UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS
PROFESSOR(A): ROBERTO ALMEIDA BITTENCOURT
PERÍODO LETIVO: 2021.1
PROGRAMA DA DISCIPLINA
CARGA HORÁRIA/CREDITAÇÃO
60 horas / (T:60; P:00; E:00)
Sem pré-requisitos
EMENTA
Tópicos de pesquisa recentes selecionados pelo docente.
SIGNIFICADO DO COMPONENTE CURRICULAR
Este componente curricular é de fundamental importância para a formação de pesquisadores da área de educação em computação, além de oferecer conhecimento complementar para pós-graduandos das área de Ciência da Computação sobre a área de ensino e aprendizagem de computação, propondo reflexões sobre a teoria e a prática da educação em computação no Brasil e no mundo.
OBJETIVOS
Geral:
· Compreender o estado-da-arte da pesquisa em educação em computação, suas metodologias, abordagens, estratégias e métodos, e principais tópicos de pesquisa, embasando-se num referencial teórico da área de educação em computação.
Específicos:
· Conhecer e compreender as metodologias, abordagens, estratégias e métodos de pesquisa em educação em computação;
· Conhecer e compreender os principais desafios de pesquisa da área de educação em computação e as principais soluções oferecidas pela comunidade de pesquisa da área;
· Compreender, resumir e avaliar textos científicos da área de educação em computação, de modo a demonstrar conhecimento abrangente na área bem como capacidade de análise crítica;
· Sintetizar conhecimentos prévios em tópicos específicos da área de educação em computação e apresentá-los oralmente para a audiência técnico-científica na forma de seminários.
HABILIDADES E COMPETÊNCIAS
1. Conhecer e compreender as metodologias, abordagens, estratégias e métodos de pesquisa em educação em computação;
2. Conhecer e compreender os principais desafios de pesquisa da área de educação em computação e as principais soluções oferecidas pela comunidade de pesquisa da área;
3. Compreender, resumir e avaliar textos científicos da área de educação em computação, de modo a demonstrar conhecimento abrangente na área bem como capacidade de análise crítica;
4. Sintetizar conhecimentos prévios em tópicos específicos da área de educação em computação e apresentá-los oralmente para a audiência técnico-científica na forma de seminários.
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
1. Pano de Fundo:
1.1. História da pesquisa em educação em computação;
1.2. Pesquisa em educação em computação nos dias atuais;
1.3. Educação em computação: revisão de literatura e vozes da área.
2. Fundamentos:
2.1. Um processo de design de estudos;
2.2. Estatística descritiva;
2.3. Estatística inferencial;
2.4. Métodos qualitativos para a educação em computação;
2.5. Ciências da aprendizagem para a educação em computação;
2.6. Ciências cognitivas para a educação em computação;
2.7. Pedagogia da educação superior;
2.8. Pesquisa em educação em engenharia.
3. Questões sistêmicas:
3.1. Programadores novatos e programação introdutória;
3.2. Paradigmas de programação;
3.3. Avaliação e plágio;
3.4. Abordagens pedagógicas;
3.5. Equidade e diversidade.
4. Novos ambientes e contextos:
4.1. Pensamento computacional;
4.2. Computação na educação básica;
4.3. Computação para outras disciplinas;
4.4. Novos paradigmas de programação.
5. Tecnologias e sistemas de software:
5.1. Ferramentas e ambientes;
5.2. Computação tangível;
5.3. Usando os ambientes integrados de desenvolvimento para analíticas de aprendizagem.
6. Conhecimento dos professores e dos estudantes:
6.1. Conhecimento dos professores para aprendizagem de computação inclusiva;
6.2. Aprendizagem dos professores e desenvolvimento profissional;
6.3. Aprendizagem fora da sala de aula;
6.4. Conhecimento e equívocos dos estudantes;
6.5. Motivação, atitudes e disposições;
6.6. Estudantes como professores e comunicadores.
7. Estudos de caso:
7.1. Um estudo de caso de instrução por pares: Da Universidade da Califórnia em San Diego para a comunidade de Ciência da Computação;
7.2. Um estudo de caso de métodos qualitativos.
METODOLOGIA
A metodologia será um híbrido de aulas expositivas dialogadas, seminários apresentados pelos estudantes, e resumos críticos produzidos pelos estudantes.
