intervenientes 
em um mesmo problema vem aumentando, consideravelmente, sua complexidade.
O mundo, assim como os problemas, ficaram mais complexos e a forma de 
abordar e propor soluções para esses problemas também tem sido objeto de 
estudo e análise ao longo dos últimos anos.
Esses estudos geraram resultados, e um deles é o que chamamos de Pensa-
mento Computacional, isto é, uma abordagem de solução de problemas que se 
fundamenta na utilização da tecnologia para, efetivamente, solucionar o pro-
blema levando em conta a maioria das variáveis controláveis do problema em 
questão. Contudo, essa nova abordagem precisa ser aprendida, principalmente, 
por nossas crianças e jovens que herdarão um mundo ainda mais complexo.
É nesse contexto que o ensino de programação, de forma sistemática para 
crianças e jovens, se faz importante. Além de estimular a criatividade, possibilita 
a autonomia e o desenvolvimento do raciocínio lógico. 
Essas habilidades sãofundamentais para que o Pensamento Computacional 
possa ser efetivamente desenvolvido e, consequentemente, a capacidade de re-
solução de problemas e o trabalho em equipe, habilidades extremamente valori-
zadas no século XXI, possam ser desenvolvidos.
VOCÊ SABE RESPONDER?
Nesse sentido, uma questão é pertinente: por que a programação permite o 
desenvolvimento da criatividade, já que é uma atividade relacionada ao en-
cadeamento lógico de ideias? Pesquise sobre esta questão!
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
E você? Está pronto para começar esta jornada? Então vamos lá! Sente-se con-
fortavelmente, elimine distrações e vamos começar.
Programação é um assunto extremamente fascinante! O assunto 
se torna ainda melhor quando inserimos neste contexto a questão 
educacional. Boa parte das crianças e jovens são fascinados por 
tecnologia. A missão das instituições educacionais é aproveitar 
este gosto e desenvolver, desde cedo, a habilidade de ensinar cri-
anças e jovens como programar computadores. Em nosso pod-
cast, discutiremos um pouco sobre este assunto. Vamos lá?
PLAY NO CONHECIMENTO
DESENVOLVA SEU POTENCIAL
Veja a seguinte manchete:
“Estudo da Brasscom aponta demanda de 797 mil profissionais 
de tecnologia até 2025.”
Fonte : Silva (2021).
A notícia supracitada permite concluir que a necessidade de profissionais que 
atuem na área de tecnologia, o que inclui programadores e desenvolvedores, 
vem ganhando um destaque cada vez maior.
Contudo, independentemente da função ocupada, é necessário que profis-
sionais que atuam dentro ou fora da área de tecnologia possam ter um domínio 
(básico ou aprofundado) acerca do Pensamento Computacional, o que vai refletir 
diretamente nas lógicas de programação.
VAMOS RECORDAR?
 Veja o que pessoas que são líderes em desenvolvimento 
de tecnologia pensam sobre programação e quais delas 
começaram a programar ainda crianças.
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20406
Tendo como cenário esse aspecto e considerando o mundo tecnológico em que 
nossas crianças e jovens estão inseridos, faz-se necessário tratarmos acerca de 
lógica de programação e de programação propriamente dita.
Neste tema, trataremos dessas questões com enfoque na questão educacional, 
iniciando com o conceito de Algoritmos. Em seguida, trataremos de Lógica 
de Programação e encerraremos com Programação a partir da utilização da 
linguagem de programação Python. 
ALGORITMOS E LÓGICA DE PROGRAMAÇÃO
O primeiro conceito que precisamos compreender corretamente é o conceito de 
Algoritmo. Fala-se muito em algoritmo de redes sociais, inteligência artificial, 
e outros termos que se referem, diretamente, ao conceito de algoritmo. Então 
vamos compreender este conceito.
Você já deve ter lido uma receita de bolo, não é? Assim como a receita de 
bolo, qualquer outra receita tem uma estrutura muito bem definida. Primeiro os 
ingredientes, depois o modo de preparo etc. Podemos afirmar que a receita de 
bolo é um algoritmo.
O Dictionary of Algorithms and Data Structures (2020) define algoritmo como 
um “conjunto calculável de passos para se conseguir o resultado desejado. […] A 
palavra vem do autor persa Abu Ja’far Mohammed ibn Musa al-KhowârizmÎ, que 
escreveu um livro com regras aritméticas que datam de aproximadamente 825 
d.C.” (ALGORITHM, 2020, tradução nossa).
Vamos voltar à receita de bolo? Perceba que a definição acima se enquadra per-
feitamente na estrutura de um algoritmo. Mas qual a relação entre receita de bolo 
e programa de computador? E a resposta é: Algoritmo.
Um programa de computador nada mais é do que um algoritmo que pode 
ser simples ou complexo, dependendo do problema que esse software se propõe 
a resolver. Assim, aplicativos de mensagens, joguinhos para celular, aplicativos de 
bancos etc., todos são estruturados a partir de algoritmos.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
Em outras palavras, para compreendermos acerca de programação, precisamos 
compreender o que é e como se estruturam algoritmos.
 Mas vejamos algo mais simples: atravessar a rua. Para que isso ocorra, seguimos 
um algoritmo. Para que você execute a travessia da rua, um conjunto de ações é 
necessária. Uma possibilidade é a seguinte:
1. pare;
2. olhe para a esquerda;
3. olhe para a direita;
4. se vier algum veículo, aguarde;
5. senão, atravesse a rua. 
Para que nossos alunos possam ser bons programadores, é necessário que eles 
aprendam e estruturem bons algoritmos. Mas uma ressalva é necessária: desen-
volver esta habilidade leva tempo e dedicação. O motivo é muito simples de com-
preender: pelo fato de não termos sido habituados a trabalharmos o conceito de 
pensamento computacional, desenvolver a solução de um problema algoritmi-
camente requer tempo e dedicação.
Vários autores, como Paiva (2008) e Seyfert e Roberge (2016) informam que 
os tipos mais comuns de algoritmos são: descrição narrativa, fluxograma e pseu-
docódigo ou portugol.
Todo algoritmo parte de um problema que se deseja resolver. Por exemplo: uma 
rede social surge da necessidade de conectar pessoas, pelas mais variadas moti-
vações. Assim, um algoritmo é estruturado de forma a possibilitar esta ocorrência.
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Descrição narrativa: 
Este tipo de algoritmo ocorre quando utilizamos linguagem natural (a linguagem 
habitual no idioma nativo). A grande vantagem de se utilizar desse algoritmo é 
que não é necessário aprender nenhum conceito novo, apenas estruturarmos as 
frases de maneira lógica e da forma mais simples possível. Em outras palavras, é 
como se estivéssemos relatando os detalhes de algo para outra pessoa.
Algoritmos: lógica para desenvolvimento de programação 
de computadores 
Editora: Érica
Autores: José Augusto N. G. Manzano e Jayr Figueiredo de Oliveira. 
Sinopse: para aprofundar-se no conceito de algoritmos, leia 
este livro. Ele traz os conceitos fundamentais acerca do as-
sunto, bem como propostas de exercícios e problemas.
INDICAÇÃO DE LIVRO
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
O fato de utilizarmos linguagem natural, por outro lado, traz também a grande 
desvantagem: essa forma de expressão permite várias interpretações, o que pode 
gerar, na hora de transcrever para um programa, falhas de interpretação e o pro-
grama gerar erros ou inconsistências.
Vamos a um exemplo: supomos que você trabalhe em uma escola onde a 
média bimestral dos alunos seja calculada a partir de duas notas iniciais. Uma 
das muitas formas de descrever esse algoritmo seria a seguinte:
1. Leia a primeira nota.
2. Leia a segunda nota.
3. Calcule a média.
4. Mostre o resultado da média .
Fluxograma:
Esta forma de apresentar um algoritmo se utiliza de todo um esquema gráfico 
já padronizado e difundido em várias áreas do conhecimento. Um fluxograma 
representa o fluxo de uma atividade qualquer. Pode ser, por exemplo, o fluxo de 
vendas de um produto, um algoritmo etc.
Esse esquema gráfico padrão se torna a desvantagem de utilizar o fluxograma. 
Por outro lado, o entendimento de gráficos é mais fácil de compreender que os 
textos, fazendo com que esta seja a sua grande vantagem.
Compreenda mais sobre fluxogramas e veja como eles facilitam 
o processo de ensino e aprendizagem de Algoritmos no seguin-
te artigo: Esboço de fluxogramas no ensino de algoritmos
EU INDICO
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Pseudocódigo ou Portugol:
O portugol, pseudocódigo ou Português estruturado é uma reestruturação da 
língua portuguesa estruturada de forma a se tornar um intermediário entre a 
linguagem natural e a linguagem de programação para estruturar os algoritmos. 
Vamos ver uma utilização de pseudocódigo que explica como comer um 
cacho de uvas:
INÍCIO
 lavar as mãos
 escolha cacho de uvas
 lavar cacho de uvas
 repita
 comer uma uva
 até
 cacho vazio
 jogar o cacho vazio no lixo
FIM 
A principal vantagem é que, na hora de fazer a transcrição do pseudocódigo para 
a linguagem de programação, a estrutura já está,praticamente, pronta. Por outro 
lado, a desvantagem é ter que aprender como essa nova linguagem se estrutura, 
ou seja, compreender um novo conjunto de regras.
Além das formas de representação de algoritmos, quatro conceitos impor-
tantes precisam ser compreendidos (MEDINA; FERTING, 2006). Vamos a 
eles: constantes, variáveis, atribuição, dados.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
CONSTANTES
Como o próprio nome sugere, são informações (dados) que não têm alteração no 
decorrer do tempo, ou seja, permanecem sempre com o mesmo valor (conteúdo). 
Números, letras, palavras, frases são exemplos de termos constantes.
VARIÁVEIS
Ao tratar de variáveis, nos referimos ao espaço de armazenamento criado na 
memória do computador para “guardar” um tipo de dado que poderá ser referen-
ciado ou alterado em um momento futuro.
Durante o desenvolvimento do programa, o programador cria declarações que 
especificam de que tipo são as variáveis que ele utilizará. Dependendo do obje-
tivo do comando ou da necessidade do programa, pode haver um valor inicial. 
Veremos isso com detalhes em linhas seguintes.
ATRIBUIÇÃO
A partir do momento em que definimos uma variável (ver definição anterior), é 
necessário definir o seu valor no local de armazenamento indicado pelo nome da 
variável. A este processo chamamos atribuição e ela é simbolizada por ← .
DADOS
É o “pacote” básico da informação. Em outras palavras, qualquer sequência de 
símbolos pode ser chamada de dado. Por exemplo, seu nome, seu CPF, sua data 
de nascimento, cor preferida etc. 
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Os dados são caracterizados da seguinte forma:
TIPO DE DADOS DEFINIÇÃO
Caracteres, literais ou textos
Formados por um conjunto de caracteres 
(letras, números, caracteres especiais).
Número inteiro
Formado por números inteiros, sejam 
positivos ou negativos. Não aceitam 
valores fracionados.
Número real
Formado por números reais, sejam 
positivos ou negativos. Aceitam valores 
fracionados (com casas decimais).
Lógico
Armazenam testes lógicos, isto é, assumem 
apenas os valores Verdadeiro ou Falso.
Quadro 1 - Tipos de dados / Fonte: o autor.
Um último detalhe que precisamos tratar são os operadores Manuel (2021, p. 
13) informa que:
 “ [...] na programação, os operadores também são de suma impor-
tância. É através deles que se torna possível a realização dos cálculos 
que compõem o chamado processamento e auxiliam na tomada de 
decisões através de comparações ou combinações, as quais resulta-
rão um valor verdadeiro ou falso baseados em um quadro conhe-
cido por tabela verdade, para garantir um resultado satisfatório e a 
qualidade da informação recuperada, é necessário conhecer e saber 
aplicar os operadores aritméticos, lógicos e relacionais.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
Os operadores são de três tipos: lógicos, aritméticos e relacionais.
Lógicos:
Estes operadores são utilizados quando precisamos realizar operações envol-
vendo um ou dois valores booleanos (verdadeiro ou falso). Por exemplo, quando 
precisamos, em programação, verificar se a altura de uma pessoa é maior que 1,60 
cm e menor que 1,80 cm, utilizamos este operador. Veja no Quadro 2, a seguir, 
todos os operadores lógicos e a ordem de precedência.
Aritméticos:
Estes, aqui, são mais familiares. Trata-se de operadores que realizam operações 
matemáticas de soma, subtração etc.
OPERADOR OPERAÇÃO
.NÃO. negação
.E. conjunção
.OU. injunção
Quadro 2 - Operadores lógicos / Fonte: o autor.
OPERADOR OPERAÇÃO OBSERVAÇÃO
+ soma
- subtração -
* multiplicação
Ao invés de x, como habitualmente fazemos em ma-
temática, em programação utilizamos o * (asterisco).
/ divisão
Ao invés de ÷ , como habitualmente fazemos em ma-
temática, em programação utilizamos a / (barra).
\ divisão inteira Parte inteira da divisão entre dois números.
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Relacionais:
Esta categoria de operadores compara valores. São os seguintes:
Quadro 3 - Operadores aritméticos / Fonte: o autor.
** ou ^ exponenciação
Dependendo da linguagem de programação ou 
aplicação utilizada, precisamos ver qual símbolo 
será utilizado em cada caso.
%
módulo ou resto 
da divisão
Se você dividir, por exemplo, 7 por 2, o resultado 
é 3 e o resto da divisão é 1. Este valor (1) é o valor 
retornado por este operador.
OPERADOR OPERAÇÃO
= igualdade
< menor que
> maior que
<= menor ou igual
>= maior ou igual
<> diferença
< menor que
Quadro 4 - Operadores relacionais / Fonte: o autor.
Compreender, adequadamente, como se estrutura um algoritmo, e a correta apli-
cação dos conceitos tratados até aqui é o primeiro passo para se compreender 
como estruturar uma lógica de programação, isto é, como o problema a ser re-
solvido deve ser abordado.
Com o intuito de você se familiarizar com essa linguagem e exercitar, na prática, 
como se estrutura a Lógica de Programação, vamos conhecer o Visualg. Este programa 
se utiliza de uma linguagem muito próxima do Portugol para se estruturar programas. 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
VisuAlg
Partindo dos conceitos de portugol, a Lógica de Programação pode ser estuda-
da e exercitada a partir do VisuAlg que, segundo a VisuAlg.3 (2017, on-line) , é 
definida da seguinte forma:
 “ O VisuAlg é um programa que permite criar, editar, interpretar e 
que também executa os algoritmos em portugol (estruturado por-
tuguês) como se fosse um “programa” normal de computador. É 
um programa de livre uso e distribuição GRÁTIS, e DOMÍNIO 
PÚBLICO, usado para o ensino de lógica de programação em várias 
escolas e universidades no Brasil e no exterior.
É um programa gratuito e registrado como sendo de domínio público. Então, 
pode baixar e utilizar sem medo!
Este ambiente de programação submete o iniciante aos padrões requeridos por 
linguagens de programação, contudo em formato mais simples. Além disso, é 
possível ensinar os princípios básicos da programação estruturada obedecendo a 
uma curva de aprendizagem, razoavelmente, simples. A figura seguinte apresenta 
a tela inicial da aplicação.
O ambiente onde o aluno escreve seus pseudocódigos permite que estudantes, pro-
fessores e profissionais da programação exercitem seus conhecimentos em um ambi-
ente muito próximo da realidade recorrente em qualquer linguagem de programação.
Veja, na prática, a utilização do VisuAlg, para que você mesmo 
possa começar a criar suas primeiras linhas de programação.
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Em VisuAlg.3 (2017), é possível encontrar o link para download da aplicação, 
manual de utilização e outros recursos para que você possa aprender mais sobre 
sua utilização.
Figura 1 - Print da tela inicial do VisuAlg / Fonte: o autor.
Descrição da Imagem: a figura apresenta um print da tela inicial do VisuAlg. No lado esquerdo, temos um qua-
drado chamado “Área dos algoritmos (edição do código fonte), Nome do arquivo: [sem nome]”, e abaixo, temos 
números de um a 15 com suas descrições de códigos. No lado direito, um retângulo dividido em dois. A parte 
de cima é um pouco maior, denominada “Área das variáveis de memória (globais e locais)”, com quatro colunas: 
Escopo, Nome, Tipo e Valor, com 16 linhas. Na parte de baixo, a “Área de visualização dos resultados” em branco.
Quando consideramos os alunos de nível fundamental e médio, podemos consi-
derar uma ferramenta importante e necessária em seu processo de aprendizagem. 
Vários estudos, por exemplo, o de Da Costa et al. (2021) , destacam a importância 
desse problema no processo de ensino-aprendizagem, permitindo aos alunos o 
desenvolvimento de habilidades fundamentais para quem deseja se tornar um 
programador ou desenvolvedor de software, além de compreender os princípios 
básicos da computação.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO
Uma linguagem de programação é uma forma de comunicação entre humanos e 
computadores, utilizada para desenvolver instruções que serão executadas pelos 
computadores. Assim, para transmitirmos instruções às máquinas, precisamosde um “intermediário” entre a linguagem humana e a linguagem das máquinas. 
Este “intermediário”, chama-se Linguagem de Programação.
Cada linguagem de programação possui uma sintaxe e uma semântica específi-
cas, permitindo que os programadores escrevam algoritmos e criem programas 
para resolver problemas ou realizar tarefas específicas. As linguagens de progra-
mação fornecem um conjunto de regras e estruturas, as quais permitem que os 
desenvolvedores expressem logicamente suas ideias e as transformem em código 
compreensível pelo computador. Elas variam em termos de paradigmas de pro-
gramação, níveis de abstração e domínios de aplicação, oferecendo flexibilidade 
e poder para construir uma ampla variedade de soluções tecnológicas.
 “ A sintaxe corresponde a como está escrito e a semântica ao signi-
ficado. Quando encontramos algum erro em algum software que 
usamos no nosso dia a dia, encontramos um erro semântico. Assim, 
caso um programa de computador consiga ser executado ele é sin-
taticamente correto, ou seja, o programa pertence à linguagem de 
programação em questão, mas eventualmente pode apresentar erros 
de ordem semântica (BERTOLINI et al., 2019, p. 13).
Autores, como Medina e Ferting (2006) e Bertolini et al. (2019) , explicitam que 
Linguagem de Programação pode ser entendida como sendo uma estrutura de 
linguagem formalizada através da qual um programador pode escrever conjuntos 
de ordens, ações consecutivas, dados e algoritmos que possibilitam a criação de 
softwares (ou programas de computador) que vão permitir à máquina realizar um 
conjunto de ações.
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PRÁTICA COM LINGUAGEM PYTHON
Antes de iniciarmos, uma observação é necessária. Como Buda ensinava: “Toda gran-
de caminhada começa com um simples passo.” Este pensamento, é necessário àqueles 
que, porventura, tenham algum conhecimento (seja ele básico, intermediário ou avan-
çado) de Python, para que compreendam os motivos pelos quais estamos iniciando 
do mais elementar da linguagem. Pressupomos que nem todos têm o mesmo nível de 
conhecimento. Pressupomos que alguns não tiveram nenhum tipo de contato com 
Python ou VisuAlg. Assim, vamos partir dos conceitos mais simples.
Introduzida em 1991 por Guido Van Rossum, a linguagem de programação 
Python foi projetada com o propósito de ser uma linguagem simples e de fácil 
compreensão. Embora seja uma linguagem simples, o Python é extremamente 
poderoso e pode ser utilizado para o desenvolvimento e gerenciamento de sis-
temas complexos. Uma das características distintivas do Python, em relação a 
outras linguagens, é a legibilidade dos programas escritos nela. Isso ocorre por-
que o Python evita o uso excessivo de marcações, como pontos e vírgulas, e de 
marcadores, como chaves, colchetes ou parênteses, bem como palavras especiais 
como “begin” e “end”. Essa abordagem resulta em programas que são mais fáceis 
de ler e compreender visualmente, tornando a linguagem mais limpa e acessível 
(NUNES; AMARAL, 2020).
Introdução à Programação com Python: algoritmos e lógi-
ca de programação para iniciantes 
Editora: Novatec
Autor: Nilo Ney Coutinho Menezes 
Sinopse: aqueles que são iniciantes (e até os mais experi-
entes) podem consultar esta obra para se aprofundarem nos 
fundamentos da linguagem, além de explorar a programação 
como ferramenta que pode ser utilizada para resolver uma 
quantidade incrível de situações, sejam elas mais simples ou 
mais complexas.
INDICAÇÃO DE LIVRO
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
Além disso, quando tratamos de implementação em ambiente educacional, prin-
cipalmente considerando o Brasil e países emergentes, temas ligados à Tecnologia 
Educacional (incluindo programação, linguagem Python e temas afins) ainda são 
pouco discutidos e implementados nas salas de aula. O trabalho de Rodriguez-
-Segura (2020) traz uma análise ampla deste panorama.
Dentre suas principais características estão as seguintes, de acordo com Mit-
chell e Apt (2003) :
IMPERATIVA
Esta característica remete ao fato de o programador dar ordens ao computador, 
através de um conjunto de comandos sequenciais executados na ordem estabe-
lecida pelo programador. Esta característica ficará explícita quando estivermos 
escrevendo nossos códigos.
INTERPRETATIVA
Programas escritos em linguagens de programação são interpretados direta-
mente por outro software, conhecido como interpretador.
ALTO NÍVEL
Quando afirmamos que uma linguagem é de alto nível, estamos querendo infor-
mar que ela foi estruturada com foco no usuário. Consequentemente, facilidade 
de escrita do código, legibilidade, capacidade de abstração e recursos foram 
estruturados visando uma melhor experiência para o usuário.
TIPAGEM FORTE E DINÂMICA
Esta característica impede que um mesmo dado possa ser tratado/interpretado 
como se fosse de outro tipo. Em termos de programação, sob a ótica prática, isso 
dá robustez ao código.
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Vamos iniciar nossas primeiras linhas de código? Começaremos com pequenos 
projetos simples, mas que servem como fundamento para projetos mais com-
plexos. Neste tema, todos os códigos serão escritos em portugol (que você pode 
reproduzir no VisuAlg) e no Python. Não deixe de assistir os dois vídeos, que 
sugerimos anteriormente, que mostram como utilizar o VisuAlg e o Idle.
Tendo em vista proporcionar um ambiente de estudos em que 
todos os estudantes deste curso possam acessar e utilizar os 
mesmos recursos, bem como evitar problemas de instalação 
e de sistemas operacionais específicos, iremos aprender a uti-
lizar o Google Colab.
O Google Colab é uma plataforma criada, inicialmente, para o 
desenvolvimento de pesquisas científicas nas mais diversas 
linguagens de computação. Por meio dele, é possível executar 
códigos de diversas linguagens de computador em nuvem. En-
tretanto, a utilização do Google Colab não se limita à pesquisa.
“Os processos de ensino-aprendizagem podem se beneficiar do 
uso de recursos on-line, permitindo a melhoria na produtividade 
de professores e alunos, dando flexibilidade e apoio ao trabalho 
colaborativo. Particularmente, nos cursos de engenharia, as 
ferramentas de código aberto, como o Jupyter Notebook, for-
necem um ambiente de programação para o desenvolvimento 
e o compartilhamento de materiais educacionais, combinando 
diferentes tipos de recursos, como texto, imagens e código, em 
várias linguagens de programação em um único documento, 
acessível pela Web navegador. Esse ambiente também é ade-
quado para fornecer acesso a experimentos on-line e explicar 
como usá-los” (CARDOSO; LEITÃO; TEIXEIRA, 2018).
Para dar início aos nossos estudos sobre programação em Python, 
utilizando o ambiente Google Colab, basta acessar o QR Code.
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MULTIPARADIGMA
A linguagem aceita formas de programação: procedural, programação orientada 
a objetos e funcional.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
I. Nosso primeiro programa será para transmitir uma mensagem no console.
Este programa permite que o console mostre uma informação. Nesse caso, “Olá 
mundo!”. É o primeiro comando que todo programador executa. 
II. Vamos repetir o primeiro programa, agora, utilizando atribuição de variável.
VISUALG PYTHON
escreva(“Olá, mundo!”) Print (‘Olá, mundo!’)
Quadro 5 - Exemplo de “Olá, mundo!” / Fonte: o autor.
VISUALG PYTHON
Algoritmo: primeiro
var: msg: Caractere
inicio
 msg ← “Olá, mundo!”
 escreva(msg)
fim algoritmo
msg = “Olá, mundo!”
print(msg)
Quadro 6 - Atribuindo uma string em uma variável e escrevendo na tela / Fonte: o autor.
Como já conhecemos o conceito do Google Collaboratory, to-
dos os exemplos desenvolvidos neste livro estão disponibi-
lizados na plataforma. Para executá-los, basta clicar em “play”.
 
Figura 2 - Execução de código dentro da plataforma Collab 
Fonte: o autor.
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Perceba que, desta vez, utilizamos uma variável do tipo caractere para que fosse 
mostrada a mesma mensagem. Caso vocêaltere o valor da variável msg (no caso, 
“Olá, mundo!”), o novo valor será mostrado na execução do programa.
Atenção para a presença e ausência das ‘ ’ (aspas), no comando escreva nos dois casos.
III. Agora vamos tornar o processo mais dinâmico. Vamos fazer com que o pro-
grama nos faça uma determinada pergunta e utilize a nossa resposta. No caso 
do exemplo, será o nome que será perguntado.
VISUALG PYTHON
Algoritmo: “MeuNome”
var: nome: Caractere
inicio
 escreva (“Digite seu nome: “)
 leia (nome)
 escreva(“Muito prazer, “, nome)
fim algoritmo
nome = str(input(‘Digite o seu nome: ‘))
print(f’Muito prazer, {nome}’)
Quadro 7 - Recebendo valores por meio do input / Fonte: o autor.
