Tecnologia de Informaçãó e Comunicação Texto 4

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Tecnologia da Informação 
e Comunicação
Material Teórico
Responsável pelo Conteúdo:
Prof. Esp. Hugo Batista Fernandes
Revisão Textual:
Prof. Me. Luciano Vieira Francisco
Introdução ao Pensamento Computacional
• Introdução;
• O que é Pensamento Computacional?;
• Utilizando os Conceitos na Prática;
• Iniciativas para a Promoção e o Desenvolvimento 
do Pensamento Computacional;
• Considerações Finais.
 · Explorar os principais conceitos e habilidades do pensamento com-
putacional, sua utilização prática e também iniciativas ao seu desen-
volvimento e promoção.
OBJETIVO DE APRENDIZADO
Introdução ao Pensamento Computacional
Orientações de estudo
Para que o conteúdo desta Disciplina seja bem 
aproveitado e haja maior aplicabilidade na sua 
formação acadêmica e atuação profissional, siga 
algumas recomendações básicas: 
Assim:
Organize seus estudos de maneira que passem a fazer parte 
da sua rotina. Por exemplo, você poderá determinar um dia e 
horário fixos como seu “momento do estudo”;
Procure se alimentar e se hidratar quando for estudar; lembre-se de que uma 
alimentação saudável pode proporcionar melhor aproveitamento do estudo;
No material de cada Unidade, há leituras indicadas e, entre elas, artigos científicos, livros, vídeos 
e sites para aprofundar os conhecimentos adquiridos ao longo da Unidade. Além disso, você 
também encontrará sugestões de conteúdo extra no item Material Complementar, que ampliarão 
sua interpretação e auxiliarão no pleno entendimento dos temas abordados;
Após o contato com o conteúdo proposto, participe dos debates mediados em fóruns de discus-
são, pois irão auxiliar a verificar o quanto você absorveu de conhecimento, além de propiciar o 
contato com seus colegas e tutores, o que se apresenta como rico espaço de troca de ideias e 
de aprendizagem.
Organize seus estudos de maneira que passem a fazer parte 
Mantenha o foco! 
Evite se distrair com 
as redes sociais.
Mantenha o foco! 
Evite se distrair com 
as redes sociais.
Determine um 
horário fixo 
para estudar.
Aproveite as 
indicações 
de Material 
Complementar.
Procure se alimentar e se hidratar quando for estudar; lembre-se de que uma 
Não se esqueça 
de se alimentar 
e de se manter 
hidratado.
Aproveite as 
Conserve seu 
material e local de 
estudos sempre 
organizados.
Procure manter 
contato com seus 
colegas e tutores 
para trocar ideias! 
Isso amplia a 
aprendizagem.
Seja original! 
Nunca plagie 
trabalhos.
UNIDADE Introdução ao Pensamento Computacional
Introdução
No cenário contemporâneo, tudo muda tão rápido em todos os aspectos, tais 
como no campo da economia, política, sociedade, tecnologia e cultura. Assim, 
o conhecimento torna-se um instrumento importante para impulsionar as poten-
cialidades e o desenvolvimento de um país. Seja qual for o campo de atuação, o 
cidadão do século XXI deve possuir a capacidade e habilidade para resolver proble-
mas, o sujeito deve assumir cada vez mais um papel ativo em relação à tecnologia, 
deixando de ser mero consumidor e tornar-se produtor de soluções, utilizando 
tecnologias da informação e comunicação.
O cidadão do século XXI deve ser tecnologicamente fluente e que, segundo 
Papert e Resnick (1995), significa não apenas saber como usar ferramentas tec-
nológicas, mas também como construir coisas de significado com tais ferramentas. 
Sob essa perspectiva, na literatura vemos estudos que apontam a relevância 
da introdução de conceitos de Ciência da Computação desde a Educação Bási-
ca. Atrelados a esses estudos, destaca-se a importância do desenvolvimento do 
pensamento computacional: um conjunto de habilidades cognitivas da Ciência da 
Computação que prestam subsídios à resolução de problemas. Tamanha é a impor-
tância que, ao final da gestão do presidente dos Estados Unidos, Barack Obama, 
criou-se um projeto de Lei com a promessa de fornecer quatro bilhões de dólares 
em financiamentos ao ensino de Ciência da Computação em escolas estaduniden-
ses de Educação Básica (SMITH, 2016).
