Lição 6 de 10 · 10 min
Uma sequência que progride
Do desligado ao texto, prever antes de executar, depurar com método, trabalhar a dois: construir uma sequência que faz aprender.
Deixados livres em frente ao ecrã, os alunos caem depressa num ciclo de tentativa e erro. Mudam um bloco, voltam a executar, recomeçam. Em 2020, Chevalier e colegas observam-no com o Thymio em turmas do primário. Bloquear o acesso ao software em momentos previstos levou os alunos a compreender o problema, procurar ideias e formular uma solução antes de programar. É um estudo pequeno, mas o gesto é simples de reproduzir.
A abordagem PRIMM, descrita por Sentance e colegas em 2019, vai no mesmo sentido. Prever o que um programa vai fazer, executá-lo, examiná-lo, modificá-lo e depois criar um. O aluno lê código antes de o escrever.
- Dizer o que o robô devia fazer e depois o que fez.
- Procurar a primeira instrução em que os dois divergem.
- Mudar uma única coisa de cada vez e depois voltar a executar.
- Anotar o que se experimentou, para não andar às voltas.
O trabalho a dois tem bases sólidas. Uma meta-análise de Umapathy e Ritzhaupt reúne 18 estudos sobre a programação em pares em cursos de informática. As duplas têm mais sucesso nos exercícios de programação e nos exames, e reprovam menos vezes no curso, sem efeito claro na atitude. Estes estudos incidem sobretudo sobre estudantes universitários. Com alunos, atribua papéis: o piloto manipula, o navegador lê o desafio e verifica. Trocam ao sinal.
- Sessão 1: sem ecrã, um aluno faz de robô numa quadrícula.
- Sessão 2: descobrir o robô com um programa dado. Prever e depois testar.
- Sessão 3: modificar esse programa para um novo fim.
- Sessão 4: um desafio ligado à noção visada, em dupla, com cinco minutos de plano em papel antes de aceder ao robô.
- Sessão 5: cada dupla cria o seu desafio, dá-o a resolver a outra e explica a sua solução.
- Sessão 6: avaliação com a grelha e uma pergunta sem robô.
Referências
- Chevalier, Giang, Piatti, Mondada (2020). Fostering computational thinking through educational robotics: a model for creative computational problem solving. International Journal of STEM Education 7, article 39. doi.org/10.1186/s40594-020-00238-z
- Sentance, Waite, Kallia (2019). Teaching computer programming with PRIMM: a sociocultural perspective. Computer Science Education 29(2–3), p. 136–176. doi.org/10.1080/08993408.2019.1608781
- Umapathy, Ritzhaupt (2017). A Meta-Analysis of Pair-Programming in Computer Programming Courses: Implications for Educational Practice. ACM Transactions on Computing Education 17(4), article 16. doi.org/10.1145/2996201