IV. Agora vamos realizar uma soma entre dois números quaisquer informados 
pelo usuário.
VISUALG PYTHON
Algoritmo: “soma”
var: n1, n2, s: inteiro
início
 escreva (“Informe o primeiro número: “)
 leia (n1)
 escreva (“Informe o segundo 
número: “)
 leia (n2)
 s← n1 + n2
 escreva (s)
fim algoritmo
n1 = int(input(‘Digite o primeiro número: ‘))
n2 = int(input(‘Digite o segundo número: 
‘))
s = n1 + n2
print(s)
Quadro 8 - Realizando a soma / Fonte: o autor.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
Estes são quatro projetos simples para que você possa realizar a associação en-
tre a lógica oriunda dos algoritmos e sua associação com a programação, como 
quando estamos programando, estamos fazendo por meio de algoritmos. A partir 
de agora, iremos codificar diretamente em linguagem Python. 
Vamos dar início com exemplos de operações matemáticas, você irá perce-
ber que a aplicação de operações algébricas não foge ao modo que usamos uma 
calculadora ou até mesmo fazemos cálculo na mão. 
Os operadores condicionais consideram a relação entre dois valores, e irão re-
tornar se essa comparação é verdadeira (True) ou se ela é falsa (False). Para isso, 
vamos criar duas variáveis x = 10, y = 20 e verificar o funcionamento dos operado-
res. Vamos iniciar com o operador ==. O Quadro 10 mostra o código equivalente 
ao realizar a seguinte pergunta: “O Valor de x é igual ao valor de y?”. Ou então, se 
perguntarmos “O valor de x é igual ao de y?”. Vamos ver exemplos com operadores 
lógicos e compreender seu funcionamento. 
Comentários em programação Python são trechos de texto que não são executa-
dos pelo interpretador e servem para fornecer explicações e documentação den-
tro do código. Eles ajudam a melhorar a legibilidade e a compreensão do código, 
permitindo que os desenvolvedores expliquem a lógica, adicionem notas ou de-
sativem temporariamente partes do código. Comentários são iniciados com o car-
actere “#” e podem ser colocados em uma linha separada ou ao lado do código. 
OPERAÇÕES 
#Exemplos de Soma com Python 
print(20+30)
#Exemplo de Subtração com Python 
print(50-131)
#Exemplo de Multiplicação com Python 
print(50*4)
#Exemplo de Divisão com Python 
print(50/10)
#Exemplo de Divisão Inteira com Python
print(11//15)
Quadro 9 - Exemplos de operações algébricas / Fonte: o autor
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ESTRUTURAS DE CONTROLE E DECISÃO
As estruturas de controle e decisão desempenham um papel fundamental na 
programação ao permitir que um programa tome decisões com base em deter-
minadas condições ou critérios. As estruturas condicionais podem ser simples, 
em que um grupo de ações é executado quando uma condição específica é aten-
dida. Elas também podem ser compostas, uma vez que a decisão é feita entre dois 
grupos de ações, dependendo se uma determinada condição é ou não satisfeita. 
Essas estruturas são essenciais para orientar o fluxo de execução do programa e 
interagir com os dados de entrada de forma eficiente.
Vamos começar com a estrutura de controle SE, que na programação em 
Python é implementada com o comando IF. Essa estrutura analisa uma ou mais 
condições e, se a condição for verdadeira, executa um bloco de instruções ime-
diatamente após ela. Para começar nosso estudo, é importante ter uma visão geral 
da sintaxe básica dessa estrutura. 
OPERAÇÕES LÓGICAS 
x = 10
y = 20
#x é igual a y?
print(x == y)
#x é maior que y?
print(x > y)
#x é menor que y?
print(x < y)
#x é maior ou igual a y?
print(x >= y)
#x é menor ou igual a y?
print(x <= y)
Quadro 10 - Exemplos de operações lógicas / Fonte: o autor.
if <condições>:
 <bloco de comandos>
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
A partir desse conceito básico, criaremos um exemplo simples com um IF para 
verificar se uma pessoa será ou não permitida a entrar em uma sala de cinema 
com base na faixa etária. A regra é que uma pessoa será permitida se tiver mais 
de 18 anos. O Quadro 11 ilustra o desenvolvimento dessa lógica combinando os 
operadores mencionados anteriormente com a estrutura IF.
A partir desse conceito básico, criaremos um exemplo simples com um IF para 
verificar se uma pessoa será ou não permitida a entrar em uma sala de cinema 
com base na faixa etária. A regra é que uma pessoa será permitida se tiver mais 
de 18 anos. O Quadro 11 ilustra o desenvolvimento dessa lógica combinando os 
operadores mencionados anteriormente com a estrutura IF.
ESTRUTURA DE CONTROLE E REPETIÇÃO
print(‘Validador de entrada)
nome = input(‘Entre com o nome da pessoa: ‘)
idade = int(input(“Entre com a idade da pessoa: “))
if idade >= 18:
 print(nome, “liberação feita, pode entrar!”)
Quadro 11- Estrutura de Controle IF / Fonte: o autor.
if <condições>:
 <bloco de comandos se a condição for verdadeira>
else:
 <bloco de comandos se a condição for falsa>
Para exemplificar o uso da estrutura condicional IF, faremos um aplicativo 
que recebe duas notas, calcula a média e, com base no resultado, indica se o 
aluno tem ou não condições de fazer o exame final. O Quadro 12 apresenta 
o código em Python para esse exemplo mencionado.
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Neste exemplo, o programa solicita ao usuário que digite um número. Em seguida, a 
estrutura if-else verifica se o número é maior que zero. Se for, imprime a mensagem 
“o número é positivo.” Caso contrário, imprime a mensagem “o número é negativo.” 
Dependendo do valor digitado, o programa exibirá a mensagem correspondente.
Complementando o que vimos anteriormente, é possível executar um con-
junto de condicionais no mesmo bloco de código usando a estrutura if-elif-else. 
A sintaxe para essa estrutura condicional complexa é a seguinte:
ESTRUTURA DE CONTROLE E REPETIÇÃO IF/ELSE
número = int(input(“Digite um número: “))
if número > 0:
 print(“O número é positivo.”)
else:
 print(“O número é negativo.”)
Quadro 12 - Estrutura de Controle IF/ELSE / Fonte: o autor.
if <condições>:
 <bloco de comandos se a primeira condição for verdadeira>
elif <condições>:
 <bloco de comandos se a segunda condição for verdadeira>
elif <condições>:
 <bloco de comandos se a terceira condição for verdadeira>
elif <condições>:
 <bloco de comandos se a quarta condição for verdadeira>
else:
 <bloco de comandos se todas as condições anteriores forem falsas>
Para uma melhor compreensão, vamos alterar o código desenvolvido anterior-
mente para aplicar essas novas condições. Agora vamos verificar se o aluno po-
derá ser aprovado diretamente (com nota 7 ou maior), se precisará fazer o exame 
final (nota igual ou maior que 3 e menor que 7) ou se não obteve nota suficiente 
e irá reprovar. O Quadro 13 apresenta um exemplo desse código.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
ESTRUTURAS DE REPETIÇÃO
Com o objetivo de desenvolver programas mais complexos e dinâmicos, as estrutu-
ras de repetição desempenham um papel fundamental na linguagem de programa-
ção. Essas estruturas permitem executar um conjunto de comandos repetidamente, 
com base em uma condição ou um contador. Ao estudar a estrutura de repetição 
“while”, entendemos que ela significa “enquanto”, o que indica que o bloco de co-
mandos será executado enquanto a condição especificada for verdadeira.
É importante ressaltar que, ao utilizar o “while”, é responsabilidade do progra-
mador controlar a repetição e garantir que a condição sejamodificada durante a 
execução. Caso contrário, pode ocorrer um “loop infinito”, no qual o código será re-
petido indefinidamente. É essencial ter cuidado para evitar esse cenário indesejado.
ESTRUTURA DE CONTROLE E REPETIÇÃO IF/ELSE
idade = int(input(“Digite a sua idade: “))
if idade < 18:
 print(“Você é menor de idade.”)
elif idade == 18:
 print(“Você tem exatamente 18 anos.”)
else:
 print(“Você é maior de idade.”)
Quadro 13 - Estrutura de Controle ELIF / Fonte: o autor.
A estrutura if-else é uma parte fundamental do pensamento computacional, per-
mitindo que um programa tome decisões com base em condições. No Python, 
essa estrutura condicional é usada para avaliar uma expressão ou condição e ex-
ecutar diferentes blocos de código, dependendo do resultado. O bloco de código 
dentro do “if” é executado se a condição for verdadeira, enquanto o bloco de códi-
go dentro do “else” é executado se a condição for falsa. Essa estrutura é ampla-
mente utilizada em algoritmos para lidar com situações em que diferentes ações 
precisam ser tomadas com base em condições específicas. Ao utilizar o if-else, 
os programadores podem implementar lógicas complexas, tomar decisões e con-
trolar o fluxo do programa de acordo com diferentes cenários, contribuindo para 
a resolução de problemas de maneira eficiente no pensamento computacional.
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Conforme explicado pela Devmedia, em Python, o comando “while” faz com 
que um conjunto de instruções seja executado enquanto uma condição for verda-
deira. Assim que o resultado dessa condição se tornar falso, a execução do loop é 
interrompida (PYTHON, 2019). Um exemplo dessa estrutura pode ser observado 
no Quadro 14, exemplificando seu funcionamento.
ESTRUTURA DE REPETIÇÃO WHILE
#While sem parada
contador = 0
while (contador < 5):
 print(contador)
 contador = contador + 1
#While com else e break
x = 0
while x < 10:
 print(x)
 x += 1
 if x == 6:
 print(“x é igual a 6”)
 break
else:
 print(“fim while”)
Quadro 14 - Estrutura de Controle ELIF / Fonte: o autor.
Continuaremos nosso estudo sobre estruturas de repetição com o comando “for”, 
que é utilizado para percorrer coleções de dados. De acordo com Neto (2017), 
aqueles familiarizados com outras linguagens de programação, como C, podem 
encontrar certa diferença na sintaxe do loop “for” do Python. Nessa linguagem, 
o “for” é, principalmente, utilizado para percorrer coleções de dados. No Python 
é comum utilizar a função “range()” para criar um loop que itera sobre uma se-
quência de números. A estrutura básica do “for” é a seguinte:
for [var] in [string, lista, tupla]:
<bloco de comandos>
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
Vamos ver exemplos de aplicação do for, uma faixa gerando valores e uma faixa 
com range e outra com valores fixos. 
ESTRUTURA DE REPETIÇÃO FOR
#Utilizando for em um intervalo de valores de 1 até 100
for i in range(1, 100):
 print(i)
#Utilizando for para percorrer uma lista de valores pré-determinados
nomes = [“João”, “Maria”, “Carlos”, “Ana”]
for nome in nomes:
 print(“Olá, “ + nome + “!”)
Quadro 15 - Estrutura de Controle ELIF / Fonte: o autor.
As estruturas de repetição desempenham um papel fundamental no pensamento 
computacional, pois permitem a criação de algoritmos mais eficientes e flexíveis. 
Elas nos permitem executar um conjunto de comandos repetidamente, com base 
em uma condição ou um contador, o que é essencial para lidar com tarefas que 
envolvem repetição ou processamento de grandes quantidades de dados.
Ao utilizar estruturas de repetição, podemos automatizar tarefas repetitivas, per-
correr coleções de dados, realizar cálculos iterativos e implementar algoritmos de 
busca, entre muitas outras aplicações. Essas estruturas nos ajudam a resolver 
problemas complexos de forma mais elegante e eficiente, evitando a repetição 
desnecessária de código e promovendo a reutilização de instruções.
Além disso, as estruturas de repetição estimulam o pensamento abstrato e lógico, 
pois exigem que o programador compreenda a lógica subjacente e seja capaz de 
planejar a execução sequencial de instruções. Elas nos permitem criar algoritmos 
mais poderosos e versáteis, tornando possível resolver uma ampla variedade de 
problemas computacionais de maneira eficaz.
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NOVOS DESAFIOS 
A programação é uma habilidade cada vez mais valorizada no mercado de tra-
balho atual, tanto como um fim em si mesma, como, também, uma visão diferen-
ciada de solução de problemas fundamentados no pensamento computacional.
Com o avanço constante da tecnologia e a crescente demanda por soluções 
digitais, os profissionais que dominam a linguagem de programação têm uma gran-
de vantagem competitiva. Considerando o segmento educacional, é possível que 
venham a surgir muitas oportunidades para os programadores. Com o ensino a 
distância cada vez mais presente em nosso cotidiano, exigências legais acerca da im-
plementação do ensino de tecnologia nas escolas são uma realidade e a necessidade 
inerente a uma grande parte das profissões, a demanda por profissionais capazes de 
desenvolver soluções de tecnologia educacional é cada vez maior.
No mundo da programação, o Visualg é a sua porta de entrada no mundo 
da programação e do desenvolvimento. Ele é extremamente importante para 
que você exercite o pensamento computacional e a lógica da programação. Em 
seguida, desenvolva seus conhecimentos em Python ou outra linguagem de pro-
gramação de sua preferência. Isso mesmo! Busque conhecer outras linguagens 
e veja aquela com a qual você se sente mais confortável e verifique os “tipos de 
problemas” que ela é capaz de resolver.
Olá! Agora quero aproveitar a oportunidade para te convidar a 
assistir nosso em foco. Acesse o nosso QR.
EM FOCO
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TEMA DE APRENDIZAGEM 5
Aprimore-se, qualifique-se e esteja certo de que, uma vez entrando no mundo 
da programação, é seguir sempre estudando. Com grande frequência surgem 
novidades neste assunto. Mesmo o programador mais experiente sempre estará 
aprendendo, dado o avanço rápido da tecnologia.
O mercado para programadores é promissor. E o segmento educacional, em es-
pecial, tem muitas lacunas. Empresas de tecnologia, startups, empresas de de-
senvolvimento de software, instituições financeiras e muitos outros setores estão 
constantemente em busca de profissionais que possuam habilidades nessas lin-
guagens de programação.
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VAMOS PRATICAR
1. Um programador escreve as seguintes linhas de programação utilizando a lingua-
gem Python: 
[...]
131. n1 = int(input('Digite o primeiro número: '))
132. n2 = int(input('Digite o segundo número: '))
133. e == n1 ** n2
134. print(f'O resultado de {n1} elevado a {n2} é igual a {e}.')
135. p = n1 x n2
136. print(f'O produto entre {n1} e {n2} é igual a {p}.')
137. r = n1 % n2
138. print(f'O resto da divisão entre {n1} e {n2} é igual a {r}.
Analise as afirmativas a seguir.
I - Se n1 = 3 e n2 = 4, a linha 134 será impressa na tela da seguinte forma: o resultado 
de 3 elevado a 4 é igual a 81. 
II - A linha 135 vai gerar um erro na execução do programa.
III - Se n1 = 18 e n2 = 9, a linha 138 será impressa na tela da seguinte forma: o resto da 
divisão de 18 por 9 é igual a 0.
É correto o que se afirma em:
a) I, apenas.
b) III, apenas.
c) I e II, apenas.
d) II e III, apenas.
e) I, II e III.
2. Um professor em um curso de Introdução à Programação, utilizando o VisuAlg, solicitou 
aos alunos que escrevessem um algoritmo que permitisse calcular a média de duas no-
tas. Para esta atividade, havia a concessão de pontos extra (adicionais) para o primeiro 
aluno que entregasse a atividade completamente correta. Três alunos entregaram, ao 
mesmo tempo, a atividade com os seguintes códigos:
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VAMOS PRATICAR
Aluno 1:
Algoritmo "média"
// Disciplina : Introdução à Programação
// Professor : Professor
// Descrição : Cálculo da Média de duas notas
// Autor(a) : Aluno 1
// Data atual : 14/05/2023Var
// Seção de Declarações das variáveis 
n1, n2, media: real
Inicio
// Seção de Comandos, procedimento, funções, operadores, etc... 
 escreva("Informe a primeira nota: ")
 leia(n1)
 escreva("Informe a segunda nota: ")
 leia(n2)
 media <- (n1 + n2)/2
 escreva("A média é ", media, ".")
Fimalgoritmo
Aluno 2:
Algoritmo "média"
// Disciplina : Introdução à Programação
// Professor : Professor
// Descrição : Cálculo da Média de duas notas
// Autor(a) : Aluno 2
// Data atual : 14/05/2023
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VAMOS PRATICAR
Var
// Seção de Declarações das variáveis 
n1, n2, media: real
Inicio
// Seção de Comandos, procedimento, funções, operadores, etc... 
 escreva("Informe a primeira nota: ")
 leia(n1)
 escreva("Informe a segunda nota: ")
 leia(n2)
 media = (n1 + n2)/2
 escreva("A média é {media}.")
Fimalgoritmo
Aluno 3:
Algoritmo "média"
// Disciplina : Introdução à Programação
// Professor : Professor
// Descrição : Cálculo da Média de duas notas
// Autor(a) : Aluno 3
// Data atual : 14/05/2023
Var
// Seção de Declarações das variáveis 
n1, n2, media: inteiro
Inicio
// Seção de Comandos, procedimento, funções, operadores, etc... 
 escreva("Informe a primeira nota: ")
 leia(n1)
 escreva("Informe a segunda nota: ")
 leia(n2)
 media <- n1 + n2/2
 escreva("A média é ", media, ".")
Fimalgoritmo
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VAMOS PRATICAR
Analisando os códigos, o professor tomou a seguinte decisão:
a) Os três alunos receberam os pontos extra.
b) Apenas o Aluno 1 recebeu o ponto extra, já que apenas este apresentou o código correto.
c) O Aluno 1 e o Aluno 3 receberam o ponto extra.
d) Apesar de todos estarem incorretos, apenas o Aluno 2 recebeu o ponto extra por 
apresentar uma maior quantidade de acertos no código.
e) Todos os alunos que apresentaram a atividade entregaram códigos com algum tipo de erro.
3. As linhas de código seguinte foram escritas utilizando o VisuAlg:
Var
// Seção de Declarações das variáveis 
a, b, c: real
Início
// Seção de Comandos, procedimento, funções, operadores, etc... 
 a <- 25
 b <- 35
 c <- a + b
 escreval (c)
 b <- 10
 escreval (b, c)
 c <- a + b
 escreval (a, b, c)
 
Fimalgoritmo
Qual foi a saída de dados no console?
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VAMOS PRATICAR
a) 
Início da execução
 60 10 60 25 10 35
Fim da execução.
b) 
Início da execução
 10
 10 25
 10 25 60
Fim da execução.
c) 
 Início da execução
 60
 60 10
 60 10 25
Fim da execução.
d) 
Início da execução
 25
 25 35
 25 35 10
Fim da execução.
e) 
Início da execução
 60
 10 60
 25 10 35
Fim da execução. Referências
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REFERÊNCIAS
ALGORITHM. In: DICTIONARY of Algorithms and Data Structures. [S. l.]: NIST - National Ins-
titute of Standards and Technoly, 2020. Disponível em: https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/
algorithm.html. Acesso em: 27 jun. 2023.
BERTOLINI, C. et al. Linguagem de programação I. Santa Maria: UFSM – Universidade 
Federal de Santa Maria, 2019. E-book. Disponível em: https://repositorio.ufsm.br/hand-
le/1/18352. Acesso em: 27 jun. 2023.
CARDOSO, A.; LEITÃO, J.; TEIXEIRA, C. AMARAL, L. Using the Jupyter notebook as a tool to 
support the teaching and learning processes in engineering courses. In: INTERNATIONAL 
CONFERENCE ON INTERACTIVE LEARNING, 21., 2018, Kos, Greece. Proceedings [...]. Kos, 
Greece: ICL, 2018. p. 227-236.
DA COSTA, C. E. G. et al. Visualg como recurso de simulação no ensino de algoritmos. Revis-
ta Destaques Acadêmicos, Lajeado, v. 13, n. 4, p. 76-90, 2021.
GONDIM, H. W. A. S.; AMBROSIO, A. P. L. Esboço de fluxogramas no ensino de algoritmos. In: 
CONGRESSO DA SBC E WEI - WORKSHOP SOBRE EDUCAÇÃO EM COMPUTAÇÃO, 28., 2008, 
Belém, PA. Anais [...]. Belém, PA: SBC, 2008. p. 109-117.
MANUEL, D. A. C. O software educativo Scratch no ensino do tema operadores aritmé-
ticos, lógicos e relacionais na disciplina de Técnicas e Linguagens de Programação 
na 10ª classe nos Institutos Politécnicos do Lubango. 2021. Trabalho de Conclusão de 
Curso (Licenciatura em Informática Educativa) – Instituto Superior de Ciências de Educação, 
Lubango, 2021.
MEDINA, M.; FERTING, C. Algoritmos e programação: teoria e prática. São Paulo: Novatec, 2006.
MITCHELL, J. C.; APT, K. Concepts in programming languages. Cambridge: Cambridge 
University Press, 2003.
NETO, F. C. Blocos de instrução e estruturas de desvio condicional e de repetição. Cadernos 
Cicomp, [s. l.], 19 ago. 2017. Disponível em: https://cadernoscicomp.com.br/tutorial/intro-
ducao-a-programacao-em-python-3/blocos-de-instrucao-e-estruturas-de-desvio-condi-
cional-e-de-repeticao/. Acesso em: 27 jun. 2023.
NUNES, D. H. A.; AMARAL, S. F. I. Learning.py: uma apostila de introdução à programação em 
Python. Minas Gerais: PETEE - Programa de Educação Tutorial em Engenharia Elétrica; UFMG - 
Universidade Federal de Minas Geral, 2020. Disponível em: http://www.cpdee.ufmg.br/~petee/
ref/doc/minicursos_oficinas/python/Apostila_Python.pdf. Acesso em: 27 jun. 2023.
PAIVA, S. Introdução à programação: do algoritmo às linguagens atuais. Rio de Janeiro: 
Ciência Moderna, 2008.
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https://repositorio.ufsm.br/handle/1/18352
https://repositorio.ufsm.br/handle/1/18352
REFERÊNCIAS
PYTHON: estrutura de repetição while. Devmedia, [s. l.], 2019. Disponível em: https://www.
devmedia.com.br/python-estrutura-de-repeticao-while/38546. Acesso em: 27 jun. 2023.
RODRIGUEZ-SEGURA, D. Educational technology in developing countries: a systematic re-
view. EdPolicyWorks, Charlottesville, n. 72, p. 1-74, Aug. 2020.
SEYFERT, R.; ROBERGE, J. Algorithmic Cultures: essays on meaning, performance and 
new technologies. London: Routledge, 2016.
SILVA, I. M. Estudo da Brasscom aponta demanda de 797 mil profissionais de tecnologia 
até 2025. Brasscom, Brasília, DF, 2021. Disponível em: https://brasscom.org.br/estudo-
-da-brasscom-aponta-demanda-de-797-mil-profissionais-de-tecnologia-ate-2025/. 
Acesso em: 27 jun. 2023.
VISUALG.3. O que seria o VisuAlg? c2017. Página inicial. Disponível em: https://visualg3.
com.br/. Acesso em: 27 jun. 2023.
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1. Letra E. As três afirmativas estão corretas. No caso da Afirmativa II, o erro é o seguinte: 
na programação, o operador aritmético da multiplicação é o * (asterisco) ao invés de x ou 
ponto. Assim, a linha mencionada gerará um erro. Logo:
a) Item incorreto. As Afirmativas II e III também estão corretas.
b) Item incorreto. As Afirmativas I e II também estão corretas.
c) Item incorreto. As Afirmativas III também está correta.
d) Item incorreto. A Afirmativa I também está correta.
e) Item correto. 
2. Letra B. 
Apenas o Aluno 1 entregou um código correto. 
O Aluno 2 cometeu erro em duas linhas de código:
media = (n1 + n2)/2 → O símbolo = deveria ser ← .
 escreva ("A média é {media}.") → A variável {media} deve ficar após as aspas separadas 
por vírgula destas. 
O Aluno 3 também cometeu dois erros:
n1, n2, media: inteiro → Não se configura bem como um erro, mas pode gerar inconsis-
tências nos resultados. Admite-se, em geral, que notas aceitam valores fracionados. Da 
forma como foi estruturado, isso não ocorre.
media <- n1 + n2/2 → Aqui é o erro é a falta de parênteses na soma n1 + n2. Como não foi colo-
cado, o sistema seguirá a ordem de precedência dos operadores e o resultado estará incorreto. 
Assim:
a) Item incorreto. Como o Aluno2 e o Aluno3 apresentaram códigos com erros, não 
receberam pontuação extra. 
b) Item correto. 
c) O Aluno 1 recebeu a pontuação extra, o que não ocorreu com o Aluno3 por ter apre-
sentado algoritmo com erro. 
d) Apenas o Aluno 1 está correto, sendo assim, o Aluno 2 não recebeu o ponto extra. 
e) O Aluno 1 entregou a atividade sem erro algum. 
GABARITO
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3. Letra E. Observando a sequência de execução, é possível perceber que:
 a <- 25
 b <- 35
 c <- a + b
 escreval (c) → Este primeiro comando de escreva, resulta em 60. Como o comando é 
escreval, o sistema imprime o resultado e salta linha. 
 b <- 10
 escreval (b, c) → Este comando manda imprimir b (que recebe o novo valor (10) e c, que 
não teve seu valor alterado. Perceba que não é solicitadauma nova soma, então o valor 
de c permanece. Neste comando também existe o salto da linha.
 c <- a + b
 escreval (a, b, c) → Este comando manda imprimir a (que não tem alteração em seu 
conteúdo, assumindo o valor 25; o valor de b assume o valor anterior, 10. Veja que c agora 
tem um novo comando de soma. Logo, 35. A resposta correta é:
Início da execução
 60
 10 60
 25 10 35
Fim da execução.
a) Item incorreto. Apesar de os valores estarem corretos, não há o salto da linha. 
b) Item incorreto. Alguns valores estão incorretos. 
c) Item incorreto. Alguns valores estão incorretos. 
d) Item incorreto. Alguns valores estão incorretos.
e) Item correto.