Leia o artigo intitulado Pensamento computacional: o novo ler e escrever!, disponível 
em: https://goo.gl/ZP7ME3Ex
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O pensamento computacional é uma das habilidades imprescindíveis a um fu-
turo onde cada vez mais computadores assumem papel relevante no cotidiano da 
sociedade, seja no aspecto profissional ou pessoal.
O que é Pensamento Computacional?
Pensamento computacional é um conjunto de processos cognitivos, técnicas e 
conceitos da Ciência da Computação para resoluções de problemas que podem 
ser aplicados em várias áreas do campo do conhecimento, sendo importante a 
qualquer cidadão de qualquer área de atuação. 
Diversos autores definem o pensamento computacional como uma habilidade 
imprescindível para todas as pessoas. Assim, tal como as habilidades de ler, escrever 
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e fazer cálculos, o pensamento computacional deve ser adicionado à constituição 
analítica de cada criança. 
Segundo Paulo Blikstein (2008, grifos nossos), professor na Universidade de 
Stanford, nos Estados Unidos, podemos definir pensamento computacional como 
um processo que 
[...] não se restringe a utilização de ferramentas computacionais, mas 
sim, saber como e quando utilizar habilidades computacionais para 
resolver problemas. Não se trata, por exemplo, de saber navegar na 
internet, enviar e-mail, publicar um blog, ou operar um processador de 
texto. Pensamento computacional é saber usar o computador como um 
instrumento de aumento do poder cognitivo e operacional humano – 
em outras palavras, usar computadores, e redes de computadores, para 
aumentar nossa produtividade, inventividade e criatividade.
Sob esse ponto de vista, o pensamento computacional não é sobre nós humanos 
seguindo um algoritmo ao realizar a tarefa de adicionar números no papel ou 
em nossa cabeça; não se trata de pensar como um computador. Pensamento 
computacional consiste principalmente nas habilidades para:
• Formular um problema como um problema computacional;
• Construir uma boa solução computacional – ou seja, um algoritmo – para o 
problema, ou explicar porque não existe tal solução.
Segundo Paul Piwek, para melhor compreendermos o conceito de pensamen-
to computacional, precisamos considerar, principalmente, as ideias de problema 
computacional e algoritmo, vejamos:
• Problema computacional – um problema que é especificado de forma 
suficientemente precisa, de modo que se possa tentar escrever um algoritmo 
para solucioná-lo;
• Algoritmo – um conjunto de instruções passo a passo para resolver um problema. 
Importante!
Que Paul Piwek é pesquisador e colaborador da Open University? Leia a sua biografi a em: 
https://goo.gl/ecHJNb. Saiba também que essa é uma universidade de ensino a distância, 
fundada e mantida pelo governo do Reino Unido e cujo site é: http://www.open.ac.uk.
Você Sabia?
Conheça o curso livre – em inglês – sobre pensamento computacional em:
https://goo.gl/BJd1GDEx
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UNIDADE Introdução ao Pensamento Computacional
Como descrito, pensamento computacional se vale de um conjunto de conceitos 
da Ciência da Computação que, segundo a BBC Learning (2018), são os seguintes: 
• Decomposição de problemas;
• Reconhecimento de padrões;
• Abstração; e 
• Algoritmo e procedimentos. 
Sugestiona ainda que, dado um problema, o roteiro ao desenvolvimento de uma 
solução utilizando esses conceitos apresenta o seguinte percurso:
O pensamento computacional envolve tomar um problema complexo e 
dividi-lo em uma série de pequenos problemas – decomposição. Cada um 
desses problemas menores pode ser analisado individualmente, consideran-
do a forma como os problemas semelhantes foram resolvidos anteriormen-
te – reconhecimento de padrões – e focando apenas os detalhes importan-
tes, ignorandoinformações irrelevantes – abstração. Em seguida, simples 
etapas ou regras para resolver cada um dos problemas menores podem ser 
projetadas – algoritmos (BBC LEARNING, 2018, tradução nossa).
