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Título : Abordagem sensível ao gênero para o ensino do pensamento computacional no Fundamental I
Autor : CUNHA, Mychelline Souto
Palabras clave : Gênero; Pensamento computacional; Autoeficácia; Abordagem de ensino sensível ao gênero
Fecha de publicación : 24-feb-2025
Editorial : Universidade Federal de Pernambuco
Citación : CUNHHA, Mychelline Souto. Abordagem sensível ao gênero para o ensino do pensamento computacional no Fundamental I. 2025. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.
Resumen : Estudos mostram que, desde os seis anos, crianças já formam percepções estereotipadas sobre áreas do conhecimento associadas a cada gênero, o que pode impactar negativamente a autoeficácia das meninas em relação a diversas áreas. A exposição precoce a conteúdos STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática) pode ajudar a desconstruir esses estereótipos. Esta pesquisa teve caráter exploratório e investigou a autoeficácia de meninas em atividades de computação e suas percepções sobre áreas STEM. Para isso, foi desenvolvida a abordagem de ensino EquiCode_PC, sensível ao gênero e voltada ao ensino fundamental I, incluindo a produção de materiais didáticos. A base teórica apoia-se na teoria da autoeficácia de Bandura e nos quatro pilares do Pensamento Computacional: algoritmo, abstração, decomposição e reconhecimento de padrões. O material didático criado apresenta situações do cotidiano infantil por meio de Storytelling, com protagonismo feminino e foco na desconstrução de estereótipos de gênero relacionados a profissões, cores, atividades e brinquedos, oferecendo modelos positivos que favorecem a identificação e ampliação de repertório das crianças. Foram elaboradas seis atividades, tanto plugadas quanto desplugadas, previamente avaliadas por especialistas para garantir alinhamento pedagógico, clareza e potencial de engajamento. Em seguida, realizou-se um estudo empírico em uma turma do 4º ano do ensino fundamental, composta por 14 crianças (sete meninas e sete meninos) em uma escola particular de Lauro de Freitas/BA. Essa configuração permitiu observar o impacto do material sobre a aprendizagem de conceitos de Pensamento Computacional e também a interação entre meninos e meninas, evidenciando aspectos sociais e de gênero que podem influenciar na autoeficácia das meninas. A análise concentrou-se nas sete meninas participantes, mas também incorporou as percepções dos meninos, já que o curso de Pensamento Computacional ocorreu em uma turma mista, realidade comum nas escolas brasileiras. Além disso, os meninos ofereceram indícios valiosos sobre a dinâmica de gênero na sala de aula e sobre como avaliavam a participação feminina nos trabalhos em equipe, permitindo ampliar a compreensão dos fatores sociais que moldam a confiança e o engajamento das meninas. A coleta de dados foi realizada por entrevistas, diários reflexivos e resultados das atividades. A análise dos dados foi conduzida por meio da Template Analysis com viés dedutivo, tendo como categorias temáticas as quatro fontes de autoeficácia de Bandura, mas também aberta a interpretações indutivas que revelaram especificidades do contexto. Os resultados mostraram que, embora as meninas demonstrassem interesse e potencial em computação, sua autoeficácia dependia de fatores como apoio do grupo, clareza das tarefas e liberdade para trabalhar no próprio ritmo. Experiências vicárias, como a identificação com personagens femininas, reforçaram a confiança, enquanto a persuasão verbal de professores e familiares teve efeito motivador em diferentes contextos. Em contrapartida, o medo de errar e a ansiedade diante de desafios podem comprometer a segurança para se expor e experimentar. Conclui-se que práticas pedagógicas inclusivas, que promovam pertencimento, ofereçam apoio emocional e proponham desafios significativos — priorizando o processo de aprendizagem sobre o produto final — favorecem o desenvolvimento de confiança e persistência nas meninas, contribuindo para reduzir desigualdades de gênero desde os primeiros anos escolares.
URI : https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66885
Aparece en las colecciones: Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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