GABARITO
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MINHAS METAS
PROGRAMAÇÃO E 
O PENSAMENTO COMPUTACIONAL
Conceituar Decomposição e Modularidade. 
Construir programas puramente sequenciais. 
Destacar o uso da Estrutura de Repetição Contada. 
Destacar o uso da Estrutura de Repetição Condicional. 
Tratar acerca de reconhecimento de padrões e abstração.
T E M A D E A P R E N D I Z A G E M 6
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INICIE SUA JORNADA 
Atualmente, tecnologias educacionais vêm povoando a mente de pesquisa-
dores, os quais vêm discutindo e pesquisando exaustivamente acerca de como 
introduzir de forma mais simples e prática possível o ensino da computação no 
currículo da educação básica. 
É possível afirmarmos que esse processo pode ser considerado como um 
processo de inclusão, em que devemos inserir nossas crianças e jovens no que 
pode ser considerada cidadania digital. Apesar de não se saber ao certo quem 
cunhou esse termo, o certo é que essa expressão começou a ganhar destaque na 
década de 1990, com o avanço da internet e o aumento da interação on-line.
Entretanto, não podemos mostrar apenas um lado da tecnologia aos nossos 
alunos. Em geral, quando se trata de crianças e jovens, trata-se tecnologia sob uma 
ótica passiva, isto é, o usuário apenas interage com um sistema previamente 
programado. Entretanto, precisamos abordar esse conjunto de saberes, de forma 
ativa, isto é, como criadores e multiplicadores, visando um objetivo que beneficie 
sua própria formação e a sociedade como um todo.
Para constatar o que foi anteriormente afirmado, recomendo que procure nos 
locais de sua convivência (trabalho, escola, residência etc.) os aplicativos mais 
utilizados pelas pessoas. Além disso, pergunte o que elas gostariam que houvesse, 
em termos de recursos adicionais, naqueles aplicativos. Faça essa pesquisa e veja 
como os resultados serão interessantes. 
Imagine se tivéssemos conhecimento suficiente para nós mesmos criarmos 
nossas aplicações ou, dependendo do caso, podermos criar aplicações em siste-
mas já existentes. Tudo isso depende do conhecimento de vários aspectos com-
putacionais. Mas tudo parte da programação. O conhecimento básico em progra-
mação permite, com estudo, disciplina e curiosidade, que possamos desenvolver 
aplicativos mais robustos ou, de outra forma, pensarmos e executarmos formas 
de melhorar aqueles que já temos em nosso cotidiano. 
É exatamente neste contexto que iniciamos o presente tema. Exploraremos 
diferentes aspectos da programação, focando em conceitos que permitirão o co-
nhecimento prévio necessário para que você possa encarar projetos mais robustos. 
Apesar de já mencionado, sempre é bom lembrar que aqui estarão disponibilizados 
conceitos básicos. Todo o restante será possível se você for curioso e disciplinado o 
bastante para agregar mais conhecimentos aos que estão prestes a adquirir. 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
Antes de seguirmos adiante em busca de mais conhecimen-
to, recomendo que escute nosso podcast. Desenvolver e 
Programar um software exige aplicação de todos os pilares 
do Pensamento Computacional. No entanto, existe um deles 
que perdura por todo o projeto e é extremamente importante, 
principalmente na fase de estruturação e planejamento: a ab-
stração. É sobre ela que trataremos no podcast. Não perca!
PLAY NO CONHECIMENTO
Pessoas que lidam com tecnologia nunca mais param de aprender e 
buscar conhecimentos. 
Vamos começar? Sente-se confortavelmente, afaste-se das distrações e vamos 
iniciar no estudo deste novo tema. 
VAMOS RECORDAR?
Neste nível do seu curso, é muito possível que você ou al-
gum colega pensem que programar é uma tarefa compli-
cada ou que não tem habilidade para isso, além de pensar 
que você não tem condições de desenvolver projetos edu-
cacionais envolvendo programação. Esse sentimento é per-
feitamente compreensível. No entanto, estudo e disciplina 
acabam sendo mais fortes que a falta de habilidade. Inde-
pendentemente do fato de você ser umas dessas pessoas, 
assista ao vídeo que trata dessa questão. 
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/19306
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20492
DESENVOLVA SEU POTENCIAL 
Durante o cotidiano do trabalho do professor, é frequente a pergunta, principal-
mente nas disciplinas das áreas de Ciências da Natureza e Matemática, se não há 
um método mais rápido para resolver determinado tipo de problema. Na grande 
maioria dos casos, respondemos que aquele procedimento é o que mais se ajusta 
à estrutura cognitiva do aluno. Nem sempre o estudante fica muito convencido 
da resposta. Mas, em alguns casos, é o que temos para aquele momento. 
Essa pergunta pode ter outra resposta a partir de agora. Podemos convidar 
o aluno a desenvolver um programa que resolva os problemas para os quais ele 
não concorda ou buscar uma solução mais prática. Claro que alguns alunos vão 
rejeitar a hipótese de construir os próprios programas. No entanto, outros vão 
querer enfrentar esse desafio e sentir-se-ão motivados com essa empreitada. 
Para que algumas soluções sejam encontradas, precisamos discutir com mais 
detalhes alguns conceitos relacionados à programação, bem como destacar es-
truturas que permitam a criação de soluções que resolvam problemas com um 
maior nível de complexidade. 
Vamos aos nossos novos conceitos.
Tipos de dados Especiais 
Um ponto importante que está relacionado ao motivo pelo qual escolhemos 
utilizar Python, ele se comporta muito bem na manipulação de vários dados em 
poucas linhas, essa técnica é chamada de programação vetorial. 
A programação vetorial, também conhecida como programação de arrays, 
programação de matrizes e outros termos similares, refere-se à capacidade de 
reconhecer e manipular um conjunto de valores armazenados em um vetor como 
um único objeto, sem a necessidade de iterações extensas.
Para ilustrar melhor esse conceito, vamos resolver o seguinte problema: dado 
o vetor X = [75, 82, 23, 66, 90, 99, 89, 40, 70, 72, 97, 67, 98, 4, 40, 1, 11, 26, 15, 41], 
precisamos multiplicar todos os elementos deste vetor por 10.
Utilizando apenas os conhecimentos em lógica de programação e as estru-
turas que abordamos na aula anterior, a solução provavelmente seria a seguinte:
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
A principal vantagem dos programas escritos em Python é que a maioria das ope-
rações são realizadas de forma eficiente em conjuntos de dados. Quando falamos 
em conjuntos, não nos referimos apenas a um exemplo com 20 elementos como 
o caso anterior, mas sim a conjuntos com milhares de registros.
Para lidar com esse tipo de iteração de maneira eficiente, o Python utiliza 
estruturas de dados específicas. Vejamos o mesmo exemplo utilizando a lógica 
vetorial do Python:
PERCORRENDO UM VETOR UTILIZANDO REPETIÇÃO
import numpy as np
X = np.array([75,82,23,66,90,9, 89, 40, 70, 72, 97, 67, 98, 4 ,40, 1, 11, 26, 15, 41])
for i in range(0,20):
 X[i]=X[i]*10
print(X)
Quadro 1 - Percorrendo vetor em Python / Fonte: o autor.
MULTIPLICANDO SEM PERCORRER O VETOR EM PYTHON
import numpy as np
X = np.array([75,82,23,66,90,9, 89, 40, 70, 72, 97, 67, 98, 4 ,40, 1, 11, 26, 15, 41])
X=X*10
print(X)
Quadro 2 - Multiplicando sem percorrer o vetor em Python / Fonte: o autor.
Como já conhecemos o conceito do Google Collaboratory, to-
dos os exemplos desenvolvidos neste livro estão disponibi-
lizadosna plataforma. Para executá-los, basta clicar em “play”. 
Figura 1 - Execução de código dentro da plataforma Collab / Fonte: o autor. 
EU INDICO
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Chamamos as listas de “canivete suíço”, porque elas são amplamente utilizadas 
em diversos contextos da linguagem de programação Python. Principalmente 
no início dos estudos, é comum usá-las para resolver problemas, devido a sua 
simplicidade na declaração e manipulação de dados. O objeto de lista em Python 
é a sequência mais versátil fornecida pela linguagem. As listas são coleções orde-
nadas de objetos de tipos arbitrários e não possuem tamanho fixo. Isso significa 
que as listas são mutáveis e podem ser modificadas no local, permitindo atribui-
ções de índices e uma variedade de chamadas de métodos específicos das listas. 
Uma lista é uma estrutura de dados que contém uma coleção ordenada de itens, 
ou seja, você pode armazenar uma sequência de itens em uma lista.
De acordo com Swaroop (2013), para entender como isso funciona, basta 
pensar em uma lista de compras em que você tem itens para comprar. No Python, 
cada item é colocado em uma linha separada, mas separados por vírgulas. A 
lista de itens deve estar entre colchetes para que o Python entenda que você está 
especificando uma lista. Depois de criar uma lista, você pode adicionar, remover 
ou pesquisar itens nela. Como é possível adicionar e remover itens, dizemos que 
uma lista é um tipo de dado mutável, ou seja, esse tipo de dado pode ser alterado.
Agora, vamos criar uma lista de compras em Python. Lembre-se de que as 
listas devem sempre estar entre colchetes. Por exemplo: minhalista = [elemento1, 
elemento2, elemento3]. Aqui está um exemplo:
CRIANDO LISTAS EM PYTHON 
lista_de_compras = [‘maçã’, ‘banana’, ‘couve’, ‘mexirica’]
print (‘Minha lista tem ‘, len(lista_de_compras), ‘itens’)
print (‘O primeiro item a ser comprado é ‘, (lista_de_compras[0]))
print (‘O segundo item a ser comprado é ‘, (lista_de_compras[1]))
print (‘O terceiro item a ser comprado é ‘, (lista_de_compras[2]))
print (‘O quarto item a ser comprado é ‘, (lista_de_compras[3]))
Quadro 3 - Criando vetores em Python / Fonte: o autor.
O Python possui tipagem dinâmica de dados, o que significa que o tipo de dados 
pode ser alterado. Esse conceito também se aplica às listas, de forma ainda mais 
dinâmica, pois as listas podem conter elementos de qualquer tipo de dado.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
Além disso, as listas podem ser heterogêneas, ou seja, podem conter múltiplos 
tipos de dados. Podemos pensar que cada posição dentro de uma lista representa 
uma variável e pode ter seu próprio tipo específico. Isso oferece uma flexibilidade 
adicional ao trabalhar com listas, permitindo que elas armazenem e manipulem 
diferentes tipos de informações em uma única estrutura de dados.
DECOMPOSIÇÃO MODULARIDADE
Todo grande problema é composto por problemas menores que se estruturam e 
formam um problema mais complexo. Em outras palavras, todo elemento com-
plexo pode ser decomposto em problemas menores e mais simples de gerenciar. 
Em programação de computadores não é diferente. Um grande software pode 
ser, durante o seu projeto, decomposto em partes menores e mais facilmente ge-
renciáveis. Rocha (2018) apresenta um trabalho sobre decomposição que nos dá 
a exata dimensão da importância desse conceito para a Engenharia de Software, 
utilizando, como cenário de aplicação, os microsserviços, isto é, um paradigma 
descentralizador de construção de aplicações (RESEARCH, 2020). 
CRIANDO LISTAS EM PYTHON 
#Exemplo de lista com booleanos
lista_booleanos = [True, False, True, True]
print(lista_booleanos)
#Exemplo de lista com chars
lista_char = [“b”,”i”,”g”,”d”]
print(lista_char)
#Exemplo de lista com inteiros
lista_inteiros = [20, 30, 40, 50 ,60]
print(lista_inteiros)
#Exemplo de lista com float
lista_float = [1.7, 9.9 , 25.7, 25.6]
print(lista_float)
#Exemplo de lista com strings
lista_strings = [“matemática”,”linguas”,”biologia”]
print(lista_strings)
Quadro 4 - Criando vetores em Python / Fonte: o autor.
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Existem diferentes técnicas de decomposição (VICARI; MOREIRA; MENEZES, 
2018), sendo as mais comuns a decomposição funcional e a decomposição por objetos.
Na decomposição funcional, o problema é dividido em funções ou procedimen-
tos menores e mais específicos. Nesse caso, cada função ou procedimento executa 
uma parte específica da tarefa e pode ser chamado por partes diferentes do sistema 
quando necessário. Isso ajuda na organização do código em unidades lógicas, tornan-
do-o mais legível. Outra vantagem dessa técnica é a facilidade de dar manutenção.
Por outro lado, na decomposição por objetos, o problema é dividido em obje-
tos. Entendemos objetos como entidades com características e comportamentos 
específicos (RAJ, 2019). Cada objeto é responsável por uma parte do problema e 
interage com outros objetos para alcançar a solução. 
Já a modularidade, diretamente relacionada ao conceito de decomposição, 
consiste em criar funções e procedimentos independentes, que possam ser reu-
tilizados em diferentes partes do programa. Para Oliveira (2017, p. 27), 
 “ […] modularidade é uma ‘ferramenta intelectual’ que permite a de-
composição de sistemas em níveis aninhados de abstração, dentro da 
compreensão humana, sendo esta tratada de forma hierárquica em 
relação ao fluxo de controle do sistema. Sendo assim, a modularidade 
acaba sendo uma questão de interesse administrativo, pois se o sistema 
é pequeno e compreensível suficiente, ele não precisa ser modularizado.
Oliveira (2017) menciona o termo ‘ferramenta intelectual’ pelo fato de não existir 
algoritmo para modularidade. Todo o processo depende da análise humana, de 
modo que o sistema (assim como seus módulos) não sejam influenciados por 
agentes externos. Esses agentes externos podem se referir a variáveis não con-
troláveis, que podem interferir no sistema. Quando é mencionada a questão do 
interesse administrativo, está implícito o fato de que problemas menores (siste-
mas menores – módulos) são mais fáceis de gerenciar.
Vamos estudar a modularização por meio das funções. Na programação, as 
funções são blocos de código que executam tarefas específicas e podem ser reu-
tilizadas em diferentes partes de um programa. Quando surge a necessidade de 
executar um conjunto de instruções várias vezes, essas instruções são agrupadas 
em uma função, que recebe um nome e pode ser chamada em diferentes partes 
do programa (SPAK, 2019).
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
As funções desempenham um papel fundamental na organização e modu-
laridade do código, permitindo que ele seja dividido em partes menores e mais 
gerenciáveis. Ao agrupar tarefas relacionadas em funções, torna-se mais fácil 
entender, manter e reutilizar o código.
O Quadro 5 apresenta um exemplo de função com seus elementos principais, 
podemos notar o recebimento do argumento entrada entre parênteses e retorno 
da função por meio do comando return. Podemos notar que a função se compor-
ta de maneira dinâmica em relação ao tipo de dados recebido, bem como com o 
tipo de dado retornado pela função.
SINTAXE BÁSICA DE UMA FUNÇÃO EM PYTHON
def minhafuncao(entrada):
 saida = entrada
 return saida
print(minhafuncao(“a”))
print(minhafuncao(100))
print(minhafuncao(True))
Quadro 5 - Sintaxe básica de uma função em Python / Fonte: o autor.
As funções e a modularização são conceitos fundamentais que auxiliam no de-
senvolvimento do pensamento computacional. As funções permitem a decom-
posição de um problema complexo em tarefas menores e mais gerenciáveis. 
Ao dividir o código em funções, cada uma delas é responsável por uma tarefa 
específica e isolada. Isso promove a clareza e a organização do código, tornan-
do-o mais legível e facilitando a compreensão das diferentes etapas do problema. 
Além disso, as funções podem ser reutilizadas em diferentes partes do programa, 
evitando a repetição desnecessáriade código. Dessa forma, as funções estim-
ulam o pensamento computacional ao encorajar a decomposição de proble-
mas em partes menores e ao facilitar a abstração e reutilização do código.
A modularização é o processo de dividir um programa em módulos independentes, 
cada um deles responsável por uma parte específica da funcionalidade do progra-
ma. Esses módulos podem ser implementados como funções ou conjuntos de 
funções relacionadas. A modularização ajuda a gerenciar a complexidade do códi-
go, tornando-o mais estruturado e organizado. Ao dividir o programa em módulos, 
é possível trabalhar em cada parte separadamente, facilitando o entendimento 
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De fato, as funções são extremamente versáteis e podem ser desenvolvidas para 
executar uma ampla variedade de ações. Uma das vantagens significativas das 
funções é a capacidade de reduzir a repetição de código, permitindo que trechos 
de código sejam reutilizados em diferentes partes do programa.
Além disso, é considerada uma boa prática de codificação explicitar o tipo 
de dados que uma função espera receber e o tipo de dados que ela retorna. Essa 
especificação torna o código mais legível, facilita a compreensão da função e ajuda 
a evitar erros de tipo durante a execução.
Aqui está um exemplo de uma função que recebe uma lista, uma posição e 
retorna o elemento correspondente a essa posição na lista:
e a manutenção do código. Além disso, a modularização permite que diferentes 
partes do programa sejam desenvolvidas simultaneamente por diferentes mem-
bros de uma equipe de programação, promovendo a colaboração e a eficiência no 
desenvolvimento de software. A modularização é uma prática essencial para 
o pensamento computacional, pois incentiva a divisão e o gerenciamento 
eficiente de problemas complexos em partes mais simples e independentes.
PERCORRENDO LISTA E RETORNANDO POSIÇÃO
lista = [‘matemática’, ‘linguas’, ‘física’, ‘biologia’]
def retorna_item(l: list, index: int) -> int:
 return l[index]
#passa os parametros conforme o esperado
retorna_item(lista,2)
Quadro 6 - Percorrendo lista e retornando posição / Fonte: o autor.
No contexto do pensamento computacional, podemos associar os conceitos de 
listas e de funções em diversos momentos. Vamos citar um exemplo na biologia, 
mais especificamente para trabalhar com informações genéticas sobre diferentes 
espécies. Nesse exemplo, temos uma função chamada calcular_semelhanca_ge-
netica que recebe duas listas de genes correspondentes a duas espécies diferentes. 
A função percorre os genes de cada espécie em paralelo usando a função zip e 
verifica se eles são iguais. A contagem dos genes iguais é feita e, em seguida, é 
calculada a porcentagem de semelhança genética com base no total de genes.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
Em seguida, temos as listas especie1 e especie2, que representam os genes de 
duas espécies diferentes. Essas listas são passadas como argumentos para a função 
calcular_semelhanca_genetica. O resultado retornado pela função é armazenado 
na variável resultado_semelhanca.
Por fim, o resultado é exibido na tela utilizando uma f-string para formatar a 
porcentagem de semelhança genética. Esse exemplo ilustra como as funções e as 
listas podem ser utilizadas para calcular e comparar informações genéticas entre 
diferentes espécies, proporcionando uma abordagem prática e computacional 
para o ensino de biologia. Confira no Quadro 7 o código comentado. 
UTILIZANDO LISTAS E FUNÇÕES NO ENSINO DE BIOLOGIA
def calcular_semelhanca_genetica(especie1, especie2):
 total_genes = len(especie1)
 genes_iguais = 0
 for gene1, gene2 in zip(especie1, especie2):
 if gene1 == gene2:
 genes_iguais += 1
 porcentagem_semelhanca = (genes_iguais / total_genes) * 100
 return porcentagem_semelhanca
# Dados de genes de diferentes espécies
especie1 = [‘A’, ‘T’, ‘C’, ‘G’, ‘G’, ‘A’, ‘T’]
especie2 = [‘A’, ‘T’, ‘C’, ‘G’, ‘A’, ‘A’, ‘T’]
# Chamada da função para calcular a semelhança genética entre as espécies
resultado_semelhanca = calcular_semelhanca_genetica(especie1, especie2)
# Exibição do resultado
print(f”A porcentagem de semelhança genética entre as duas espécies é de {resulta-
do_semelhanca}%.”)
Quadro 7 - Utilizando listas e funções no ensino de biologia / Fonte: o autor.
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GRÁFICOS E FUNÇÕES MATEMÁTICAS 
A biblioteca math é uma biblioteca padrão do Python que fornece diversas funções 
matemáticas e constantes úteis para cálculos matemáticos. Com ela, é possível reali-
zar operações matemáticas mais avançadas, além de acessar constantes matemáticas 
pré-definidas, como pi e e. Essa biblioteca é amplamente utilizada em aplicações 
que envolvem cálculos numéricos, trigonometria, álgebra, estatística e muito mais.
A math oferece uma ampla gama de funções, incluindo funções trigono-
métricas (como seno, cosseno, tangente), funções exponenciais e logarítmicas, 
funções de arredondamento, funções de potência, entre outras. Essas funções 
são especialmente úteis em situações em que é necessário realizar cálculos mais 
complexos ou específicos, como em modelagem matemática, análise de dados 
científicos ou simulações.
Além das funções, a biblioteca math também disponibiliza algumas constan-
tes matemáticas bem conhecidas, como pi (π) e e (base do logaritmo natural). 
Essas constantes podem ser utilizadas diretamente em cálculos ou como referên-
cias em fórmulas matemáticas. A biblioteca math é uma ferramenta essencial para 
programadores que precisam lidar com operações matemáticas em seus projetos, 
fornecendo um conjunto completo de recursos para realizar cálculos complexos 
e precisos de maneira eficiente e confiável.
Para Heinold (2012, p. 219, tradução nossa), os principais métodos da bi-
blioteca são:
 ■ sin, cos, tan: funções trigonométricas;
 ■ asin, acos, atan: funções trigonométricas;
 ■ sinh, cosh, tanh: funções hiperbólicas;
 ■ asinh, acosh, atanh: funções hiperbólicas inversas;
 ■ log, log10: funções logarítmicas;
 ■ exp: funções exponenciais;
 ■ e, pi: constantes do número epteriano e do π.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
A biblioteca math é extremamente útil para auxiliar o ensino de matemática, 
fornecendo recursos computacionais que facilitam a compreensão do compor-
tamento de diversos componentes matemáticos. Vamos explorar um exemplo 
que frequentemente causa dificuldades para muitos alunos: o ensino de frações. 
EXEMPLOS DA BIBLIOTECA MATH
import math
# Exemplo de potência
print(math.pow(3, 4))
# Exemplo do método ceil()
data = 15.2
print(math.ceil(data))
# Trabalhando com números de ponto flutuante
number = -8.9
print(‘O número fornecido é:’, number)
print(‘O valor do piso é:’, math.floor(number))
print(‘O valor do teto é:’, math.ceil(number))
print(‘O valor absoluto é:’, math.fabs(number))
# Exemplo de número em notação científica
number = 1e-3
print(‘O número fornecido (x) é:’, number)
print(‘e^x (usando a função exp()) é:’, math.exp(number) - 1)
print(‘log(fabs(x), base) é:’, math.log(math.fabs(number), 10))
# Funções trigonométricas
angle = 60
radians = math.radians(angle)
print(‘O ângulo fornecido é:’, radians)
print(‘sin(x) é:’, math.sin(radians))
print(‘cos(x) é:’, math.cos(radians))
print(‘tan(x) é:’, math.tan(radians))
Quadro 8 - Exemplos da biblioteca math / Fonte: o autor.
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A aplicação do pensamento computacional em sala de aula 
pode envolver diversas disciplinas e a interação com compo-
nentes tecnológicos como o Python. 
Confira o relato proposto pelos autores Silva, Santos e 
Orleans (2019): “Ensino Inclusivo de Pensamento Com-
putacional: um Relato de Experiência”, Anais do XXVII 
Workshop sobre Educação em Computação. SBC, 2019.
Durante o semestre 2018-1, a turma 1 teve aulas de pro-
gramação em Python, em que foram abordados conteú-
dos básicos e necessários em qualquer linguagem de pro-
gramação, como entrada e saída de dados, operadores, 
variáveis, laços, condições, operadores condicionais, e 
funções. Ainda no semestre de 2018-1, os alunos tiverama 
chance de experimentar algumas atividades “combinadas”, 
onde resolviam problemas em Python e depois reproduziam 
a solução no Scratch, e vice-versa. Além disso, também fo-
ram apresentados o módulo turtle (gráficos tartaruga), usado 
para desenhar utilizando conjuntos de funções, e a biblioteca 
PyGame [pygame.org 2019], usada para desenvolvimento de 
jogos. Todas as aulas foram interativas e aconteceram em lab-
oratórios equipados com computadores com a IDE (Ambiente 
de Desenvolvimento Integrado) padrão da linguagem Python 
(IDLE). No Computação para Todos, as aulas de programação 
com Python foram elaboradas pela equipe de Ciência da Com-
putação, com o auxílio da equipe pedagógica. Tais aulas eram 
modeladas levando em consideração a busca por exemplos e 
exercícios contendo imagens e animações, e principalmente, 
com enunciados atrativos à faixa etária dos alunos. Nunca es-
quecendo de analisar quais pilares do PC seriam trabalhados 
em cada aula. Dessa forma, uma aula mais atrativa era mon-
tada, levando em consideração que uma aula de programação 
extensa, e com exercícios complexos certamente ocasionaria 
desinteresse aos alunos.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
Em matemática, uma fração representa uma divisão de um número inteiro por 
outro número inteiro. As frações são compostas por um numerador (o número 
no topo) e um denominador (o número na parte inferior). A biblioteca math 
nos permite trabalhar com frações de forma precisa e realizar várias operações 
com elas. O Quadro 9 apresenta um exemplo prático de como podemos utilizar 
a biblioteca math para realizar operações com frações em Python.