Cientistas da computação seguem esses processos e utilizam tais conceitos 
em diversos momentos em seu cotidiano profissional; contudo, a tese central do 
pensamento computacional defende que esses conceitos podem ser relevantes 
a profissionais de outras áreas. Nesse sentido, a Computer Science Teacher 
Association (CSTA), situada nos Estados Unidos, juntamente com a International 
Society for Technology in Education (Iste), exemplificam a utilização dos conceitos 
do pensamento computacional aplicados nas áreas da Matemática, Ciências, 
Estudos Sociais, Linguagens e Artes – exemplos os quais descritos no Quadro 1:
Quadro 1 – Exemplos de utilização de conceitos
Conceito Matemática Ciências Estudos Sociais Linguagens e Arte
Decomposição 
de problemas
Aplicar ordem 
de operadores
Realizar uma 
classificação 
de espécies
Escrever um esboço
Reconhecimento 
de padrões
Contar a ocorrência 
de jogadas, 
lançamento de dados 
e análise 
de resultados
Analisar dados de 
um experimento
Identificar as 
tendências dos 
dados estatísticos
Representar padrões 
de diferentes tipos 
de frases
Abstração
Usar variáveis na 
álgebra; estudar 
funções de álgebra 
por meio de 
comparação em 
computadores
Construir um 
modelo de uma 
entidade física
Resumir fatos; 
deduzir conclusões 
dos fatos
Uso de metáforas e 
analogias; escrever 
uma história com 
diversas vertentes
Algoritmo e 
procedimentos
Realizar divisões 
longas, fatorar
Criar um 
procedimento 
experimental
Escrever instruções
Fonte: adaptado de Computer Science Teacher Association e International Society for Technology in Education (2009)
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A CSTA é uma associação profi ssional que apoia e incentiva a educação no campo da In-
formática e em áreas relacionadas. Iniciada em 2004, apoia educação em Ciência da Com-
putação ao longo da Educação Básica e Ensino Superior e também na indústria. Já a Iste é 
uma organização sem fi ns lucrativos que auxilia educadores interessados em um melhor 
uso da tecnologia na educação.
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Os exemplos descritos no Quadro 1 nos apresentam noções de como os concei-
tos utilizados pelo pensamento computacional podem ser empregados em distintas 
áreas de atuação.
Quando pensamos em desenvolver o pensamento computacional, não estamos 
nos referindo ao aprendizado dos conceitos da Ciência da Computação, mas sim 
às seguintes habilidades:
• Formular problemas de modo a permitir o uso de um computador e outras 
ferramentas para resolvê-lo; 
• Organizar dados de forma lógica e analisá-los;
• Representar dados por meio de abstrações, tais como modelos e simulações;
• Automatizar soluções por meio do pensamento algorítmico – uma série de 
passos ordenados;
• Identificar, analisar e implementar soluções possíveis com o objetivo de 
encontrar a combinação de passos e recursos mais eficientes;
• Generalizar e transferir esse processo de resolução de problemas a uma grande 
variedade desse tipo de condição.
Os conceitos da Ciência da Computação são os meios que utilizamos para 
alcançar e dominar essas habilidades. Portanto, temos aqui dois termos-chave do 
pensamento computacional:
• Conceitos – da Ciência da Computação e que servem como ferramentas de 
apoio para solucionar uma etapa específica ao longo do desenvolvimento da 
resolução de um problema;
• Habilidades – podemos alcançar e dominar as habilidades do pensamento 
computacional por meio da utilização dos conceitos da Ciência da Computação.
Fazendo uma analogia ao contexto de um professor em sala de aula, as ferra-
mentas utilizadas pelo docente, tais como analogias, ilustrações, exemplos, expli-
cações e demonstrações prestam suporte à habilidade de ensinar. Seguindo essa 
metáfora, não desenvolvemos simplesmente a habilidade docente de ensinar, mas 
promovemos o desenvolvimento das ferramentas para o apoio ao ensino. 
Nesse contexto, é comum para a promoção do desenvolvimento do pensamen-
to computacional o estímulo à elaboração dos conceitos da Ciência da Computa-
ção utilizados em tal área, de modo que exploraremos um pouco mais sobre cada 
um dos termos.
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UNIDADE Introdução ao Pensamento Computacional
Decomposição de Problemas
Trata-se da capacidade de dividir uma tarefa em pequenas partes e, em 
seguida, concentrar-se na resolução de cada uma dessas tarefas menores. Resolver 
pequenos problemas é a maneira mais fácil para solucionar uma grande questão. 
