Pensamento computacional ensino médio

1. Introdução ao
pensamento
computacional

2. A aplicação prática de Pensamento
Computacional pode ser observada tanto na
resolução de problemas básicos do cotidiano,
como o planejamento das compras de uma
família, quanto na resolução de problemas mais
complexos, tais como a concepção de um
sistema escolar, a logística de uma rede de
abastecimento, a elaboração de um sistema de
prevenção e erradicação de epidemias ou o
envio de uma nave espacial para a Lua.

3. Resolver situações-problema não é
simples, mas é possível estruturar
uma organização para que a solução
encontrada seja a melhor possível.
Um dos caminhos para isso é a
aplicação dos 4 (quatro) pilares do
Pensamento Computacional:
Decomposição;
Abstração;
Reconhecimento de Padrão e
Algoritmo.
E nós podemos aplicar isso no nosso
dia a dia!

4. DECOMPOSIÇÃO
Segmentar (dividir) problemas complexos em partes mais simples
de resolver.
É um dos pilares fundamentais do pensamento computacional.
Trata-se de dividir um problema complexo em problemas
menores e mais gerenciáveis, facilitando a resolução e o
entendimento do problema como um todo. Essa abordagem é
amplamente utilizada em ciência da computação e programação,
mas também pode ser aplicada em várias outras áreas da vida
cotidiana para resolver desafios de maneira mais eficiente.
Ao usar a decomposição, podemos quebrar um problema grande
em uma série de problemas menores, cada um deles
representando uma parte específica do desafio geral. Em
seguida, podemos resolver cada subproblema individualmente e,
eventualmente, combinar as soluções para obter a solução final
para o problema original. A decomposição torna problemas
complexos mais fáceis de entender e resolver, pois concentramos
nossa atenção em partes menores e mais compreensíveis.

5. Aqui estão algumas das principais características e aplicações da
decomposição no pensamento computacional:
Resolução de Problemas Complexos: A decomposição é usada para
enfrentar problemas complexos dividindo-os em subproblemas menores,
mais fáceis de resolver. Cada subproblema pode ser resolvido
individualmente, e as soluções podem ser integradas para resolver o
problema original.
Design de Algoritmos: Ao criar algoritmos complexos, a decomposição
ajuda a dividir o processo em etapas bem definidas. Isso simplifica o
desenvolvimento e a depuração do código.
Programação Modular: A decomposição permite a criação de programas
modulares, onde diferentes partes do programa são organizadas em
módulos independentes. Isso facilita a manutenção, o teste e a reutilização
do código.
Colaboração em Equipe: Ao dividir um projeto em partes menores, várias
pessoas podem trabalhar em paralelo em subcomponentes diferentes,
facilitando a colaboração em equipe.
Educação em Programação: A decomposição é uma técnica valiosa ao
ensinar programação. Ela ajuda os iniciantes a lidar com problemas
complexos, quebrando-os em passos mais simples.
Design de Sistemas: A decomposição é usada na criação de sistemas de
software ou hardware complexos. Cada parte do sistema é projetada
separadamente, facilitando a construção e a integração do sistema
completo.

6. Resolução de Problemas do Mundo Real: Ao enfrentar desafios do
mundo real, a decomposição ajuda a dividir tarefas complexas em
etapas gerenciáveis. Isso é especialmente útil em projetos de
engenharia, ciências, medicina, entre outros.
Planejamento de Projetos: A decomposição é usada para planejar
projetos de forma eficaz, identificando tarefas específicas e recursos
necessários para cada etapa.
Otimização e Manutenção: A decomposição permite otimizar
partes específicas de um sistema ou programa sem afetar as outras
partes, tornando a manutenção mais eficiente.
Resolução de Conflitos: Em situações onde há conflitos ou tarefas
difíceis de abordar, a decomposição pode ajudar a simplificar cada
problema e encontrar soluções mais facilmente.
Em suma, a decomposição é uma estratégia fundamental no
pensamento computacional e em muitos outros campos. Ela
promove a resolução eficiente de problemas, a modularização do
trabalho, a colaboração e a abordagem estruturada para lidar com
desafios complexos.

7. A abstração é a capacidade de concentrar-
se apenas nos detalhes relevantes de um
problema e ignorar informações menos
importantes. Ela permite quebrar um
problema complexo em partes menores,
tornando-o mais fácil de entender e
resolver. Na programação e no
pensamento computacional, usamos
abstrações para criar modelos
simplificados de problemas e sistemas,
tornando-os mais gerenciáveis.
Abstração

8. Diferentes tipos de vegetação possuem
características distintivas que permitem
sua identificação mais fácil, o que pode
ser útil para os mais variados propósitos.
O mesmo observa-se nos animais.
Aristóteles foi o primeiro a desenvolver
um sistema de classificação dos seres
vivos, organizando-os em categorias a
partir de suas características comuns e
relações de parentesco evolutivo, ou
seja, com base em abstrações desses
seres.