FRAÇÕES EM PYTHON
import math
# Criando uma fração utilizando numerador e denominador
numerador = 3
denominador = 4
fracao = numerador / denominador
# Imprimindo a fração
print(“A fração é:”, fracao)
# Arredondando a fração para o inteiro mais próximo
fracao_arredondada = math.floor(fracao + 0.5)
# Imprimindo a fração arredondada
print(“A fração arredondada é:”, fracao_arredondada)
# Obtendo o numerador e o denominador da fração
numerador_obtido = fracao_arredondada.numerator
denominador_obtido = fracao_arredondada.denominator
# Imprimindo o numerador e o denominador
print(“Numerador:”, numerador_obtido)
print(“Denominador:”, denominador_obtido)
# Convertendo uma fração para um número decimal
decimal = float(fracao_arredondada)
# Imprimindo o número decimal
print(“Valor decimal:”, decimal)
Quadro 9 - Frações em Python / Fonte: o autor.
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Em uma área próxima, em física, a velocidade média é calculada pela razão entre 
a variação de posição de um objeto e o intervalo de tempo em que essa variação 
ocorre. Podemos usar a biblioteca math para realizar cálculos relacionados à ve-
locidade média. Vamos ver um exemplo de como utilizar a biblioteca math para 
calcular a velocidade média de um objeto em movimento uniforme:
MOVIMENTO UNIFORME EM PYTHON
import math
# Solicitando a posição inicial e final do objeto
posicao_inicial = float(input(“Digite a posição inicial (em metros): “))
posicao_final = float(input(“Digite a posição final (em metros): “))
# Solicitando o tempo decorrido
tempo_decorrido = float(input(“Digite o tempo decorrido (em segundos): “))
# Calculando a variação de posição
variacao_posicao = posicao_final - posicao_inicial
# Calculando a velocidade média
velocidade_media = variacao_posicao / tempo_decorrido
# Imprimindo o resultado
print(“A velocidade média do objeto é:”, velocidade_media, “metros por segundo.”)
Quadro 10 - Movimento Uniforme em Python / Fonte: o autor.
Nesse exemplo, o programa solicita ao usuário a posição inicial e final do objeto 
em movimento, bem como o tempo decorrido durante esse movimento. Utili-
zando a biblioteca math, calculamos a variação de posição subtraindo a posição 
inicial da posição final. Em seguida, calculamos a velocidade média dividindo a 
variação de posição pelo tempo decorrido. O resultado é armazenado na variável 
velocidade_media e é impresso na saída padrão utilizando a função print().
Durante o processo de construção do conhecimento, a partir do pensamento 
computacional, a análise gráfica desempenha um papel fundamental. A visuali-
zação dos dados permite avaliar seu comportamento, identificar padrões e dis-
crepâncias de forma mais intuitiva e eficiente.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
O Matplotlib é a principal biblioteca do Python para a plotagem e visuali-
zação de dados. É amplamente utilizado e serve como base para muitas outras 
bibliotecas de visualização. Sua flexibilidade e recursos abrangentes o tornam 
uma ferramenta essencial para explorar e comunicar informações através de 
gráficos. Aqui está um exemplo simples que demonstra a criação de uma função 
seno e a plotagem de seus valores em um gráfico, utilizando o Matplotlib:
Através do Matplotlib, é possível criar gráficos de linhas, gráficos de dispersão, 
histogramas, gráficos de barras e muito mais. Além disso, é possível personalizar 
a aparência dos gráficos, incluindo rótulos, títulos, legendas e cores. A Figura 2 
mostra o resultado do código executado anteriormente, que plota a função seno 
em um gráfico. Neste gráfico, o eixo x representa o ângulo e o eixo y representa o 
valor do seno para cada ângulo correspondente. A curva suave do seno é clara-
mente visível no gráfico, permitindo a análise do comportamento dessa função 
ao longo do intervalo considerado.
TRABALHANDO COM GRÁFICOS EM PYTHON
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Criando um intervalo de 200 números de 0 a 4*pi
x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 200)
# Calculando os valores da função seno para cada ponto do intervalo
y = np.sin(x)
# Plotando os valores no gráfico
plt.plot(x, y)
# Definindo os rótulos dos eixos
plt.xlabel(‘Ângulo’)
plt.ylabel(‘Seno’)
# Definindo o título do gráfico
plt.title(‘Gráfico da função Seno’)
# Exibindo o gráfico
plt.show()
Quadro 11 -Trabalhando com gráficos em Python / Fonte: o autor.
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1
Através do Matplotlib, é possível explorar e visualizar dados de maneira eficaz, 
fornecendo insights valiosos e facilitando a compreensão dos padrões e tendências 
presentes nos dados. Com seu amplo conjunto de recursos e sua ampla adoção, o 
Matplotlib é uma ferramenta essencial para cientistas das mais diversas áreas, permi-
tindo atuar na multidisciplinaridade na visualização e discussão de diversos temas. 
Tratando-se de sua aplicação, vamos conferir uma aplicação dessa biblioteca 
no ensino de geografia, o exemplo de código que utiliza o Matplotlib para criar 
um gráfico de barras representando a temperatura média em três cidades fictícias 
ao longo dos meses do ano. 
Grá�co de função Seno
Ângulo
Se
no
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
-0.25
-0.50
-0.75
-1.00
0 2 4 6 8 10 12
Figura 2 - Gráfico resultante do código / Fonte: o autor. 
Descrição da Imagem: a figura apresenta um gráfico da função seno. Há um quadrado e dentro dele consta uma 
curva na cor azul saindo do seno de 0.00 e chegando ao ângulo 12.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
Embora os nomes das cidades e os dados de temperatura sejam fictícios, o exem-
plo continua demonstrando a utilização da biblioteca Matplotlib para visualizar 
a distribuição da temperatura média ao longo do ano em diferentes cidades. A 
estrutura e os princípios aplicados no exemplo podem ser facilmente adaptados 
para utilizar dados reais de temperatura de cidades específicas, proporcionando 
uma visualização mais precisa e relevante para fins educacionais de Geografia, 
sendo o resultado do código apresentado pela Figura 3.
UTILIZANDO MATPLOTLIB NO ENSINO DE GEOGRAFIA
import matplotlib.pyplot as plt
# Dados fictícios de temperatura média (em graus Celsius) para três cidades e meses do ano
cidades = [‘São Paulo’, ‘Rio de Janeiro’, ‘Belo Horizonte’]
meses = [‘Jan’, ‘Fev’, ‘Mar’, ‘Abr’, ‘Mai’, ‘Jun’, ‘Jul’, ‘Ago’, ‘Set’, ‘Out’, ‘Nov’, ‘Dez’]
temperaturas =[[26, 28, 29, 27, 24, 22, 21, 23, 24, 25, 26, 27],
 [29, 31, 30, 28, 26, 24, 23, 24, 25, 26, 27, 29],
 [24, 25, 26, 23, 21, 19, 18, 20, 22, 23, 24, 25]]
# Configurações do gráfico
largura_barra = 0.2
posicoes = [i for i in range(len(meses))]
cores = [‘r’, ‘g’, ‘b’]
# Criando o gráfico de barras
for i in range(len(cidades)):
 plt.bar([p + (largura_barra * i) for p in posicoes], temperaturas[i], width=largu-
ra_barra, color=cores[i], label=cidades[i])
# Configurando rótulos e títulos
plt.xlabel(‘Meses’)
plt.ylabel(‘Temperatura Média (°C)’)
plt.title(‘Distribuição da Temperatura Média ao longo do ano’)
plt.xticks([p + (largura_barra * 1.5) for p in posicoes], meses)
plt.legend()
# Exibindo o gráfico
plt.show()
Quadro 11 - Utilizando Matplotlib no ensino de Geografia / Fonte: o autor.
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Na matemática, compreender as funções pode ser um desafio, tanto para os 
estudantes quanto para os professores ao anotar os elementos um a um durante 
a explanação, o que pode causar uma desconexão com o conceito principal. Uma 
forma eficaz de abordar esse tema é utilizar a visualização gráfica para compreen-
der o comportamento das funções.
A seguir, o Quadro 12 apresenta um exemplo prático utilizando uma função 
quadrática e uma lista de valores x = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]. Esses valores podem ser 
alterados pelos alunos, permitindo que explorem e compreendam o comporta-
mento de uma função de maneira interativa.
Distribuição da Temperatura ao longo do ano 
30
25
20
15
10
5
0
Jan Fev mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Te
m
pe
ra
tu
ra
 M
éd
ia
 (º
C)
Meses
São Paulo
Rio de Janeiro
Belo Horizonte
Figura 3 - Distribuição da temperatura ao longo do ano / Fonte: o autor. 
Descrição da Imagem: a figura apresenta a um gráfico da distribuição da temperatura ao longo do ano. Há três 
cores para cada região: São Paulo (vermelho), Rio de Janeiro (verde) e Belo Horizonte (azul). Cada cor corresponde 
à temperatura média em Celsius e meses.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
Nesse exemplo, foi definida uma função chamada funcao_quadratica(x) que re-
cebe um valor de x como argumento e retorna o resultado da função quadrática 
para esse valor. A lista de valores x permite aos alunos experimentarem diferentes 
pontos no gráfico e observar as mudanças no comportamento da função. Uti-
lizando o Matplotlib, plotamos os valores da função quadrática no gráfico com 
a função plt.plot(x, y). Adicionamos rótulos aos eixos x e y usando plt.xlabel() e 
plt.ylabel(), respectivamente. O título do gráfico é configurado com plt.title(). O 
resultado gráfico, com os valores originais, é mostrado pela Figura 4. 
ENSINANDO FUNÇÕES COM SUPORTE DA MATPLOTLIB
import matplotlib.pyplot as plt
# Função quadrática
def funcao_quadratica(x):
 a = 1
 b = -2
 c = 1
 return a * (x**2) + b * x + c
# Valores de x
x = [-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]
# Calculando os valores de y para cada valor de x
y = [funcao_quadratica(val) for val in x]
# Plotando o gráfico
plt.plot(x, y)
# Configurando rótulos e título
plt.xlabel(‘x’)
plt.ylabel(‘y’)
plt.title(‘Gráfico da Função Quadrática’)
# Exibindo o gráfico
plt.show()
Quadro 12 – Ensinando funções com suporte da Matplotlib / Fonte: o autor.
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A biblioteca Matplotlib é uma das principais ferramentas do Python para visua-
lização de dados em diversas áreas, incluindo a Química. Sua natureza visual e 
flexibilidade permitem estruturar e representar dados de forma clara e intuitiva 
por meio de uma variedade de gráficos, como gráficos de linha, barras e scatter 
plots, além da possibilidade de personalizar cores e formatos. Vamos considerar 
o exemplo da cinética de uma reação química.
Grá�ca da Função Quadrática
8
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4
2
0
y
-2 -1 0 1 2 3 4
x
Figura 4 - Ensinando funções por meio da Matplotlib / Fonte: o autor. 
Descrição da Imagem: a figura apresenta o gráfico da função quadrática. Há um quadrado e dentro dele uma 
cura em formato de U.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
Neste exemplo, temos uma tabela com dados de cinética de uma reação química, em 
que temos os valores de tempo em minutos (tempo) e as concentrações em mol/L 
(concentracao). Utilizando o Matplotlib, plotamos os pontos no gráfico usando a 
função plt.plot(tempo, concentracao, marker=’o’). O argumento marker=’o’ especi-
fica que queremos utilizar marcadores circulares para representar os pontos.
Adicionamos rótulos aos eixos x e y com as funções plt.xlabel() e plt.ylabel(), 
respectivamente. Definimos um título para o gráfico com a função plt.title(). O 
resultado pode ser visto pela Figura 5.
CINÉTICA DE UMA REAÇÃO QUÍMICA. SUPORTE DA MATPLOTLIB
import matplotlib.pyplot as plt
# Dados da cinética da reação
tempo = [0, 10, 20, 30, 40, 50] # Tempo em minutos
concentracao = [1.0, 0.89, 0.76, 0.68, 0.57, 0.48] # Concentração em mol/L
# Plotando o gráfico
plt.plot(tempo, concentracao, marker=’o’)
# Configurando rótulos e títulos
plt.xlabel(‘Tempo (minutos)’)
plt.ylabel(‘Concentração (mol/L)’)
plt.title(‘Cinética da Reação Química’)
# Exibindo o gráfico
plt.show()
Quadro 13 - Cinética de uma reação química. Suporte da Matplotlib / Fonte: o autor.
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6
RECONHECIMENTO DE PADRÕES
O reconhecimento de padrões é uma área fundamental no desenvolvimento de 
software, que envolve a capacidade de identificar e interpretar regularidades em 
dados ou informações. Essa habilidade é amplamente utilizada em várias disci-
plinas, como processamento de imagens, análise de dados, inteligência artificial 
e aprendizado de máquina. Neste tema, exploraremos os conceitos essenciais do 
reconhecimento de padrões e as técnicas mais utilizadas nessa área.
É necessário ressaltar que este tema não possui o escopo de desenvolvermos 
programas utilizando Artificial Intelligence (IA) ou Machine Learning (ML). 
Sendo assim, trataremos apenas de questões teóricas relacionadas ao Reconhe-
cimento de Padrões. 
Cinética da Reação Química
1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0 10 20 30 40 50
Tempo (minutos)
Co
nc
en
tr
aç
ão
 (m
ol
/L
)
Figura 5 - Cinética da Reação Química em Python / Fonte: o autor. 
Descrição da Imagem: a figura apresenta o gráfico de cinética da reação química em Python. Há um quadrado 
e dentro uma linha na cor azul na diagonal da esquerda. Na linha, tem vários pontos e cada ponto representa a 
concentração e tempo desta reação química.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
Um padrão é uma regularidade ou tendência identificável em um conjunto de 
dados (KUBAT, 2017). Pode ser uma estrutura, uma característica ou uma se-
quência de eventos. Os padrões podem ser simples ou complexos, e sua detecção 
é essencial para compreender os dados e extrair informações relevantes. Vamos 
conhecer algumas técnicas / algoritmos que ajudam no reconhecimento de pa-
drões: Análise de Componentes Principais (PCA), Máquinas de Vetores de Su-
porte (SVM), Redes Neurais Artificiais (ANN) e Árvores de Decisão. Vamos lá!
Análise de Componentes Principais (PCA)
A Análise de Componentes Principais é uma técnica de redução de dimensio-
nalidade, que busca identificar os componentes mais significativos em um conjunto 
de dados. Ela transforma as variáveis originais em um novo conjunto de variáveis, 
chamadas de componentes principais (DE ARAUJO; COELHO, 2009). O PCA 
é amplamente utilizado para visualização de dados e remoção de redundâncias.
Entretanto, diante das necessidades do mercado e das lacunas existentes no de-
senvolvimento de software educacional, principalmente aqueles ligados ao auxílio 
ao trabalho do professor, é recomendável que você se aprofunde no tema e leve-o 
para sua rotina de programação.
An Introduction to Machine Learning 
Editora: Springer
Autor: Miroslav Kubat 
Sinopse: para aprofundar-se no conceito de Machine Learn-
ing e Reconhecimento de Padrões, consulte este livro. É uma 
das principais obras sobre o assunto, referência para os prin-
cipais professores e pesquisadores no assunto.
INDICAÇÃO DE LIVRO
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Máquinas deVetores de Suporte (SVM)
As Máquinas de Vetores de Suporte são algoritmos que mapeiam os dados em 
um espaço de alta dimensão e encontram um hiperplano que separa os pontos de 
diferentes classes de maneira otimizada. As SVMs são eficazes quando os dados pos-
suem fronteiras de decisão complexas (HAYKIN, 1999 apud GONÇALVES, 2010). 
Para saber mais o que é Redução de Dimensionalidade e 
compreender como utilizar PCA para resolver essa questão, 
acesse o QR code:
EU INDICO
Veja uma aplicação do Máquinas de Vetores de Suporte 
(SVM) em problema de classificação. Acesse o QR code:
EU INDICO
-Redes Neurais Artificiais (ANN)
As Redes Neurais Artificiais são modelos computacionais inspirados pelo sis-
tema nervoso humano. Elas são compostas por camadas de neurônios artificiais 
interconectados e podem ser treinadas para reconhecer padrões complexos nos 
dados (KUBAT, 2017). As ANN têm sido aplicadas com sucesso em uma ampla 
gama de problemas, desde reconhecimento de imagem até processamento de lin-
guagem natural. Existem vários tipos de ANN, sendo a mais simples, o perceptron. 
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20494
TEMA DE APRENDIZAGEM 6
Árvores de Decisão
As Árvores de Decisão são estruturas hierárquicas de nós que representam de-
cisões e suas possíveis consequências. Essa técnica utiliza um conjunto de regras 
para dividir os dados com base em suas características, formando uma árvore 
que leva a decisões finais (KUBAT, 2017). As Árvores de Decisão são facilmente 
interpretáveis e amplamente utilizadas em problemas de classificação e regressão.
Para que você possa introduzir o assunto de Redes Neurais, 
recomendo o seguinte artigo.
KRENKER, A.; BEŠTER, J.; KOS, A. Introduction to the artificial
neural networks. In: SUZUKI, K. (ed.). Artificial neural net-
works: nethodological advances and biomedical applications. 
London: InTech, 2011. p. 1-18.Acesse o QR code:
EU INDICO
Compreenda o que é Árvore de Decisão e como ela é aplicada.
EU INDICO
Ratificando: estas não são todas as técnicas de Reconhecimento de Padrões e 
Aprendizagem de Máquina que existem. Além dos que foram destacados, existem 
muitos outros. O reconhecimento de padrões é uma área fascinante e essencial 
no desenvolvimento de software. Dessa forma, é necessário se aprofundar nesse 
assunto, para que se possa desenvolver aplicações cada vez mais eficazes e que 
estejam prontas para trabalhar com quantidades grandes de dados.
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20496
Outro aspecto relevante, é a questão relativa à melhor técnica. Não existe a me-
lhor técnica. A escolha da técnica adequada depende do problema em questão, 
das características dos dados e dos objetivos pretendidos.
À medida que a tecnologia está avançando, envolvendo inteligência artificial 
e o aprendizado de máquina, o reconhecimento de padrões vem desempenhando 
um papel cada vez mais importante na extração de conhecimento e na tomada de 
decisões informadas. Portanto, é fundamental que os desenvolvedores de software 
estejam familiarizados com as técnicas de reconhecimento de padrões e possam 
aplicá-las de forma eficaz para obter resultados significativos. E, de forma mais 
específica, quando pensamos em aplicações relacionadas à tecnologia educacio-
nal, a aprendizagem de máquina tem um papel determinante na estruturação de 
algoritmos e resolução de problemas (HILBERT et al., 2021).
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 
Editora: Elsevier
Autor: Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall 
Sinopse: o livro oferece a base sólida acerca dos principais 
conceitos de aprendizado de máquina, bem como consel-
hos práticos sobre a aplicação de ferramentas e técnicas de 
aprendizado de máquina em situações de mineração de dados 
do mundo real. Para quem deseja trabalhar em qualquer nível 
de desenvolvimento, esta é uma leitura necessária.
INDICAÇÃO DE LIVRO
Caro estudante, conheça os 15 filmes que todo programador 
precisa assistir. Acesse o QR code:
INDICAÇÃO DE FILME
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TEMA DE APRENDIZAGEM 6
NOVOS DESAFIOS
Neste tema, discutimos conceitos importantes para o mundo do desenvolvimento 
de software.
Decomposição e modularidade são elementos essenciais para criar sistemas 
robustos, escaláveis e eficientes. Essas três características são fundamentais para qual-
quer tipo de sistema, mas, ainda mais, para sistemas educacionais que, em geral, são 
aplicados simultaneamente com uma grande quantidade de usuários todos os dias.
Quando falamos em reconhecimento de padrões, tratamos de ferramentas 
para que soluções sejam encontradas para problemas com grande quantidade 
de dados disponíveis e/ou para problemas enfrentados por vários usuários si-
multaneamente. Assim, no mundo moderno, é uma ferramenta extremamente 
poderosa que pode levar as aplicações desenvolvidas para resolver problemas 
que, sem esses recursos, seriam praticamente impossíveis de resolver.
Trabalhamos também as estruturas condicionais e as estruturas de repetição. São 
uma base importantíssima para que toda a programação seja devidamente aprendida.
Todos esses conhecimentos (e muitos outros) são aplicados no mercado de 
trabalho, onde se faz necessário o desenvolvimento de sistemas mais eficientes, 
confiáveis e flexíveis. As empresas valorizam profissionais capazes de decompor 
problemas complexos em partes menores e implementar soluções modulares. 
Além disso, o reconhecimento de padrões permite aos desenvolvedores encontrar 
soluções otimizadas e reutilizáveis, economizando tempo e recursos.
Portanto, desenvolver as habilidades relacionadas ao manuseio dessas fer-
ramentas não apenas tornam os desenvolvedores mais eficientes e eficazes, mas 
também permitem que eles enfrentem desafios complexos e contribuam para o 
sucesso das empresas em um ambiente cada vez mais digital e tecnológico.
Agora, quero aproveitar a oportunidade para convidar você a 
assistir ao nosso Em Foco. Acesse o nosso QR Code.
EM FOCO
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VAMOS PRATICAR
1. O Pensamento Computacional envolve identificar um problema (que pode ser complexo) e 
quebrá-lo em pedaços menores de mais fácil análise, compreensão e solução [...]. Cada um 
desses problemas menores pode ser analisado individualmente em profundidade, identifi-
cando problemas parecidos que já foram solucionados anteriormente (reconhecimento de 
padrões), focando apenas nos detalhes que são importantes, enquanto informações irrele-
vantes são ignoradas (abstração) (VICARI, MOREIRA e MENEZES, 2018, p. 30).
Fonte: VICARI, R. M.; MOREIRA, A. F.; MENEZES, P. F. B. Pensamento computacional: 
revisão bibliográfica. Porto Alegre: UFRGS, 2018.
O pilar do pensamento computacional a que o texto faz referência é conhecido como:
a) Abstração.
b) Algoritmo.
c) Codificação.
d) Decomposição.
e) Modularização.
2. Há situações do nosso cotidiano que, às vezes, a repetição de uma atividade é neces-
sária. Imagine, por exemplo, que você está no final de semana e resolveu acessar uma 
plataforma de vídeos sob demanda para assistir a um filme. Você não sabe ao certo a 
qual filme assistirá e, por isso, lê diversas sinopses a fim de encontrar aquele filme que 
você espera ser interessante. Ao encontrá-lo, você o seleciona e começa uma sessão 
de cinema na confortável poltrona da sua sala (PAIVA, 2023, p. 84).
Fonte: PAIVA, F. et al. Introdução a Python com aplicações de sistemas operacio-
nais. Natal: Editora IFRN, 2021.
O fragmento citado faz referência, indiretamente, a uma estrutura muito utilizada em 
programação para tratar situações em que sejam necessárias repetições. Sobre estas 
estruturas, analise as afirmações a seguir.
I - As estruturas de repetição (ou loops) são blocos de comando utilizados para executar 
um código repetidamente através de determinadas condições específicas. 
II - Em Python, os dois tipos de estruturasde repetição são “while” e “for”. 
III - Apenas a linguagem Python possui estruturas de repetição. 
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VAMOS PRATICAR
É correto o que se afirma em:
a) I, apenas.
b) III, apenas.
c) I e II, apenas.
d) II e III, apenas.
e) I, II e III.
3. O jogo Code Monkey Island, criado por Sidhu (2014), é composto por um tabuleiro, 80 
(oitenta) cartas e 12 (doze) miniaturas de macacos. O jogo possui regras muito pare-
cidas com o tradicional “Ludo”, porém sem o uso de dados. Os dados são substituídos 
por instruções e condições escritas nas cartas. De acordo com o autor, o jogo exercita 
declarações condicionais, repetições, operadores e lógica booleana, execução de tare-
fas e estrutura de dados. Seu uso é aconselhado a partir de 8 anos (VICARI, MOREIRA 
e MENEZES, 2018, p. 49).
Fonte: VICARI, R. M.; MOREIRA, A. F.; MENEZES, P. F. B. Pensamento computacional: 
revisão bibliográfica. Porto Alegre: UFRGS, 2018.
Com base nas informações apresentadas, avalie as asserções a seguir e a relação pro-
posta entre elas:
I - Estruturas condicionais em Python, como o “if”, permitem a execução de um bloco 
de códigos no caso de ser verdadeira determinada condição. 
PORQUE
II - A estrutura “else” apenas executa o bloco de comandos associados a ela caso a con-
dição “if” não seja satisfeita. 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
a) As asserções I e II são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
b) As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
c) A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
d) A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
e) As asserções I e II são falsas.
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REFERÊNCIAS
DE ARAUJO, W. O.; COELHO, C. J. Análise de componentes principais (PCA). University Cen-
ter of Anápolis, Annapolis, 2009. Disponível em http://unievangelica.edu.br/gc/imagens/
file/mestrados/artigos/RTINF_003092.pdf. Acesso em 19 maio. 2023.
GONÇALVES, A. R. Máquina de vetores suporte. Unicamp, São Paulo, v. 21, 2010. Disponível 
em: https://andreric.github.io/files/pdfs/svm.pdf. Acesso em: 10 abr. 2021.
HILBERT, S. et al. Machine learning for the educational sciences. Review of Education, v. 9, 
n. 3, p. e3310, 2021.