Vejamos um exemplo: temos a tarefa de trocar uma lâmpada queimada; de modo 
que ao aplicarmos a estratégia de decompor o problema em pequenas partes, 
construiremos o seguinte processo:
• 1º Pegaremos uma escada;
• 2º Pegaremos a lâmpada substituta;
• 3º Retiraremos a lâmpada queimada;
• 4º Colocaremos a lâmpada substituta.
Tal caso é o resultado da aplicação da estratégia de decompor um problema, 
ou seja, dividimos uma tarefa maior – trocar a lâmpada queimada – em pequenas 
subtarefas – os quatro passos descritos.
Reconhecimento de Padrões
O reconhecimento de padrões é a capacidade de notar semelhanças ou diferenças 
comuns em dados que nos ajudarão a fazer previsões ou nos levar, por um caminho 
mais curto, a uma solução. O reconhecimento de padrões é frequentemente a base 
para resolver problemas e projetar algoritmos. Assim, vamos a outro exemplo: 
considerando a seguinte ilustração de três aves, é possível identificar algum padrão 
entre as quais?
Figura 1
À primeira vista, podemos notar que se tratam de três aves diferentes entre 
si, não é mesmo? Contudo, podemos traçar padrões nesse grupo, por exemplo, 
todas possuem: 
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• Olhos;
• Penas;
• Asas;
• Patas.
Tivéssemos a hipotética tarefa de desenhar uma ave, identificar e lembrar de pa-
drões nos ajudaria em nossa função, pois não perderíamos tempo descobrindo quais 
são as principais características de um animal desse tipo. Portanto, lembrar de tais 
padrões possibilita a realização de nossa tarefa de modo mais rápido e eficiente.
Abstração
A abstração diz respeito a simplificar, permitindo-nos gerenciar a complexidade, 
tornando as coisas mais fáceis de se fazer. Ademais, possibilita criar uma ideia geral 
de qual é o problema e como resolvê-lo. 
O processo de abstração remove todos os detalhes específicos e quaisquer 
padrões que não nos ajudem a resolver o problema colocado, auxiliando a formar 
uma ideia clara do problema, ideia essa conhecida como modelo. Em uma situação 
prática, considere a seguinte descrição:
Um objeto alto que se estende em direção ao céu com uma casca áspera. 
No topo, existem vários ramos que se espalham a partir do centro. 
Nas extremidades desses ramos, existem muitos pedaços de pequenos 
elementos verdes e macios, da mesma forma ou similar. Abaixo do chão, 
ramificações similares se estendem em direção ao solo.
Trata-se de uma tentativa de descrever uma árvore, de modo que a nossa 
capacidade de fornecer um nome para um objeto é o nosso jeito de criar uma 
abstração. Dessa forma, podemos usar a palavra árvore para que todos saibam o 
que se menciona. 
Algoritmo e Procedimentos
Um algoritmo é a descrição de um processo passo a passo e que resolve 
um problema ou completa uma tarefa. Se você seguir as etapas do algoritmo 
corretamente, chegará à solução apropriada.
Você provavelmente conhece o caminho mais rápido para ir de sua casa ao 
supermercado: por exemplo, vire à esquerda, siga duas quadras, vire à direita. 
Você pode pensar nisso como um “algoritmo”, uma sequência de procedimentos 
para chegar ao destino escolhido. Nesse exemplo, podemos pensar que existem 
diversos caminhos possíveis para ir ao supermercado,não é mesmo? Assim, para 
atingir o mesmo objetivo, podemos criar algoritmos diferentes. Retomemos, então, 
o cenário onde decompomos a tarefa trocar lâmpada queimada, agora, contudo, 
criando um algoritmo:
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UNIDADE Introdução ao Pensamento Computacional
• 1º Pegue uma escada;
• 2º Posicione a escada abaixo da lâmpada queimada;
• 3º Pegue a lâmpada substituta;
• 4º Suba na escada;
• 5º Retire a lâmpada queimada, desrosqueando-a;
• 6º Insira a lâmpada substituta, rosqueando-a;
• 7º Desça da escada.
Diferente da decomposição de um problema, o conceito de algoritmo descreve 
de forma detalhada o passo a passo para a solução de nosso problema.
Uma das grandes vantagens da utilização de algoritmos é a generalização, ou 
seja, utilizar um mesmo algoritmo para resolver problemas semelhantes. Para 
isso, precisaremos criar algoritmos com variáveis, processo que é análogo a uma 
equação matemática, onde, a partir da substituição de X, por exemplo, seguimos 
com o procedimento de cálculo e resolvemos o nosso problema.
