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Pensamento computacional é uma habilidade que vem sendo cada vez mais demandada nas escolas, cursos de graduação e pós-graduação e em diversas profissões.

 

O mercado precisa de profissionais que saibam pensar de maneira lógica, bem fundamentada em dados, e formular e solucionar problemas com criatividade e eficácia.

 

O pensamento computacional é uma metodologia que está por trás desse conceito.

 

O que é o pensamento computacional?

 

Pensamento computacional, do inglês “computational thinking”, é “uma abordagem usada para a solução de problemas utilizando o que se sabe sobre Computação”, na definição do projeto Google for Education, de 2015.

 

Mas o conceito de pensamento computacional já passou por diversas evoluções ao longo do tempo.

 

O termo se popularizou em um artigo de 2006, todo dedicado ao assunto, escrito por Jeannette Wing, que hoje é vice-presidente executiva de pesquisa e professora de ciência da computação na Columbia University.

 

Desde então, ela já refinou a própria definição de pensamento computacional várias vezes, chegando a esta, de um artigo de 2014, em que ela afirma que pensamento computacional é o mesmo que “pensar como um cientista da computação”.

 

A definição completa, que ela escreveu junto com os pesquisadores Al Aho, Jan Cuny e Larry Snyder, é a seguinte:

 

“O pensamento computacional é o processo de pensamento envolvido na formulação de um problema e na expressão de sua(s) solução(ões) de tal forma que um computador — humano ou máquina — possa realizá-lo de maneira efetiva.”

 

No mesmo artigo, Wing traz ainda mais algumas explicações detalhadas sobre o termo pensamento computacional.

  • Não é apenas sobre a resolução de problemas, mas também acerca da formulação de problemas.
  • A solução pode ser realizada por um ser humano ou por uma máquina. 
  • Ou seja, as pessoas podem aprender o pensamento computacional sem uma máquina. 
  • Os quatro pilares do pensamento computacional são a decomposição, o reconhecimento de padrões, a abstração e os algoritmos.
  • A abstração é um processo de alto nível no pensamento computacional, usada para definir padrões, generalizar instâncias específicas e parametrizar os dados.
  • Por exemplo, um algoritmo é uma abstração de um processo que recebe entradas, executa uma sequência de etapas e produz saídas para satisfazer um objetivo desejado.
  • A abstração nos dá o poder de dimensionar e lidar com a complexidade.
  • A ciência da computação é a automação dessas abstrações.

Outra definição importante do que é pensamento computacional é esta de 2011, criada pela International Society for Technology in Education (ISTE), em parceria com a Computer Science Teachers Association (CSTA), a partir da avaliação de quase 700 professores de Ciência da Computação:

 

“O pensamento computacional é um processo de resolução de problemas que inclui (mas não está limitado a) as seguintes características:

  • formulação de problemas de forma que nos permita usar um computador e outras ferramentas para nos ajudar a resolvê-los;
  • organização e análise lógica de dados;
  • representação de dados através de abstrações, como modelos e simulações;
  • automatização de soluções através do pensamento algorítmico (uma série de etapas ordenadas);
  • identificação, análise e implementação de possíveis soluções com o objetivo de alcançar a combinação mais eficiente e efetiva de etapas e recursos;
  • generalização e transferência de um determinado processo de resolução de problemas, para uma grande variedade de problemas.”

 

Quais são as vantagens do pensamento computacional?

 

Segundo o estudo “Pensamento Computacional – Revisão Bibliográfica”, de 2018, feito por vários pesquisadores da UFRGS, o pensamento computacional é reforçado por uma série de qualidades:

  • confiança em lidar com a complexidade;
  • persistência ao trabalhar com problemas difíceis;
  • tolerância para ambiguidades;
  • capacidade de lidar com os problemas em aberto;
  • capacidade de se comunicar e trabalhar com outros para alcançar um objetivo ou solução em comum. 

É possível notar que todas essas qualidades ou atitudes são interessantes para diversas áreas do conhecimento.

 

Ainda em 2007, Jeannette M. Wing fez uma apresentação sobre o pensamento computacional, na qual disse que esse processo estava revolucionando áreas como estatísticas, biologia, economia, química, física, neurociência, geologia, astronomia, matemática, todas as engenharias, ciências sociais, medicina, direito, indústria do entretenimento, artes, esportes e educação.

 

Ela defendeu que essa metodologia não é apenas para cientistas, mas para todas as pessoas.

 

E listou uma série de vantagens dessa metodologia ou abordagem:

  • reformula um problema aparentemente difícil em um que sabemos como resolver;
  • escolhe uma representação apropriada ou modela os aspectos relevantes de um problema para torná-lo tratável;
  • usa a abstração para lidar com uma tarefa grande e complexa;
  • Faz prevenção, detecção e recuperação dos piores cenários por meio de redundância, contenção de danos e correção de erros;
  • adota uma abordagem para resolver problemas, projetar sistemas e compreender o comportamento humano que se baseia em conceitos fundamentais da ciência da computação.