KUBAT, M. An introduction to machine learning. Cham, Switzerland: Springer Internatio-
nal Publishing, 2017.
MUELLER, J. P. Começando a programar em Python para leigos. 2. ed. Rio de Janeiro: 
Alta Books, 2020
OLIVEIRA, L. M. S. Caracterização do conceito de modularidade no desenvolvimento de 
linguagens de programação. 2017. 58 f. Monografia (Graduação em Sistemas de Informação) 
– Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 
2017. Disponível em: http://monografias.ufop.br/handle/35400000/367. Acesso em: 20 maio 2023.
PAIVA, F. et al. Introdução a Python com aplicações de sistemas operacionais. Rio 
Grande do Norte: EditoraIFRN, 2021. Disponível em: https://memoria.ifrn.edu.br/bitstream/
handle/1044/2090/EBOOK%20-%20INTRODU%C3%87%C3%83O%20A%20PYTHON%20
(EDITORA%20IFRN).pdf?sequence=1. Acesso em 12 jan. 2022.
RAJ, S. Building chatbots with Python. India: Apress, 2019.
ROCHA, D. P. da. M. Uma técnica para decomposição de aplicações monolíticas em 
microsserviços. 2018. 175 f. Dissertação (Mestrado em Computação) – UNISINOS, Pós-
-Graduação em Computação Aplicada, São Leopoldo, 2018. Disponível em: http://www.
repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7489. Acesso em: 19 maio. 2023.
RESEARCH: microservices bring faster application delivery and greater flexibility to enter-
prises. TechRepublic Premium, [s. l.], may 2020. Disponível em: https://bit.ly/3IvhEYq. 
Acesso em: 19 maio 2023.
VICARI, R. M.; MOREIRA, A. F.; MENEZES, P. F. B. Pensamento computacional: revisão bi-
bliográfica. Porto Alegre: Editora UFRGS, 2018. Disponível em: https://www.lume.ufrgs.br/
bitstream/handle/10183/197566/001097710.pdf. Acesso em: 10 abr. 2023.
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http://unievangelica.edu.br/gc/imagens/file/mestrados/artigos/RTINF_003092.pdf
http://unievangelica.edu.br/gc/imagens/file/mestrados/artigos/RTINF_003092.pdf
https://andreric.github.io/files/pdfs/svm.pdf
https://memoria.ifrn.edu.br/bitstream/handle/1044/2090/EBOOK - INTRODU%C3%87%C3%83O A PYTHON (EDITORA IFRN).pdf?sequence=1
https://memoria.ifrn.edu.br/bitstream/handle/1044/2090/EBOOK - INTRODU%C3%87%C3%83O A PYTHON (EDITORA IFRN).pdf?sequence=1
https://memoria.ifrn.edu.br/bitstream/handle/1044/2090/EBOOK - INTRODU%C3%87%C3%83O A PYTHON (EDITORA IFRN).pdf?sequence=1
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7489
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7489
https://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/197566/001097710.pdf
https://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/197566/001097710.pdf
1. Letra D. 
a) Item Incorreto. Abstração é a criação de modelos simplificados que permite os pro-
gramadores se concentrem em detalhes importantes e ignorem detalhes supérfluos 
ou incontroláveis.
b) Item incorreto. Algoritmo é um conjunto de instruções lógicas e finitas com um ob-
jetivo. 
c) Item incorreto. Diz-se que o conjunto de toda a escritura do código em um programa 
é chamada de codificação. 
d) Item correto. O texto base define o conceito de decomposição. 
e) Item incorreto. Modularização é o mecanismo que permite que um sistema de soft-
ware seja dividido em partes que interagem entre si. 
2. Letra C. 
A Afirmação I está correta, trata-se do conceito básico de laços de repetição, como blocos 
de comandos que são executados mediante condições específicas. 
A Afirmação II está correta, já que informa os tipos de estruturas existentes em Python. 
A Afirmação III está incorreta. Várias linguagens (como C e Java, por exemplo) de progra-
mação possuem estruturas de repetição, não sendo, desta forma, uma especificidade 
da linguagem python. 
Assim:
a) Item incorreto. Afirmação II também é correta. 
b) Item incorreto. Afirmação III é incorreta.
c) Item correto. 
d) Item incorreto. Afirmação II também é correta e III é incorreta.
e) Item incorreto. Afirmação III é incorreta.
GABARITO
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3. Letra B. As duas afirmações são verdadeiras e exprimem o conceito de Estruturas Con-
dicionais, mas não exprimem uma relação de causa e consequência, mas uma relação 
de complementaridade. 
Desta forma:
a) Item incorreto. As duas relações não exprimem causa e consequência.
b) Item correto. 
c) Item incorreto. As duas afirmações são verdadeiras. 
d) Item incorreto. As duas afirmações são verdadeiras.
e) Item incorreto. As duas afirmações são verdadeiras.
GABARITO
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UNIDADE 3
MINHAS METAS
USO DE CURRÍCULO QUE PROMOVE 
UMA VISÃO INTERDISCIPLINAR NA 
COMPUTAÇÃO
Dissertar sobre a importância e desafios da adaptação dos currículos escolares às 
habilidades Computacionais no Ensino básico.
Relembrar o conceito de Pensamento Computacional e a importância de seu 
desenvolvimento.
Dissertar sobre a inclusão de temas da Ciência da Computação na educação 
escolarizada sob a perspectiva da BNCC.
Apresentar os eixos da computação e suas competências específicas.
Compreender a presença do Pensamento Computacional na BNCC.
Abordar o tema da BNCC como meio para promover aprendizagens mais significativas.
Explorar o pensamento computacional e demais eixos da computação de forma 
interdisciplinar.
T E M A D E A P R E N D I Z A G E M 7
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INICIE SUA JORNADA
Você já parou para pensar em como o processo de aprendizagem se modificou 
desde quando você iniciou os seus estudos até os dias atuais?
A evolução tecnológica tem ocorrido em velocidades cada vez mais acelera-
das e permeado todas as áreas: ciências, medicina, agricultura, indústria (hoje já 
temos a Indústria 4.0!)… e não poderia ser diferente com a educação.
Nossa sociedade e a maneira como nos organizamos, como resolvemos nossos 
problemas no dia a dia, como pagamos contas ou fazemos compras ou até mesmo 
como realizamos consultas médicas, tem sido constantemente modificados pela 
tecnologia. Asnovas gerações estão crescendo em um ambiente completamente 
diferente do ambiente de seus pais. E a escola não pode ficar presa a métodos que 
já não condizem mais com a realidade dessas novas gerações.
Lembra do velho quadro negro? Ele virou coisa do passado, né? 
Hoje, professores possuem ferramentas de quadros digitais 
para incorporar às aulas. Por exemplo, você conhece o Jam-
board? O Jamboard tem justamente essa função. Experimente 
essa ferramenta e reflita sobre suas diferentes formas de abor-
dagens! Para se inspirar, assista ao vídeo “Como usar o quadro 
interativo “Jamboard” no Google Classroom, disponível no QR 
Code: https://www.youtube.com/watch?v=h0nGjyO_30c
EU INDICO
Não temos como ignorar o crescimento digital. Nossa sociedade está cada vez 
mais imersa nessa realidade. Por isso, precisamos compreender a importância de 
falarmos sobre ensino computacional na educação escolarizada. Afinal de contas, 
um currículo que prepare as próximas gerações precisa considerar a relevância 
da computação em seus cotidianos (LIMA, FERREIRA; 2022; BRASIL, 2015).
A inserção do ensino computacional nos currículos é uma exigência norma-
tiva (dada pela Resolução CNE/CEB2/2022, na qual são instituídas normas que 
definem o ensino da computação na educação básica). Ela considera também 
que é pelo ensino computacional e pelo Pensamento Computacional (PC) que 
surgem as possibilidades de experienciar novas vivências por meio da interação 
entre os pares, gerando uma aprendizagem mais significativa para o estudante. 
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https://www.youtube.com/watch?v=h0nGjyO_30c
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20763
TEMA DE APRENDIZAGEM 7
Por isso, cabe aos educadores desmistificar o ensino do pensamento computa-
cional na educação de base. Geralmente, ele vem atrelado ao conceito de algo 
totalmente relacionado com códigos, algoritmos e computadores, sendo que em 
sua essência refere-se à mentalidade para resolução de problemas, conversando 
com o pensamento matemático (GAROFALO, 2022). Esse(a) processo de desmis-
tificação passa pelo entendimento do contexto de cada aluno(a), mesmo sabendo 
da complexidade de se delinear esse contexto. No entanto, para que algo tenha 
valor, ele precisa provocar emoções humanas.
Dessa forma, entender a necessidade das novas gerações e as novas deman-
das da sociedade por inovação e estimulação ao letramento digital são tópicos 
fundamentais para que os currículos da educação escolarizada estejam cada 
vez mais alinhados com as demandas de um mundo que caminha a passos 
largos para o digital.
A adaptação dos currículos escolares a práticas educacionais 
que promovam o pensamento computacional por meio do uso 
de tecnologias de maneira interdisciplinar é um dos desafi-
os que os educadores estão enfrentando para se adaptar às 
demandas da sociedade e exigido pela BNCC. Para conhecer 
mais, ouça o podcast para se aprofundar mais nesse tema.
PLAY NO CONHECIMENTO
VAMOS RECORDAR?
Com a evolução tecnológica e as demandas de nossa so-
ciedade por tecnologias e processos que otimizem o es-
tilo de vida, é fácil entender a importância da adaptação 
curricular na escolarização para agregar valor ao ensi-
no oferecido às novas gerações de discentes. É simples 
perceber que o mundo digital (MD) medeia a forma como 
nos comunicamos e como interagimos com o mundo à 
nossa volta. Leia mais sobre a importância das matrizes 
curriculares de computação:
https://cutt.ly/FwtHSJuv 
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/19307
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20764
DESENVOLVA SEU POTENCIAL
INTRODUÇÃO AOS CONHECIMENTOS DA ÁREA DA 
COMPUTAÇÃO
VOCÊ SABE RESPONDER?
Quais são as habilidades necessárias para que as novas gerações vivam de 
forma melhor e mais adaptada à realidade tecnológica que se impõe em seus 
diferentes contextos?
Em fevereiro de 2022, foi aprovada no Conselho Nacional de Educação (CNE) 
a norma que inclui a Computação na Educação Básica no Brasil, por meio do 
Parecer CNE/CEB nº 2/2022, aprovado em 17 de fevereiro de 2022. Trata-se de 
um complemento à Base Nacional Comum Curricular (BNCC). A partir de 2023, 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 7
todas as escolas brasileiras, desde a Educação Infantil até o Ensino Médio, deverão 
desenvolver habilidades de computação para adaptação dos currículos escolares.
 
Para conhecer melhor a norma que inclui a Computação na 
Educação Básica no Brasil, acesse o QR Code para ter acesso 
ao conteúdo completo.
https://cutt.ly/ywtH9P0E
EU INDICO
A BNCC é um documento normativo direcionado às redes de ensino e suas 
instituições (sejam elas públicas ou privadas). É um referencial obrigatório na 
construção de currículos escolares e de propostas pedagógicas para os diversos 
níveis de ensino no Brasil: educação infantil, ensino fundamental e ensino médio. 
A norma traz de maneira geral o que é essencial para cada ciência, ou seja, o que 
deve ser aprendido por todo(a) aluno(a) de todas as escolas do Brasil. Alguns dos 
questionamentos trazidos pelo parecer são:
• Como desenvolver as habilidades fundamentais da era digital (pensamento críti-
co, resolução de problemas, criatividade, ética/responsabilidade, colaboração) 
sem a presença da computação na educação.
• Como educar as novas gerações assegurando a criticidade no uso de infor-
mação digital e a consciência algorítmica dos fundamentos que regem o desen-
volvimento dos inúmeros artefatos da contemporaneidade.
• Como formar cidadãs e cidadãos para o pleno desenvolvimento da cidadania e 
para o mundo do trabalho, conforme sublinha a nossa carta magna, ignorando o 
modus operandi informacional vigente.
• Como assegurar a participação do Brasil nas propostas de enfrentamento para 
os desafios climáticos globais sem que nossos estudantes se apropriem dos 
conhecimentos multidisciplinares necessários que têm por base manipulação 
de conjuntos imensos de dados, informação e conhecimento (BRASIL, 2022).
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http://portal.mec.gov.br/index.php?option=com_docman&view=download&alias=235511-pceb002-22&category_slug=fevereiro-2022-pdf&Itemid=30192
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20765
Todos são questionamentos muito complexos. É enorme o desafio que se im-
põe aos educadores no sentido de preparar as futuras gerações, não é mesmo? 
Principalmente quando se entende que, para educar, é preciso primeiro estar 
preparado para lidar com todos esses grandes desafios. O aprendizado trans-
cende gerações, e o esforço é contínuo!
Em nosso dia a dia, e também no dos discentes espalhados pelo país, a com-
putação está presente em praticamente todos os serviços tidos como essenciais. 
A computação está presente em casa, no trabalho, na saúde, nos automóveis, 
na agricultura, nos diferentes gadgets (smartphones, TVs, smartwatches, ele-
trodomésticos etc.). A computação impactou mais fortemente na maneira 
como nos comunicamos: hoje utilizamos corriqueiramente os aplicativos de 
mensagens instantâneas, como WhatsApp, e as redes sociais (Instagram, Di-
rect, Twitter, Facebook, Telegram etc.). O mundo está cada vez mais digital e 
dependente da tecnologia.
A BNCC elenca diversos objetivos de aprendizagem que se relacionam com 
as diferentes faixas etárias que passam inevitavelmente pela computação. 
Nesse sentido, é necessário que possamos construir, definir e avaliar práticas 
interdisciplinares que permitam que nossos(as) alunos(as) tenham novas 
experiências de aprendizagem na educação escolarizada. A interdisciplinari-
dade não existe por si só; ela depende da interpretação, aplicação e avaliação 
feitas na prática cotidiana de cada professor (REVISTA DA SOCIEDADE 
BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 2016).
Conforme BRASIL (2015), o crescimento digital é tema recorrente de dis-
cussões pelos gestores no âmbito educacional. Daí a importância do desen-
volvimento de habilidades que ensinem, conscientizem e norteiem o uso das 
tecnologias digitais, para compressão do mundo digital e de como funcionam 
suas ferramentas. Afinal, é preciso estimularo uso crítico, ético e seguro das 
ferramentas tecnológicas.
APROFUNDANDO
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TEMA DE APRENDIZAGEM 7
Quando falamos de interdisciplinaridade, o foco 
está na quebra da rigidez disciplinar e no limite en-
tre as ciências. Alianças são estabelecidas e surgem 
as interdisciplinas, como a Telemedicina, Bioinfor-
mática, Informática na Educação, Inteligência Arti-
ficial (IA) (VICARI, 2016).
Conforme definido nas Diretrizes da SBC e no 
Parecer CNE/CEB nº 2/2022, os conhecimentos da 
área da computação estão divididos em três eixos:
Para conhecer na íntegra o documento desenvolvido pela 
SBC, acesse: 
https://sol.sbc.org.br/livros/index.php/sbc/catalog/
view/60/263/505-1 
EU INDICO
Para Piaget (1972 apud VICARI, 2016), o conceito de Interdisciplinaridade 
é tido como a colaboração entre disciplinas de uma ciência, com interações, 
trocas recíprocas e enriquecimento mútuo. Essa abordagem traz a importância 
e os desafios da interdisciplinaridade no mundo contemporâneo. Na prática, a 
adoção desse modelo não é nada fácil, pois é necessário quebrar paradigmas e 
superar hábitos das disciplinas.
APROFUNDANDO
A Sociedade Brasileira de Computação (SBC) tem sugerido um conjunto de 
habilidades computacionais a serem desenvolvidas na Educação Básica. O órgão 
inclusive elaborou as Diretrizes de Ensino de Computação na Educação Básica, 
que é fruto do esforço conjunto de docentes de várias áreas da computação (SBC, 
2019). Essas diretrizes procuram abordar a interdisciplinaridade que existe entre 
a computação e as demais disciplinas do currículo escolarizado no Brasil. 
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https://sol.sbc.org.br/livros/index.php/sbc/catalog/view/60/263/505-1
https://sol.sbc.org.br/livros/index.php/sbc/catalog/view/60/263/505-1
https://sol.sbc.org.br/livros/index.php/sbc/catalog/view/60/263/505-1
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20766
PENSAMENTO COMPUTACIONAL
Trata da habilidade de compreender, analisar, definir, modelar, resolver, comparar 
e automatizar problemas e suas soluções de forma metódica e sistemática, pela 
criação e adaptação de algoritmos (BRASIL, 2022). O PC envolve abstrações e téc-
nicas necessárias para a descrição e análise de informações (dados) e processos, 
bem como para a automação de soluções (RIBEIRO et al., 2019 ).
MUNDO DIGITAL
A compreensão do mundo digital é importante para que o estudante possa se 
apropriar dos processos que ocorrem no mundo, tanto digital quanto real, po-
dendo compreender e criticar tendências, sendo ativo nesse cenário (RIBEIRO 
et al., 2019). O MD envolve aprendizagens sobre artefatos digitais, compreen-
dendo tanto elementos físicos (computadores, celulares, tablets) quanto virtuais 
(internet, redes sociais e nuvens de dados). Afinal, para compreender o mundo 
contemporâneo, é necessário conhecimento sobre o poder da informação e a im-
portância de armazená-la e protegê-la, entendendo os códigos utilizados para 
a sua representação, [...] formas de processamento, transmissão e distribuição 
segura e confiável (BRASIL, 2022).
CULTURA DIGITAL
para conseguir estabelecer comunicação e expressão através do Mundo Digital, 
é necessário um letramento em tecnologias digitais, denominado Cultura Digital 
(CD). Compreende as relações interdisciplinares da Computação com outras áreas 
do conhecimento, buscando promover a fluência no uso do conhecimento com-
putacional para expressão de soluções e manifestações culturais de forma con-
textualizada e crítica (RIBEIRO et al., 2019). A CD envolve aprendizagens voltadas 
à participação consciente e democrática por meio das tecnologias digitais, o que 
pressupõe compreensão dos impactos da revolução digital e seus avanços na so-
ciedade contemporânea. Além disso, a CD promove a construção de atitude crítica, 
ética e responsável em relação às ofertas midiáticas e digitais, e os diferentes usos 
das tecnologias e dos conteúdos veiculados (BRASIL, 2022).
A forma de organização dos conhecimentos da área da computação pode ser 
vista na Figura 1:
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TEMA DE APRENDIZAGEM 7
Computação e as competências gerais da SBC
A computação vem contribuir na formação dos jovens do século XXI e no 
desenvolvimento das competências gerais da BNCC. Isso pode se dar seja 
pela compreensão plena do mundo imerso em tecnologias digitais, seja pelo 
aumento da capacidade de aprendizagem e resolução de problemas dos(as) 
alunos(as). Além disso, a computação atua como ferramenta de apoio ao 
aprendizado das demais disciplinas. 
A computação contribui para o desenvolvimento das competências gerais 
da BNCC. Vejamos, a seguir, a contribuição da computação em relação a cada 
uma das competências gerais da BNCC.
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Figura 1 - Eixos da Computação / Fonte: Brasil (2022, p. 5).
Descrição da Imagem: a figura apresenta um framework dos eixos de conhecimento da área da computação com 
círculo preto ao centro representando a grande área da “Computação” do qual derivam três outros círculos: um em 
azul representando o eixo do “Mundo Digital”, do qual partem mais três círculos com as descrições “Codificação”, 
“Processamento” e “Distribuição”; outro em verde representando o eixo do “Pensamento Computacional”, do qual 
partem mais três círculos com as descrições “Abstração”, “Análise” e “Automação”; e, por fim, um círculo laranja 
representando o eixo de “Cultura Digital” do qual partem mais três círculos com as descrições “Fluência Digital”, 
“Ética Digital” e “Computação e Sociedade”.
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01 CONHECIMENTO (C1)
Essa competência disserta sobre valorizar e utilizar os conhecimentos sobre o 
mundo físico, social, cultural e digital. Nesse sentido, para entender o mundo do 
século XXI, é fundamental a compreensão do mundo digital.
02 PENSAMENTO CIENTÍFICO, CRÍTICO E CRIATIVO (C2)
Deve-se procurar exercitar a curiosidade intelectual e utilizar as ciências com criti-
cidade e criatividade, investigando causas, elaborando e testando hipóteses, resol-
vendo problemas e criando soluções. Considerando que pensamento computac-
ional utiliza a construção de algoritmos para desenvolver a capacidade do discente 
de compreender, definir, modelar, comparar, solucionar, automatizar e analisar 
problemas de forma sistemática, a computação está alinhada a essa competência.
03 REPERTÓRIO CULTURAL (C3)
É importante a valorização das diversas manifestações artísticas e culturais. As 
tecnologias digitais podem colaborar para análise e criação nas artes e na cultura.
04 COMUNICAÇÃO (C4)
Essa competência disserta sobre utilizar diversas linguagens para se expressar e 
partilhar informações e experiências que levem ao entendimento mútuo. A com-
putação possibilita fluência em linguagens computacionais promovendo maior 
compreensão da linguagem e de seu uso.
05 CULTURA DIGITAL (C5)
aqui, deve-se compreender, utilizar e criar tecnologias digitais de forma crítica, 
significativa e ética. A computação possibilita a criação de soluções para diver-
sos tipos de problemas, sejam elas cotidianas ou profissionais, com o auxílio dos 
computadores. Isso corrobora para a produção de informações e conhecimentos, 
resolução de problemas e exercício do protagonismo e da autoria.
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06 TRABALHO E PROJETO DE VIDA (C6)
Essa competência valoriza e apropria-se de conhecimentos e experiências para 
entender o mundo do trabalho e ajudar a fazer escolhas alinhadas ao seu projeto 
de vida. Nesse sentido, a computação colabora devido ao desenvolvimento da ca-
pacidade de criar e analisar de maneira crítica as soluções de tecnologias digitais 
que influenciam fortemente o mundo contemporâneo. Isso dá ao(à) aluno(a) liber-
dade, autonomia, visão crítica e o prepara para o mercado de trabalho.
07 ARGUMENTAÇÃO (C7)
Deve-se estimular a argumentação com base em em fatos, dados e informações 
confiáveis,a fim de negociar e defender ideias, pontos de vista e decisões comuns. 
Pensamento Computacional desenvolve a habilidade de construir argumentações 
consistentes e sólidas.
08 AUTOCONHECIMENTO E AUTOCUIDADO (C8)
Deve-se conhecer-se e compreender-se na diversidade humana, cuidando da 
saúde física e mental reconhecendo suas emoções e as dos outros. A construção 
e análise de algoritmos instiga questões sobre como o ser humano pensa e con-
strói soluções.
09 EMPATIA E COOPERAÇÃO (C9)
essa competência procura exercitar a empatia, o diálogo, a resolução de conflitos 
e a cooperação. Ao pensarmos no desenvolvimento de soluções algorítmicas, ve-
mos que é um processo que permite exercitar a cooperação de forma sistemática.
10 RESPONSABILIDADE E CIDADANIA (C10)
aqui é estimulado o agir pessoal e coletivamente com autonomia, responsabili-
dade, flexibilidade, resiliência e determinação. Por meio do desenvolvimento do 
Pensamento Computacional, do domínio do Mundo Digital e da compreensão da 
Cultura Digital, a computação possibilita que o(a) aluno(a) aja de forma consciente 
e cidadã no mundo do século XXI.
 
Fonte: Ribeiro et al. (2019, p. 7) e Fundação Lemann (2018, p. 8).
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A COMPUTAÇÃO E SUAS COMPETÊNCIAS ESPECÍFICAS
A SBC (2019) também apresenta em suas diretrizes a descrição das competências 
específicas desenvolvidas pela Computação, bem como os objetos de conheci-
mento e habilidades que devem ser trabalhados durante toda etapa do Ensino 
Fundamental até o Ensino Médio, sob a perspectiva dos três eixos da Computa-
ção, para que tais competências sejam atingidas.
O ensino da computação vem complementar a formação dada pelas outras 
áreas do conhecimento. Sendo assim, essas competências foram sumarizadas em 
cinco competências específicas:
1. COMPREENSÃO E TRANSFORMAÇÃO DO MUNDO
Aplicar conhecimentos de Computação para compreender o mundo e ser um 
agente ativo e consciente de transformação do mundo digital, capaz de entender 
e analisar criticamente os impactos sociais, culturais, econômicos, científicos, tec-
nológicos, legais e éticos dessas transformações. Essa competência tem relação 
com as competências gerais da BNCC C1, C2, C6, C7 e C10.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 7
2. APLICAÇÃO DE COMPUTAÇÃO EM DIVERSAS ÁREAS
Compreender a influência dos fundamentos da Computação nas diferentes áre-
as do conhecimento, incluindo o mundo artístico-cultural. Ser capaz de criar e 
utilizar ferramentas computacionais em diversos contextos, reconhecendo que a 
Computação contribui no desenvolvimento do raciocínio lógico, do pensamento 
computacional, do espírito de investigação, da criatividade, e da capacidade de 
produzir argumentação coerente. Essa competência tem relação com as com-
petências gerais da BNCC C2, C3, C6, C7, C8 e C10.
3. FORMULAÇÃO, EXECUÇÃO E ANÁLISE DO PROCESSO DE RESOLUÇÃO DE 
PROBLEMAS
Utilizar conceitos, técnicas e ferramentas computacionais para identificar e ana-
lisar problemas cotidianos e de todas as áreas de conhecimento, modelá-los e re-
solvê-los, individual e/ou cooperativamente. Utilizar representações e linguagens 
adequadas para descrever processos (algoritmos) e informação (dados), validando 
estratégias e resultados. Essa competência tem relação com as competências ge-
rais da BNCC C2, C4, C5, C6, C9 e C10.