Imaginemos, então, uma máquina de sorvetes, de modo que para fazer um 
sorvete de morango desenvolveremos o seguinte algoritmo:
• 1º Coloque quatro morangos;
• 2º Adicione 200 ml de leite;
• 3º Pressione o botão Start da máquina;
• 4º Posicione a casquinha do sorvete na saída da máquina;
• 5º Retire o sorvete.
Nesse caso, o que nos impede de fazer sorvetes com novos sabores é apenas a 
inserção de frutas específicas, dado que os demais passos são genéricos – reconhece-
mos, portanto, um padrão. Assim, para cada novo sorvete, precisaremos descrever 
um novo algoritmo, trocando somente a primeira etapa – onde colocamos a fruta 
referente ao sabor. Porém, esse é um processo custoso, de modo que não devemos 
perder tempo criando diversos algoritmos para resolver um problema semelhante.
A solução para melhorar o nosso algoritmo é criar uma variável de entrada, como 
o X na equação matemática. Nesse caso, ao invés de “engessar” a primeira etapa, 
declararemos, em nosso algoritmo, apenas a inserção da fruta na qual queremos o 
sabor do sorvete, ficando assim:
• 1º Coloque a fruta referente ao sabor desejado;
• 2º Adicione 200 ml de leite;
• 3º Pressione o botão Start da máquina;
• 4º Posicione a casquinha do sorvete na saída da máquina;
• 5º Retire o sorvete.
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Agora, seguindo o mesmo algoritmo podemos fazer sorvetes de diversos sa-
bores, o que muda é somente a variável de entrada. Se quisermos um sorvete 
de limão, colocamos limão na primeira etapa; se quisermos sorvete de melancia, 
colocamos melancia e daí em diante. Enfim, criamos um algoritmo que resolve 
problemas semelhantes.
Utilizando os Conceitos na Prática
Como descrito, as habilidades e os conceitos empregados pelo pensamento 
computacional nos auxiliam a resolver e desenvolver soluções para problemas. Tais 
soluções não precisam ser necessariamente tecnológicas, de modo que também 
podemos criar soluções “off-line” com a ajuda do pensamento computacional.
Nessa perspectiva, pesquisadores da Universidade do Vale do Rio dos Sinos 
(KAMPFF et al., 2016) criaram um framework visual – que pode ser impresso 
– contendo elementos do pensamento computacional, denominado Canvas 
Algorítmico e que, formulado um problema, orienta e conduz, por meio de passos, 
à sua resolução. Vejamos, então, um exemplo de solução de problema utilizando o 
mencionado Canvas Algorítmico:
Quadro 2
Problema
Descrição curta do problema
a ser solucionado
Melhorar a coleta de lixo de uma cidade (coletar mais lixo em menos tempo, 
percorrendo a menor distância)
Decomposição
Quebrar o problema em partes
1. Como saber quais lixeiras precisam de coleta?
2. Como definir a melhor rota para coletar o lixo necessário?
Padrões
Encontrar semelhanças genéricas
Lixeiras:
- São de plástico, alumínio, lata, ferro, etc.;
- Possuem diferentes cores;
- Possuem formato cônico, retangular, quadrado;
- Possuem capacidade de 50 a 5000 litros;
- Exclusivas para vidros, latas, orgânicos, etc.
Rotas:
- As rotas possuem distância entre 50 e 500 km;
- O tempo de cada rota varia entre 1 e 8 horas;
- Cada rota atende um conjunto de bairros;
- Cada rota possui diferentes condições de trânsito.
Abstração
Remover detalhes desnecessários
Lixeiras:
- Possuem diferentes capacidades.
Rotas:
- Possuem distância;
- Duram determinado tempo;
- Possuem diferentes condições de trânsito.
Entradas
Informações necessárias para
a resolução do problema
Localização das lixeiras
Mapa da cidade
Quantidade de lixo dentro das lixeiras
Quantidade de coletores de lixo
Capacidade de cada coletor de lixo
Condições de trânsito em cada horário
Horários de início da coleta
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UNIDADE Introdução ao Pensamento Computacional
Saídas
Informações que deverão 
ser produzidas
Rota otimizada para cada um dos coletores disponíveis, com o tempo previsto e a 
quantidade de lixo a ser coletada.