 

Como desenvolver o pensamento computacional?

 

Para ter pensamento computacional, é preciso desenvolver suas principais competências.

 

“Desenvolver um pensamento computacional muitas vezes exige uma mudança significativa na forma de pensar e estruturar o raciocínio lógico. Esse processo nem sempre é tranquilo. Mais do que memorizar alguns conteúdos, o aluno precisa praticar intensamente as habilidades para incorporá-las ao seu repertório e ser capaz de resolver problemas ainda mais complexos”, disse o professor Andrew Kurauchi, em entrevista ao Insper.

 

Mas que habilidades e competências são essas que devem ser praticadas?

 

O ISTE reuniu as competências de pensamento computacional que considera mais importantes para os educadores de todas as disciplinas desenvolverem com seus alunos:

  • o pensamento computacional é uma habilidade interdisciplinar; 
  • os principais componentes do pensamento computacional são: decomposição, coleta e análise de dados, abstração e design de algoritmos;
  • a computação pode ser usada para enriquecer dados ou conteúdos, para resolver problemas específicos da disciplina;
  • resiliência e perseverança são importantes ao abordar experiências de aprendizagem de pensamento computacional;
  • o fracasso é uma oportunidade de aprender e inovar;
  • é preciso promover uma cultura de sala de aula inclusiva e diversa que incorpora e valoriza perspectivas únicas;
  • nas atividades de pensamento computacional, dados podem ser obtidos, analisados e representados para apoiar a resolução de problemas e a aprendizagem em outras áreas do conteúdo;
  • são valorizados e incentivados os pontos de vista variados, criatividade, engajamento, alegria e diversão.

Nick Pinder, gerente de projetos de pensamento computacional e projetos de ensino superior no ISTE, defende que, assim como a tecnologia, o pensamento computacional pode ser aplicado em qualquer área do conhecimento.

 

Em um artigo de 2022 voltado para professores, ele escreveu:

 

“Onde em seu conteúdo você pode procurar padrões? Quais são alguns procedimentos específicos que são feitos? Quais são os problemas/perguntas em aberto? As sementes para um grande problema computacional já estão no seu conteúdo. […] O pensamento computacional não requer codificação e pode ser feito completamente “desconectado”. Concentrar seus esforços no desenvolvimento do pensamento lógico, na resolução de problemas e no pensamento baseado em perguntas pode lhe dar algumas ideias”. 

 

Mesmo os jogos de tabuleiro podem ajudar a desenvolver o pensamento computacional, por meio da formulação e da análise de solução de problemas. É o que defende Marcos Nicolau, que é pós-doutor em Neurociência Cognitiva e presidente do Instituto Ludosofia.

 

“Não apenas jogar, mas conhecer a estrutura e participar da recriação e confecção desses jogos, permite que as crianças e adolescentes lidem diretamente com os conceitos de hardware e software, dados e informações, programação e algoritmos. Desenvolvem suas capacidades de raciocínio lógico e de criatividade, uma vez que precisam lidar com problemas a serem resolvidos dentro dos projetos de reconstrução e jogabilidade. As mesmas habilidades fundamentais do pensamento computacional são requeridas, na prática, pelas atividades envolvendo os jogos de tabuleiro. Mãos e cérebro se integram no encontro entre arte e ciência.”

 

Onde o pensamento computacional é aplicável?

 

O pensamento computacional pode ser aplicado em todas as áreas do conhecimento e também por todas as pessoas, no dia a dia, como defendeu Wing desde o seu primeiro artigo a respeito.

 

“O pensamento computacional é uma capacidade fundamental para qualquer um, não apenas para os cientistas informáticos. À leitura, à escrita e à aritmética, devemos acrescentar o pensamento computacional à competência analítica de cada criança”, escreveu ela.

 

Mas, além de pensar nessa metodologia no universo educacional e científico, ela tem se tornado cada vez mais exigida no ambiente corporativo.

 

Grandes líderes de empresas, negócios e equipes estão sendo requisitados a pensar de maneira computacional – ou seja, saber formular problemas e solucioná-los da melhor maneira, a partir de análise de dados, assim como um computador consegue fazer.

 

Em artigo de 2022, a professora do Insper Graziela Tonin, doutora em Ciência da Computação pela USP, escreveu sobre a demanda crescente por profissionais com pensamento computacional de alto nível em várias áreas do mercado:

 

“Uma pesquisa da consultoria Mckinsey apontou que cerca de 50% das atividades de trabalho existentes podem ser automatizadas com a adaptação das tecnologias atuais. Ou seja, além de profissionais para manter os softwares que já existem, muito trabalho será realizado por softwares, robôs e outras tecnologias que dependem de programação e lógica computacional. Isso representa uma demanda incalculável e crescente de profissionais dotados de pensamento computacional de alto nível.”


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