4. DESENVOLVIMENTO DE PROJETOS ENVOLVENDO COMPUTAÇÃO
Desenvolver e/ou discutir projetos de diversas naturezas envolvendo Computação, 
com base em princípios éticos, democráticos, sustentáveis e solidários, valorizan-
do a diversidade de opiniões de indivíduos e de grupos sociais, sem preconceitos 
de qualquer natureza. Essa competência tem relação com as competências gerais 
da BNCC C2, C5, C6, C7, C9 e C10.
5. COMPREENSÃO DOS PRINCÍPIOS DA CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Compreender os fundamentos da Computação e reconhecê-la como uma ciência 
que contribui para explicar e transformar o mundo, solucionar problemas de diver-
sas áreas do conhecimento e para alicerçar descobertas, com impactos no mundo 
cotidiano e do trabalho. Essa competência tem relação com as competências ge-
rais da BNCC C1, C2, C4 e C5.
 
Fonte: Ribeiro et al. (2019, p. 8).
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As competências da computação possuem relação com as competências gerais 
da BNCC. Para entender a maneira como elas se relacionam, interaja com a 
animação a seguir:
Já vimos a importância das competências da computação no currículo escolar 
e como elas se relacionam com as competências gerais da BNCC. Além disso, 
existem conceitos importantes sobre a computação que precisam ser trabalhados 
em cada fase da vida escolar do(a) aluno(a). A partir daqui, vamos conversar um 
pouco sobre esse tema.
A COMPUTAÇÃO NO ENSINO FUNDAMENTAL (EF)
Cada fase da vida escolar está correlacionada com a idade, maturidade e ca-
pacidades de assimilação do(a) aluno(a). Por isso, as competências da área de 
computação precisam estar adaptadas para cada fase e idade escolar. Nesse 
sentido, as diretrizes da SBC elencam os principais conceitos que devem ser 
trabalhados em cada fase escolar.
No EF devem ser trabalhados conceitos inerentes aos três eixos da com-
putação: Pensamento Computacional, Mundo Digital e Cultura Digital. Cada 
eixo traz conceitos que estão segmentados entre Anos Iniciais e Anos Finais 
do Ensino Fundamental.
Conceitos do eixo Pensamento Computacional no EF
Para entender melhor os conceitos desse eixo no currículo do EF, vamos recorrer 
ao esquema ilustrado na Figura 2.
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Conforme definido pelas Diretrizes da SBC, nos anos iniciais, é trabalhado o 
subeixo da Abstração, que por sua vez trabalha três grupos conceituais: Reso-
lução de Problemas, Processos e Informação. A abstração procura ignorar os 
detalhes de uma solução para que ela possa ser válida para vários problemas. No 
Exec. e 
construção 
de 
algoritmos
Estrutura
p/ representar
informação
Informação
Processos
Abstração
Análise
Pensamento
Computacional Automação
Programas
Dados
Estudo de
dados
Programação
Computação
Lógica Resolução
de
problemas
AlgoritmosAlgoritmos
Problemas
Técnicas de
solução de
problemas
ANOS INICIAIS
LEGENDA
ANOS FINAIS
NÃO SE APLICA
Figura 2 - Conceitos do eixo Pensamento Computacional no EF / Fonte: adaptada de Ribeiro et al. (2019).
Descrição da Imagem: a figura apresenta um framework do eixo de conhecimento da área da computação, com 
círculo preto ao centro representando a grande área da computação de onde parte outro círculo em verde que 
representa o eixo do “Pensamento Computacional”. Deste, derivam mais três círculos: um em verde que repre-
senta os subeixos de “Abstração” que possui um círculo menor na cor laranja sobre ele, outro na cor amarela 
que representa o subeixo da “Análise” e, o terceiro, na cor laranja que representa o subeixo da “Automação”. Do 
círculo verde que representa o subeixo de “Abstração”, derivam quatro círculos menores, três verdes com as des-
crições “Resolução de Problemas”; “Processos” e “Informação” e um laranja com a descrição “Técnicas de solução 
de problemas”. O círculo de “Resolução de Problemas” possui um círculo menor na cor laranja sobre ele. Deste 
círculo verde, derivam outros três círculos, de mesmo tamanho e cor, com as descrições: “Problemas”; “Algoritmo” 
e “Lógica”. Do círculo de “Processos” deriva outro círculo, de mesmo tamanho e cor, com a descrição: “Execução 
e construção de algoritmos”. Do círculo de “Informação” deriva outro círculo, de mesmo tamanho e cor, com a 
descrição: “Estrutura para representar informação”. Do círculo laranja que representa o subeixo de “Automação”, 
derivam dois círculos menores, de mesma cor, com as descrições “Programas” e “Dados”. Do círculo de “Programas” 
deriva outro de mesma cor e tamanho com a descrição “Programação”. Do círculo “Dados” deriva outro, de mesma 
cor e tamanho, com a descrição “Estudo de Dados”. A cor verde representa os anos iniciais do EF. A cor laranja 
representa os anos Finais do EF. A cor amarela representaa legenda “Não se Aplica”.
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grupo de Resolução de problemas são trabalhados os conceitos de Problema, 
Algoritmo e Lógica. Já no grupo de Processos, é trabalhado o conceito de Execu-
ção e construção de algoritmos. Por fim, no grupo de Informação, é trabalhado 
o conceito de Estruturas para representar informação (RIBEIRO et al., 2019).
Um exemplo de capacidade de abstração é a representação da ideia central de 
um texto através de um esquema (um mapa mental, ou um outro framework). 
Cada pessoa vai representar de uma forma diferente, cada qual com suas ab-
strações sobre o texto.
 
Ainda de acordo com as Diretrizes da SBC, quando passamos para os anos finais, 
são trabalhados dois subeixos: o da Abstração e o da Automação. O subeixo da 
Abstração trabalha um grupo conceitual, que é o de Resolução de Problemas, no 
qual são trabalhados o conceito de técnicas de solução de problemas. Já o subeixo 
da Automação trabalha dois grupos conceituais: o de Programas, que trabalha o 
conceito de Programação, e o grupo de Dados, que trabalha o conceito de Estru-
tura de Dados. É importante que o(a) aluno(a) tome consciência do processo de 
resolução de problemas, e compreenda a importância de ser capaz de descrever 
a solução em forma de algoritmo (RIBEIRO et al., 2019). 
Nos anos iniciais do EF, os(as) alunos(as) aprendem operações aritméticas 
básicas, o que já são noções básicas de algoritmos. Para Peretti e Tonin da Costa 
(2013), a resolução de cálculos nos Anos Iniciais em muitas escolas tem sido 
trabalhada isoladamente, sem integrar a utilização deles no dia a dia e com as 
demais disciplinas. Para Ribeiro et al. (2019), se essa noção for enfatizada com 
os(as) alunos(as), a de que as operações aritméticas já são noções de algoritmos, 
eles serão capazes de seguir e elaborar algoritmos para solucionar problemas, 
usando linguagem natural ou linguagem pictográfica. Por exemplo, a operação 
de soma, representada pelo símbolo +, pode ser chamada de operador soma. 
A linguagem pictográfica permite a comunicação por meio de imagens para 
transmissão de ideias pela representação de conceitos, objetos, situações ou 
ações da realidade.
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Não é fácil para a criança entre 7 e 9 anos compreender o conceito matemático 
em relação à resolução de cálculos, mesmo com números pequenos (VERG-
NAUD, 2012 apud PERETTI; TONIN DA COSTA, 2013). Os(as) alunos(as) 
devem dominar as principais operações para a construção de algoritmos (com-
posição sequencial, seleção e repetição) e ter noções de técnicas de decom-
posição de problemas. Além disso, espera-se que os estudantes reconheçam 
a necessidade de classificar objetos em conjuntos, cujos elementos podem ser 
atômicos (como números, palavras, valores-verdade) ou estruturados (como 
registros, listas e grafos), sendo capazes de trabalhar com elementos desses 
conjuntos e identificar situações concretas nas quais dados atômicos ou estru-
turados possam ser utilizados (RIBEIRO et al., 2019).
Peretti e Tonin da Costa (2013) explicam que, durante os primeiros anos 
de vida e no início da escolarização, as crianças desenvolvem compreensões 
de como os números podem ser decompostos em unidades e dezenas e o que 
acontece quando somamos ou subtraímos números. Por isso, nos anos iniciais 
do EF, o importante é que os conceitos mencionados anteriormente sejam do-
minados pelos(as) alunos(as) por meio de experiências concretas. Assim, serão 
capazes de construir modelos mentais para abstrações computacionais, que se-
rão formalizados na próxima etapa do ensino fundamental (Anos Finais) com o 
uso de linguagens de programação. Nos anos iniciais do EF, é muito importante 
que Pensamento Computacional seja introduzido de forma desplugada (sem 
o uso dos computadores).
Conceitos do eixo Mundo Digital no Ensino Fundamental
O eixo do Mundo Digital trata da compreensão do impacto das tecnologias na 
vida das pessoas e na sociedade, incluindo nas relações sociais, culturais e co-
merciais (ROCHA, 2020). Nos anos iniciais do EF, são trabalhados os subeixos 
de Codificação e Processamento da Informação. No subeixo de Codificação da 
Informação, são trabalhados os conceitos de Informação, Códigos e Dados. Já no 
subeixo de Processamento da Informação, são trabalhados os conceitos de Com-
putador e de Hardware e Software. Já nos anos finais, é trabalhado o subeixo de 
Distribuição e Proteção da Informação, no qual são vistos os conceitos de Proteção 
de Dados, Internet, Transmissão de Dados e redes e de Armazenamento de Dados.
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Para entender melhor os conceitos desse eixo no currículo do ensino fundamen-
tal, vamos recorrer ao esquema ilustrado na Figura 3.
Proteção
de Dados
Transmissão
de Dados
Redes
Armazenamento
de dados
Internet
Distribuição
Computador
Hardware e
Software
Dados
Codi�cação
Processamento
Computação
Informação
Códigos
Mundo
Digital
ANOS INICIAIS
LEGENDA
ANOS FINAIS
NÃO SE APLICA
Figura 3 - Conceitos do eixo Mundo Digital no EF / Fonte: adaptada de Ribeiro et al. (2019).
Descrição da Imagem: a figura apresenta um framework do eixo de conhecimento da área da computação, 
com círculo preto ao centro representando a grande área da computação de onde parte outro círculo azul que 
representa o eixo do “Mundo Digital”. Deste derivam mais três círculos: um em verde que representa o subeixo 
de “Distribuição”, e outros dois na cor amarela, que representa o subeixo do “Processamento” e da “Codificação”. 
Do círculo verde que representa o subeixo de “Distribuição”, derivam quatro círculos de mesmo tamanho e cor 
com as descrições “Proteção de dados”; “Transmissão de dados redes”, “Armazenamento de dados” e “Internet”. 
Do círculo laranja que representa o subeixo de “Processamento” derivam outros dois círculos, de mesmo tamanho 
e cor, com as descrições: “Hardware e Software” e “Computador”. Do círculo laranja que representa o subeixo de 
“Codificação”, derivam três círculos de mesmo tamanho e cor, com as descrições “Dados”, “Códigos” e “Informa-
ção”. A cor verde representa os anos iniciais do EF. A cor laranja representa os anos Finais do EF. A cor amarela 
representa a legenda “Não se Aplica”.
No eixo de Mundo Digital, inicia-se trabalhando o conceito de informação: o que 
é, sua importância, porque descrevê-la, protegê-la, comunicá-la. Naturalmente, 
surge a noção de código e de máquina, que pode ser usada para armazenar e 
processar informação (computador), bem como a relação entre a máquina e o 
algoritmo (software e hardware) (RIBEIRO et al., 2019). Rocha (2020) explica 
que este eixo trata do uso ético e responsável das tecnologias digitais que todos 
os cidadãos devem conhecer. Estamos vivendo a Era da Informação, com uma 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 7
profusão de novas tecnologias da informação e comunicação. Aprender desde 
cedo sobre como a informação chega até nós e como qualificá-las é fundamental 
para a formação dos indivíduos e das novas gerações.
Conceitos do eixo Cultura Digital no Ensino Fundamental
No eixo da Cultura Digital, o(a) aluno(a) é incentivado a compreender, utilizar 
e criar tecnologias digitais de forma crítica, significativa e ética. Dessa forma, 
poderá se comunicar, acessar e produzir informações e conhecimentos, resolver 
problemas e exercer protagonismo. Assim, cabe aos educadores refletir sobre o 
planejamento das mais diversas disciplinas e buscar inserir as dimensões pro-
postas para a inserção da cultura digital para promover os benefícios na vida em 
sociedade de cada um de seus(suas) alunos(as) (ROCHA, 2020).
Para entender melhor os conceitos desse eixo no currículo do ensino funda-
mental, vamos recorrer ao esquema ilustrado na Figura 4.
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Proteção
de Dados
Tecnologia
digital e 
sociedade
Tecnologia 
digital e
sustenta-
bilidade
Segurança em
ambientes
virtuais
Redes sociais
e segurança
da 
informação
Cyber Bulling
Uso crítico de
tecnologias
digitais
Ética Digital
Impacto da 
tecnologia
digital no
dia adia
Tecnologia
digital e 
economia
Introdução à
Tecnologia
digital
Mídias
Digitais
Fluencia
Digital
Uso crítico da
internet
Codi�cação
Cultura 
Digital
Computação
Rastro Digital
Direitos
autorais e
dados 
on-line
ANOS INICIAIS
LEGENDA
ANOS FINAIS
NÃO SE APLICA
Figura 4 - Conceitos do eixo Cultura Digital no EF / Fonte: adaptada de Ribeiro et al. (2019).
Descrição da Imagem: a figura apresenta um framework do eixo de conhecimento da área da computação, com 
círculo preto ao centro representando a grande área da computação de onde parte outro círculo laranja que re-
presenta o eixo da “Cultura Digital”. Deste, derivam mais três círculos: um em laranja que representa o subeixo de 
“Fluência Digital”, e outros dois na cor verde que representam os subeixos de “Computação e Sociedade” e de “Ética 
Digital”. Do círculo verde que representa o subeixo de “Ética Digital”, derivam cinco círculos de mesmo tamanho. 
Dois são de cor verde com as descrições “Cyber Bullying” e “Uso Crítico de Tecnologias Digitais”. Três são da cor 
laranja com as descrições “Rastro Digital”, “Direitos autorais e dados online” e “Uso crítico da internet”. Do círculo 
verde que representa o subeixo de “Computação e Sociedade”, derivam quatro círculos de mesmo tamanho. Dois 
são de cor verde com as descrições “Tecnologia digital e sustentabilidade” e “Tecnologia digital e sociedade”. Dois 
são da cor laranja com as descrições “Impacto da tecnologia digital no dia a dia” e “Tecnologia digital e economia”. 
Do círculo laranja que representa o subeixo de “Fluência Digital” derivam outros cinco círculos de mesmo tamanho. 
Dois são de cor verde com as descrições: “Redes sociais e segurança da informação” e “Segurança em ambientes 
virtuais”. Três são da cor laranja com as descrições “Fluência Digital”, “Mídias Digitais” e “Introdução à Tecnologia 
digital”. A cor verde representa os anos iniciais do EF. A cor laranja representa os anos Finais do EF.
Nos anos iniciais do EF, são trabalhados os subeixos de Fluência Digital, Com-
putação e Sociedade e de Ética digital. 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 7
O subeixo da Fluência Digital (ou ainda Letramento Digital) trabalha os concei-
tos de Introdução à Tecnologia Digital, Mídias Digitais e Fluência Digital. Aqui, 
são exploradas as familiaridades com a linguagem digital, o adaptar-se rápido à 
diferentes plataformas, a aprender e se adaptar a novos contextos tecnológicos 
(RIBEIRO et al., 2019; VISNIEVSKI, 2021).
 O subeixo da Computação e Sociedade (ou ainda, Tecnologia e Sociedade) 
trabalha os conceitos de Impacto da Tecnologia Digital no dia a dia e de Tecno-
logia Digital e Economia. Muitos são os impactos causados pela tecnologia na 
sociedade. No contexto da educação, por exemplo, tablets, celulares, e-readers 
e computadores cumprem cada vez mais a função dos cadernos, livros físicos 
e demais materiais analógicos de aprendizagem. Na comunicação, os antigos 
telefones já são coisa do passado, e deram lugar aos celulares, e-mails e aplicati-
vos de mensagens instantâneas (RIBEIRO et al., 2019). Por fim, no subeixo de 
Ética Digital, ou ainda, Cidadania Digital, são trabalhados os conceitos de Rastro 
Digital, Direitos Autorais e Dados On-line e Uso Crítico da Internet. 
Já nos anos finais, os mesmos três subeixos são trabalhados, sendo que no 
da Fluência Digital são trabalhados os conceitos de Segurança em Ambientes 
Virtuais e o conceito de Redes Sociais e Segurança da Informação. No subeixo 
da Computação e Sociedade são trabalhados os conceitos de Tecnologia Digital 
e Sustentabilidade e o de Tecnologia Digital e Sociedade. Por fim, no subeixo de 
Ética Digital são trabalhados os conceitos de Uso crítico de Tecnologias Digitais 
e o de Cyberbullying.
No eixo de Cultura Digital, a ênfase nos Anos Iniciais é na fluência nas princi-
pais tecnologias digitais, visando uma utilização consciente e crítica, trabalhando-
-se uma visão mais global, envolvendo redes sociais e os impactos das tecnologias 
digitais em diversas áreas (RIBEIRO et 
al., 2019). Nessa etapa, é muito impor-
tante que o Pensamento Computacio-
nal seja trabalhado de forma despluga-
da (sem o uso de computadores).
De forma ampla, espera-se que, nos 
anos finais, os(as) alunos(as):
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• Sejam capazes de selecionar e utilizar modelos e representações adequadas 
para descrever informações e processos;
• dominem as principais técnicas para construir soluções algorítmicas;
• consigam descrever as soluções, de forma que máquinas possam executar 
partes ou todo o algoritmo proposto;
• construam modelos computacionais de sistemas complexos e analisem critica-
mente os problemas e suas soluções.
• entendam como as informações podem ser armazenadas, protegidas e trans-
mitidas, e como é a estrutura e o funcionamento da internet.
Objetos do conhecimento e habilidades por ano do Ensino 
Fundamental
Tendo em vista os conhecimentos necessários para cada fase escolar, é importante 
também conhecermos cada objeto de conhecimento e as habilidades relaciona-
dos a estes objetos, segmentados por ano do Ensino Fundamental.
Querido(a) aluno(a), no QR Code a seguir você irá encontrar 
os quadros de Objetos de conhecimento e habilidades por 
ano do Ensino Fundamental nas páginas 11 a 19. É importante 
o acesso para que você entenda melhor esse processo.
EU INDICO
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/20767
TEMA DE APRENDIZAGEM 7
A COMPUTAÇÃO NO ENSINO MÉDIO (EM)
Assim como vimos na etapa do Ensino Fundamental sobre a importância da 
apropriação das competências da área de computação para os estudantes, veremos 
que o conhecimento continua a ser trabalhado na etapa do EM. Aqui, os conhe-
cimentos são abordados em níveis maiores de profundidade, visto o nível de ma-
turidade do(a) aluno(a) já estar mais elevado, permitindo tais aprofundamentos. 
Da mesma forma que vi-
mos anteriormente, aqui, as 
competências da área de com-
putação também precisam es-
tar adaptadas para essa etapa 
escolar. Várias abordagens e 
ferramentas têm sido propostas 
para ensinar programação, mas 
a grande maioria dos esforços 
está voltado para a graduação 
e pouco para o ensino médio. 
Nesse sentido, as diretrizes da SBC (2019) elencam os principais conceitos que 
devem ser trabalhados no ensino médio. 
No Ensino Médio, a ênfase é na elaboração de projetos aplicando as diversas 
habilidades e conhecimentos adquiridos na etapa do Ensino Fundamental e no 
desenvolvimento de habilidades relacionadas à análise crítica e argumentação, 
sob diferentes aspectos (RIBEIRO et al., 2019).
Conceitos dos eixos da Computação no EM e suas 
transversalidades
No EM, as competências da área de computação também são trabalhadas por 
meio de conceitos inerentes aos três eixos da computação. Além da organiza-
ção dos conceitos por eixo, percebemos aqui conceitos que são transversais, ou 
seja, atravessam os três eixos de conhecimento. No EM a ênfase é na elaboração 
de projetos integradores aplicando as diversas habilidades e conhecimentos 
adquiridos no Ensino Fundamental, e no desenvolvimento de habilidades 
relacionadas à análise crítica e argumentação (BRASIL, 2022).
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Para entender melhor, vamos recorrer ao esquema ilustrado na Figura 5.
Limites da
automatização
Análise
Abstração
Pensamento
Computacional
Big Data
Tecnologia
digital e 
sociedade
Desenvolvi-
mento de sites
Animação
Digital
Modelagem
computacional
Análise de 
algoritmos e
programasMetapro-
gramação
Técnicas de 
soluções de 
problemas:
Transformação 
e re�namento
Automação
Inteligência
arti�cial e
robótica
Análise de
segurança
digital
Análise de 
redes
Mundo DigitalComputação
Gerência de
Projetos
Impactos da
Tecnologia
digital
Direitos
autorais e
dados 
on-line
Direito Digital
Competência apenas do eixo computacional
LEGENDA
Competência apenas do eixo cultural digital
Não se aplica ao EM
Competência Transversal
Figura 5 - Conceitos de computação no EM / Fonte: Ribeiro et al. (2019, p.20).
Descrição da Imagem: a figura apresenta um framework dos eixos de conhecimento da área da Computação 
com círculo preto ao centro representando a grande área da computação de onde derivam três outros círculos: 
um círculo em azul representando o eixo do “Mundo Digital”; um círculo em verde representando o eixo do “Pen-
samento Computacional”; e um círculo em laranja representando o eixo de “Cultura Digital”. Do círculo verde que 
representa o subeixo do “Pensamento Computacional”, derivam dois círculos de mesmo tamanho e cor com as 
descrições “Abstração” e “Análise”. Também deriva um círculo de mesmo tamanho de cor amarela com a descrição 
“Automação”. Também derivam cinco círculos de mesmo tamanho na cor cinza, com as descrições “Animação 
Digital” (que se conecta também com o círculo em azul do eixo “Cultura Digital”); “Elaboração de Projetos” (que 
se conecta também com o círculo em azul do eixo “Cultura Digital” e com o laranja do eixo “Mundo Digital”); “Big 
data” (que se conecta também com o círculo laranja do eixo “Mundo Digital”); “Modelagem Computacional” (que 
se conecta também com o círculo laranja do eixo “Mundo Digital”); e “Inteligência Artificial e Robótica” (que se 
conecta também com o círculo laranja do eixo “Mundo Digital”). Do círculo azul que representa o subeixo de “Cul-
tura Digital” derivam outros três círculos, de mesma cor e tamanho, com as descrições: “Direito digital”; “Impacto 
da tecnologia digital”; “Gerência de Projetos”. Também deriva um círculo de mesmo tamanho e cor cinza com a 
descrição: “Desenvolvimento de Sites”. Do círculo laranja que representa o subeixo de “Mundo Digital” derivam dois 
outros círculos de mesma cor e tamanho com as descrições: “Análise de Segurança Digital” e “Análise de Redes”.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 7
No eixo de Pensamento Computacional, são trabalhadas as técnicas de trans-
formação de problemas e de metaprogramação, algoritmos que recebem outros 
algoritmos como entrada, que são conceitos necessários para a compreensão dos 
limites da computação. Isso, aliado aos fundamentos de inteligência artificial e 
robótica, que são conceitos transversais (atravessam dois eixos: o de Pensamento 
Computacional e o de Mundo Digital), possibilita a construção de uma base 
mais sólida para discussões sobre o que é o homem e o que é a máquina. Essas 
compreensões não se dão apenas sob o ponto de vista físico, mas também do fi-
losófico, levantando questões importantes para o debate, como as questões éticas 
envolvidas na inteligência artificial. 
Ao final do Ensino Médio, o(a) aluno(a) deve ter a habilidade de argumen-
tar sobre algoritmos (processos), tendo meios de justificar porque a sua solução 
resolve de fato o problema, bem como analisar os tipos e quantidade de recursos 
necessários à sua execução. Além dessas habilidades, o(a) aluno(a) deverá do-
minar a técnica de refinamento, compreendendo que a solução de problemas 
complexos normalmente exige não somente decomposição, mas também que se 
utilize várias camadas de abstração diferentes (RIBEIRO et al., 2019).
No eixo de Mundo Digital, devem ser desenvolvidas as seguintes habilidades: 
análise crítica de redes e de segurança digital, o que deve envolver os aspectos 
tecnológicos e suas implicações na sociedade. Essas habilidades envolvem aspec-
tos como a segurança durante o uso das aplicações on-line. Ao operar uma rede 
social, por exemplo, pessoas estão trocando informações, autorizando conexões 
e expondo seus dados em diversos momentos. Conscientizar os estudantes sobre 
a importância de manter cuidados básicos de navegação, como a utilização de 
antivírus e firewall, é um dos objetivos a serem alcançados nesse eixo (RIBEIRO 
et al., 2019; UNYLEYA, 2023).
Deve-se ter sempre em mente que a compreensão dos conceitos precisa estar 
vinculada a discussões sobre seus impactos sociais, econômicos e científicos. 
Em especial, Ciência de Dados, Inteligência Artificial e Automação suscitam di-
versas questões que envolvem costumes, ética, direito, responsabilidade, dentre 
outros aspectos. Tais aspectos só podem ser tratados de forma madura, racional 
e consciente por estudantes do Ensino Médio que tenham uma fundamentação 
científica adequada em Computação (RIBEIRO et al., 2019).