A seguir apresentamos os alcances de cada uma destas estratégias metodológicas:
· As aulas expositivas dialogadas têm como objetivo: introduzir conceitos e práticas da área de educação em computação, sensibilizar os futuros pesquisadores sobre as deficiências resultantes de conhecimento elaborado sem base científica na área, além de debater as diferentes experiências, teorias, práticas, técnicas, ferramentas e materiais envolvendo a área de educação em computação.
· Os seminários apresentados pelos estudantes devem sintetizar conhecimentos prévios em tópicos específicos da área de educação em computação e apresentá-los oralmente para a audiência técnico-científica.
· Os resumos críticos produzidos pelos estudantes serão realizados fora da sala de aula e têm como objetivo compreender, resumir e avaliar textos científicos da área de educação em computação, para obter conhecimento abrangente na área assim como desenvolver a capacidade de síntese e de análise crítica.
MATERIAL UTILIZADO
Computador e ambiente virtual de aprendizagem.
AVALIAÇÃO
A avaliação será dividida em três dimensões, a partir de medidas tomadas durante a disciplina por artefatos desenvolvidos pelos estudantes: resumos críticos, seminário 1 e seminário 2.
Dimensões de avaliação:
A medida de cada uma das três dimensões será calculada da seguinte forma:
1. Resumos críticos: média aritmética simples das notas dos 75% melhores resumos críticos de cada estudante, exigidos durante a disciplina;
2. Seminário 1: nota do seminário individual, levando em conta: a qualidade da apresentação; a qualidade dos slides; a cobertura abrangente de textos relacionados ao tópico que o(a) apresentador(a) resolver utilizar; o aprofundamento do tópico pela explanação adequada do texto proposto para a leitura; a análise crítica dos textos relacionados ao tópico;
3. Seminário 2: nota do seminário em dupla, levando em conta: a qualidade da apresentação; a qualidade dos slides; a cobertura abrangente de textos relacionados ao tópico que os(as) apresentadores(as) resolverem utilizar; o aprofundamento do tópico pela explanação adequada do texto proposto para a leitura; a análise crítica dos textos relacionados ao tópico.
Média Parcial:
A média parcial será a média ponderada das medidas de cada dimensão, observando-se os seguintes pesos:
1. Resumos críticos: peso 4,0 (dois);
2. Seminário 1: peso 3,0 (três);
3. Seminário 2: peso 3,0 (três).
Obtendo média igual ou superior a 7,0 (sete), o estudante pode ser aprovado, caso cumpra os requisitos de frequência.
Aprovação na disciplina:
Para ser aprovado na disciplina, o estudante precisa cumprir ambos os seguintes requisitos:
· Ter frequência igual ou superior a 75% da carga horária efetiva ministrada na disciplina, caso contrário haverá reprovação por frequência;
· Ser aprovado na avaliação da disciplina, caso contrário haverá reprovação por nota.
CRONOGRAMA
1. História da pesquisa em educação em computação.
2. Pesquisa em educação em computação nos dias atuais. Educação em computação: revisão de literatura e vozes da área.
3. Um processo de design de estudos.
4. Estatística descritiva.
5. Estatística inferencial.
6. Métodos qualitativos para a educação em computação.
7. Ciências da aprendizagem para a educação em computação.
8. Ciências cognitivas para a educação em computação.
9. Pedagogia da educação superior.
10. Pesquisa em educação em engenharia.
11. Programadores novatos e programação introdutória.
12. Paradigmas de programação.
13. Avaliação e plágio.
14. Abordagens pedagógicas.
15. Equidade e diversidade.
16. Pensamento computacional.
17. Computação na educação básica.
18. Computação para outras disciplinas.
19. Novos paradigmas de programação.
20. Ferramentas e ambientes.
21. Computação tangível.
22. Usando os ambientes integrados de desenvolvimento para analíticas de aprendizagem.
23. Conhecimento dos professores para aprendizagem de computação inclusiva.
24. Aprendizagem dos professores e desenvolvimento profissional.
25. Aprendizagem fora da sala de aula.
26. Conhecimento e equívocos dos estudantes.
27. Motivação, atitudes e disposições.
28. Estudantes como professores e comunicadores.
29. Um estudo de caso de instrução por pares: da Universidade da Califórnia em San Diego para a comunidade de ciência da computação.
30. Um estudo de caso de métodos qualitativos.
REFERÊNCIAS
LIVRO-TEXTO
FINCHER, Sally A.; ROBINS, Anthony V. (Ed.). The Cambridge Handbook of Computing Education Research. Cambridge University Press, 2019.
LEITURA COMPLEMENTAR
Artigos científicos da área de educação em computação.