I. O documento discute modelagem e simulações computacionais no ensino de ciências, definindo modelagem computacional como a criação de modelos matemáticos de fenômenos complexos e simulação computacional como a imitação do comportamento desses fenômenos através de modelos. II. Ambientes computacionais como NetLogo e PhET podem ser usados para simular sistemas e permitir que estudantes explorem conceitos científicos de forma interativa. III. Tanto modelagem quanto simulação são ferramentas valiosas para ensinar ciências

1. Modelagem e Simulações
Computacionais no Ensino Ciências
Prof. Dr. Márcio Marques Martins
UNIPAMPA – Campus Bagé
http://digichem.org
http://fb.com/digimarcio

2. SUMÁRIO
PARTE 1: Modelagem Computacional (MC)
PARTE 2: Simulação Computacional (SC)

3. PARTE 1

4. Modelagem Computacional (MC)
I. O que é modelagem computacional?
II. Por que fazer MC?
III. Vantagens
IV. Como implementar
V. Ambientes de MC para ensino de ciências

5. • Área de conhecimento multidisciplinar.
• Desenvolve e aplica modelos matemáticos
de fenômenos e de problemas complexos.
• Presente nas engenharias, ciências
naturais e exatas, humanas, etc.
Modelagem Computacional (MC)

6. I.O que é modelagem computacional?
Indissociável da simulação computacional (SC).
MC
Análise do fenômeno
Descrição mecanística
Criação de modelos matemáticos
Elaboração de códigos computacionais
Testagem do código e validação dos resultados

7. Nas ciências, são bons alvos de MC:
Biologia  dinâmica populacional, reações
bioquímicas, epidemias, membranas, proteínas, ...
Química: gases, líquidos, sólidos cristalinos,
reações, fármacos, ...
Física: Sistemas planetários e galáxias, corpos em
movimento, sistemas quânticos, ...
Modelagem Computacional (MC)

8. II.Por que fazer MC?
Ganhar maior compreensão
sobre sistemas complexos
que, muitas vezes, não
podem ser estudados
amplamente pela via
experimental.

9. II.Por que fazer MC?
Economia de tempo, insumos e $$$.
Exploração de ambientes inacessíveis.
Testagem de condições experimentais
“irreais”.
Previsão de comportamento do sistema
modelado.

10. Boa parte dos
modelos físicos são
consolidados.
II.Por que fazer MC?

11. Os resultados
esperados têm limites
de validade bem
delimitados.
II.Por que fazer MC?

12. Graças ao grande
número de
reproduções pelo qual
cada modelo já
passou.
II.Por que fazer MC?

13. A vantagem é que já se sabe
o que esperar do fenômeno
modelado.
III.Vantagens de fazer MC

14. O professor estará lançando mão
de uma técnica segura e
inovadora para ensinar ciências.
III.Vantagens de fazer MC

15. • A MC no ensino de ciências cria
um espaço de aprendizagem
dinâmico, interativo e lúdico.
• E permite aos alunos viver o
método científico na prática.
III.Vantagens de fazer MC

16. • MC no lab de informática da escola;
• Ou no computador de casa (EaD);
• Desenvolver pensamento autônomo;
• Aprendizagem sócio-interacionista;
• É possível “errar” múltiplas vezes.
III.Vantagens para o aluno

17. • O mesmo fenômeno pode ser aplicado e
modelado computacionalmente em
diferentes níveis de ensino;
• alterando os níveis de interação docente-
turma e de independência na realização
da atividade.
III.Vantagens para o Professor

18. Tipos de Modelos
• Segundo Bliss e Ogborn (1992):
– Modelos dinâmico/estáticos
• (variável tempo)
– *Modelos quantitativos
• (descrição matemática do fenômeno, relações
causa-efeito,...)
– + comum no meio acadêmico

19. Tipos de Modelos
– Modelos qualitativos
• (descrição do objeto e sua relação com o
mundo a ser modelado, precisa de grafos
semi-orientados)
• + comum no dia-a-dia
– Modelos semi-quantitativos
• (descrição ordinal de objetos  X aumenta,
então Z diminui)

20. IV.Como implementar?
Cada área tem sua definição de
“modelo”.
Um “modelo” permite descrever e
representar estruturas significantes
e eventos de um determinado
mundo.