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A elaboração de projetos é um conceito que envolve os três eixos: Pensamento 
Computacional, Mundo Digital e Cultura Digital. Por meio dele, os(as) alunos(as) 
desenvolvem o trabalho colaborativo, na busca de soluções para problemas de 
diversas áreas, buscando a compreensão de como a Computação pode ser usada 
tanto no seu dia a dia quanto no mundo do trabalho. Assim como demonstrado 
para o Ensino Fundamental, veremos a seguir os objetos de conhecimento e as 
habilidades relacionadas a cada um organizados para o EM.
Objetos do conhecimento e habilidades para o EM
Tendo em vista os conhecimentos necessários para cada fase escolar, podemos 
ver a seguir os objetos de conhecimento e as habilidades relacionados a cada eixo 
(Pensamento Computacional, Mundo Digital e Cultura Digital) organizados para 
o Ensino Médio, obedecendo a seguinte legenda:
OBJETIVO DO CONHECIMENTO HABILIDADES
Técnica de solução de pro-
blema: transformação
Compreender a técnica de solução de problemas 
por meio de transformações: comparar problemas 
para reusar soluções.
Técnica de solução de pro-
blema: refinamento
Compreender a técnica de solução de problemas 
por meio de refinamentos: utiliza diversos níveis de 
abstração no processo de construção de soluções.
Avaliação de algoritmos e 
programas
Analisar algoritmos quanto ao seu custo (tempo, 
espaço, energia etc.) para justificar a adequação 
das soluções a requisitos e escolhas entre dife-
rentes soluções.
Argumentar sobre a correção de algoritmos, per-
mitindo justificar que uma solução de fato resolve 
o problema proposto.
Avaliar programas e projetos feitos por outras 
equipes com relação a qualidade, usabilidade, fa-
cilidade de leitura, questões éticas etc.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 7
Metaprogramação
Reconhecer o conceito de metaprogramação 
como uma forma de generalização, que permite 
que algoritmos tenham como entrada (ou saída) 
outros algoritmos.
Limites da computação
Entender os limites da Computação para diferen-
ciar o que pode ou não ser mecanizado, buscan-
do uma compreensão mais ampla dos processos 
mentais envolvidos na resolução dos problemas.
Modelagem computacional
Criar modelos computacionais para simular e 
fazer predições sobre diferentes fenômenos e 
processos.
Inteligência artificial e 
robótica
Compreender os fundamentos da inteligência ar-
tificial e da robótica 
e como elas podem ser utilizadas para resolver 
problemas reais.
Análise de redes
Avaliar a escalabilidade e confiabilidade de redes, 
compreendendo as noções dos diferentes equi-
pamentos envolvidos (como roteadores, switches 
etc.) bem como de topologia, endereçamento, la-
tência, banda, carga, delay.
Análise de segurança digital
Comparar medidas de segurança digital, conside-
rando o equilíbrio entre usabilidade e segurança.
Ciência de Dados
Entender o conceito de Ciência de Dados e utilizar 
ferramentas para representar, manipular, analisar 
e visualizar dados massivos.
Desenvolvimento de sites
Criar e manter sites e blogs com conteúdo 
individual e/ou coletivo.
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Animação digital Produzir animações digitais.
Impactos da tecnologia digital
Analisar e refletir sobre o tempo de vivência onli-
ne, em jogos, em redes sociais, dentre outros.
Reconhecer a influência dos avanços tecnológicos 
no surgimento de novas atividades profissionais.
Direito digital
Compreender o direito digital e suas relações com 
o cotidiano do universo digital.
Gerência de projetos
Gerenciar projetos digitais colaborativos usando 
computação em nuvem.
Elaboração de projetos
Elaborar e executar projetos integrados às áreas 
de conhecimento curriculares, 
em equipes, solucionando problemas, usando 
computadores, celulares,e outras máquinas processadoras de instruções.
Quadro 1 - Objetos de conhecimento e habilidades do EM / Fonte: Ribeiro et al. (2019, p. 21-22).
Legenda:
Objetos e habilidades relacionadas mais fortemente ao eixo de Pensamento Computacional.
Objetos e habilidades relacionadas mais fortemente ao eixo de Mundo Digital.
Objetos e habilidades relacionadas mais fortemente ao eixo de Cultura Digital.
Objetos e habilidades transversais aos eixos de Pensamento Computacional 
e Mundo Digital.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 7
Objetos e habilidades transversais aos eixos de Pensamento Computacional 
e Cultura Digital.
Objetos e habilidades transversais aos eixos de Mundo Digital 
e Cultura Digital.
Objetos e habilidades transversais aos eixos de Pensamento Computacional, 
Cultura Digital 
e Mundo Digital.
NOVOS DESAFIOS
A BNCC é um documento normativo direcionado às redes de ensino e suas 
instituições que serve de referencial obrigatório para construção de currículos 
escolares. Recentemente, o Parecer CNE/CEB nº 2/2022, complementou a BNCC. 
Nele, foi definido que, a partir de 2023, todas as escolas, desde a Educação 
Infantil até o Ensino Médio, deverão desenvolver habilidades de computação para 
adaptação dos currículos escolares. Isso criou um grande desafio para as institui-
ções de ensino e para os educadores, mas também uma janela de oportunidades 
para que novos profissionais sejam inseridos no contexto educacional. Juntos 
esses documentos dissertam e definem sobre as habilidades necessárias para que 
os estudantes vivam de forma melhor e mais adaptada à realidade tecnológica 
que se impõe em seus diferentes contextos.
A evolução das coisas acontece de forma rápida e versátil. Devemos entender 
a importância de preparar as novas gerações para que essa evolução aconteça de 
forma natural e harmônica. A evolução tecnológica não deve ser um empecilho 
para o desenvolvimento intelectual dos indivíduos. Por isso, é latente que as ha-
bilidades da computação sejam incorporadas ao ensino de maneira transversal, 
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unindo as disciplinas básicas ao contexto e às ferramentas tecnológicas. Não se 
pode ter como pressuposto que nascer na era digital signifique ter domínio e 
criticidade sobre as tecnologias digitais. 
Dessa forma, a adaptação dos currículos escolares deve criar conexões en-
tre as demandas de mercado e as habilidades da computação, para que, assim, 
estejamos preparando esse(a) aluno(a) para o futuro. Smartphones, redes so-
ciais, e-mails, chatbots, inteligência artificial. Todos esses recursos tecnológicos 
mudaram a forma como nos comunicamos e as relações entre consumidores e 
empresas. Cabe destacar que eles podem ser usados para o bem ou para o mal. A 
chave está em desenvolver indivíduos críticos, que saibam discernir entre o que 
é bom ou ruim nesse mundo tecnológico.
 Hoje, com a Internet, temos um leque de opções de ferramentas que automa-
tizam tarefas, seja no ambiente empresarial, seja na vida pessoal. Podemos desta-
car, por exemplo, os serviços de gerenciamento de tarefas e de projetos (como o 
Trello), ou de comunicação interna (como o Slack), ou ainda de vendas on-line 
(como os marketplaces). Ao desenvolvermos as novas gerações para lidar com 
esse novo mundo digital, prepararemos indivíduos mais qualificados para o mer-
cado e trabalho e para uma sociedade cada vez mais conectada.
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VAMOS PRATICAR
1. Compreender a influência dos fundamentos da Computação nas diferentes áreas do 
conhecimento, incluindo o mundo artístico-cultural, sendo capaz de criar e utilizar 
ferramentas computacionais em diversos contextos, reconhecendo que a Compu-
tação contribui no desenvolvimento do raciocínio lógico, do pensamento compu-
tacional, do espírito de investigação, da criatividade e da capacidade de produzir 
argumentação coerente. 
Fontes: BRASIL. Ministério da Educação. Normas sobre computação na educação 
básica: complemento à base nacional comum curricular (BNCC). Complemento à Base 
Nacional Comum Curricular (BNCC). Brasília, DF: Ministério da Educação, 2022; RIBEIRO, 
L. et al. Diretrizes da sociedade brasileira de computação para o ensino de com-
putação na educação básica. Porto Alegre: SBC, 2019. 
Além das competências gerais da BNCC, temos as competências específicas desenvol-
vidas pela computação, além dos objetos de conhecimento e habilidades que devem ser 
trabalhados durante toda etapa do Ensino Fundamental até o Ensino Médio nas escolas. 
A competência específica “Aplicação de computação em diversas áreas” refere-se a:
I - Desenvolver e/ou discutir projetos de diversas naturezas envolvendo Computação, 
com base em princípios éticos, democráticos, sustentáveis e solidários.
II - Compreender a influência dos fundamentos da Computação nas diferentes áreas do 
conhecimento.
III - Capacitar para a criação e utilização de ferramentas computacionais em diversos 
contextos, para contribuição do desenvolvimento do raciocínio lógico e do pensa-
mento computacional.
É correto o que se afirma em:
a) I, apenas.
b) III, apenas.
c) I e II, apenas.
d) II e III, apenas.
e) I, II e III.
2. Trecho 1: cada fase da vida escolar está correlacionada com a idade, maturidade e capa-
cidades de assimilação do aluno(a). Por isso, as competências da área de computação 
precisam estar adaptadas para cada fase e idade escolar. Nesse sentido, as diretrizes 
da SBC elencam os principais conceitos que devem ser trabalhados em cada fase es-
colar. No EF devem ser trabalhados conceitos inerentes aos três eixos da computação: 
Pensamento Computacional, Mundo Digital e Cultura Digital. Cada eixo traz conceitos 
que estão segmentados entre anos iniciais e anos finais do Ensino Fundamental.
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VAMOS PRATICAR
 Trecho 2: Fig. 2: Conceitos do eixo Pensamento Computacional no EF.
Fontes: BRASIL. Ministério da Educação. Normas sobre computação na educação 
básica: complemento à base nacional comum curricular (BNCC). Complemento à Base 
Nacional Comum Curricular (BNCC). Brasília, DF: Ministério da Educação, 2022; RIBEIRO, 
L. et al. Diretrizes da sociedade brasileira de computação para o ensino de com-
putação na educação básica. Porto Alegre: SBC, 2019. 
As competências da área de computação precisam estar adaptadas para cada fase esco-
lar para que sejam implementadas adequadamente. Sobre a segmentação dos conceitos 
do eixo Pensamento Computacional, assinale a alternativa correta.
a) No subeixo da abstração, devem ser trabalhados os conceitos de Resolução de Pro-
blemas, de Processos e de Informação apenas nos anos iniciais do EF.
b) No subeixo da abstração, devem ser trabalhados os conceitos de Resolução de Pro-
blemas nos anos iniciais e finais do EF e o de Processos e de Informação apenas nos 
anos iniciais do EF.
c) No subeixo da análise, devem ser trabalhados os conceitos apenas nos anos finais do EF.
d) No subeixo da automação, devem ser trabalhados os conceitos de Programas e Dados 
apenas nos anos iniciais e finais do EF.
e) O subeixo da automação não deve ser trabalhado na etapa do EF.
3. De forma ampla, espera-se que nos anos finais os alunos(as):
 ■ Sejam capazes de selecionar e utilizar modelos e representações adequadas para 
descrever informações e processos.
 ■ Dominem as principais técnicas para construir soluções algorítmicas.
 ■ Consigam descrever as soluções, de forma que máquinas possam executar partes ou 
todo o algoritmo proposto.
 ■ Construam modelos computacionais de sistemas complexos e analisem criticamente 
os problemas e suas soluções.
 ■ Entendam como as informações podem ser armazenadas, protegidas e transmitidas, 
e como é a estrutura e o funcionamento da internet.
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VAMOS PRATICAR
Fontes: BRASIL. Ministério da Educação. Normas sobre computação na educação 
básica: complemento à base nacional comum curricular (BNCC). Complemento à Base 
Nacional Comum Curricular (BNCC). Brasília, DF: Ministério da Educação, 2022; RIBEIRO, 
L. et al. Diretrizes da sociedade brasileira de computaçãopara o ensino de com-
putação na educação básica. Porto Alegre: SBC, 2019. 
Durante todos os anos do Ensino Fundamental (EF) são trabalhados conceitos referentes 
aos três eixos da computação. Nos anos iniciais são trabalhados, por exemplo, conceitos 
relacionados às estruturas abstratas necessárias à resolução de problemas para que o 
estudante tenha consciência do processo de resolução de problemas, e compreenda a 
importância de conseguir descrever a solução em forma de algoritmo. Nos anos finais, 
espera-se que os estudantes sejam capazes, por exemplo, de descrever informações e 
processos e dominar as principais técnicas para construção de soluções algorítmicas. 
Além disso, nos anos finais espera-se que os alunos dominem outros conhecimento e 
habilidades computacionais. 
Assinale a alternativa que representa quais são esses conhecimentos e habilidades.
I - Sejam capazes de selecionar e utilizar modelos e representações adequadas para 
descrever informações e processos e de dominarem as principais técnicas para cons-
trução de soluções algorítmicas.
II - Consigam descrever as soluções, de forma que máquinas possam executar partes 
ou todo o algoritmo proposto.
III - Sejam capazes de construir modelos computacionais de sistemas complexos anali-
sando criticamente os problemas e suas soluções.
IV - Entendam como as informações podem ser armazenadas, protegidas e transmitidas, 
e como é a estrutura e o funcionamento da internet.
É correto o que se afirma em:
a) I, apenas.
b) II e IV, apenas.
c) III e IV, apenas.
d) I, II e III, apenas.
e) I, II, III e IV.
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REFERÊNCIAS
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texto escolar: possibilidades. Ministério da Educação, Base Nacional Comum Curricular, 
Brasília, DF, 2015. Disponível em: http://basenacionalcomum.mec.gov.br/implementacao/
praticas/caderno-de-praticas/aprofundamentos/193-tecnologias-digitais-da-informacao-
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BRASIL. Ministério da Educação. Conselho Nacional de Educação. Parecer CNE/CEB nº 2, 
de 17 de fevereiro de 2022. Normas sobre Computação na Educação Básica: complemen-
to à Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Brasília, DF: Conselho Nacional de Educação/
Câmara de Educação Básica, 2022. Disponível em: http://portal.mec.gov.br/index.php?op-
tion=com_docman&view=download&alias=235511-pceb002-22&category_slug=fevereiro-
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GAROFALO, D. 5 coisas que você precisa saber sobre a BNCC da Computação. Revista Edu-
cação, São Paulo, nov. 2022. Disponível em: https://revistaeducacao.com.br/2022/11/14/
5-coisas-sobre-a-bncc-da-computacao/. Acesso em: 4 abr. 2023.
LIMA, Á. F. P. R. de; FERREIRA, B. M. Geração nascida na era digital: a ciberdependência na infân-
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revistas.unifan.edu.br/index.php/RevistaISE/article/viewFile/930/617. Acesso em: 6 jun. 2023.
PERETTI, L.; TONIN DA COSTA, G. M. Sequência didática na matemática. Revista de Educa-
ção do Ideau, Getúlio Vargas, v. 8, n. 17, p. 1-15, 2013.
REVISTA DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO. Porto Alegre: Giornale Comunica-
ção Empresarial, n. 31, fev. 2016. Disponível em: https://www.sbc.org.br/images/flippingbook/
computacaobrasil/computa_31/Comp_Brasil_02_2016.pdf. Acesso em: 31 maio 2023.
ROCHA, E. (org.). A linguagem digital. São Paulo: Instituto Ayrton Senna, 2020. E-book. 
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RIBEIRO, L. et al. Diretrizes da sociedade brasileira de computação para o ensino de 
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org.br/livros/index.php/sbc/catalog/view/60/263/505-1. Acesso em: 3 abr. 2023.
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REFERÊNCIAS
SBC – SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO. Relatório Técnico nº 001/2019: Dire-
trizes da Sociedade Brasileira de Computação para o Ensino de Computação na Educação 
Básica. Porto Alegre: SBC, 2019. 
UNYLEYA. Segurança digital: tudo o que você precisa saber sobre o tema! 2023. Disponível 
em: https://blog.unyleya.edu.br/bitbyte/seguranca-digital/#disqus_thread. Acesso em: 31 
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VICARI, R. M. Ciência, Práxis e interdisciplinaridade. Computação Brasil, Porto Alegre, v. 1, n. 
31, p. 11-15, fev. 2016. Disponível em: https://www.sbc.org.br/images/flippingbook/computa-
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VISNIEVSKI, V. M. Entenda por que você deveria começar a desenvolver sua fluência digi-
tal agora mesmo. Universidade de Caxias do Sul, Caxias do Sul, 2021. Disponível em: ht-
tps://ead.ucs.br/blog/entenda-por-que-voce-deveria-comecar-a-desenvolver-sua-fluen-
cia-digital-agora-mesmo#:~:text=Em%20resumo%2C%20ter%20flu%C3%AAncia%20
digital,adaptar%20a%20novos%20contextos%20tecnol%C3%B3gicos. Acesso em: 31 maio 2023.
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1. Letra D. A competência específica “Aplicação de computação em diversas áreas” trata 
de compreender a influência dos fundamentos da Computação nas diferentes áreas do 
conhecimento, incluindo o mundo artístico-cultural, sendo capaz de criar e utilizar ferra-
mentas computacionais em diversos contextos, reconhecendo que a Computação con-
tribui no desenvolvimento do raciocínio lógico, do pensamento computacional, do espírito 
de investigação, da criatividade, e da capacidade de produzir argumentação coerente.
2. Letra B. No eixo do Pensamento Computacional no EF são trabalhados apenas dois su-
beixos: o da abstração e o da automação. No da abstração são trabalhados os conceitos 
de Resolução de Problemas nos anos iniciais e finais do EF e no eixo de Processos e de 
Informação apenas nos anos iniciais do EF. No da Automação, são trabalhados os con-
ceitos de Programas e de Dados apenas nos anos finais do EF. O subeixo da Análise não 
é trabalhado nesta etapa escolar.
3. Letra E. Nos anos finais, espera-se que os alunos(as) sejam capazes de selecionar e utili-
zar modelos e representações adequadas para descrever informações e processos, bem 
como dominem as principais técnicas para construir soluções algorítmicas. Além disso, 
devem conseguir descrever as soluções de forma que máquinas possam executar partes 
ou todo o algoritmo proposto, além de construir modelos computacionais de sistemas 
complexos, de analisar criticamente problemas e suas soluções. Nessa etapa, deve ser 
desenvolvido entendimento sobre como informações podem ser armazenadas, prote-
gidas e transmitidas e como se dá a estrutura e funcionamento da web. Isso facilitará a 
compreensão do Mundo Digital, suas potencialidades, limites e desafios.
GABARITOGABARITO
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MINHAS METAS
APLICANDO FERRAMENTAS 
NO CODE: SCRATCH E 
OUTRAS FERRAMENTAS
Relatar e contextualizar o ambiente educacional frente às mudanças tecnológicas atuais.
Relembrar o conceito de Pensamento Computacional sublinhando o viés da codificação 
desde a Educação Infantil até o Ensino Médio.
Apontar recursos tecnológicos para o desenvolvimento das habilidades relacionadas ao 
pensamento computacional por meio de ferramentas computacionais.
Apresentar e descrever o conceito de no code.
Apresentar ferramentas no code disponíveis no mercado para ensinar programação aos 
estudantes de diferentes idades.
Abordar a relevância e importância de ferramentas no code no contexto educacional.
Indicar iniciativas, aplicações e documentos de apoio de ferramentas no code em sala de aula.
T E M A D E A P R E N D I Z A G E M 8
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INICIE SUA JORNADA 
Se você, como eu, nasceu antes do ano 2000, conhece bem a rotina de sala de aula, 
em que o aluno chega na escola com seus livros e cadernos, o professor segue 
aquelasequência definida na ementa da disciplina e o livro didático e a figura do 
professor são suficientes para garantir todo o conhecimento que o aluno precisa 
assimilar para garantir bons resultados durante o ano letivo. Era o chamado en-
sino passivo. Pois é... De lá para cá, muita coisa mudou!
Hoje, a sala de aula é um reflexo da nova geração de alunos. Conhecidos 
como a geração Z, que compreende aqueles nascidos a partir do ano de 1995, 
são hoje jovens muito diferentes daqueles das décadas de 1980/90. Esses jo-
vens já nasceram em uma era ultraconectada, e já não sabem mais o que é 
viver num mundo sem a internet.
Na educação, vivemos constantes mudanças que aprimoram a rotina escolar. 
Essas transformações acontecem muito rapidamente, em grande parte devido aos 
avanços tecnológicos e suas colaborações para o sistema educacional. A inserção 
de novas ferramentas tecnológicas na rotina de ensino e em sala de aula vêm ao 
encontro dessa necessidade de desenvolver os estudantes para outras habilidades, 
além das intelectuais, e uni-las a experiências práticas de aprendizagem. É por 
isso que temos visto, nos últimos anos, uma verdadeira evolução das práticas 
associadas à educação em todos os níveis, seja na educação formal, na educação 
informal e até na educação corporativa. Aqui passamos a falar do ensino ativo, 
que envolve o aluno no processo de aprendizagem, e o professor é um facilitador 
para que o aluno acesse esse conhecimento.
Quer ver um exemplo? Você já ouviu falar em realidade 
virtual e aumentada? O levantamento Virtual Reality Educa-
tion Statistics (2023) mostrou que 97% dos alunos afirmam 
que gostariam de estudar com o apoio da realidade virtual 
ou realidade aumentada. E já tivemos escolas aqui no Brasil 
que incorporaram recursos da Realidade Virtual na sala de 
aula. Assista ao vídeo Uma nova realidade em educação e 
reflita sobre formas de incorporar tecnologias para ampliar 
o conhecimento em sala de aula.
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/21334
TEMA DE APRENDIZAGEM 8
As tecnologias da informação e da comunicação deram um impulso relevante 
para a educação, seja ela no contexto presencial ou a distância. A educação presencial 
já vem utilizando recursos tecnológicos para melhorar a interação aluno-professor 
em sala de aula, buscando justamente a adaptação à realidade dessa geração conecta-
da, complementando conteúdos e experimentando novas dinâmicas para melhorar o 
processo educativo. De certa forma, aqui, utiliza-se tecnologias emergentes como o no 
code para amplificar os benefícios e auxiliar no atingimento do objetivo educacional.
As ferramentas no code (ou “nenhum código”) são aquelas que não demandam 
nenhum tipo de código ou conhecimento prévio em programação e são puramente 
focadas na experiência dos usuários. Já existem hoje no mercado muitas soluções 
no code voltadas para o sistema educacional, buscando promover junto aos alu-
nos o protagonismo diante da tecnologia, e a integração das disciplinas formais 
da educação ao mundo tecnológico e às experiências que ele pode proporcionar.
E você? Já conhecia o termo no code? Já utilizou alguma ferramenta desse 
tipo? Tá curioso para aprofundar mais nesse tema e descobrir como podemos me-
lhorar ainda mais o processo de aprendizagem com os benefícios da tecnologia? 
As abordagens educacionais estão cada vez mais caminhan-
do para inserção de Pensamento Computacional e ferramen-
tas tecnológicas em suas dinâmicas para atender às novas 
demandas de formação para o século XXI. Por isso, a inserção 
de ferramentas tecnológicas na educação escolarizada ganha 
cada vez mais relevância. Para nos aprofundarmos um pouco 
mais nesse tema, ouça o nosso podcast.
PLAY NO CONHECIMENTO
VAMOS RECORDAR?
Com tantas mudanças acontecendo de maneira tão rápida na educação devido 
aos avanços tecnológicos, é fácil se sentir um pouco perdido diante de tantas 
novidades. Assista ao vídeo Scratch para conhecer um pouco mais sobre as 
terminologias utilizadas no meio educacional e uma contextualização das fer-
ramentas computacionais para educação com a BNCC, além de aplicações que 
podem ser feitas em sala de aula com ferramentas no code.
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https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/19308
DESENVOLVA SEU POTENCIAL
 Atualmente, já não se discute mais a importância da introdução do Pensamen-
to Computacional e da exposição ativa às tecnologias digitais nos currículos 
escolares da formação básica dos estudantes, já iniciando na pré-escola. Pensar 
computacionalmente é a capacidade de abordar e resolver problemas de forma 
eficiente com base nos métodos da ciência da computação (ARFÉ; VARDANE-
GA; RONCONI, 2020 ).
Para Jeannette Wing, autora do Manifesto em Defesa do ensino do pensa-
mento computacional para todas as pessoas, a habilidade de pensar logicamente, 
reconhecer padrões, fazer abstrações, decompor um problema e apresentar so-
luções de forma algorítmica será, para o cidadão do século XXI, tão importante 
quanto ler, escrever e fazer operações aritméticas básicas (COSTA, 2016 )
Para pensar computacionalmente, conforme explica Arfé et al. (2020), é 
necessário desenvolver habilidades de resolução de problemas, incluindo 
capacidade de analisar o espaço do problema, reduzir a dificuldade do problema, 
desenvolver um algoritmo ou plano (uma sequência de passos ou instruções) 
para a sua solução e verificar se atinge o objetivo. A execução de tais instruções 
não envolve necessariamente o uso de computadores. Por este motivo, é presu-
mido que as habilidades de Pensamento Computacional sejam transferidas para 
situações cotidianas de resolução de problemas.
As recomendações institucionais atuais aqui no Brasil, e também em toda a 
Europa, Canadá e EUA, preconizam a introdução do Pensamento Computac-
ional por meio da codificação desde a Educação Infantil até o Ensino Médio. O 
ensino da codificação envolve muito mais do que apenas a escrita de código. 
