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O pensamento computacional e a reinvenção do computador na educação
Paulo Blikstein*

published on 2008-12-22

Não dá para redesenhar uma linha de produção, ou decodificar o DNA, copiando e colando textos da internet

Existe uma grande preocupação, no Brasil e em outros países, com a educação básica – em outras palavras, ensinar nossas crianças a ler, escrever, somar, subtrair. Essa preocupação é bem-vinda, urgente e necessária. E a boa notícia é que existe um enorme volume de pesquisa educacional sobre esse tópico, desde detalhadas análises estatísticas do desempenho dos alunos até riquíssimos trabalhos qualitativos sobre a alfabetização de crianças. E, claro, não há quem discorde que saber ler e escrever é fundamental.

O problema, entretanto, é que o mundo atual exige muito mais do que ler, escrever, adição e subtração. A lista de habilidades e conhecimentos necessários para o pleno exercício da cidadania no século XXI é tão extensa quanto controversa. Não sabemos muito bem quais são essas habilidades, muito menos como ensiná-las. Nesse texto, vamos discutir aquela que talvez seja a mais importante e menos compreendida dessas habilidades: o “pensamento computacional”.

Deixe-me começar dizendo o que pensamento computacional não é. Não se trata, por exemplo, de saber navegar na internet, enviar email, 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. Grandes intelectuais da educação, como Seymour Papert e Andrea diSessa, já publicaram vários livros sobre o assunto.

Estamos em uma época de transição no mundo científico, em que o pensamento computacional está transformando profundamente a academia e a indústria. Hoje em dia, um cientista em um laboratório de pesquisa de ponta em nada lembra o estereótipo do cientista do século XIX, com seu avental branco, trancado em um laboratório com tubos de ensaio. Em vez disso, ele provavelmente passa a maior parte do tempo em frente a um computador, construindo e estudando modelos computacionais. Um engenheiro industrial, ao tentar redesenhar a linha de produção, não usa só papel e lápis – usa modelos computacionais. Um economista tentando fazer uma projeção de inflação não faz as contas de cabeça – usa, claro, modelos. A primeira etapa do “pensar computacionalmente” é identificar as tarefas cognitivas que podem ser feitas de forma mais rápida e eficiente por um computador.

A segunda etapa é saber programar um computador para realizar essas tarefas cognitivas – em outras palavras, transferir aquilo que não é essencialmente humano para um computador que, como sabemos, é bem burrinho, mas muito rápido.

Mas imaginemos que o cientista, o engenheiro e o economista não soubessem fazer nada disso, mas apenas navegar na internet, consultar a Wikipédia, e fazer apresentações em PowerPoint. Claro, não dá para redesenhar uma linha de produção, ou decodificar o DNA, copiando e colando textos da internet.

Infelizmente, na maioria de nossas escolas, o que se faz é “adestramento digital” – e ao custo de milhões de reais. Pior, estamos ensinando nossos alunos que a tecnologia serve para recombinar informações já existentes, e não para criar conhecimento novo. E o conhecimento novo não está na internet, facilmente encontrável em um mecanismo de busca com meia dúzia de palavras-chave. Ele está por ser descoberto. E diante da complexidade da ciência e da indústria dos nossos dias, quem não souber viver em simbiose cognitiva com as máquinas (e suas redes) não terá muita chance de sobreviver.

Felizmente, nossas pesquisas têm mostrado que os alunos aprendem “ciência computacional” mais facilmente do que ciência tradicional, por uma série de fatores cognitivos, epistemológicos e motivacionais. Boa parte da ciência e da matemática que ensinamos na escola foi inventada porque não tínhamos computadores, e seu aprendizado é desnecessariamente difícil, afastando qualquer aluno mais criativo.

Portanto, a habilidade de transformar teorias e hipóteses em modelos e programas de computador, executá-los, depurá-los, e utilizá-los para redesenhar processos produtivos, realizar pesquisas científicas ou mesmo otimizar rotinas pessoais, é uma das mais importantes habilidades para os cidadãos do século XXI. E, curiosamente, é uma habilidade que nos faz mais humano. Afinal, o que há de mais humano do que livrarmo-nos de tarefas repetitivas e focar no mundo da idéias? Fazemos isso há milênios – em vez de apertar parafusos, inventamos uma máquina que o faça. Precisamos urgentemente redirecionar nossos esforços e recursos para ensinar nossas crianças a compreender esse interessante paradoxo: o pensamento computacional nos torna cada vez mais dependente e, ao mesmo tempo, diferentes dos computadores. Entender como podemos ser mais produtivos e criativos – mesmo sendo mais dependentes – é o maior desafio dos educadores que querem repensar a tecnologia na sala de aula.

* Professor na Escola de Educação e no departamento de Ciência da Computação da Stanford University, EUA




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