Fonte: Kampff e colaboradores (2016)
Quadro 3
Algoritmo
Passo-a-passo para a resolução 
do problema
1. Identificar quais lixeiras possuem lixo.
2. Obter a localização dessas lixeiras.
3. Calcular todas as rotas possíveis que passem por essas lixeiras.
4. Calcular a quantidade necessária de coletores.
5. Selecionar a melhor rota para cada coletor.
6. Calcular estimativa de tempo para a rota.
7. Calcular a quantidade de lixo a ser coletada em cada rota.
Fonte: Kampff e colaboradores (2016)
O exemplo descrito a partir do Canvas Algorítmico expõe toda a trajetória para 
a resolução do seguinte problema: “Melhorar a coleta de lixo de uma cidade”. 
O qual, por meio dos conceitos de decomposição de problemas, reconhecimento 
de padrões e abstração, tornou possível criar o cenário e coletar as informações 
necessárias ao desenvolvimento de uma solução, a qual representada na forma de 
um algoritmo. Nesse processo:
• 1º Decompomos o problema em pequenas partes;
• 2º Identificamos os padrões que envolvem o nosso cenário;
• 3º Utilizamos a abstração para criar um modelo; e
• 4º Descrevemos a solução em forma de algoritmo.
Esse foi um exemplo da utilização prática do pensamento computacional, aqui 
sem o emprego de computadores na resolução de um problema. Porém, é preciso 
deixar claro que o próximo passo na evolução do desenvolvimento do pensamento 
computacional é utilizar soluções tecnológicas para a implementação de resoluções 
de problemas. Em linhas gerais, trata-se de recorrer a computadores como ferra-
mentas para automatizar soluções a problemas. Para alcançar o próximo nível, 
deve-se acrescentar um novo conceito da Ciência da Computação, programação 
de computadores.
A seguir, serão apresentadas algumas iniciativas para a promoção do pensamento 
computacional.
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Iniciativas para a Promoção e o 
Desenvolvimento do Pensamento 
Computacional
Code.org
Code.org é uma organização sem fins lucrativos, pública e criada em 2013 
pelos irmãos Ali e Hadi Partovi, com o objetivo de fomentar, estimular e divulgar a 
lógica e o ensino de programação direcionado a crianças e adolescentes. Seu site 
está disponível em: <https://code.org>.
Por meio de uma plataforma on-line e disponível em 34 idiomas, Code.org ofe-
rece um grande conjunto de cursos que apresentam conceitos da Ciência da Com-
putação, pensamento computacional, resolução de problemas e programação. São 
divididos em tópicos, os quais introduzidos por pequenos vídeos e seguidos de 
exercícios em forma de problemas quase sempre a serem resolvidos por meio de 
programação visual por blocos.
A plataforma Code.org também está envolvida em uma iniciativa chamada de Hora do 
Código, que tem como objetivo apresentar os primeiros passos sobre a programação de 
computadores. Confi ra em: https://br.code.org/learn. 
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Computational Thinking for Educators
Computational Thinking for Educatorsé uma plataforma on-line mantida 
principalmente pelo Google e que a partir de julho de 2015 passou a disponibilizar 
o curso Pensamento Computacional para Educadores. Seu site está disponível 
em: <https://computationalthinkingcourse.withgoogle.com>.
O principal objetivo é ajudar os professores que trabalham com estudantes de 
idades entre treze e dezoito anos no aprendizado sobre o pensamento computacional 
e como este pode ser integrado em uma variedade de áreas temáticas e no dia a 
dia com seus alunos.
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UNIDADE Introdução ao Pensamento Computacional
Scratch
Scratch é um software gratuito que pode ser utilizado para programar histórias 
interativas, jogos, animações e compartilhar todas as criações pela internet 
(RESNICK, 2007). Seu site está disponível em: <https://scratch.mit.edu>.
Segundo Scratch (2018), o software foi concebido especialmente para aprendi-
zes na faixa etária entre oito e dezesseis anos, mas é usado por pessoas de todas as 
idades. É disponibilizado em mais de quarenta idiomas, onde é oferecido um am-
biente de desenvolvimento on-line, além da versão de instalação off-line para di-
versos sistemas operacionais. A plataforma disponibiliza e encoraja a comunidade 
a compartilhar e receber feedbacks de projetos de uso comum, além de oferecer 
diversos tutoriais.