Ele envolve também a capacidade mental para análise de problemas e a ca-
pacidade de concepção de procedimentos algorítmicos executáveis para sua 
solução (FLÓREZ et al., 2017).
APROFUNDANDO
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https://scholar.google.com/citations?user=2NjS1dUAAAAJ&hl=pt-BR&oi=ao
TEMA DE APRENDIZAGEM 8
Costa (2016) explica, ainda, que o consenso que já existe em torno da importância 
do Pensamento Computacional para as novas gerações tem aproximado edu-
cadores, agentes políticos e empresas de tecnologia (como Microsoft e Google) 
para a promoção e desenvolvimento de metodologias e ferramentas adequadas 
para a promoção do pensamento computacional em ambientes de aprendizagem.
Um traço comum às diferentes iniciativas é o uso de recursos tecnológicos para 
o desenvolvimento das diferentes habilidades relacionadas ao pensamento com-
putacional, seja por meio de linguagens de programação visual direcionadas para 
crianças, de jogos ou por meio de kits robóticos (COSTA, 2016).
De acordo com Costa (2016), a partir das três grandes teorias de aprendizagem 
(behaviorista, construtivistas e cognitivistas) resultaram diferentes perspectivas 
sobre ensino e aprendizagem e sobre o uso de tecnologias na educação e, também, 
a teorias que propõem novas concepções de aprendizagem no contexto multimídia 
e conectado por tecnologias digitais, como o Cognitivismo e o Conectivismo.
A abordagem do Cognitivismo investiga os processos mentais, buscando 
entender o funcionamento da mente e de como ela “recebe, organiza, armazena e 
recupera a informação” (COSTA, 2016). O desenvolvimento do campo das Ciências 
da Computação e da Inteligência Artificial influenciou a abordagem cognitivista, 
onde a mente humana é um processador de informação análogo aos computadores.
Já na abordagem do conectivismo, parte-se da ideia de que as mudan-
ças promovidas pela era digital implicam em novas necessidades e processos de 
aprendizagem que não são explicados pelas teorias behavioristas, cognitivistas 
e construtivistas. Essa teoria é tida como mais adequada para ocontexto atual, 
onde o conhecimento cresce muito rápido e torna-se obsoleto também 
muito rápido, num ritmo sem precedentes. Aprender consiste em conectar 
O relatório Computing our Future: Computer Programming and Coding de 2015 
apresenta uma visão geral da integração do ensino de programação e pensa-
mento computacional em sistemas educativos de 20 países europeus e Israel. 
Diversos países, inclusive o Brasil, têm desenvolvido estratégias e iniciativas 
para implantação do pensamento computacional na educação básica.
Fonte: Balanskat e Engelhardt (2015, on-line).
APROFUNDANDO
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conjuntos de informações especializadas, e as conexões mais importantes são 
aquelas que nos capacitam a aprender mais e de forma contínua. Aqui, são abor-
dados também a distribuição do conhecimento em ambiente organizacional e a 
análise de redes sociais para compreensão dos modelos de aprendizagem na era 
digital (COSTA, 2016).
Essas teorias ratificam os diferentes formatos e importância da utilização de 
tecnologias na educação, sobretudo no que se refere aos computadores. Nesse 
sentido, as Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) podem ser um 
ponto chave para atuar na transformação digital na educação (COSTA, 2016).
Cardoso, Almeida, Silveira (2021) explicam que a denominação TIC 
expressa a convergência entre informática e telecomunicações, utilizando 
recursos tecnológicos para agilizar processos de comunicação, transmissão 
e distribuição de informações. Por suas características próprias, as TIC que-
bram barreiras de tempo e espaço e conectam pessoas, fatos e conhecimentos 
de uma maneira globalizada e em tempo real. Assim, transformam de uma 
maneira radical muitos aspectos na vida de um indivíduo, como, por exemplo, 
a forma como ele interage e aprende.
Sendo assim, considerando o cenário de mudanças provenientes das trans-
formações tecnológicas, a educação formal deve se comprometer com o desen-
volvimento de cidadãos que saibam lidar com as TIC, auxiliando no processo de 
inclusão digital (OLIVEIRA; LIMA, 2015 apud CARDOSO; ALMEIDA; SILVEI-
RA, 2021). Assim, incluir digitalmente os estudantes não significa apenas apre-
sentá-los aos recursos tecnológicos e ensiná-los habilidades básicas para o uso 
de computadores e da Internet, mas auxiliá-los na construção de conhecimentos 
para utilização dessas mídias a favor dos interesses e necessidades individuais e 
comunitários, com responsabilidade e senso de cidadania (TAKAHASHI, 2000 
apud CARDOSO; ALMEIDA; SILVEIRA, 2021).
Dessa maneira, a inserção de atividades e práticas pedagógicas que contem-
plem o uso das TIC tornam-se importantes aliados num processo de ressignifi-
cação do ensino-aprendizagem tradicional (CARDOSO; ALMEIDA; SILVEIRA, 
2021). Para Arfé, Vardanega e Ronconi (2020), dentre as várias abordagens e ferra-
mentas que têm sido propostas para ensinar programação, e mais especificamente 
nas escolas primárias, a programação visual baseada em blocos (como Scratch, 
Code. org ou CHERP - Creative Hybrid Environment for Robotics Programming) 
parece ser a opção mais eficaz para crianças durante a etapa da Educação Infantil.
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A seguir, vamos ver alguns exemplos de ferramentas disponíveis no mercado para 
o ensino de programação aos estudantes de diferentes idades.
NO CODE: FERRAMENTAS PARA EDUCAÇÃO E EXEMPLO 
DE PRÁTICA
CHERP
O CHERP (Creative Hybrid Environment for Robotic Programming) é uma lin-
guagem de computador híbrida tangível/gráfica projetada para fornecer uma in-
trodução envolvente à programação de computadores e robótica para crianças em 
ambientes educacionais, sejam eles formais ou informais. Com ele, é possível criar 
programas para robôs como os construídos com o kit Lego WeDo Construction. 
Foi projetado e implementado pelo grupo de pesquisa DevTech da Tufts University.
É possível criar programas físicos usando blocos interligados rotulados ou pro-
gramas na tela usando versões gráficas dos ícones. A forma dos blocos e ícones 
interligados cria uma sintaxe física que impede a criação de programas inváli-
A utilização dessas ferramentas, por meio do pensamento computacional, ajuda 
aos alunos iniciantes a desenvolverem habilidades importantes, como, por exem-
plo, o raciocínio lógico, construção de algoritmos, capacidades de abstração, es-
tratégia de decomposição, manipulação de dados e, ainda, capacidade para recon-
hecer padrões como caminho para ajudar na resolução de problemas diários. 
APROFUNDANDO
O CHERP permite a criação de programas de computador físicos e gráficos para 
controlar robôs com ícones que representam ações para o robô executar. 
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dos. Os programas CHERP podem ser baixados para os robôs em questão de 
segundos. Os blocos físicos da CHERP não contêm eletrônica embarcada ou 
fontes de alimentação. Em vez disso, o CHERP usa uma webcam conectada a 
um computador para tirar uma foto do programa, que ele converte em código 
digital usando o TopCodes semelhantes ao código de barras em cada bloco 
(CHERP-W Technical documentation). O CHERP usa uma coleção de técnicas 
de processamento de imagem para converter programas físicos em instruções 
digitais. Cada bloco na linguagem é impresso com um símbolo circular cha-
mado TopCode. Esses códigos permitem que a posição, orientação, tamanho, 
forma e tipo de cada declaração sejam rapidamente determinados a partir de 
uma imagem digital (BERS, 2010 ).
Figura 1 - Elementos tangíveis e na tela da linguagem CHERP / Fonte: Bers (2010, p. 11).
Descrição da Imagem: foto de um notebook com tela ligada com aplicativo de programação em linguagem CHERP 
sendo executado e, no teclado, cubos com etiquetas que foram identificados pelo software. Junto aos objetos, 
há um robô com rodas que deve executar os comandos.
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TEMA DE APRENDIZAGEM 8
Bee-Bot
Bee-Bot é um brinquedo de programar educacional que ajuda os alunos a apren-
der programação e pensamento computacional de uma maneira divertida e inte-
rativa. É um ponto de partida perfeito para ensinar controle, linguagem direcio-
nal e programação para crianças muito pequenas. É um brinquedo de precisão 
projetado para funcionar nos primeiros anos/ambiente escolar.
Bee-Bot pode executar sequências de instruções simples para sua movimen-
tação e rotação com o princípio de ser controlado, e seus comandos podem ser 
pré-definidos pelas crianças. Pode ser programado por botões coloridos, que ao 
serem pressionados permitem à criança criar uma sequência de instruções ligadas 
ao movimento e à rotação do brinquedo (RAABE et al., 2015 ).
Existem sete botões na parte superior do Bee-bot: quatro botões laranja que 
servem para movimentá-la para frente e para trás, e fazer a rotação para a direita 
e para a esquerda; o controle central é um botão verde (GO) que inicia a interpre-
tação da sequência de instruções definida pela criança; e existem no Bee-Bot mais 
dois botões de cor azul, um que apaga a memória (CLEAR) e outro que dá uma 
pequena pausa na execução dos comandos (PAUSA). A interface com o usuário 
apresenta um projeto amigável com a criança (RAABE et al., 2015).
O artigo The TangibleK Robotics Program: Applied Computation-
al Thinking for Young Children (em tradução livre O Programa de 
Robótica TangibleK: Aplicando Pensando Computacional para cri-
anças pequenas) descreve o programa de robótica TangibleK que 
usa a robótica como uma ferramenta para envolver as crianças no 
desenvolvimento do pensamento computacional e no aprendizado 
sobre o processo de projeto de engenharia. Acesse no QR Code:
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Figura 2 - Bee-Bot / Fonte: RAABE et al. (2015, p. 4)
Descrição da Imagem: a primeira imagem do lado esquerdo apresenta o brinquedo Bee-Bot. Ele tem forma de 
uma abelhinha de cor amarela com listras pretas, com aparência infantil e possui alguns botões na parte superior. 
Em cima do Bee-Bot, há um círculo vermelho indicando o detalhe a ser observado. A segunda imagemdo lado 
direito mostra detalhe indicado na parte superior do brinquedo educacional Bee-Bot, que mostra botões. Há o 
botão verde, escrito “go” (ir) e ao seu redor setas vermelhas que indicam as direções: cima, baixo, esquerda e 
direita. Além desses, há botões azuis onde está escrito “clear” (apagar) e “pause” (pausa).
Para assistir a uma demonstração do Bee-Bot em uma sala de 
aula, veja o vídeo Bee-Bot® Programmable Floor Robot from 
TTS Group acesse o QR Code:
Além disso, você também pode acessar ao Guia do usuário do 
Bee-Bot. Acesse no QR Code: 
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Scratch
O Scratch é um projeto do Grupo Lifelong Kindergarten no MIT Media Lab, 
desenvolvido pela Scratch Foundation. Trata-se de uma linguagem de progra-
mação criada em 2007 pelo Media Lab do MIT, disponível de forma on-line ou 
off-line (para tablet ou computadores) e gratuita.
O Scratch foi criado em 2007 para ser um ambiente e comunidade que incenti-
va a expressão pessoal por meio da programação de projetos como animação, 
arte interativa, histórias, poemas, jogos e simulações. Inspirado na linguagem 
LOGO da década de 1970 e enriquecido ao longo dos anos, o Scratch inclui uma 
interface gráfica que permite a programação em uma linguagem de blocos (RO-
DEGHIERO; BURD, 2020 ).
APROFUNDANDO
Com o Scratch, pessoas de todas as idades podem criar seus próprios jogos, his-
tórias e animações mesmo sem conhecimento prévio de programação. A ideia é 
ajudar crianças e adolescentes (o foco maior é entre jovens dos 8 aos 16 anos de 
idade) no aprendizado de conceitos matemáticos e computacionais. Isso porque 
o Scratch utiliza uma interface gráfica que permite a construção de programas 
com blocos encaixados, lembrando o brinquedo Lego, sendo uma linguagem 
visual mais acessível e amigável do que as linguagens de programação textuais, 
onde é necessário que se aprenda sintaxes complexas para começar a programar.
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 O Scratch incorpora conceitos de programação fundamentais (como estruturas 
de repetição e seleção, entrada e saída, comunicação entre objetos, variáveis e 
operadores) para que os alunos entendam de forma simples e interativa o fun-
cionamento e o mecanismo de desenvolvimento sem necessariamente precisar 
digitar uma linha de código textual.
Figura 3 - Interface do editor (área de programação) do Scratch
Fonte: Rodeghiero e Burd (2020, p. 7).
Descrição da Imagem: a figura apresenta uma imagem do aplicativo Scratch em uma tela. São quatro colunas, 
onde, à esquerda, apresentamos nove círculos coloridos. Na segunda coluna, estão os 12 comandos em blocos. 
Na terceira coluna, três comandos que programam o personagem, e na última e quarta coluna, é exibido o perso-
nagem. O personagem é um gato laranja em uma paisagem verde e azul.
O Scratch Brasil disponibiliza um vídeo inspirador para que 
você possa conhecer melhor as diferentes aplicações que po-
dem ser desenvolvidas no Scratch. Acesse o QR Code:
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O Scratch possui uma comunidade de cooperação, discussão e troca de experiên-
cias e de aprendizados em sua plataforma on-line. Isso porque, além de um editor 
para programar novos projetos, o Scratch possibilita remixar/modificar projetos 
já existentes na comunidade. Todo projeto compartilhado publicamente com a 
comunidade Scratch pode ser explorado (ver interior) e modificado (remixar) 
em um novo projeto, variado do original. Entende-se que esta é uma forma de 
trabalho por pares (RODEGHIERO; BURD, 2020).
Conheça os projetos desenvolvidos do Scratch que estão dis-
ponibilizados na plataforma acessando o QR Code:
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Pares é um dos 4 Ps da aprendizagem criativa. A Aprendizagem criativa é uma 
abordagem educacional que foca na construção de ambientes e oportuni-
dades de aprendizagem centrados em quatro dimensões-chave: os 4 Ps da 
aprendizagem criativa: projetos, paixão, pares, e pensar brincando (play). Essas 
noções são integradas por meio da espiral de aprendizagem criativa, a qual en-
tende que o processo de aprendizagem é permeado por um ciclo contínuo com-
posto pelo imaginar, criar, brincar, compartilhar e refletir (RODEGHIERO, 2020).
APROFUNDANDO
Neste vídeo, Mitch Resnick, idealizador do Scratch, ministra 
uma palestra no TEDx onde inspira com sua argumentação de 
que programar não é apenas para gênios da computação – é 
para todos. A palestra é repleta de demonstrações descreven-
do os benefícios de ensinar as crianças a codificar, para que 
possam fazer mais do que apenas usar novos brinquedos tec-
nológicos, mas também criá-los. Acesse o QR Code.
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MIT App Inventor
O MIT App Inventor, assim como o Scratch, também foi criado pela universidade 
americana Massachusetts Institute of Technology (MIT), é um ambiente de progra-
mação visual intuitivo que permite a todos – até mesmo crianças – criar aplicativos 
totalmente funcionais para telefones Android, iPhones e tablets Android/iOS.
O projeto MIT App Inventor busca democratizar o desenvolvimento de soft-
ware capacitando todas as pessoas, principalmente os jovens, a passar do consu-
mo de tecnologia para a criação de tecnologia.
A ferramenta é baseada em blocos, o que facilita a criação de aplicativos 
complexos em menos tempo do que nos ambientes de programação tradicionais. 
Programas de codificação baseados em blocos inspiram capacitação intelectual 
e criativa (APP INVENTOR, 2023).
O Scratch Brasil disponibiliza um guia que tem por objetivo aux-
iliar os iniciantes a conhecerem as mais diversas possibilidades 
que podem ser desenvolvidas com o Scratch. Para conhecer 
mais sobre o editor, a interface gráfica, a forma de se programar, 
posição x e y do ator no palco e demais nomenclaturas, baixe o 
Guia Primeiros Passos com o Scratch acessando o QR Code:
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A biblioteca do MIT App Inventor disponibiliza documentação 
introdutória para auxiliar o usuário iniciante em diversas tare-
fas como: configuração de seus dispositivos (computadores, 
telefones ou tablets), utilizar componentes e blocos embuti-
dos, ou ainda na utilização de modelos do App Inventor, dentre 
outros. Os descritivos dos tutoriais são segmentados por fase 
de ensino e idade. Para acessar a documentação e vídeos in-
strucionais, acesse o QR Code.
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Viu quantas alternativas de ferramentas no code já existem e podem ser adaptadas 
para os diversos segmentos e idades para adaptar os conteúdos tradicionais às 
novas tecnologias? Quer mais uma dica? Então, anota aí!
O Programaê é um projeto desenvolvido pela Fundação Telefônica Vivo, junto com 
a Fundação Lemann, que visa contribuir com o aprendizado e a propagação da lógica de 
programação e da cultura digital para educadores e estudantes. No projeto, foram desen-
volvidos materiais sobre práticas pedagógicas orientadas por conteúdos e atividades de 
pensamento computacional, programação plugada e desplugada, robótica e narrativas 
digitais oferecidas por professores de escolas públicas (PROGRAMAÊ, 2022).
Os conteúdos disponíveis no Programaê! (on-line) , como conteúdos didáti-
cos e planos de aula, são de acesso gratuito. Você consegue baixar planos de aula 
segmentados (Fundamental I, II e Ensino médio) além dos cadernos Programaê!
Além disso, há também uma página exclusiva para educa-
dores, com tutoriais que auxiliam professores na criação de 
projetos junto aos seus alunos. Para acessar os tutoriais, 
acesse o QR Code.
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Práticas Pedagógicas: a Cultura Digital na Resolução de Proble-
mas – Caderno Fundamental II: 
Práticas Pedagógicas: a Cultura Digital na Resolução de Proble-
mas – Caderno FundamentalI: 
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https://www.fundacaotelefonicavivo.org.br/download.php?dir=pdfs&file=Cadernos.Programae.2.pdf
https://www.fundacaotelefonicavivo.org.br/download.php?dir=pdfs&file=Cadernos.Programae.1.pdf
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/21342
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/21343
https://apigame.unicesumar.edu.br/qrcode/21344
Além disso, o projeto disponibiliza também, no site da Fundação Telefônica Vivo, 
conteúdos sobre a disciplinas eletivas com temáticas atuais que contribuem com 
o desenvolvimento de competências digitais em educadores e estudantes.
A coleção Tecnologias Digitais disponibiliza nove cadernos que reúnem con-
teúdos e sequências didáticas sobre temas como pensamento computacional, edu-
cação em dados, STEAM, programação, narrativas digitais e robótica sustentável. 
Práticas Pedagógicas: a Cultura Digital na Resolução de Proble-
mas – Caderno Ensino Médio III: 
Para baixar os nove cadernos que vão de conceitos básicos 
de programação até atividades com robótica sustentável, 
acesse o QR Code.
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STEAM significa Ciência, Tecnologia, Engenharia, Artes e Matemática. É uma 
forma de encorajar e ajudar os alunos a integrar e aplicar o conhecimento em 
várias disciplinas, facilitando-os a pensar de forma mais conectada e holística. 
APROFUNDANDO
Exemplo de Prática com Scratch
Agora que conhecemos diferentes ferramentas no code que podem ser adotadas na 
educação, vamos colocar a mão na massa e desenvolver um exemplo prático. Para 
isso, vamos utilizar o Scratch, devido a sua grande popularidade e potencial para o 
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TEMA DE APRENDIZAGEM 8
desenvolvimento de aplicações para diferentes idades. 
A ideia, aqui, será desenvolver um jogo muito simples 
de “pegar objetos”. Para isso, será necessário seguir a 
sequência dos passos listados ao longo do texto.
Vamos começar acessando o Scratch. Isso pode 
ser feito diretamente pelo site da ferramenta:
Feito isso, será exibida a seguinte interface:
Figura 4 – Interface do Scratch / Fonte : Software Alice (2014, on-line).
Descrição da Imagem: a figura apresenta uma imagem do aplicativo Scratch em uma tela. São quatro colunas, 
onde à esquerda apresentamos nove círculos coloridos. Na segunda coluna, estão os comandos em blocos, alguns 
estão destacados como: categoria de controles, controles da categoria selecionada, cena do jogo, área de código, 
objetos na cena e botões: executar e parar. Ao lado direito, está o personagem, que é um gato laranja. Na segunda 
coluna, estão os 12 comandos em blocos. Na terceira coluna, três comandos que programam o personagem, e na 
última e quarta coluna, é exibido o personagem. O personagem é um gato laranja em uma paisagem verde e azul.
O objetivo do nosso jogo será movimentar um pequeno recipiente (coletor) no 
qual vamos coletar os itens que irão cair aleatoriamente pela tela. Para isso, vamos 
começar inserindo o coletor e configurar seu movimento. 
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 Agora, vamos adicionar o sprite do pote que vai ser utilizado para pegar as frutas 
que irão cair e, em seguida, selecionar um fundo para o nosso game. Faça como 
indicado nas figuras a seguir.
Figura 5 – Removendo o objeto inicial, gatinho, do projeto / Fonte : Software Alice (2014, on-line).
Descrição da Imagem: a figura apresenta uma ação do aplicativo Scratch em destaque: “clique aqui para retirar 
o objeto da cena” e apontando para o ícone da lixeira com o gato laranja.
Figura 6 – Selecionando o pote para o jogo / Fonte : Software Alice (2014, on-line).
Descrição da Imagem: a figura apresenta duas ações do aplicativo Scratch em destaque: 1. Clique aqui para 
escolher o sprite do nosso jogo e 2. Selecione a imagem do pote (bowl).
Presumindo que você já conheça a interface do Scratch, vamos começar apa-
gando o gatinho do nosso cenário:
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Agora, clique no objeto bowl na cena e o posicione de forma que fique semelhante 
ao que aparece na Figura 8.
 Figura 7 – Selecionando o fundo para a tela do jogo / Fonte : Software Alice (2014, on-line).
Descrição da Imagem: a figura apresenta duas ações do aplicativo Scratch em destaque: 1. Clique aqui para 
escolher o cenário do nosso jogo e 2. Selecione o cenário Bench With.
Figura 8 – Ajustando a tela inicial do jogo / Fonte : Software Alice (2014, on-line).
Descrição da Imagem: a figura apresenta o cenário escolhido do jogo. Uma fotografia de uma paisagem de uma 
cidade ao fundo, e, no primeiro plano, uma mesa com um pote de desenho em cima.
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 Ajustada a tela inicial, vamos agora programar o nosso jogo. Como você já deve 
saber, a programação no Scratch ocorre através da utilização de blocos de coman-
dos visuais, que vão determinar toda a lógica do game. Assim, vamos selecionar 
agora um comando que fará com que nosso objeto se movimente 10 pixels para 
a direita, no eixo x, conforme mostrado na Figura 9.
Figura 9 – Selecionando e adicionando blocos / Fonte : Software Alice (2014, on-line).
Descrição da Imagem: a figura apresenta 11 comandos de ações do aplicativo Scratch ao lado esquerdo e um 
ao lado direito. Do lado esquerdo, em destaque: 1. Selecione a categoria Movimento e 2. Arraste esse bloco para 
a área de código.
 Se você clicar no bloco “adicione 10 a x”, na área de código, verá o objeto bowl se 
movendo para a direita na cena do jogo. O que vamos precisar fazer agora é pro-
gramar para que esse movimento ocorra sempre que uma determinada tecla for 
pressionada. Nesse caso, a seta para direita no teclado. Veja isso nas figuras a seguir.
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Figura 10 – Selecionando e adicionando blocos / Fonte : Software Alice (2014, on-line).
Descrição da Imagem: a figura apresenta três colunas com ações do aplicativo Scratch. Na primeira coluna, 
temos dez círculos coloridos. Na segunda coluna, temos sete comandos em azul e quatro comandos em amarelo. 
E na terceira coluna, cinco comandos azuis e amarelos. Os comandos em destaque são: 1. Selecione a categoria 
sensores, 2. Arraste esse bloco para a área de código, 3. Selecione a categoria controles e 4. Arraste esse bloco 
para a área de código.
 Agora, vamos ajustar o nosso código do nosso programa, movendo os blocos 
para suas respectivas posições, com base na lógica que pretendemos implementar. 
Para isso, basta, na área de código, clicar no bloco desejado e arrastá-lo até o local 
desejado. Quando estiver na posição correta, você perceberá que o bloco receberá 
um destaque, como uma borda branca, e vai se “conectar” ao ponto desejado na 
estrutura de código. Ajuste seu código para ficar como mostrado na Figura 11.
 
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Perceba que a lógica do nosso programa está dizendo que se a tecla de espaço for 
pressionada será adicionado 10 à posição x do objeto bowl. Contudo, devemos 
alterar essa lógica, indicando que somente se a seta para direita for pressionada 
essa ação deverá ser realizada. Para isso, proceda como mostrado na Figura 12.
Figura 11 – Alinhando a estrutura de comandos / Fonte : Software Alice (2014, on-line).
Descrição da Imagem: a figura apresenta ações em blocos do aplicativo Scratch com os seguintes dizeres “se 
tecla espaço pressionada? então adicione 10 a x.”
 Figura 12 – Alterando o valor de um controle / Fonte : Software Alice (2014, on-line).
Descrição da Imagem: a figura apresenta ações do aplicativo Scratch. Ao clicar na palavra espaço, aparecem 
ações como: seta para cima, seta baixo, seta para direita, seta para esquerda, qualquer, a, b, c etc. A destacada 
é seta para direita.
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Ajustado isso, vamos agora inserir mais dois blocos de comando. O primeiro de-
les, quando for clicado, indica o que deverá ocorrer quando o jogo for executado. 
Já o segundo bloco, sempre, funciona