21. IV.Como implementar?
Modelos contêm um
conjunto de regras que
governam o
funcionamento de suas
partes.

22. IV.De modelo a simulação
Muito próximo do
conceito de modelo,
esta o conceito de
simulação.

23. IV.De modelo a simulação
Uma “simulação”
objetiva imitar o
comportamento de um
fenômeno através do
uso de modelos.

24. IV.De modelo a simulação
São usados processos
iterativos com objetivo
de recriar um
comportamento.

25. Em geral, ferramentas
computacionais
permitem tanto
modelar um sistema
quanto simulá-lo.
IV.De modelo a simulação

26. V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• Easy Java Simulations
http://youtu.be/YJVYf-oRcdE

27. V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• Easy Java Simulations
http://youtu.be/maZ1dNhMRhM

28. V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• Modellus/WxMaxima/GNU Octave

29. V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• NetLogo
http://youtu.be/YJVYf-oRcdE

30. V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• Small Basic

31. V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• OSP Tracker

32. V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• OSP Tracker

33. V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• OSP Tracker

34. V.Ambientes de MC para ensino de
ciências
• OSP Tracker

35. PARTE 2

36. Simulação computacional (SC)
I. O que é simulação computacional?
II. Como pode ajudar no ensino de
ciências?
III. Ambientes e aplicativos para SC

37. I.O que é simulação computacional?
• Computador+instruções+INPUTs
• Programa+INPUTs = OUTPUTs

38. Os outputs são analisados e
fornecem uma descrição de que
ocorre com o sistema estudado.
I.O que é simulação computacional?

39. • Dependendo da complexidade
de descrição mecanística do
sistema, os outputs podem ser
mais ou menos realistas.
I.O que é simulação computacional?

40. I.O que é simulação computacional?

41. II.Como pode ajudar no ensino de
Ciências
• O ideal seria simular algo
que integrasse a Física, a
Química e a Biologia em um
único e grande projeto de
pesquisa-ensino.

42. • Biomoléculas é uma boa
resposta!
• Líquidos é outra!
• Soluções aquosas de
biomoléculas é melhor ainda!
II.Como pode ajudar no ensino de
Ciências

43. III.Ambientes e aplicativos para SC
• PhET
http://youtu.be/n0zN57l23HE

44. • PhET
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=yCczdJ5TPis

45. • Molecular Workbench
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=_vL61l_1uT4

46. • Easy Java Simulations
• Também serve para fazer simulação, só
que exige programação dos modelos
matemáticos.
III.Ambientes e aplicativos para SC

47. • Small Basic
• Necessita programação, mas é muito
simples e fácil de aprender.
III.Ambientes e aplicativos para SC

48. • Scratch
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=MRkDTKnObzY

49. • Chem Collective Virtual Chemistry Lab
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=IUNNSK-30_E

50. • Solar System Scope
III.Ambientes e aplicativos para SC

51. • PHUN
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=d8SWm2RViuA

52. • PHUN
III.Ambientes e aplicativos para SC

53. • WebMo/YASARA/ArgusLab
III.Ambientes e aplicativos para SC
http://www.youtube.com/watch?v=5NRxvHDx1Wc

54. • NetLogo
• Exige programação, mas já vem com
vários modelos pré-programados e
classificados por área do conhecimento.
III.Ambientes e aplicativos para SC

55. Atividade
• Vamos utilizar o Net Logo para simular a
disseminação do vírus HIV em uma população
humana.
• O modelo é uma simplificação da realidade,
mas podemos tirar várias conclusões
interessantes e gerar uma discussão em sala
de aula com ela.
• Detalhes sobre o software e os detalhes
simulacionais podem ser vistos AQUI.

56. FIM