9. ABSTRAÇÃO
Assim como na Biologia, em todos os campos do saber,
seja com fins científicos, empresariais e até mesmo para
as nossas atividades cotidianas, é importante organizar
os objetos e os processos de forma conveniente e, para
isso, a abstração é com frequência utilizada. Para tratar
de um problema do mundo atual, o cuidado com a
preservação do meio ambiente, procuramos separar o
lixo que produzimos. Para facilitar a tarefa, criamos
abstrações, assim ao invés de enumerar todos os itens
que podemos encontrar no lixo, agrupamos os resíduos
pelo tipo de tratamento que pretendemos dar a eles,
como papel, vidro, orgânico, plástico, etc.
Sendo assim facilitamos de forma em que foi dividido
em menores problema para que conseguissemos
resover com eficácia o problema geral.

10. Existem várias formas de abstração no pensamento computacional:
Abstração de Dados: Trata-se de focar apenas nos dados relevantes de um problema e ignorar detalhes irrelevantes. Por
exemplo, ao criar um programa que gerencia uma lista de contatos, podemos abstrair cada contato como um objeto com
campos como nome, número de telefone e e-mail, em vez de se preocupar com detalhes mais complexos.
Abstração de Processos: Nesse tipo de abstração, concentramo-nos nas etapas essenciais para resolver um problema,
ignorando os passos menos relevantes. É como seguir uma receita ao cozinhar; você pode se concentrar nas etapas-chave
para preparar um prato específico, em vez de todas as tarefas secundárias.
Abstração de Controle: Aqui, nos concentramos na lógica do controle de um programa ou algoritmo, ignorando os detalhes
internos de como as tarefas são executadas. Por exemplo, ao usar uma função em um programa, você pode se concentrar na
entrada que deve ser fornecida e na saída esperada, sem se preocupar com a implementação interna da função.
Abstração de Procedimento: Com essa abstração, agrupamos instruções em procedimentos ou funções reutilizáveis, tornando
o código mais organizado e fácil de entender. Dessa forma, podemos chamar uma função sempre que precisarmos executar
uma determinada tarefa, em vez de repetir o mesmo código em vários lugares.
A abstração ajuda a reduzir a complexidade dos problemas, permitindo que os indivíduos abordem desafios de maneira mais
estruturada e eficiente. Ao desenvolver habilidades de pensamento computacional, as pessoas podem se tornar melhores
solucionadores de problemas, mais proficientes na programação e na compreensão de sistemas complexos.

11. Reconhecimento de
Padrões
O que são Padrões?
Antes de mergulharmos no Reconhecimento de
Padrões, vamos entender o que são padrões.
Padrões são repetições ou características
recorrentes em um conjunto de dados ou
informações. Por exemplo, quando olhamos
para a sequência de números "2, 4, 6, 8, 10",
podemos reconhecer o padrão de que cada
número é 2 unidades maior que o anterior.

12. Reconhecimento de Padrões
Por que Reconhecer Padrões é
Importante?
Reconhecer padrões é essencial porque nos ajuda a entender o mundo ao nosso
redor e tomar decisões mais informadas. Em diversas áreas, como ciência, medicina,
tecnologia e até mesmo em situações cotidianas, o reconhecimento de padrões nos
permite fazer previsões, classificar informações e resolver problemas complexos.

13. Reconhecimento de
Padrões
O Papel do Reconhecimento de Padrões no
Pensamento Computacional:
O Reconhecimento de Padrões é uma
habilidade essencial no Pensamento
Computacional, que é a capacidade de resolver
problemas de forma lógica e estruturada, como
um computador. Ao identificar padrões,
podemos abstrair informações complexas,
dividir problemas em partes menores e aplicar
algoritmos para encontrar soluções eficientes.

14. Reconhecimento de
Padrões
Aplicações do Reconhecimento de Padrões:
O Reconhecimento de Padrões tem diversas
aplicações em nosso dia a dia e na tecnologia.
Por exemplo, os smartphones utilizam o
reconhecimento facial para desbloquear a tela,
sistemas de recomendação em plataformas de
streaming nos sugerem filmes e músicas com
base em nossas preferências e algoritmos de
detecção de fraudes auxiliam a proteger nossas
transações financeiras.

15. Reconhecimento de
Padrões
Reconhecimento de Padrões na Natureza:
A natureza é uma grande mestra no
reconhecimento de padrões. Vemos exemplos
de padrões na migração de aves, nos ciclos
naturais das estações do ano e até mesmo nos
padrões de pelagem em animais. A natureza
nos ensina a observar e aprender com os
padrões ao nosso redor.

16. Reconhecimento de
Padrões
Algoritmos de Reconhecimento de Padrões:
Os algoritmos são as ferramentas utilizadas
para identificar padrões em um conjunto de
dados. Existem diferentes tipos de algoritmos de
reconhecimento de padrões, como os de
classificação, que separam objetos em
categorias, e os de clustering, que agrupam
objetos semelhantes. Além disso, temos as
Redes Neurais Artificiais, que se inspiram no
funcionamento do cérebro humano para
reconhecer padrões complexos.

17. Reconhecimento de
Padrões
Desafios e Limitações:
Apesar de ser uma habilidade poderosa, o
reconhecimento de padrões enfrenta desafios,
como a variabilidade nos dados e possíveis
ruídos que podem interferir na identificação
correta dos padrões. É importante entender
essas limitações para usar essa habilidade de
forma eficaz