Computer Science Unplugged – Computação Desplugada
Trata-se de uma abordagem que não se limita à utilização de computadores para 
desenvolver habilidades do pensamento computacional. Nesse contexto, destaca-
se o projeto Computer Science Unplugged. 
No site do Projeto, disponível em: <https://classic.csunplugged.org>, é ofe-
recido o livro CS unplugged (BELL; WITTEN; FELLOWS, 2015), cujos capítu-
los apresentam atividades abordando os conceitos de números binários; como as 
imagens são representadas em computadores; compressão de texto; detecção e 
correção de erros de dados; algoritmos de pesquisa e classificação; manipulação de 
roteamento e deadlocks em redes e criptografia. 
Existe uma tradução desse livro para a língua portuguesa, disponível em: 
https://goo.gl/WbZF7eEx
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Considerações Finais
O pensamento computacional é uma habilidade básica para todos os cidadãos 
do século XXI, de modo que os conceitos explorados nesta Unidade descrevem 
habilidades cruciais em todas as áreas da sociedade. 
As habilidades de pensamento computacional são benéficas para as carreiras 
em praticamente todos os setores, incluindo produtos de consumo, negócios e 
mercados financeiros, energia, viagens e turismo; ou serviços públicos, tais como 
saúde e educação. Os locais de trabalho precisam cada vez mais de funcionários 
que desempenhem papéis ativos nas soluções de problemas. 
Assim, mesmo que não esteja em condições de criar uma solução usando lingua-
gens de programação e computadores, entender e pensar nos problemas de negó-
cios usando os conceitos do pensamento computacional é condição indispensável.
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UNIDADE Introdução ao Pensamento Computacional
Material Complementar
Indicações para saber mais sobre os assuntos abordados nesta Unidade:
 Vídeos
A importância do ensino da Programação para as crianças – palestra de Mitchel Resnick
https://youtu.be/XC13g1ZjaEI
 Leitura
Pensamento computacional: um conjunto de atitudes e habilidades que todos, não só cientistas da computação, 
ficaram ansiosos para aprender e usar
https://goo.gl/Vy9Emc
O pensamento computacional e a reinvenção do computador na Educação
https://goo.gl/YxKxvx
Aprender programação e o futuro do trabalho
https://goo.gl/m9Fjjx
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Referências
BBC LEARNING. What is computational thinking? 2018. Disponível em: <http://
www.bbc.co.uk/education/guides/zp92mp3/revision>. Acesso em: 1 fev. 2018.
BELL, T.; WITTEN, I. H.; FELLOWS, M. Computer Science Unplugged: an 
enrichment and extension programme for primary-aged students. 2015.
BLIKSTEIN, P. O pensamento computacional e a reinvenção do computador na 
Educação. 2008. Disponível em: <http://www.blikstein.com/paulo/documents/
online/ol_pensamento_computacional.html>. Acesso em: 1 fev. 2018.
COMPUTER SCIENCE TEACHER ASSOCIATION; INTERNATIONAL SOCI-
ETY FOR TECHNOLOGY IN EDUCATION. Computational thinking across 
the curriculum. 2009. Disponível em: <https://c.ymcdn.com/sites/www.csteach-
ers.org/resource/resmgr/CTExamplesTable.pdf>. Acesso em: 1 fev. 2018.
KAMPFF, A. J. C. et al. Pensamento computacional no Ensino Superior: relato de 
uma oficina com professores da Universidade do Vale do Rio dos Sinos. In: CON-
GRESSO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 5., 2016. Anais... 
2016. p. 1.316. Disponível em: <http://br-ie.org/pub/index.php/wcbie/article/
view/7057>. Acesso em: 1 fev. 2018.
PAPERT, S.; RESNICK, M. Technological fluency and the representation 
of knowledge. Proposal to the National Science Foundation. Massachusetts, 
USA: MIT MediaLab, 1995.
RESNICK, M. Sowing the seeds for a more creative society. Learning and 
Leading with Technology, p. 18-22, 2007. 
SCRATCH. 2018. Disponível em: <https://scratch.mit.edu/about>. Acesso em: 
1 fev. 2018.
SMITH, M. Computer Science for all. Washington, DC: The White House, 2016.
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