Utilização do software R para auxiliar no processo de ensino-aprendizagem da análise combinatória
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Resumo
Muitos métodos estatísticos se fundamentam na análise combinatória, um conteúdo presente em todos os níveis de ensino que auxilia na construção do pensamento estatístico e probabilístico. Na sociedade atual, altamente tecnológica e digital, há uma valorização significativa da utilização de ferramentas computacionais interativas e gratuitas. Nesse contexto, o estudo propõe uma nova ferramenta computacional no software R, uma árvore de decisão, que auxilia na identificação do tipo de análise combinatória a ser aplicada em um determinado problema. Realizou-se um estudo piloto e constatou-se que a ferramenta pode ser uma opção viável e inovadora para auxiliar no ensino da análise combinatória, pois teve aceitação por parte de seus participantes. A relevância dessa ferramenta está relacionada à aplicabilidade dos conceitos de análise combinatória em diversos contextos do cotidiano, uma vez que sua compreensão auxilia no desenvolvimento do pensamento crítico e na tomada de decisões. Dessa forma, busca-se contribuir para o desenvolvimento de algumas habilidades necessárias para o letramento estatístico e probabilístico dos alunos.
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Referências
ALLEVATO, N. S. G.; ONUCHIC, L. Resolução de Problemas. Associando o Computador à Resolução de Problemas Fechados: Análise de uma Experiência. In: Revista Educação Matemática Pesquisa, São Paulo, v. 7, n. 2, p. 370, 2005.
ARANÃO, I. V. D. A Matemática através de brincadeiras e jogos. 7. ed. Campinas, SP: Papirus, 2011.
BALL, D. L.; COHEN, D. Reform by the Book: What Is - or Might Be - the Role of Curriculum Materials in Teacher Learning and Instructional Reform? In: Educational Researcher, vol. 25, n. 9, p. 6-8, 1996. DOI: https://doi.org/10.3102/0013189X025009006
BORBA, R. Vamos combinar, arranjar e permutar: aprendendo combinatória desde os anos iniciais de escolarização. In: Anais do Encontro Nacional de Educação Matemática, 13, 2013, Curitiba. Anais eletrônicos... Curitiba, 2013.
BRASIL. Parâmetros curriculares nacionais – Matemática: terceiro e quarto ciclos do Ensino Fundamental. Brasília: MEC/SEF, 1998.
BRASIL. Parâmetros curriculares nacionais – Matemática: terceiro e quarto ciclos do Ensino Fundamental. Brasília: MEC/SEF, 2000.
BRASIL. Parâmetros curriculares nacionais – Matemática: terceiro e quarto ciclos do Ensino Fundamental. Brasília: MEC/SEF, 2017.
BRASIL. Parâmetros curriculares nacionais – Matemática: terceiro e quarto ciclos do Ensino Fundamental. Brasília: MEC/SEF, 2018.
CARDOSO, M.D.L; COUTINHO, C.P. Ambientes de aprendizagem Web 2.0 no ensino profissional: um estudo sobre a utilização de uma ferramenta de colaboração online no módulo Estatística, 2010.
CARVALHO, P. C. P; MORGADO, A. C. O; FERNANDEZ, P; PITOMBEIRA, J. B. Análise Combinatória e Probabilidade. 10ª ed. Rio de Janeiro: SBM, 2016.
FANTIN, M; RIVOTELLA, P. C. Cultura digital e escola: pesquisa e formação de professores (pp. 95-146). Campinas: Papirus, 2012.
FISCHBEIN, E. The interaction between the formal, the algorithmic and the intuitive components in a mathematical activity. In: Didactics of Mathematics as a Scientific Discipline, p. 231-245, 1994.
GAL, I. Adults’ Statistical Literacy: Meanings, Components, Responsibilities. In: International Statistical Review, Voorburg, v. 70, n. 1, p. 1-25, 2002.
GAL, I. Towards 'probability literacy' for all citizens: building blocks and instructional dilemmas. In: Exploring Probability in School: Challenges for Teaching and Learning. Graham J. (ed.), Kluwer Academic Publishers, p. 43-70, 2005. DOI: https://doi.org/10.1007/0-387-24530-8_3.
LOPES, C. E. O ensino da estatística e da probabilidade na educação básica e a formação dos professores. Cadernos CEDES, Campinas, vol. 28, n. 74, p. 189-201, 2008. DOI: https://doi.org/10.1590/S0101-32622008000100005.
MELLO, H. Desmistificando o Ensino de Análise Combinatória. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. 2017.
MONARD, M. C; BARANAUSKAS, J. A. Indução de regras e árvores de decisão. In: Sistemas Inteligentes - Fundamentos e Aplicações, v. 1, p. 115-139, 2003.
R CORE TEAM. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Viena, Áustria, 2021. Disponível em: https://www.R-project.org/. Acesso em: 28 de setembro de 2023.
ROXO, E. et al. Matemática 2º ciclo, 2ª série. 2ª ed. Rio de Janeiro: Livraria Francisco Alves, 1944.
RPUBS. Utilização de uma ferramenta computacional para auxiliar no processo de ensino-aprendizagem da análise combinatória. Disponível em: https://rpubs.com/acombi/1090144. Acesso em: 2 out. 2023.
RSTUDIO, Inc. RPubs: Publishing in the R Community. Disponível em: https://rpubs.com/. Acesso em: 28 de setembro de 2023.
RSTUDIO TEAM. RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA, URL: https://www.rstudio.com/. Acesso em: 28 de setembro de 2023.
SPENASSATO, D; GIARETA, M. K. Inclusão de alunos surdos no ensino regular: Investigação das propostas didático–metodológicas desenvolvidas por professores de matemática do ensino médio da EENAV. In: X Encontro Gaúcho de Educação Matemática, 02 a 05 de junho. Ijuí/RS, 2009.